I 6 migliori LLM scraper: ChatGPT, Perplexity e Gemini
Abbiamo confrontato le prestazioni dei principali provider di scraper LLM, tra cui Bright Data, Oxylabs e Apify, nell'estrazione di output da piattaforme LLM come ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google IA Mode.
Per garantire risultati affidabili, abbiamo eseguito 1.000 test per provider, ripetendo ciascun prompt 10 volte per coerenza. Il provider con le migliori prestazioni è descritto di seguito.
Supporto multi-modello tra i provider di scraper LLM
Risultati del benchmark di web scraping LLM
I provider assenti da determinati grafici (ad es. Oxylabs in modalità ChatGPT o Apify in modalità Google IA) sono stati omessi perché i loro tassi di successo non soddisfacevano la 90% soglia minima di affidabilità richiesta per questo benchmark.
Cosa si intende per scraper LLM?
Il termine viene usato in due modi diversi e richiede strumenti diversi:
1. Scraping delle piattaforme LLM: estrazione di risposte, citazioni e metadati direttamente da ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google IA Mode. È ciò che copre il nostro benchmark.
2. Scraping basato su LLM: librerie open-source che utilizzano un LLM per estrarre dati strutturati da qualsiasi sito web tramite prompt in linguaggio naturale invece di selettori CSS. Se è ciò che cerchi, consulta la nostra guida ai web crawler open-source per LLM e IA.
I migliori provider di web scraping LLM
Bright Data ha dimostrato le prestazioni più robuste su tutti i modelli testati, mantenendo costantemente un tasso di successo vicino al 100%. Ha superato significativamente i concorrenti in termini di ricchezza dei metadati, catturando fino a 25 campi in modalità ChatGPT.
Bright Data soddisfa con successo la soglia di successo del 90% per il modello Gemini, affermandosi come l'opzione più versatile per lo scraping multi-LLM basato su prompt.
Bright Data offre una varietà di template predefiniti per piattaforme IA.
- Scraper ChatGPT: Invia prompt all'interfaccia di ChatGPT e raccoglie le risposte.
- Ricerca Perplexity (per prompt): Raccoglie citazioni ed elenchi di fonti da Perplexity, un motore di ricerca basato sull'IA.
- Google Gemini e Claude (raccolta per URL): Scraping Browser di Bright Data automatizza l'accesso a queste piattaforme, che presentano forti protezioni anti-bot.
- Dataset di addestramento IA: Bright Data fornisce dataset pronti di contenuti generati dall'IA, consentendo alle aziende di effettuare il fine-tuning dei propri modelli senza scraping dei dati.
Oxylabs ha dimostrato una forte affidabilità nelle modalità Google IA e Perplexity, raggiungendo tassi di successo superiori al 94% su un'ampia gamma di campi di metadati disponibili. Tuttavia, è stato escluso dall'analisi della modalità ChatGPT perché le sue prestazioni sono scese al di sotto della soglia di successo obbligatoria del 90%. La sua forza risiede nell'estrazione di dati strutturati attraverso modelli IA incentrati sulla ricerca.
Oxylabs offre scraper web per Perplexity, ChatGPT e Google IA Mode (SGE). Lo scraper di ChatGPT consente di inviare prompt a ChatGPT, raccogliere automaticamente risposte e metadati strutturati e selezionare il paese di origine per ciascun prompt. Il rendering JavaScript è sempre abilitato per ChatGPT.
Lo scraper di ChatGPT supporta prompt fino a 4.000 caratteri. Per input più lunghi, dividi il testo in sezioni più piccole e inviale come richieste separate. Lo scraper di Perplexity utilizza il rendering JavaScript per tutte le richieste per impostazione predefinita. Le richieste batch non sono supportate né per Perplexity né per ChatGPT.
Decodo offre scraper per ChatGPT, Perplexity e Google IA Mode, con particolare attenzione all'estrazione delle risposte di ricerca generate dall'IA di Google. Lo scraper di ChatGPT include un interruttore “Ricerca Web” che consente agli utenti di raccogliere dati di navigazione in tempo reale direttamente nell'interfaccia.
L'API supporta più formati di risposta in un'unica richiesta, tra cui HTML grezzo, JSON analizzato, Markdown, XHR e screenshot PNG, offrendo agli sviluppatori una maggiore flessibilità.
Decodo offre prezzi competitivi, con il piano “23K req” disponibile a $29 al mese, che equivale a circa $1,25 per 1.000 richieste. Oltre alla convenienza rispetto ai provider più grandi, il servizio include funzionalità come il rendering JavaScript e il targeting geografico.
SerpApi offre un'API per la modalità Google IA che consente agli utenti di estrarre risultati dalla pagina Google IA Mode e supporta query di follow-up contestuali. Utilizzando il token subsequent_request_token in ogni risposta, gli utenti possono avviare nuove richieste e confrontare contenuti e layout dell'IA su dispositivi desktop, tablet e mobile.
Il provider offre un piano gratuito per testare il proprio scraper, tra cui 250 ricerche al mese.
Lo scraper LLM di Apify ha mantenuto un elevato tasso di successo (circa 99%) in modalità ChatGPT, sebbene abbia catturato una gamma più limitata di campi di metadati (in media 4) rispetto ai suoi concorrenti.
A causa di tassi di successo inferiori al benchmark del 90%, Apify è stato escluso dai grafici delle prestazioni per le modalità Google IA e Perplexity, suggerendo una focalizzazione più specializzata su attività standard basate su ChatGPT.
Fornisci uno schema JSON standard o un formato simile, come Pydantic. L'Actor garantisce che l'LLM elabori l'HTML grezzo e lo associ ai campi specificati. Lo scraper LLM di Apify offre un vantaggio tecnico rispetto alle librerie self-hosted attraverso il suo sistema Apify Proxy integrato, che include servizi come Bright Data e Oxylabs.
Per ridurre i costi dell'LLM, Apify rimuove i tag non necessari come <script>, <style>, <svg> e <iframe>, insieme agli elementi di navigazione e ai metadati nascosti.
L'API ChatGPT di ScrapingBee consente agli utenti di ottenere risposte generate dall'IA integrando GPT-4 con la ricerca web in tempo reale in un'unica chiamata API. Se una richiesta fallisce, il servizio riprova automaticamente per un massimo di 30 secondi. Ogni richiesta riuscita consuma 15 crediti.
L'API fornisce output di dati strutturati in formato Markdown o JSON e incorpora le citazioni delle fonti all'interno di results_markdown o di tag HTML designati. Questa integrazione consente agli utenti di accedere simultaneamente ai contenuti web e alle capacità dei modelli linguistici, eliminando la necessità di strumenti separati di scraping e IA.
Come fare scraping su ciascuna piattaforma LLM
Come fare scraping su ChatGPT
Gli scraper di ChatGPT inviano un prompt all'interfaccia di ChatGPT e restituiscono la risposta più i metadati strutturati (citazioni, versione del modello, timestamp). Nel nostro benchmark, Bright Data ha primeggiato per profondità dei metadati (~25 campi con ~98% di successo), e Apify è risultato molto affidabile (~99%) ma ha restituito meno campi (~4). Oxylabs è sceso al di sotto della soglia del 90% in questa modalità.
Il rendering JavaScript è obbligatorio; Oxylabs limita i prompt a 4.000 caratteri e non supporta le richieste batch.
Come fare scraping su Perplexity
Gli scraper di Perplexity catturano il testo della risposta insieme alle citazioni e all'elenco delle fonti. Nel nostro benchmark, Bright Data (~100% · 18 campi) e Oxylabs (~94% · 13 campi) si sono collocati nel quadrante più attraente; Decodo era subito dietro (~95% · 9 campi). Apify è sceso al di sotto della soglia in questo caso.
Il rendering JavaScript è attivo per impostazione predefinita; le richieste batch non sono supportate.
Come fare scraping su Google IA Mode
Eseguire lo scraping di Google IA Mode (SGE) significa estrarre la risposta generata dall'IA che appare sopra i risultati tradizionali, idealmente con le relative query di follow-up contestuali. Bright Data (~100% · 11 campi) e Oxylabs (~98% · 12 campi) hanno ottenuto i risultati migliori; SerpApi espone un'API dedicata per Google IA Mode con un token subsequent_request_token per i follow-up e il confronto a livello di dispositivo (desktop/tablet/mobile). Apify è sceso al di sotto della soglia.
Come fare scraping su Gemini
Gemini è il target più difficile di questo benchmark: Bright Data ha superato la soglia di affidabilità del 90% (~100% · 14 campi), utilizzando il suo Scraping Browser per gestire le protezioni anti-bot di Gemini.
Aggiungi come fonte preferitaMetodologia del benchmark degli scraper LLM
Ogni provider è stato testato con 100 prompt unici, ciascuno eseguito 10 volte, per un totale di 1.000 test per provider. Tutti i prompt erano domande tecniche aperte nel dominio dell'IA e del machine learning che richiedevano risposte della lunghezza di un paragrafo.
A ogni provider è stato assegnato un timeout di dieci minuti per prompt. Se una richiesta incontrava un limite di velocità (HTTP 429), attendevamo dieci minuti prima di riprovare. Una pausa di due secondi tra le richieste ha contribuito a prevenire i limiti di velocità e ha garantito un benchmarking efficiente.
Successo della validazione:
Ogni prompt includeva 5 parole chiave selettore che rappresentavano i concetti fondamentali attesi nelle risposte pertinenti. Ad esempio, il prompt «Quali sono le differenze chiave tra i sistemi RAG tradizionali e quelli RAG agentici?» ha utilizzato le parole chiave: RAG, differenza, agentico, recupero e tradizionale.
Queste parole chiave hanno costituito la base della nostra validazione dei dati. Abbiamo verificato la loro presenza nel testo della risposta per valutarne l'accuratezza. Se non compariva alcuna parola chiave, la risposta veniva contrassegnata come estratta in modo errato. Per le citazioni non vuote, abbiamo verificato che fosse presente almeno un URL valido con formattazione HTTP o HTTPS corretta. Le risposte sono state classificate come valide se superavano tutti i controlli, come avvisi se fallivano a causa di contenuti vuoti o citazioni mancanti, e come errori se incontravano problemi tecnici come errori di parsing.
Successo di invio:
Abbiamo misurato la percentuale di richieste API accettate dal provider di scraping. Una richiesta era considerata riuscita se restituiva un codice di stato HTTP 200 o 201 e includeva un identificativo di job valido o una risposta immediata. Questa metrica rifletteva l'affidabilità dell'infrastruttura del provider prima dell'inizio dello scraping.
Successo di esecuzione:
Abbiamo misurato la percentuale di richieste accettate che hanno completato il lavoro di scraping e restituito dati.
Abbiamo monitorato questi tre tassi di successo lungo l'intera pipeline per identificare i punti di errore in ogni fase. Per l'analisi finale, riportiamo il tasso di successo della validazione, poiché misura le prestazioni end-to-end dalla chiamata API fino ai contenuti semanticamente rilevanti e verificati nelle citazioni. Anche se un provider può raggiungere il 100% di successo nell'invio e nell'esecuzione, il successo della validazione determina se i dati estratti sono utilizzabili nelle applicazioni in produzione.
Tempo di esecuzione:
La durata necessaria per ricevere una risposta completa. Per i provider asincroni come Bright Data e Apify, questo includeva il periodo di polling dall'invio del job al completamento. Per i provider sincroni come Oxylabs, era il tempo totale trascorso per la richiesta.
Per mantenere un elevato standard di qualità dei dati, i provider con un tasso di successo superiore al 90% sono stati rappresentati nei grafici comparativi. Di conseguenza, Oxylabs (modalità ChatGPT) e Apify (modalità Google IA) sono stati esclusi perché le loro prestazioni sono scese al di sotto di questo benchmark. Vale inoltre la pena notare che Bright Data è stato l'unico provider a utilizzare Gemini per lo scraping basato su prompt in questo test.
Metadati disponibili:
Abbiamo contato il numero di campi di dati strutturati restituiti insieme al testo grezzo, tra cui citazioni, link, testo della risposta, posizione, versione del modello e altri.
Cita questo benchmark
Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.
@misc{karatas2026,
author = {Karatas, Gulbahar and Şipi, Nazlı},
title = {{I 6 migliori LLM scraper: ChatGPT, Perplexity e Gemini}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/llm-scrapers}},
note = {AIMultiple. Consultato il 29 Giugno 2026}
}Risultati e timestamp di 6 punti dati. Scarica i dati utilizzati in questo articolo come file ZIP contenente un file CSV.
Registro delle modifiche
2 aggiornamenti- 2026
Ridotto il numero di fornitori di web scraping LLM.
Aggiunto Decodo all'elenco degli scraper LLM.
Prossimo da leggere
Prova gratuita dei proxy: come testare i proxy premium
NodeMaven Proxy: Prezzi e Capacità
Proxy più economici per bassi volumi:10–200 GB a confronto
Come configurare le impostazioni del server proxy su Android
Migliori Proxy Indiani: Classifica Basata su Benchmark
Le 5 Migliori Estensioni Chrome Gratuite per il Web Scraping
Sii il primo a commentare
Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.