I migliori 6 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 ogni 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 grafici specifici (ad esempio 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 LLM scraper?
Il termine è usato in due modi diversi, e richiedono strumenti diversi:
1. Scraping LLM di piattaforme: estrazione di risposte, citazioni e metadati direttamente da ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google IA Mode. Questo è ciò che copre il nostro benchmark.
2. Scraping basato su LLM: librerie open-source che usano un LLM per estrarre dati strutturati da qualsiasi sito web tramite prompt in linguaggio naturale invece dei selettori CSS. Se è ciò che cerchi, consulta la nostra guida ai web crawler open-source per LLM e IA.
I migliori LLM provider di web scraping
Bright Data ha dimostrato le prestazioni più robuste su tutti i modelli testati, mantenendo costantemente un tasso di successo vicino al 100%. Ha nettamente superato i concorrenti per 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.
- ChatGPT scraper: Invia prompt all'interfaccia di ChatGPT e raccoglie le risposte.
- Perplexity ricerca (per prompt): Raccoglie citazioni ed elenchi di fonti da Perplexity, un motore di ricerca basato sull'IA.
- Google Gemini e Claude (raccolta per URL): lo Scraping Browser di Bright Data automatizza l'accesso a queste piattaforme, che presentano forti protezioni anti-bot.
- Dataset di training IA: Bright Data fornisce dataset pronti di contenuti generati dall'IA, consentendo alle aziende di fare 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 stata esclusa dall'analisi in modalità ChatGPT poiché le sue prestazioni sono scese al di sotto della soglia di successo obbligatoria del 90%. Il suo punto di forza risiede nell'estrazione di dati strutturati tramite modelli di IA incentrati sulla ricerca.
Oxylabs offre web scraper per Perplexity, ChatGPT e Google IA Mode (SGE). Il ChatGPT Scraper consente di inviare prompt a ChatGPT, raccogliere automaticamente risposte e metadati strutturati e selezionare il paese di origine per ogni prompt. Il rendering JavaScript è sempre abilitato per ChatGPT.
Il ChatGPT Scraper supporta prompt fino a 4.000 caratteri. Per input più lunghi, dividi il testo in sezioni più piccole e inviale come richieste separate. Il Perplexity Scraper 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 enfasi sull'estrazione delle risposte di ricerca generate dall'IA di Google. Il ChatGPT scraper 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 Raw HTML, JSON analizzato, Markdown, XHR e screenshot PNG, offrendo agli sviluppatori 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 Google IA Mode che consente agli utenti di estrarre risultati dalla pagina Google IA Mode e supporta query di follow-up contestuali. Utilizzando il 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, inclusi 250 ricerche al mese.
Apify con il suo scraper LLM ha mantenuto un alto 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 pari.
A causa del calo dei tassi di successo al di sotto del benchmark del 90%, Apify è stata esclusa dai grafici delle prestazioni per le modalità Google IA e Perplexity, suggerendo un focus più specializzato 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 mappi nei campi specificati. Apify con il suo scraper LLM offre un vantaggio tecnico rispetto alle librerie self-hosted grazie al 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.
ScrapingBee offre un'API ChatGPT che 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 andata a buon fine consuma 15 crediti.
L'API fornisce output di dati strutturati in formato Markdown o JSON e incorpora citazioni delle fonti all'interno di results_markdown o dei tag HTML designati. Questa integrazione consente agli utenti di accedere contemporaneamente ai contenuti web e alle capacità dei modelli linguistici, eliminando la necessità di strumenti separati di scraping e intelligenza artificiale.
Come fare scraping su ogni LLM piattaforma
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 circa 98% di successo), e Apify è stata altamente affidabile (~99%) ma ha restituito meno campi (~4). Oxylabs è scesa 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 interessante; Decodo seguiva da vicino (~95% · 9 campi). Apify è scesa 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
Fare scraping su 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 migliori risultati; SerpApi espone una Google IA Mode API dedicata con un subsequent_request_token per i follow-up e il confronto a livello di dispositivo (desktop/tablet/mobile). Apify è scesa 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 richieste (HTTP 429), attendevamo dieci minuti prima di riprovare. Una pausa di due secondi tra le richieste ha aiutato a prevenire i limiti di richieste e ha garantito un benchmarking efficiente.
Successo di validazione:
Ogni prompt includeva 5 parole chiave selettrici 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 agentic?» utilizzava le parole chiave: RAG, difference, agentic, retrieval e traditional.
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 una formattazione HTTP o HTTPS corretta. Le risposte sono state classificate come valide se superavano tutti i controlli, come avvisi se non riuscivano 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 identificatore di lavoro 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 proporzione di richieste accettate che hanno completato il lavoro di scraping e restituito i 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 di validazione, poiché misura le prestazioni end-to-end dalla chiamata API fino ai contenuti semanticamente pertinenti e verificati dalle citazioni. Mentre un provider può raggiungere il 100% di successo nell'invio e nell'esecuzione, il Successo di Validazione determina se i dati estratti tramite scraping sono utilizzabili nelle applicazioni di 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 lavoro 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 anche la pena notare che Bright Data è stato l'unico provider a impiegare 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.
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