Os melhores scrapers LLM em 2026: a comparação definitiva de ferramentas

Neste artigo, você verá:

• Por que a extração de LLMs é importante e os cenários em que ela é útil.
• Por que confiar em um Scraper de chat LLM dedicado é a melhor abordagem.
• Os principais fatores a serem considerados ao comparar soluções para extrair LLMs.
• Uma lista dos melhores scrapers de LLM do ano.

Vamos começar!

TL;DR: Tabela resumida dos melhores Scrapers de LLM

Se você estiver com pressa, compare os melhores scrapers LLM rapidamente na tabela resumida abaixo.

Uma introdução ao mundo do scraping de LLMs

Antes de explorar os melhores Scrapers de LLM, é útil adquirir alguns conhecimentos básicos e contexto sobre a extração de dados de LLMs.

O que é um scraper de LLM?

Um scraper de LLM, também chamado de scraper de chat de LLM ou solução de scraping de LLM, é uma ferramenta criada especificamente para extrair dados estruturados de LLMs. Em outras palavras, ele envia prompts automaticamente e coleta as respostas geradas.

Na maioria dos casos, ele recupera não apenas as respostas diretas, mas também resultados adicionais, como citações, links e metadados. As plataformas-alvo incluem ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok e serviços semelhantes.

Por que o raspagem de LLM é tão importante

O scraping de dados de LLMs está se tornando cada vez mais importante, à medida que pesquisadores de IA descrevem um problema crescente de “barril de dados”. A ideia é que textos online de alta qualidade escritos por humanos não são mais suficientes para treinar novos modelos, levando as empresas a adotar pipelines de dados sintéticos e gerados por IA.

Como resultado, o conteúdo gerado por LLM agora é amplamente adotado para treinar e ajustar novos modelos. Essa abordagem é empregada para construir Conjuntos de dados de avaliação e produzir bases de conhecimento continuamente atualizadas.

Estimativas do setor sugerem que muitos modelos modernos já dependem fortemente de conteúdo sintético para ajustes especializados. As projeções indicam que os dados sintéticos poderão dominar o treinamento de IA até 2030.

Vários desenvolvimentos de alto perfil destacam essa tendência. A NVIDIA demonstrou com sua abordagem Minitron que os modelos podem ser retreinados usando menos de 3% dos dados originais por meio da destilação de modelos maiores. Isso mostra como as saídas do LLM podem servir como material de treinamento eficiente.

Enquanto isso, o DeepSeek é um exemplo de melhorias de desempenho alcançadas pelo treinamento em resultados de modelos mais avançados. O scraping de LLMs também oferece suporte à produção dinâmica de dados, como monitorar como os modelos respondem a prompts ao longo do tempo para ajudar você a criar Conjuntos de dados de prompt-to-response.

Benefícios da extração de LLM

As principais vantagens e casos de uso que o scraping de LLM abre as portas são:

• Consultas e resultados em linguagem simples: recupere informações por meio de prompts em linguagem natural, tornando a coleta de dados mais fácil do que o scraping tradicional baseado no Parsing de dados.
• Criação de conjuntos de dados para treinamento de modelos: colete pares de prompts e respostas para construir conjuntos de dados para ajuste fino, avaliação, benchmarking ou treinamento de modelos de IA personalizados.
• Comparação entre modelos: compare respostas de vários provedores de LLM para identificar diferenças, concordâncias e comportamentos específicos do modelo.
• Extração de conhecimento estruturado: extraia dados estruturados, como links, citações, entidades e metadados, de respostas de modelos que, de outra forma, seriam não estruturadas.
• GEO (Otimização de Motor Generativo) e monitoramento de pesquisa de IA: acompanhe como marcas, produtos ou tópicos aparecem em respostas geradas por IA em diferentes modelos ao longo do tempo.
• Detecção de mudanças ao longo do tempo: monitore como as respostas do modelo evoluem à medida que os modelos são atualizados ou as informações na web mudam.

Por que você deve confiar em um Scraper LLM dedicado

Recuperar dados de LLMs não é inerentemente desafiador, já que você pode enviar prompts diretamente para os modelos por meio de API. A verdadeira dificuldade é padronizar o processo e executá-lo em escala. A maioria dos provedores de LLM impõe limites de taxa de API com base em planos de preços, e as respostas variam muito entre os provedores.

Ao escolher um Scraper LLM especializado, você pode evitar esses desafios. O que você obtém é uma experiência unificada para scraping de LLMs, geralmente por meio de APIs ou ferramentas sem código. Isso ajuda a padronizar o processo de recuperação de dados de modelos de IA em um formato estruturado, estável e consistente.

Os scrapers LLM também oferecem suporte a recursos como geolocalização, solicitações em massa e outros recursos que tornam a extração de dados mais fácil do que chamar as APIs diretamente. Em muitos casos, eles também podem ser mais rápidos e econômicos graças à infraestrutura em grande escala e aos mecanismos de cache nos bastidores.

Aspectos a considerar ao avaliar scrapers de LLM

As soluções para o scraping de dados da web por meio de IA são muito populares, mas as ferramentas projetadas para extrair dados de LLMs ainda são relativamente incomuns. Ainda assim, o mercado está crescendo rapidamente, com novos participantes surgindo regularmente.

Para evitar perder tempo e se concentrar nas ferramentas mais relevantes, você precisa de uma estrutura de comparação para avaliá-las com base em critérios consistentes, tais como:

• Tipo: se a solução é uma API, plataforma sem código, aplicativo de desktop ou outro tipo de ferramenta.
• LLMs cobertos: os provedores e plataformas LLM suportados (por exemplo, ChatGPT, Gemini, Grok, etc.).
• Dados incluídos: o tipo de dados que você pode recuperar das respostas do LLM, como texto simples, citações, hiperlinks e muito mais.
• Infraestrutura: a capacidade do provedor de escalar, manter o tempo de atividade e lidar com grandes volumes de solicitações.
• Requisitos técnicos: as habilidades ou infraestrutura necessárias para usar e integrar a solução de scraping LLM.
• Conformidade: Cumprimento das regulamentações de privacidade (como GDPR e CCPA) e das melhores práticas de segurança.
• Preços: A estrutura de preços, incluindo testes gratuitos ou créditos para avaliação.

Melhores Scrapers LLM: principais ferramentas e soluções

Considerando os critérios apresentados anteriormente, vamos explorar os seis melhores Scrapers LLM.

1. Bright Data

A Bright Data começou como um provedor de Proxy e expandiu sua plataforma para se tornar a solução líder em dados da web. Sua rica oferta inclui ferramentas específicas para coletar dados de sistemas de IA. Esses Scrapers LLM extraem respostas estruturadas e metadados dos principais modelos de IA de maneira consistente e escalável, seja por meio de API ou de uma interface sem código.

Em detalhes, as principais soluções da Bright Data para scraping de LLMs incluem:

• ChatGPT Scraper: coleta respostas estruturadas, prompts, citações, links, classificações e metadados de conversas de consultas do ChatGPT em tempo real.
• Perplexity Scraper: recupere respostas geradas por IA, juntamente com fontes, citações e dados de respostas estruturadas de pesquisas do Perplexity.
• Gemini Scraper: extraia prompts, respostas geradas, citações, links e metadados das respostas do Gemini em um formato padronizado.
• Grok Scraper: colete respostas geradas pelo Grok, juntamente com metadados estruturados, como citações, respostas brutas e resultados indexados.
• Google AI Mode Scraper: capture respostas de pesquisa geradas por IA do Google AI Mode, incluindo prompts, respostas, citações, links e resultados indexados.
• Copilot Scraper: obtenha respostas estruturadas, fontes e seções de respostas dos resultados de pesquisa do Copilot.

Todas essas soluções são executadas na infraestrutura de nível empresarial da Bright Data, alimentada por uma rede global de Proxy com mais de 150 milhões de IPs, tecnologias de desbloqueio automático e 99,99% de tempo de atividade. Essa infraestrutura permite a coleta confiável de dados LLM em grande escala, sem sobrecarga operacional.

Juntos, esses aspectos tornam a Bright Data o provedor mais completo e escalável para scraping de LLM.

🏆 Ideal para: Scraping LLM de nível empresarial, altamente escalável, simultâneo e com vários provedores por meio de integrações sem código ou API.

Tipo:

• Scraper LLM baseado em API.
• Opções de scraping LLM sem código por meio de um painel de controle.
• Opção de coleta de dados LLM totalmente gerenciada disponível.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Gemini
• Grok
• Modo IA do Google (Visão geral da IA)
• Copilot

Dados incluídos:

• Respostas do modelo nos formatos texto, HTML ou Markdown.
• Formatos de saída estruturados, como JSON, NDJSON e CSV.
• Solicitações de consulta e URLs.
• Conteúdo da resposta e mensagens completas.
• Citações e fontes.
• Links anexados.
• Recomendações e classificações.
• Carimbos de data/hora e metadados.
• Respostas brutas e dados estruturados parsed (dependendo do provedor).
• Metadados em nível nacional.

Infraestrutura:

• Proxy integrado e infraestrutura de desbloqueio com rotação automática de IP e Resolução de CAPTCHA.
• Acesso a mais de 150 milhões de IPs em 195 países.
• Suporta solicitações em massa, com até 5 mil solicitações simultâneas.
• Taxa de sucesso de 99,95%.
• Entrega de dados baseada em webhook ou API.
• Os resultados podem ser baixados ou entregues a serviços de armazenamento, como Amazon S3 e Google Cloud Storage.
• Infraestrutura com 99,99% de tempo de atividade.
• Projetado para coleta de dados de alto volume e cargas de trabalho escaláveis.
• Recursos de Parsing, validação e detecção de estrutura de dados.
• Concorrência ilimitada.
• Suporte para execuções automatizadas e programadas.
• Suporte 27/4 por uma equipe de especialistas.
• Mais de 70 integrações de IA disponíveis.

Requisitos técnicos:

• Conhecimentos básicos de programação necessários para se conectar às APIs de scraping LLM.
• Interface sem código disponível para usuários sem conhecimentos técnicos.
• Habilidades técnicas necessárias para integrações em fluxos de trabalho, pipelines e aplicativos de IA/ML.

Conformidade:

• Totalmente em conformidade com o GDPR.
• Em conformidade com a CCPA.
• Em conformidade com a SEC.
• Certificado pelas normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II e CSA STAR Nível 1.

Preços:

• Avaliação gratuita disponível, sem necessidade de cartão de crédito.
• Preços pré-pagos a partir de US$ 1,5 por 1.000 registros, sem compromisso.
• Planos mensais disponíveis:
  • 510 mil registros por US$ 499/mês (US$ 0,98/1 mil registros).
  • 1 milhão de registros por US$ 999/mês (US$ 0,83/1 mil registros).
  • 2,5 milhões de registros por US$ 1.999/mês (US$ 0,75/1 mil registros).
• Planos empresariais disponíveis com preços personalizados.

2. Scrapeless

A Scrapeless é uma empresa de Proxy e Scraping de dados especializada na extração automatizada de dados públicos, mesmo de LLMs. Em particular, seu serviço LLM Chat Scraper fornece uma API unificada para recuperar insights estruturados em tempo real do ChatGPT, Gemini e outros. Ao capturar citações e classificações, ele permite o monitoramento preciso da presença da marca em ecossistemas de pesquisa generativa.

🏆 Ideal para: criar painéis de análise alimentados por IA com dados de resposta LLM em tempo real e citações.

Tipo:

• Scraper LLM baseado em API.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Copilot
• Gemini
• Modo IA do Google (Visão geral da IA)
• Grok

Dados incluídos:

• Respostas do modelo em Markdown ou texto.
• Dependendo do provedor escolhido e da disponibilidade:
  • Citações e referências de conteúdo.
  • Links e URLs extraídos.
  • Solicitações relacionadas e dados de mídia estruturados (por exemplo, mapas, imagens, vídeos).
  • Dados de localização (coordenadas, endereços, categorias).
  • HTML bruto (Modo IA do Google).

Infraestrutura:

• API unificada para extrair vários modelos de IA.
• Suporte a webhook para entrega automatizada de resultados.
• Suporta segmentação por país em mais de 195 países e mais de 2.000 cidades por meio de uma rede de Proxy com mais de 80 milhões de Proxy.
• Rede de Proxy com taxa de sucesso de 99,98% que suporta a infraestrutura da API de extração.
• Os resultados são armazenados temporariamente para facilitar a exploração.

Requisitos técnicos:

• Conhecimentos básicos de programação necessários para criar tarefas e recuperar resultados via API.

Conformidade:

• Total conformidade com GDPR.

Preços:

• Teste gratuito disponível.
• Preços baseados no número de usuários:
  • Crescimento: US$ 49/mês.
  • Escala: US$ 199/mês.
  • Negócio: US$ 399/mês.
  • Personalizado: Preço personalizado.
• Preços para empresas:
  • Empresa: US$ 699/mês.
  • Empresa Plus: US$ 999/mês.
  • Personalizado: Preço personalizado.

3. cloro

O cloro é uma plataforma baseada em API para monitorar ecossistemas de SEO e pesquisa de IA. Sua solução de scraping LLM coleta respostas estruturadas diretamente de interfaces de IA, como ChatGPT, Gemini e Perplexity, por meio de uma API unificada. Ela retorna texto, citações e objetos estruturados, além de oferecer suporte à segmentação geográfica.

🏆 Ideal para: equipes de SEO e GEO que analisam a visibilidade da pesquisa de IA em vários provedores de LLM e mecanismos de pesquisa.

Tipo:

• Solução de scraping LLM baseada em API.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Copilot
• Gemini
• Grok
• Modo IA do Google
• Visão geral da IA do Google

Dados incluídos:

• Respostas do modelo em formato de texto, HTML ou Markdown.
• Dependendo do LLM de destino e das informações disponíveis:
  • Fontes estruturadas e citações.
  • Entidades extraídas e objetos estruturados.
  • Consultas de pesquisa e expansões de consulta.
  • Dados estruturados relacionados a compras (por exemplo, fichas de produtos).
  • URLs de origem e metadados.

Infraestrutura:

• API unificada para extração de dados estruturados em vários modelos de IA.
• Suporta mais de 300 milhões de chamadas de API mensais.
• 99,99% de tempo de atividade.
• Suporta segmentação geográfica por país.
• Suporta tarefas simultâneas de scraping, de 10 a 100, dependendo do plano de preços.

Requisitos técnicos:

• Requer integração de API por meio de solicitações HTTP.
• São necessários conhecimentos básicos de programação para envio rápido e tratamento de respostas.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR para usuários europeus.

Preços:

• Teste gratuito disponível com 500 créditos.
• Modelo de preços baseado em créditos com planos mensais:
  • Hobby: US$ 100/mês por 250.000 créditos.
  • Iniciante: US$ 250/mês por 694.444 créditos.
  • Growth: US$ 500/mês por 1.562.500 créditos.
  • Business: US$ 1.000/mês por 3.333.333 créditos.
  • Empresarial: Preço personalizado.

4. A-Parser

O A-Parser é um aplicativo baseado na web e para desktop para Scraping de dados e automação. Ele oferece dezenas de analisadores integrados para recuperar dados de várias plataformas. Mais especificamente, ele abrange serviços como ChatGPT, Perplexity, Google e outros sistemas de IA.

🏆 Ideal para: uma experiência de scraping LLM baseada em desktop.

Tipo:

• Software de scraping para desktop disponível no Windows, Linux e macOS (via Docker) + uma interface web.
• Suporta automação via API.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Google IA (Modo IA baseado em Gemini)
• Copilot
• DeepAI
• Kimi

Dados incluídos:

• Respostas do modelo em Markdown/texto.
• Dependendo da resposta e do provedor LLM de destino:
  • Links de origem, âncoras e trechos.
  • Imagens e metadados de imagens (quando presentes).
  • Exportações estruturadas (por exemplo, JSON, CSV, SQL).

Infraestrutura:

• Suporta 100/200 consultas por minuto, dependendo do provedor LLM de destino.
• Fila de tarefas e automação via API.
• Suporte a Proxy de terceiros (HTTP, SOCKS4/5).
• Suporte à integração de serviços de Resolução de CAPTCHA de terceiros.

Requisitos técnicos:

• Instalação e configuração local necessárias para o software de desktop sem código.
• Habilidades de programação necessárias para gerenciamento via API.

Conformidade:

• Não divulgada.

Preços:

• Preço da licença única:
  • Lite: US$ 179
  • Pro: US$ 299
  • Enterprise: US$ 479
• Atualizações pagas disponíveis separadamente.

5. Infatica

A Infatica é uma provedora de coleta de dados que oferece redes Proxy e APIs de scraping. Entre suas muitas APIs de scraping, há também uma API de dados de pesquisa de IA. Ela oferece suporte ao scraping de LLM, consultando vários modelos em uma única solicitação. Ela retorna resultados normalizados com respostas, fontes e metadados, permitindo uma análise estruturada e comparação entre modelos. Saiba mais na comparação entre Infatica e Bright Data.

🏆 Ideal para: Comparar respostas em vários LLMs por meio de resultados normalizados e análise de consenso.

Tipo:

• Scraper LLM baseado em API.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity

Dados incluídos:

• Respostas brutas do modelo.
• Extração estruturada nos formatos JSON ou Markdown.
• Análise de consenso entre modelos (pontuação de concordância e diferenças).
• Metadados de rastreabilidade (por exemplo, IDs do modelo, carimbos de data/hora, informações geográficas, versões).
• Quando disponível e com base no modelo alvo:
  • Fontes e citações.
  • Links e entidades referenciadas.

Infraestrutura:

• Construída sobre um mecanismo de scraping com automação e renderização do navegador.
• Capaz de lidar com milhões de solicitações.
• Suporta trabalhos em lote e monitoramento contínuo.
• Integração com rede de Proxy residencial com segmentação geográfica.
• Suporta webhooks e pipelines em lote.
• Normalização estruturada da saída entre modelos.

Requisitos técnicos:

• Requer habilidades de programação para enviar solicitações e processar resultados por meio da API.
• SDKs disponíveis em Python e Node.js para integração simplificada.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR.
• Certificado pela ISO
• Suporta o modo BYOK para melhorar a conformidade e o monitoramento.

Preços:

• Preços personalizados (contate-nos).

6. Apify

O Apify é uma plataforma completa para Scraping de dados, automação de navegadores e integrações de IA. Ele oferece milhares de aplicativos sem servidor prontos para uso, criados pela comunidade e pela empresa, chamados de Actors. Quando se trata de scraping de LLMs, existem Actors especiais para plataformas de IA, como ChatGPT, Gemini e outras. Veja como o Apify se compara ao Bright Data.

🏆 Ideal para: Equipes que procuram muitas opções prontas de scraping de LLM com integração opcional de API.

Tipo:

• Scraper LLM pronto para uso com interfaces sem código e API.

LLMs cobertos:

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• Grok
• Outros, dependendo do ator escolhido

Dados incluídos:

• Depende do ator selecionado, variando de respostas simples a respostas enriquecidas com metadados.

Infraestrutura:

• Infraestrutura escalável que suporta múltiplas solicitações simultâneas (de 25 a 256).
• Suporte para integrações de Proxy integradas e de terceiros.
• Soluções de armazenamento integradas para diferentes tipos de dados.

Requisitos técnicos:

• Habilidades técnicas necessárias para integrar Atores em scripts personalizados.
• Habilidades básicas de programação necessárias para chamar Actors via API.
• Não são necessárias habilidades técnicas para gerenciar e iniciar Actors de scraping LLM por meio da interface da web.

Conformidade:

• Em conformidade com SOC 2 Tipo II.
• Totalmente alinhado com as regulamentações GDPR e CCPA.

Preços:

• Depende do ator escolhido.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu o que são Scrapers LLM e como eles permitem recuperar dados de modelos populares de IA. Você também explorou a importância crescente dos dados sintéticos e da extração de dados LLM para treinamento de modelos, monitoramento, GEO e muitos outros casos de uso.

Entre os melhores scrapers LLM disponíveis, a Bright Data se destaca como uma opção líder. Sua infraestrutura de coleta de dados de nível empresarial é apoiada por uma rede Proxy de mais de 150 milhões de IPs, oferece 99,99% de tempo de atividade e atinge uma taxa de sucesso de 99,99%.

A Bright Data oferece suporte a várias APIs dedicadas de scraping LLM, incluindo:

• ChatGPT Scraper
• Perplexity Scraper
• Gemini Scraper
• Grok Scraper
• Google IA Mode Scraper
• Copilot Scraper

Inscreva-se gratuitamente hoje mesmo na Bright Data e comece a integrar nossas soluções para scraping de LLMs!

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre um Scraper LLM e um Scraper com tecnologia LLM?

Um scraper LLM coleta respostas ou dados diretamente de provedores LLM usando prompts. Em vez disso, um scraper com tecnologia LLM depende de LLMs para extrair dados estruturados de páginas da web ou documentos. Resumindo, os scrapers LLM têm como alvo os serviços de IA, enquanto os scrapers com tecnologia LLM empregam IA para melhorar o Scraping de dados tradicional da web.

Quais provedores de LLM os Scrapers geralmente têm como alvo?

Os scrapers LLM têm como alvo plataformas de IA amplamente utilizadas que geram respostas estruturadas. Os provedores mais comumente suportados incluem ChatGPT, Gemini, Perplexity e Copilot. Algumas ferramentas também suportam Grok e recursos de pesquisa de IA, como o Google AI Overviews.

O que é a biblioteca llm-scraper?

O llm-scraper é uma biblioteca TypeScript de código aberto que usa LLMs para extrair dados estruturados de páginas da web. Em vez de escrever uma lógica de Parsing personalizada, você define um esquema e o LLM o preenche analisando o conteúdo da página. Portanto, em vez de uma ferramenta de scraping para coletar dados de LLMs, é uma solução de Scraping de dados alimentada por IA para extrair dados de páginas da web usando LLMs. Veja como funciona em nosso guia dedicado ao llm-scraper.

Como a extração de dados por IA difere da extração tradicional de SERP?

Nesse contexto, a extração por IA se refere à coleta de respostas estruturadas diretamente dos provedores de LLM. Você envia um prompt para o Scraper e recebe uma resposta que pode incluir citações e conteúdo enriquecido. Em contrapartida, a extração tradicional de SERP envolve a extração de HTML bruto das páginas de resultados de pesquisa com base em uma consulta. A extração por IA se concentra na recuperação de insights gerados por modelos, enquanto a extração de SERP depende do Parsing manual das listagens dos mecanismos de pesquisa. Saiba mais sobre as duas abordagens.

Como usar LLMs para Scraping de dados?

Se você preferir usar LLMs para extrair e processar dados de sites, em vez de fazer scraping dos próprios LLMs, siga estes tutoriais:

• Scraping de dados com ChatGPT: tutorial passo a passo
• Scraping de dados com Gemini: tutorial completo
• Scraping de dados usando o Perplexity: guia passo a passo
• Como fazer scraping do Google IA Mode: guia completo
• Como fazer scraping das visões gerais da IA do Google