Los mejores scrapers LLM en 2026: la comparación definitiva de herramientas

En este artículo, verás:

• Por qué es importante el scraping de LLM y los escenarios en los que es útil.
• Por qué confiar en un Scraper de chat LLM dedicado es el mejor enfoque.
• Los principales factores a tener en cuenta al comparar soluciones para extraer datos de los LLM.
• Una lista de los mejores scrapers de LLM del año.

¡Empecemos!

TL;DR: Tabla resumen de los mejores Scrapers de LLM

Si tienes prisa, compara los mejores Scrapers de LLM de un vistazo en la tabla resumen que aparece a continuación.

Introducción al mundo del scraping de LLM

Antes de explorar los mejores Scrapers de LLM, es útil adquirir algunos conocimientos básicos y contexto sobre el scraping de datos de LLM.

¿Qué es un scraper de LLM?

Un scraper de LLM, también llamado scraper de chat de LLM o solución de scraping de LLM, es una herramienta creada específicamente para extraer datos estructurados de los LLM. En otras palabras, envía automáticamente indicaciones y recopila las respuestas generadas.

En la mayoría de los casos, recupera no solo las respuestas directas, sino también resultados adicionales, como citas, enlaces y metadatos. Las plataformas objetivo incluyen ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok y servicios similares.

Por qué es tan importante el scraping de LLM

El scraping de datos de LLM es cada vez más importante, ya que los investigadores de IA describen un problema creciente de «barril de datos». La idea es que el texto de alta calidad escrito por humanos en línea ya no es suficiente para entrenar nuevos modelos, lo que empuja a las empresas hacia canales de datos sintéticos y generados por IA.

Como resultado, el contenido generado por LLM se adopta ahora ampliamente para entrenar y ajustar nuevos modelos. Este enfoque se emplea para crear Conjuntos de datos de evaluación y producir bases de conocimiento continuamente actualizadas.

Las estimaciones del sector sugieren que muchos modelos modernos ya dependen en gran medida del contenido sintético para el ajuste especializado. Las proyecciones indican que los datos sintéticos podrían dominar el entrenamiento de la IA en 2030.

Varios avances de gran repercusión ponen de relieve esta tendencia. NVIDIA demostró con su enfoque Minitron que los modelos pueden volver a entrenarse utilizando menos del 3 % de los datos originales mediante la destilación de modelos más grandes. Esto demuestra cómo los resultados de los LLM pueden servir como material de entrenamiento eficiente.

Por su parte, DeepSeek es un ejemplo de mejora del rendimiento lograda mediante el entrenamiento con resultados de modelos más avanzados. El scraping de LLM también permite la producción dinámica de datos, como la supervisión de cómo los modelos responden a las indicaciones a lo largo del tiempo para ayudarle a crear Conjuntos de datos de indicaciones y respuestas.

Ventajas del scraping de LLM

Las principales ventajas y casos de uso que abre el scraping de LLM son:

• Consultas y resultados en inglés sencillo: recupere información a través de indicaciones en lenguaje natural, lo que facilita la recopilación de datos en comparación con el scraping tradicional basado en el parseo de datos.
• Creación de conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos: recopile pares de indicaciones y respuestas para crear conjuntos de datos para el ajuste, la evaluación, la comparativa o el entrenamiento de modelos de IA personalizados.
• Comparación entre modelos: compare las respuestas de varios proveedores de LLM para identificar diferencias, coincidencias y comportamientos específicos de cada modelo.
• Extracción de conocimiento estructurado: extraiga datos estructurados, como enlaces, citas, entidades y metadatos, de respuestas de modelos que, de otro modo, no estarían estructuradas.
• GEO (optimización generativa de motores) y supervisión de búsquedas de IA: realice un seguimiento de cómo aparecen las marcas, los productos o los temas en las respuestas generadas por IA en diferentes modelos a lo largo del tiempo.
• Detección de cambios a lo largo del tiempo: supervise cómo evolucionan las respuestas de los modelos a medida que estos se actualizan o que cambia la información en la web.

Por qué debe confiar en un Scraper LLM dedicado

Recuperar datos de los LLM no es intrínsecamente difícil, ya que se pueden enviar directamente indicaciones a los modelos a través de la API. La verdadera dificultad radica en estandarizar el proceso y ejecutarlo a gran escala. La mayoría de los proveedores de LLM imponen límites de velocidad de la API en función de los planes de precios, y las respuestas varían mucho entre los distintos proveedores.

Al elegir un Scraper LLM especializado, puede evitar esos retos. Lo que obtiene es una experiencia unificada para el scraping de LLM, normalmente a través de API o herramientas sin código. Esto ayuda a estandarizar el proceso de recuperación de datos de los modelos de IA en un formato estructurado, estable y coherente.

Los scrapers LLM también admiten funciones como la geolocalización, las solicitudes masivas y otras capacidades que facilitan la extracción de datos en comparación con la llamada directa a las API. En muchos casos, también pueden ser más rápidos y rentables gracias a la infraestructura a gran escala y a los mecanismos de almacenamiento en caché que hay detrás.

Aspectos a tener en cuenta al evaluar los scrapers de LLM

Las soluciones para extraer datos web mediante IA son muy populares, pero las herramientas diseñadas para extraer datos de LLM siguen siendo relativamente poco comunes. Aun así, el mercado está creciendo rápidamente y aparecen nuevos actores con regularidad.

Para evitar perder tiempo y centrarse en las herramientas más relevantes, se necesita un marco de comparación que permita evaluarlas según criterios coherentes, como por ejemplo:

• Tipo: si la solución es una API, una plataforma sin código, una aplicación de escritorio u otro tipo de herramienta.
• LLM cubiertos: los proveedores y plataformas de LLM compatibles (por ejemplo, ChatGPT, Gemini, Grok, etc.).
• Datos incluidos: el tipo de datos que se pueden recuperar de las respuestas del LLM, como texto sin formato, citas, hipervínculos y más.
• Infraestructura: la capacidad del proveedor para escalar, mantener el tiempo de actividad y gestionar grandes volúmenes de solicitudes.
• Requisitos técnicos: las habilidades o la infraestructura necesarias para utilizar e integrar la solución de scraping LLM.
• Cumplimiento: Adhesión a las normativas de privacidad (como el RGPD y la CCPA) y a las mejores prácticas de seguridad.
• Precios: la estructura de precios, incluidas las pruebas gratuitas o los créditos para evaluación.

Los mejores scrapers LLM: las mejores herramientas y soluciones

Teniendo en cuenta los criterios presentados anteriormente, exploremos los seis mejores Scrapers LLM.

1. Bright Data

Bright Data comenzó como proveedor de Proxies y ha ampliado su plataforma hasta convertirse en la solución líder en datos web. Su amplia oferta incluye herramientas específicas para recopilar datos de sistemas de IA. Estos Scrapers LLM extraen respuestas estructuradas y metadatos de los principales modelos de IA de forma coherente y escalable, ya sea a través de API o de una interfaz sin código.

En detalle, las principales soluciones de Bright Data para el scraping de LLM incluyen:

• ChatGPT Scraper: recopila respuestas estructuradas, indicaciones, citas, enlaces, clasificaciones y metadatos de conversaciones de consultas de ChatGPT en tiempo real.
• Perplexity Scraper: recupera respuestas generadas por IA junto con fuentes, citas y datos de respuestas estructuradas de las búsquedas de Perplexity.
• Gemini Scraper: extrae indicaciones, respuestas generadas, citas, enlaces y metadatos de las respuestas de Gemini en un formato estandarizado.
• Grok Scraper: recopila respuestas generadas por Grok junto con metadatos estructurados, como citas, respuestas sin procesar y resultados indexados.
• Google AI Mode Scraper: captura respuestas de búsqueda generadas por IA de Google AI Mode, incluyendo indicaciones, respuestas, citas, enlaces y resultados indexados.
• Copilot Scraper: obtén respuestas estructuradas, fuentes y secciones de respuestas de los resultados de búsqueda de Copilot.

Todas estas soluciones se ejecutan en la infraestructura de nivel empresarial de Bright Data, impulsada por una red global de Proxies con más de 150 millones de IP, tecnologías de desbloqueo automático y un tiempo de actividad del 99,99 %. Esta infraestructura permite una recopilación de datos LLM fiable y a gran escala sin gastos operativos adicionales.

En conjunto, estos aspectos convierten a Bright Data en el proveedor más completo y escalable para el scraping de LLM.

🏆 Ideal para: Scraping LLM de nivel empresarial, altamente escalable, concurrente y multiproveedor a través de integraciones sin código o API.

Tipo:

• Rascador LLM basado en API.
• Opciones de scraping LLM sin código a través de un panel de control.
• Opción de recopilación de datos LLM totalmente gestionada disponible.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Gemini
• Grok
• Modo IA de Google (resúmenes de IA)
• Copilot

Datos incluidos:

• Respuestas del modelo en formatos de texto, HTML o Markdown.
• Formatos de salida estructurados, como JSON, NDJSON y CSV.
• Solicitudes de consulta y URL.
• Contenido de las respuestas y mensajes completos.
• Citas y fuentes.
• Enlaces adjuntos.
• Recomendaciones y clasificaciones.
• Marcas de tiempo y metadatos.
• Respuestas sin parsear y datos estructurados analizados (dependiendo del proveedor).
• Metadatos a nivel nacional.

Infraestructura:

• Proxy integrado e infraestructura de desbloqueo con rotación automática de IP y Resolución de CAPTCHA.
• Acceso a más de 150 millones de direcciones IP en 195 países.
• Admite solicitudes masivas, con hasta 5000 solicitudes al mismo tiempo.
• Índice de éxito del 99,95 %.
• Entrega de datos basada en webhooks o API.
• Los resultados se pueden descargar o entregar a servicios de almacenamiento como Amazon S3 y Google Cloud Storage.
• Infraestructura con un tiempo de actividad del 99,99 %.
• Diseñado para la recopilación de grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo escalables.
• Funciones de parseo, validación y detección de estructuras de datos.
• Concurrencia ilimitada.
• Compatibilidad con ejecuciones automatizadas y programadas.
• Asistencia 27/4 por parte de un equipo de expertos.
• Más de 70 integraciones de IA disponibles.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos básicos de programación para conectarse a las API de scraping de LLM.
• Interfaz sin código disponible para usuarios sin conocimientos técnicos.
• Se necesitan conocimientos técnicos para las integraciones en flujos de trabajo, procesos y aplicaciones de IA/ML.

Cumplimiento normativo:

• Totalmente conforme con el RGPD.
• Cumple con la CCPA.
• Cumple con la SEC.
• Certificado según las normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II y CSA STAR Nivel 1.

Precios:

• Prueba gratuita disponible sin necesidad de tarjeta de crédito.
• Precios de pago por uso a partir de 1,5 $ por cada 1000 registros, sin compromiso.
• Planes mensuales disponibles:
  • 510 000 registros por 499 $ al mes (0,98 $ por cada 1000 registros).
  • 1 millón de registros por 999 $ al mes (0,83 $ por cada 1000 registros).
  • 2,5 millones de registros por 1999 $ al mes (0,75 $ por cada 1000 registros).
• Planes empresariales disponibles con precios personalizados.

2. Scrapeless

Scrapeless es una empresa de Proxy y Scraping web especializada en la extracción automatizada de datos públicos, incluso de LLM. En concreto, su servicio LLM Chat Scraper proporciona una API unificada para recuperar información estructurada en tiempo real de ChatGPT, Gemini y otros. Al capturar citas y clasificaciones, permite un seguimiento preciso de la presencia de la marca dentro de los ecosistemas de búsqueda generativa.

🏆 Ideal para: Crear paneles de análisis basados en IA con datos de respuesta LLM en tiempo real y citas.

Tipo:

• Scraper LLM basado en API.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Copilot
• Gemini
• Modo IA de Google (resúmenes de IA)
• Grok

Datos incluidos:

• Respuestas del modelo en Markdown o texto.
• Dependiendo del proveedor elegido y de la disponibilidad:
  • Citas y referencias de contenido.
  • Enlaces y URL extraídos.
  • Indicaciones relacionadas y datos multimedia estructurados (por ejemplo, mapas, imágenes, vídeos).
  • Datos de ubicación (coordenadas, direcciones, categorías).
  • HTML sin procesar (modo IA de Google).

Infraestructura:

• API unificada para extraer múltiples modelos de IA.
• Compatibilidad con webhooks para la entrega automatizada de resultados.
• Admite la segmentación a nivel nacional en más de 195 países y más de 2000 ciudades a través de una red de más de 80 millones de Proxies.
• Red de proxies con una tasa de éxito del 99,98 % que da soporte a la infraestructura de la API de scraping.
• Los resultados se almacenan temporalmente para facilitar su exploración.

Requisitos técnicos:

• Se necesitan conocimientos básicos de programación para crear tareas y recuperar resultados a través de la API.

Cumplimiento:

• Cumplimiento total GDPR.

Precios:

• Prueba gratuita disponible.
• Precios basados en el número de usuarios:
  • Crecimiento: 49 $/mes.
  • Escala: 199 $/mes.
  • Negocio: 399 $/mes.
  • Personalizado: Precio personalizado.
• Precios para empresas:
  • Empresa: 699 $/mes.
  • Enterprise Plus: 999 $ al mes.
  • Personalizado: Precio personalizado.

3. cloro

cloro es una plataforma basada en API para supervisar los ecosistemas de búsqueda SEO y IA. Su solución de scraping LLM recopila respuestas estructuradas directamente de interfaces de IA como ChatGPT, Gemini y Perplexity a través de una API unificada. Devuelve texto, citas y objetos estructurados, al tiempo que admite la segmentación geográfica.

🏆 Ideal para: equipos de SEO y GEO que analizan la visibilidad de las búsquedas de IA en múltiples proveedores de LLM y motores de búsqueda.

Tipo:

• Solución de scraping LLM basada en API.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Copilot
• Gemini
• Grok
• Modo IA de Google
• Descripción general de IA de Google

Datos incluidos:

• Respuestas del modelo en formato de texto, HTML o Markdown.
• Dependiendo del LLM de destino y la información disponible:
  • Fuentes estructuradas y citas.
  • Entidades extraídas y objetos estructurados.
  • Consultas de búsqueda y expansiones de consultas.
  • Datos estructurados relacionados con las compras (por ejemplo, fichas de productos).
  • URL de origen y metadatos.

Infraestructura:

• API unificada para la extracción de datos estructurados en múltiples modelos de IA.
• Admite más de 300 millones de llamadas API al mes.
• 99,99 % de tiempo de actividad.
• Admite segmentación geográfica por país.
• Admite trabajos de scraping simultáneos, de 10 a 100, dependiendo del plan de precios.

Requisitos técnicos:

• Requiere integración de API a través de solicitudes HTTP.
• Se necesitan conocimientos básicos de programación para el envío rápido y la gestión de respuestas.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD para los usuarios europeos.

Precios:

• Prueba gratuita disponible con 500 créditos.
• Modelo de precios basado en créditos con planes mensuales:
  • Aficionado: 100 $/mes por 250 000 créditos.
  • Starter: 250 $/mes por 694 444 créditos.
  • Growth: 500 $/mes por 1 562 500 créditos.
  • Business: 1000 $/mes por 3 333 333 créditos.
  • Empresa: Precio personalizado.

4. A-Parser

A-Parser es una aplicación web y de escritorio para el Scraping web y la automatización. Te proporciona docenas de analizadores sintácticos integrados para recuperar datos de diversas plataformas. En concreto, cubre servicios como ChatGPT, Perplexity, Google y otros sistemas de IA.

🏆 Ideal para: Una experiencia de scraping LLM basada en escritorio.

Tipo:

• Software de scraping de escritorio disponible en Windows, Linux y macOS (a través de Docker) + una interfaz web.
• Admite automatización a través de API.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Perplexity
• Google IA (modo IA basado en Gemini)
• Copilot
• DeepAI
• Kimi

Datos incluidos:

• Respuestas del modelo en Markdown/texto.
• Dependiendo de la respuesta y del proveedor de LLM de destino:
  • Enlaces de origen, anclajes y fragmentos.
  • Imágenes y metadatos de imágenes (cuando estén presentes).
  • Exportaciones estructuradas (por ejemplo, JSON, CSV, SQL).

Infraestructura:

• Admite 100/200 consultas por minuto, dependiendo del proveedor de LLM de destino.
• Cola de tareas y automatización a través de API.
• Compatibilidad con proxies de terceros (HTTP, SOCKS4/5).
• Compatibilidad con la integración de servicios de Resolución de CAPTCHA de terceros.

Requisitos técnicos:

• Se requiere instalación y configuración local para el software de escritorio sin código.
• Se necesitan conocimientos de programación para la gestión a través de API.

Cumplimiento normativo:

• No revelado.

Precios:

• Precio de la licencia única:
  • Lite: 179 $
  • Pro: 299 $
  • Enterprise: 479 $
• Actualizaciones de pago disponibles por separado.

5. Infatica

Infatica es un proveedor de recopilación de datos que ofrece redes Proxy y API de scraping. Entre sus numerosas API de scraping, también hay una API de datos de búsqueda con IA. Esta API admite el scraping de LLM mediante la consulta de varios modelos en una sola solicitud. Devuelve resultados normalizados con respuestas, fuentes y metadatos, lo que permite un análisis estructurado y una comparación entre modelos. Obtenga más información en la comparación entre Infatica y Bright Data.

🏆 Ideal para: Comparar respuestas entre múltiples LLM mediante resultados normalizados y análisis de consenso.

Tipo:

• Scraper LLM basado en API.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity

Datos incluidos:

• Respuestas del modelo sin procesar.
• Extracción estructurada en formatos JSON o Markdown.
• Análisis de consenso entre modelos (puntuación de acuerdo y diferencias).
• Metadatos de trazabilidad (por ejemplo, ID de modelos, marcas de tiempo, información geográfica, versiones).
• Cuando esté disponible, y basado en el modelo de destino:
  • Fuentes y citas.
  • Enlaces y entidades referenciadas.

Infraestructura:

• Creada sobre un motor de scraping con automatización y renderización del navegador.
• Puede gestionar hasta millones de solicitudes.
• Admite trabajos por lotes y supervisión continua.
• Integración de red Proxy residencial con segmentación geográfica.
• Admite webhooks y canalizaciones por lotes.
• Normalización estructurada de la salida en todos los modelos.

Requisitos técnicos:

• Requiere conocimientos de programación para enviar solicitudes y procesar resultados a través de la API.
• SDK disponibles en Python y Node.js para una integración simplificada.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.
• Certificado por la ISO
• Admite el modo BYOK para mejorar el cumplimiento y la supervisión.

Precios:

• Precios personalizados (contáctanos).

6. Apify

Apify es una plataforma completa para el Scraping web, la automatización de navegadores y las integraciones de IA. Cuenta con miles de aplicaciones sin servidor ya preparadas, creadas tanto por la comunidad como por la empresa, llamadas Actors. En lo que respecta al Scraping de LLM, hay Actors especiales para plataformas de IA como ChatGPT, Gemini y otras. Vea cómo se compara Apify con Bright Data.

🏆 Ideal para: Equipos que buscan muchas opciones de scraping de LLM listas para usar con integración API opcional.

Tipo:

• Scraper LLM listo para usar con interfaces sin código y API.

LLM cubiertos:

• ChatGPT
• Gemini
• Perplexity
• Grok
• Otros, dependiendo del actor elegido

Datos incluidos:

• Depende del actor seleccionado, desde respuestas simples hasta respuestas enriquecidas con metadatos.

Infraestructura:

• Infraestructura escalable que admite múltiples solicitudes simultáneas (de 25 a 256).
• Compatibilidad con integraciones de Proxy integradas y de terceros.
• Soluciones de almacenamiento integradas para diferentes tipos de datos.

Requisitos técnicos:

• Conocimientos técnicos necesarios para integrar Actors en scripts personalizados.
• Habilidades básicas de programación necesarias para llamar a Actors a través de la API.
• No se necesitan conocimientos técnicos para gestionar y ejecutar Actors de scraping LLM a través de la interfaz web.

Cumplimiento:

• Cumple con SOC 2 Tipo II.
• Totalmente alineado con las normativas GDPR y CCPA.

Precios:

• Depende del actor elegido.

Conclusión

En este artículo, ha aprendido qué son los Scrapers LLM y cómo le permiten recuperar datos de modelos de IA populares. También ha explorado la creciente importancia de los datos sintéticos y la extracción de datos LLM para el entrenamiento de modelos, la supervisión, la geolocalización y muchos otros casos de uso.

Entre los mejores scrapers LLM disponibles, Bright Data destaca como una opción líder. Su infraestructura de recopilación de datos de nivel empresarial está respaldada por una red de Proxies de más de 150 millones de IP, ofrece un tiempo de actividad del 99,99 % y alcanza una tasa de éxito del 99,99 %.

Bright Data es compatible con varias API de scraping LLM dedicadas, entre las que se incluyen:

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

¡Regístrese hoy mismo en Bright Data de forma gratuita y comience a integrar nuestras soluciones para extraer datos de LLM!

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre un Scraper LLM y un Scraper basado en LLM?

Un scraper LLM recopila respuestas o datos directamente de los proveedores de LLM mediante indicaciones. Por el contrario, un scraper basado en LLM se basa en los LLM para extraer datos estructurados de páginas web o documentos. En resumen, los scrapers LLM se centran en los servicios de IA, mientras que los scrapers basados en LLM emplean la IA para mejorar el Scraping web tradicional.

¿A qué proveedores de LLM suelen dirigirse los Scrapers?

Los scrapers LLM se dirigen a plataformas de IA ampliamente utilizadas que generan respuestas estructuradas. Los proveedores más comunes son ChatGPT, Gemini, Perplexity y Copilot. Algunas herramientas también son compatibles con Grok y funciones de búsqueda con IA, como Google AI Overviews.

¿Qué es la biblioteca llm-Scraper?

llm-scraper es una biblioteca TypeScript de código abierto que utiliza LLM para extraer datos estructurados de páginas web. En lugar de escribir una lógica de parseo personalizada, se define un esquema y el LLM lo rellena analizando el contenido de la página. Por lo tanto, más que una herramienta de scraping para recopilar datos de LLM, se trata de una solución de Scraping web basada en IA para extraer datos de páginas web utilizando LLM. Véalo en acción en nuestra guía dedicada a llm-scraper.

¿En qué se diferencia el scraping con IA del scraping SERP tradicional?

En este contexto, el scraping con IA se refiere a la recopilación de respuestas estructuradas directamente de los proveedores de LLM. Usted envía una solicitud al Scraper y recibe una respuesta que puede incluir citas y contenido enriquecido. Por el contrario, el scraping SERP tradicional consiste en extraer HTML sin procesar de las páginas de resultados de búsqueda basándose en una consulta. El scraping con IA se centra en recuperar información generada por modelos, mientras que el scraping SERP se basa en el parseo manual de los listados de los motores de búsqueda. Obtenga más información sobre los dos enfoques.

¿Cómo utilizar los LLM para el Scraping web?

Si prefiere utilizar LLM para extraer y procesar datos de sitios web, en lugar de scrapear los propios LLM, siga estos tutoriales:

• Scraping web con ChatGPT: tutorial paso a paso
• Scraping web con Gemini: tutorial completo
• Scraping web con Perplexity: guía paso a paso
• Cómo extraer datos del modo IA de Google: guía completa
• Cómo extraer información de las descripciones generales de IA de Google