\u2022 El entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) y la recopilaci\u00f3n de datos para la inteligencia artificial requieren un proceso de extracci\u00f3n de datos muy intenso, que de otro modo ser\u00eda imposible de llevar a cabo sin proxies.<\/p>\n
\u2022 Tanto si est\u00e1s desarrollando tu propio modelo de lenguaje grande (LLM) como si utilizas herramientas de IA ya existentes a escala empresarial, los obst\u00e1culos con los que te vas a encontrar son muy comunes: sistemas antibots, limitaci\u00f3n de velocidad, restricci\u00f3n de tr\u00e1fico, restricciones geogr\u00e1ficas, fugas de datos y bucles de bloqueo, por nombrar algunos. Todos estos problemas pueden resolverse con la infraestructura de proxy adecuada, que agiliza tus procesos y, a su vez, te ahorra tiempo y dinero.<\/p>\n
\u2022 Todos los tipos de proxy tienen sus propias ventajas e inconvenientes o, mejor dicho, caracter\u00edsticas distintivas que les permiten dar lo mejor de s\u00ed mismos en determinados flujos de trabajo.<\/p>\n
Los proxies de centros de datos ofrecen un rendimiento \u00f3ptimo en tareas que requieren la m\u00e1xima velocidad y gestionan grandes vol\u00famenes, pero no pueden eludir los sistemas de seguridad estrictos. Los proxies residenciales y m\u00f3viles son apreciados por su segmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica precisa y su alto \u00edndice de confianza, pero pueden adolecer de una mayor latencia. Los proxies de ISP ofrecen lo mejor de ambos mundos, pero su huella digital \u00abimpecable\u00bb a\u00fan puede ser detectada por sistemas antibots avanzados.<\/p>\n
\u2022 Tu caso de uso previsto define la infraestructura de proxy que necesitar\u00e1s para tener \u00e9xito y obtener beneficios. A su vez, esa infraestructura de proxy puede ser de gran ayuda a la hora de elegir el mejor proveedor para tus flujos de trabajo espec\u00edficos. Consulta las secciones \u00abMejores pr\u00e1cticas de uso\u00bb para conocer los principales retos y las configuraciones de proxy recomendadas para cada escenario de uso habitual del entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) y la recopilaci\u00f3n de datos de IA.<\/p>\n<\/div>\n
Por qu\u00e9 necesitas un proxy para el entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) y la recopilaci\u00f3n de datos de IA<\/h2>\n
Los proxies son la columna vertebral de cualquier proceso de datos que se precie. Tanto si est\u00e1s extrayendo datos de formaci\u00f3n de la web para desarrollar la pr\u00f3xima gran innovaci\u00f3n en IA como si est\u00e1s aprovechando al m\u00e1ximo el potencial de los modelos de lenguaje grande (LLM) m\u00e1s conocidos, este trabajo exige, posiblemente, el proceso de extracci\u00f3n m\u00e1s intenso que se pueda imaginar: continuo, ininterrumpido, actualizado y, a menudo, espec\u00edfico desde el punto de vista geogr\u00e1fico. Si trabajas estrechamente con los LLM, es probable que ya seas consciente de estas dificultades recurrentes, pero repas\u00e9moslas una por una y descubramos c\u00f3mo los proxies las resuelven.<\/p>\n
Bloqueos de IP y limitaci\u00f3n de tr\u00e1fico<\/h3>\n
El entrenamiento de un modelo de lenguaje grande (LLM) general requiere billones de tokens de texto, fragmentos de c\u00f3digo y debates en foros. La extracci\u00f3n agresiva de datos, incluso de un solo dominio desde una \u00fanica direcci\u00f3n de servidor en la nube, puede hacer que tu IP sea incluida en una lista negra en cuesti\u00f3n de minutos.<\/p>\n
\u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies?<\/strong> Los proxies rotativos<\/a> resuelven este problema distribuyendo las solicitudes entre un amplio conjunto de direcciones IP, que cambian de forma constante y autom\u00e1tica, lo que garantiza que ninguna direcci\u00f3n concreta alcance los umbrales de bloqueo.<\/p>\n velocidad \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies?: Con <\/strong>un conjunto de proxies rotativos, cada solicitud parece proceder de un usuario diferente, lo que permite eludir la l\u00f3gica de limitaci\u00f3n de la plataforma y mantener una velocidad de extracci\u00f3n constante.<\/p>\n Hoy en d\u00eda, se da por hecho que un modelo de lenguaje grande (LLM) cuente con capacidades multiling\u00fces; es m\u00e1s, esto aumenta considerablemente el alcance de tu marca. Sin embargo, si tu modelo solo habla el idioma sin conocer la cultura asociada, los matices regionales, los dialectos locales y las tendencias locales, tu inversi\u00f3n se ir\u00e1 b\u00e1sicamente por el desag\u00fce.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? Los proxies <\/strong>con segmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica detallada te permiten extraer contenido local restringido geogr\u00e1ficamente o modificado de cualquier otra forma (noticias, precios, resultados de b\u00fasqueda, feeds de redes sociales) al redirigir el tr\u00e1fico a trav\u00e9s de direcciones IP de pa\u00edses, ciudades o incluso proveedores de servicios de Internet espec\u00edficos<\/a>.<\/p>\n Este problema es especialmente frecuente en las redes sociales, la venta de entradas en directo, los servicios fintech y las plataformas populares de comercio electr\u00f3nico. Como era de esperar, los datos de entrenamiento m\u00e1s valiosos suelen estar protegidos por cortafuegos de aplicaciones web (WAF) muy eficaces, como Cloudflare, Akamai o DataDome.<\/p>\n Estas plataformas utilizan un sistema de detecci\u00f3n de bots por capas que incluye an\u00e1lisis de comportamiento, identificaci\u00f3n de huellas digitales, pruebas CAPTCHA y trampas \u00abhoneypot\u00bb, lo que les permite detectar y bloquear al instante las solicitudes de m\u00e1quinas.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? <\/strong>Los proxies residenciales y m\u00f3viles bien configurados <\/strong>(sobre todo si se combinan con un desbloqueador web) ocultan el origen de la infraestructura en la nube, imitan autom\u00e1ticamente las huellas digitales org\u00e1nicas de los navegadores humanos y resuelven los CAPTCHA de forma nativa antes de que se bloquee la conexi\u00f3n.<\/p>\n El entrenamiento de un modelo de lenguaje (LLM) se detiene cuando dejas de alimentarlo con datos, lo que hace que, en \u00faltima instancia, tu modelo quede congelado en el tiempo, en ese preciso instante. Aunque al chatbot no le importar\u00e1 vivir en el pasado, no puedes esperar lo mismo de tus usuarios, ni puedes impedir que pregunten por las noticias o los acontecimientos actuales.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? <\/strong>La recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real <\/strong>es fundamental, pero implica mantener un elevado volumen de solicitudes de forma continua. La \u00fanica forma de garantizar que el flujo de datos no se interrumpa es disponer de un amplio conjunto de proxies, lo que asegura que las solicitudes se procesen sin retrasos, incluso si se bloquea una direcci\u00f3n IP.<\/p>\n Adem\u00e1s, muchas empresas utilizan servidores del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) con proxies integrados, que act\u00faan como una capa de abstracci\u00f3n para los agentes de modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Cuando un usuario pregunta a un agente de IA sobre un evento en directo, el agente puede invocar mediante programaci\u00f3n una herramienta protegida por un proxy para rastrear de forma segura motores de b\u00fasqueda o p\u00e1ginas web p\u00fablicas din\u00e1micas sin que se le bloquee el acceso.<\/p>\n Extraer art\u00edculos lineales es f\u00e1cil, pero entrenar a una IA para que comprenda el di\u00e1logo humano requiere descargar hilos de foros sociales profundamente anidados, debates en comunidades y cadenas de comentarios. Para llevar a cabo esta tarea con \u00e9xito y seguir largas conversaciones en l\u00ednea, se necesitan sesiones persistentes y estables.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? Al <\/strong>a\u00f1adir sesiones persistentes (de 30 a 60 minutos o la opci\u00f3n \u00abKeep-Alive\u00bb) a tus proxies residenciales o de tu proveedor de Internet, proporcionas al rastreador una conexi\u00f3n estable para descargar de forma segura \u00e1rboles de conversaci\u00f3n humanos completos.<\/p>\n Adem\u00e1s de la calidad de los datos de entrenamiento, es importante prestar atenci\u00f3n a *c\u00f3mo* se obtuvieron dichos datos, ya que una obtenci\u00f3n poco \u00e9tica conlleva repercusiones legales reales, como reclamaciones por derechos de autor, el RGPD y disputas relacionadas con las condiciones de uso de las plataformas.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? Algunos <\/strong>proveedores de proxies aplican estrictos controles de \u00abConoce a tu cliente\u00bb (KYC) y garantizan redes de pares totalmente \u00e9ticas y basadas en el consentimiento expreso, lo que puede ser de gran ayuda para demostrar que tus datos se han recopilado a trav\u00e9s de nodos p\u00fablicos legales. Para saber exactamente qu\u00e9 datos se han extra\u00eddo, busca proveedores que ofrezcan registros de auditor\u00eda y de uso. Seguir estas pr\u00e1cticas genera un registro documental que, a su vez, respalda tus revisiones de cumplimiento normativo.<\/p>\n Los proveedores de IA (como OpenAI o Anthropic) establecen l\u00edmites estrictos al n\u00famero de solicitudes o tokens que se pueden enviar por minuto. Al utilizar modelos de lenguaje grande (LLM) existentes como parte de un flujo de datos (resumen, anotaci\u00f3n, generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos), no es raro que las empresas que operan desde un \u00fanico servidor de oficina superen ese l\u00edmite.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? Para <\/strong>evitar que te bloqueen la IP con el error \u00ab429 Too Many Requests\u00bb, distribuye el tr\u00e1fico entre un conjunto de proxies y ampl\u00eda tu operaci\u00f3n sin complicaciones.<\/p>\n El riesgo de que los datos internos queden expuestos en el tr\u00e1fico saliente se produce cuando miles de empleados utilizan herramientas de IA basadas en la web. Adem\u00e1s, las plataformas p\u00fablicas de IA rastrean las direcciones IP entrantes de las empresas para ver en qu\u00e9 est\u00e1n trabajando, lo que, de por s\u00ed, supone una amenaza para tu negocio.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? Los proxies <\/strong>act\u00faan como una capa intermediaria. Al ocultar la infraestructura de red interna y la ubicaci\u00f3n de la empresa, garantizan que ni los competidores ni las plataformas de IA puedan rastrear los patrones de uso, el origen o la escala operativa de tu equipo. Adem\u00e1s, protegen a tu empresa para que no se la relacione con ninguna actividad espec\u00edfica de scraping.<\/p>\n Los bloqueos continuos pueden ocurrir en ambos lados del flujo de trabajo de LLM. Si utilizas un agente de IA para investigar o extraer datos, los sitios web que visita lo detectar\u00e1n r\u00e1pidamente y lo marcar\u00e1n como un bot, lo que finalmente resultar\u00e1 en el bloqueo de tu IP. Por otro lado, puedes ser bloqueado por el propio LLM: servicios como ChatGPT, Gemini o Claude podr\u00edan suspender tu cuenta si sospechan de un uso automatizado o de alto volumen.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? <\/strong>Sin embargo, ambos <\/strong>casos pueden resolverse con proxies. En el caso del agente de IA, tendr\u00e1s que asociarle directamente un grupo de proxies rotativo, lo que le obligar\u00e1 a cambiar su \u00abdisfraz digital\u00bb en cada b\u00fasqueda que realice. Para el segundo caso, utiliza el grupo de proxies junto con un software anti-huella digital en tu dispositivo. Esto reducir\u00e1 el riesgo de detecci\u00f3n al hacer que cada sesi\u00f3n parezca proceder de un usuario independiente.<\/p>\n La gesti\u00f3n de varias cuentas de LLM con fines de prueba, evaluaci\u00f3n comparativa o escalado del tr\u00e1fico de la API requiere que cada cuenta aparezca como un usuario \u00fanico e independiente. De lo contrario, el sistema de detecci\u00f3n de fraudes del proveedor de IA podr\u00eda considerarlo un uso indebido de la cuenta y cerrar el espacio de trabajo.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? La <\/strong>soluci\u00f3n consiste en asignar un proxy residencial o de proveedor de servicios de Internet (ISP) limpio (a menudo combinado con una huella digital del navegador modificada) a cada perfil de cuenta individual, lo que evita que las plataformas las relacionen entre s\u00ed y provoquen bloqueos masivos.<\/p>\n Esta cuesti\u00f3n no resulta obvia para los j\u00f3venes emprendedores y los directores generales noveles, pero es una preocupaci\u00f3n que se cierne constantemente sobre tu negocio y que siempre acaba pas\u00e1ndote factura si no tienes cuidado, por lo que es mejor prevenir este problema antes de que te deje sin presupuesto.<\/p>\n A escala empresarial, con docenas de equipos que utilizan la IA al mismo tiempo, resulta imposible hacer un seguimiento exacto del uso que hace cada departamento y cada proyecto. Esto, a su vez, complica considerablemente la asignaci\u00f3n de presupuestos, as\u00ed como la rendici\u00f3n de cuentas de los equipos.<\/p>\n \u00bfPor qu\u00e9 utilizar proxies? <\/strong>Los proveedores de proxies <\/strong>que ofrecen gesti\u00f3n de subusuarios, paneles de control de uso y registro de sesiones te permiten etiquetar el tr\u00e1fico o incluso cada solicitud con metadatos espec\u00edficos, lo que facilita considerablemente su seguimiento posterior.<\/p>\n No todos los proxies son iguales. No hay ganadores ni perdedores, ni niveles superiores ni inferiores; m\u00e1s bien, cada tipo de proxy se sit\u00faa en su propio \u00e1mbito y un proxy bien configurado ofrecer\u00e1 resultados excelentes independientemente de su origen, ya sea un dispositivo real o un centro de datos. Elegir el tipo de proxy adecuado para tu flujo de trabajo es esencial, ya que define la \u00abra\u00edz\u00bb de tu conexi\u00f3n y, a su vez, determina en gran medida el \u00e9xito de tu operaci\u00f3n desde el principio. En esta secci\u00f3n, repasaremos las ventajas y desventajas de cada tipo de proxy disponible en el mercado y estableceremos sus mejores casos de uso.<\/p>\n Antes de entrar en detalles, aqu\u00ed tienes un resumen r\u00e1pido: el riesgo de detecci\u00f3n disminuye a medida que pasas de las direcciones IP de los centros de datos a las direcciones IP m\u00f3viles.<\/p>\n Los proxies residenciales son direcciones IP que proceden de dispositivos dom\u00e9sticos reales, como routers Wi-Fi, televisores inteligentes u ordenadores port\u00e1tiles de todo el mundo. Los propietarios de estos dispositivos suelen aceptar prestar sus direcciones IP a los proveedores de proxies a cambio de una compensaci\u00f3n econ\u00f3mica. Es decir, siempre que el proveedor cuente con una pol\u00edtica \u00e9tica de adquisici\u00f3n de direcciones IP y no obtenga direcciones residenciales por medios dudosos. En lo que respecta al entrenamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM), tal y como hemos establecido en la secci\u00f3n anterior, la obtenci\u00f3n \u00e9tica de datos es innegociable, ya que operar a trav\u00e9s de nodos obtenidos de forma ilegal conlleva graves repercusiones legales.<\/p>\n Las direcciones IP residenciales<\/a> son el est\u00e1ndar de referencia en muchos (si no en la mayor\u00eda) de los flujos de trabajo de recopilaci\u00f3n de datos y scraping<\/a>: debido a su origen \u00abhumano\u00bb, estos proxies rara vez son detectados por los servicios antibots, activan menos CAPTCHAs y casi nunca son bloqueados, ni siquiera por las plataformas m\u00e1s estrictas. Adem\u00e1s, estas direcciones IP son muy apreciadas para la segmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica precisa, ya que est\u00e1n vinculadas a ubicaciones f\u00edsicas reales y a proveedores de Internet.<\/p>\n Por el contrario, la velocidad y la conexi\u00f3n de tu proxy dependen del sistema de tu proveedor de alojamiento. Si el dispositivo de alojamiento se queda sin conexi\u00f3n, el proxy que est\u00e1s utilizando deja de funcionar al instante; lo mismo ocurre con cualquier problema de latencia que pueda tener el propietario de la IP.<\/p>\n Ideal para:<\/strong> extraer datos de la web a partir de bases de datos y plataformas altamente seguras o con restricciones geogr\u00e1ficas, como el comercio electr\u00f3nico, las redes sociales en l\u00ednea y los motores de b\u00fasqueda; extraer conjuntos de datos multimodales; entrenamiento en di\u00e1logo, dialectos y localizaci\u00f3n; recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real; ChatGPT, Perplexity, Claude y DeepSeek.<\/p>\n Aspectos a tener en cuenta:<\/strong> la \u00e9tica de adquisici\u00f3n del proveedor y el nivel de precisi\u00f3n de la segmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica; el tama\u00f1o y la calidad del conjunto de direcciones IP, as\u00ed como la reputaci\u00f3n de las redes de distribuci\u00f3n de contenidos (CDN); las capacidades de rotaci\u00f3n y la compatibilidad con los protocolos.<\/p>\n El origen de los proxies de centros de datos<\/a> est\u00e1 precisamente en su nombre: estas direcciones IP est\u00e1n alojadas en los servidores en la nube de grandes centros de datos. Las direcciones IP de centros de datos gozan de gran popularidad debido a su bajo coste, su conexi\u00f3n estable y su baja latencia. Se suelen utilizar para tareas que requieren la m\u00e1xima velocidad o que gestionan grandes vol\u00famenes de datos p\u00fablicos, pero presentan un alto riesgo de ser bloqueadas por los sistemas antibots, lo que da lugar a frecuentes alertas en sitios web de alta seguridad.<\/p>\n En lo que respecta al entrenamiento de modelos de lenguaje grande (LLM) y a la recopilaci\u00f3n de datos, los proxies de centros de datos rara vez son la primera opci\u00f3n para muchos desarrolladores, pero s\u00ed tienen su propio nicho. Estas direcciones IP son una opci\u00f3n excelente y econ\u00f3mica para objetivos con una protecci\u00f3n contra bots escasa o inexistente, como wikis, bases de datos de acceso abierto, repositorios de c\u00f3digo, revistas acad\u00e9micas y otras plataformas de datos de acceso p\u00fablico y legalmente disponibles.<\/p>\n La utilidad de las direcciones IP de los centros de datos va m\u00e1s all\u00e1 del simple rastreo de datos; constituyen las infraestructuras inform\u00e1ticas fundamentales para la ingenier\u00eda de IA, el procesamiento y la implementaci\u00f3n multimodelo posteriores.<\/p>\n Ideal para:<\/strong> extracci\u00f3n de datos de plataformas y conjuntos de datos de acceso abierto; pruebas de carga y comparativas de rendimiento; escalado de datos sint\u00e9ticos; preprocesamiento, filtrado y deduplicaci\u00f3n de texto; equilibrio de carga<\/p>\n Aspectos a tener en cuenta: <\/strong>disponibilidad de pools dedicados <\/strong>, compatibilidad con protocolos, geolocalizaci\u00f3n de los centros de datos, diversidad de subredes y ASN, propiedad del hardware, velocidad m\u00e1xima de tr\u00e1fico y capacidad de concurrencia.<\/p>\n Los proxies m\u00f3viles<\/a> redirigen tu direcci\u00f3n IP a trav\u00e9s de una red m\u00f3vil utilizando tarjetas SIM asignadas a tel\u00e9fonos inteligentes reales. Este m\u00e9todo los hace similares a los proxies residenciales, con una diferencia que radica en el modo de funcionamiento de los proveedores de servicios de Internet y los operadores de telefon\u00eda m\u00f3vil.<\/p>\n Estad\u00edsticamente, una direcci\u00f3n IP residencial se comparte entre 16 y 32 hogares (en el caso de los proveedores de Internet econ\u00f3micos, entre 62 y 128), lo que equivale aproximadamente a un complejo de apartamentos de tama\u00f1o medio. Los operadores de telefon\u00eda m\u00f3vil adoptan un enfoque m\u00e1s agresivo: los tel\u00e9fonos m\u00f3viles consumen menos conexiones de puerto continuas que un router dom\u00e9stico normal, lo que permite a las redes m\u00f3viles llevar la densidad de abonados al m\u00e1ximo. Una \u00fanica direcci\u00f3n IP m\u00f3vil asignada a una torre de telefon\u00eda m\u00f3vil se asemeja m\u00e1s a un \u00abcanal\u00bb, utilizado simult\u00e1neamente por cientos o incluso m\u00e1s de 1.000 usuarios activos.<\/p>\n Esta discrepancia es precisamente la raz\u00f3n por la que, de entre todos los tipos de proxy, las IP m\u00f3viles tienen la puntuaci\u00f3n de confianza m\u00e1s alta y se consideran, en \u00faltima instancia, imposibles de bloquear por los sistemas antibots: cualquier plataforma que intente bloquear una conexi\u00f3n m\u00f3vil sospechosa corre el riesgo de bloquear a m\u00e1s de mil de sus usuarios leg\u00edtimos. En cuanto a los inconvenientes, hay un par: las IP m\u00f3viles son las m\u00e1s caras del mercado y ofrecen una velocidad variable.<\/p>\n Ideal para:<\/strong> Tareas que requieren conexi\u00f3n m\u00f3vil: aplicaciones m\u00f3viles y extracci\u00f3n de datos de redes sociales<\/a>, creaci\u00f3n y gesti\u00f3n de cuentas. P\u00e1ginas de resultados de b\u00fasqueda hiperlocalizadas, plataformas de comercio electr\u00f3nico orientadas a dispositivos m\u00f3viles, centros de conversaci\u00f3n altamente protegidos, Gemini, Grok.<\/p>\n Aspectos a tener en cuenta: <\/strong>\u00e9tica de adquisici\u00f3n del proveedor <\/strong>, autenticaci\u00f3n de la red m\u00f3vil, selecci\u00f3n de ASN y operadores, alineaci\u00f3n en tiempo real de las huellas digitales del sistema operativo y de la red, concurrencia multipuerto, opci\u00f3n de rotaci\u00f3n manual y limitaci\u00f3n estricta del tr\u00e1fico.<\/p>\n Los proxies ISP (o residenciales est\u00e1ticos)<\/a> son una combinaci\u00f3n de direcciones IP de centros de datos y direcciones IP residenciales. Los grandes centros de datos suelen adquirir estas direcciones IP a proveedores de servicios de Internet reales y, posteriormente, las alojan en sus servidores en la nube. A su vez, los proxies ISP ofrecen el rendimiento de primera categor\u00eda y la rentabilidad de los centros de datos, mientras que los sistemas antibots los consideran direcciones dom\u00e9sticas normales registradas a nombre de proveedores conocidos.<\/p>\n A primera vista, los proxies de los proveedores de acceso a Internet (ISP) parecen una soluci\u00f3n v\u00e1lida para todo, pero eso no es del todo cierto. Aunque los ISP ofrecen un rendimiento excepcional en cualquier tarea, los sistemas antibots de primera categor\u00eda pueden detectarlos precisamente por su excesiva \u00ablimpieza\u00bb.<\/p>\n Otro aspecto a tener en cuenta es su precio: a menudo, las direcciones IP de los proveedores de servicios de Internet (ISP) se sit\u00faan a medio camino entre las opciones econ\u00f3micas de los centros de datos y las costosas opciones residenciales. Sin embargo, en algunos casos, lo mejor es optar por direcciones IP residenciales desde el principio. Es recomendable evaluar cuidadosamente tus casos de uso aproximados antes de la compra, para no gastar dinero en proxies que no se adapten bien a tu flujo de trabajo.<\/p>\n Ideal para:<\/strong> extracci\u00f3n de datos con gran volumen de informaci\u00f3n o multimodal de plataformas de streaming; repositorios empresariales altamente protegidos, mercados de comercio electr\u00f3nico, bibliotecas acad\u00e9micas; verificaci\u00f3n continua de datos y recuperaci\u00f3n de conocimiento (infraestructura RAG); Copilot, Claude.<\/p>\n Aspectos a tener en cuenta: <\/strong>informaci\u00f3n sobre los operadores <\/strong>y origen de las direcciones IP, disponibilidad de grupos dedicados, compatibilidad con protocolos, y pol\u00edticas de sustituci\u00f3n y actualizaci\u00f3n de los grupos.<\/p>\n Ahora bien, como ya hemos establecido, los proxies son imprescindibles para cualquier tarea de LLM; si desea optimizar su flujo de trabajo y evitar consecuencias desagradables para su negocio, necesita proxies.<\/p>\n En esta secci\u00f3n, repasaremos algunos casos de uso habituales en el \u00e1mbito del web scraping y la recopilaci\u00f3n de datos mediante IA, y determinaremos cu\u00e1l ser\u00eda la mejor configuraci\u00f3n de proxy para cada tarea en concreto. Esperamos que, m\u00e1s adelante, puedas utilizar este art\u00edculo como gu\u00eda para todas tus necesidades relacionadas con los proxies.<\/p>\n As\u00ed de dr\u00e1sticamente puede variar el tama\u00f1o necesario del conjunto de proxies en funci\u00f3n de la tarea: desde 10 000 direcciones IP para la extracci\u00f3n de datos de acceso abierto hasta m\u00e1s de 100 millones para los flujos de trabajo RAG en tiempo real.<\/p>\n Descarga masiva de textos, repositorios de c\u00f3digo y art\u00edculos acad\u00e9micos disponibles p\u00fablicamente (Wikipedia, arXiv, GitHub, Common Crawl) al m\u00e1ximo rendimiento para el preentrenamiento de modelos b\u00e1sicos.<\/p>\n Nivel de seguridad:<\/strong> Bajo<\/p>\n Volumen de datos:<\/strong> elevado, desde decenas de TB hasta la escala de los PB<\/p>\n Principal problema:<\/strong> baja velocidad de rastreo y conexi\u00f3n inestable<\/p>\nLimitaci\u00f3n de<\/h3>\n
\nAunque tu direcci\u00f3n IP no sea bloqueada directamente, muchos servidores limitan las solicitudes repetidas procedentes de la misma fuente, lo que obliga a tu conexi\u00f3n a funcionar a velocidades extremadamente bajas y reduce la actualidad de los datos.<\/p>\nSegmentaci\u00f3n geogr\u00e1fica global<\/h3>\n
Sistemas antibots<\/h3>\n
Recopilaci\u00f3n de datos en tiempo real<\/h3>\n
Conexi\u00f3n estable para el rastreo en profundidad<\/h3>\n
Cumplimiento normativo y auditor\u00eda jur\u00eddica<\/h3>\n
L\u00edmites de velocidad de la API y l\u00edmites m\u00e1ximos de concurrencia<\/h3>\n
Fugas de datos corporativos<\/h3>\n
Bucles de bloqueo de chat con IA<\/h3>\n
Gesti\u00f3n de varias cuentas<\/h3>\n
Registros de auditor\u00eda y asignaci\u00f3n de costes<\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 tipo de proxy elegir?<\/h2>\n
![\"Niveles](\"https:\/\/floppydata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/magnific_prompt-create-a-modern-3d_aQaiPCLfSh.png\")
<\/p>\nProxies residenciales<\/h3>\n
Proxies de centros de datos<\/h3>\n
Proxies m\u00f3viles<\/h3>\n
Proxies de proveedores de servicios de Internet<\/h3>\n
Buenas pr\u00e1cticas de uso: Proxies para la recopilaci\u00f3n y extracci\u00f3n de datos de LLM<\/h2>\n
![\"Gr\u00e1fico](\"https:\/\/floppydata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/magnific_create-a-modern-3d-minima_ONOmT9wynm.png\")
<\/p>\nExtracci\u00f3n masiva de datos a partir de conjuntos de datos de acceso abierto<\/h3>\n
![\"floppydata\"](\"https:\/\/floppydata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image5-3.png\")
<\/p>\n![\"1browser\"](\"https:\/\/floppydata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image1-3.png\")
<\/p>\n![\"Gologin](\"https:\/\/floppydata.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/image4-5.png\")
<\/p>\n