ТОП-7 прокси-серверов для обучения больших языковых моделей (LLM) (ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini, Claude, DeepSeek и др.)

Большие языковые модели — такие как копилоты и ассистенты, переводчики, диалоговые модели и research-агенты — уже стали частью повседневной жизни многих людей. Однако большинство обычных пользователей не осознают колоссальные объёмы данных, которые уходят на обучение их чат-бота. В этой статье мы сосредоточимся на закулисной стороне разработки LLM и, в частности, на распространённых проблемах, с которыми сталкиваются AI-специалисты при обучении своих моделей.

Проблема обучения LLM и сбора данных для AI двойственна, и я хочу рассмотреть её именно так, чтобы статья была полезна и предпринимателям, создающим собственные AI-модели, и специалистам, работающим с уже существующими инструментами в промышленных масштабах. В обоих случаях требуется обработка огромных объёмов разнообразных, актуальных и чистых данных, что невозможно без прокси.

Зачем нужен прокси для обучения LLM и сбора данных для AI

Прокси — это основа любого серьёзного пайплайна данных. Независимо от того, скрейпите ли вы обучающие данные для создания своей будущей звёздной AI-разработки, или используете известные LLM на полную мощность, эта работа требует, пожалуй, самого интенсивного из возможных пайплайнов скрейпинга — непрерывного, бесперебойного, свежего и часто привязанного к конкретной географии. Если вы плотно работаете с LLM, скорее всего, вы уже знакомы с этими постоянными трудностями, но давайте разберём их по одной и выясним, как прокси их решают.

IP-баны и ограничение скорости

Обучение полноценной LLM требует триллионов текстовых токенов, фрагментов кода и обсуждений на форумах. Агрессивный скрейпинг даже одного домена с единственного облачного адреса может привести к попаданию вашего IP в чёрный список за считаные минуты.

Почему прокси: Ротирующиеся прокси решают эту проблему, распределяя запросы по большому пулу IP, которые постоянно и автоматически меняются, гарантируя, что ни один отдельный адрес не превысит порог блокировки.

Троттлинг

Даже если ваш IP не забанят напрямую, многие серверы будут замедлять повторяющиеся запросы с одного источника, вынуждая ваше соединение ползти на крайне низкой скорости и снижая актуальность собираемых данных.

Почему прокси: С ротирующимся пулом прокси каждый запрос выглядит так, будто исходит от другого пользователя, что обходит логику троттлинга платформы и сохраняет стабильную скорость скрейпинга.

Глобальный гео-таргетинг

Создание LLM с мультиязычными возможностями в наши дни воспринимается как что-то само собой разумеющееся, более того — это значительно расширяет охват вашего бренда. Однако если модель просто говорит на языке, не зная связанной с ним культуры, региональных нюансов, местных диалектов и локальных трендов — деньги, по сути, уходят впустую.

Почему прокси: Прокси с точным гео-таргетингом позволяют скрейпить локальный, гео-ограниченный или иным образом изменённый контент (новости, цены, результаты поиска, ленты соцсетей), направляя трафик через IP из конкретных стран, городов или даже интернет-провайдеров.

Антибот-системы

Эта проблема особенно актуальна для соцсетей, сервисов продажи билетов в реальном времени, финтех-услуг и популярных площадок электронной коммерции. Как и следовало ожидать, самые ценные обучающие данные часто находятся за агрессивными Web Application Firewall (WAF), такими как Cloudflare, Akamai или DataDome.

Эти платформы используют многослойное обнаружение ботов, включающее поведенческий анализ, фингерпринтинг, CAPTCHA-проверки и honeypot-ловушки, что позволяет им мгновенно обнаруживать и блокировать автоматизированные запросы.

Почему прокси: Хорошо настроенные резидентные и мобильные прокси (особенно в связке с Web Unblocker) маскируют облачное происхождение трафика, автоматически имитируют естественные отпечатки браузера реального человека и нативно решают CAPTCHA ещё до того, как соединение будет заблокировано.

Сбор данных в реальном времени

Обучение LLM останавливается в тот момент, когда вы перестаёте подавать в неё данные, из-за чего модель, по сути, замирает во времени именно на этом моменте. Пока чат-бот не против «жить в прошлом», от ваших пользователей такого ожидать не приходится — как и запретить им спрашивать о текущих новостях или событиях.

Почему прокси: Сбор данных в реальном времени критически важен, но это означает необходимость непрерывно поддерживать высокий объём запросов. Единственный способ обеспечить бесперебойный поток данных — большой пул прокси, который гарантирует, что запросы проходят без задержек, даже если один из IP окажется забанен.

Кроме того, многие компании используют серверы Model Context Protocol (MCP) со встроенными прокси, которые выступают уровнем абстракции для AI-агентов LLM. Когда пользователь спрашивает AI-агента о текущем событии, агент может программно вызвать инструмент, защищённый прокси, чтобы безопасно просканировать поисковые системы или динамические публичные веб-страницы, не рискуя быть заблокированным.

Стабильное соединение для глубокого краулинга

Скрейпить линейные статьи — просто, но чтобы обучить AI понимать человеческий диалог, нужно скачивать глубоко вложенные ветки обсуждений на форумах, дискуссии сообществ и цепочки комментариев. Чтобы успешно справиться с этой задачей и проследить длинные онлайн-разговоры, нужны устойчивые, стабильные сессии.

Почему прокси: Добавляя sticky-сессии (30–60 минут или опцию Keep-Alive) к своим резидентным или ISP-прокси, вы обеспечиваете скрейперу стабильное соединение для безопасной загрузки целых деревьев человеческих диалогов.

Комплаенс и юридический аудит

Помимо качества обучающих данных, важно обращать внимание на то, *как именно* эти данные были получены, поскольку неэтичный сбор данных влечёт за собой реальные юридические последствия — иски о нарушении авторских прав, вопросы GDPR и споры по условиям использования платформ.

Почему прокси: Некоторые провайдеры прокси проводят строгие проверки Know-Your-Customer (KYC) и гарантируют полностью этичные, добровольные пиринговые сети, что сильно помогает доказать, что ваши данные были собраны через легальные публичные узлы. Чтобы точно знать, что именно было собрано, ищите провайдеров, предлагающих журналы аудита и записи об использовании. Соблюдение этих практик создаёт документальный след, который в дальнейшем подтверждает вашу проверку на соответствие требованиям.

Лимиты API и потолки конкурентности

AI-провайдеры (например, OpenAI или Anthropic) устанавливают строгие ограничения на количество запросов или токенов, которые можно отправлять в минуту. При использовании существующих LLM как части пайплайна данных (суммаризация, аннотирование, генерация синтетических данных) превышение этого лимита — не редкость для компаний, работающих с одного офисного сервера.

Почему прокси: Чтобы избежать блокировок IP с ошибкой «429 Too Many Requests», распределите трафик по пулу прокси и масштабируйте свою работу без головной боли.

Утечки корпоративных данных

Риск раскрытия внутренних данных в исходящем трафике возникает, когда тысячи сотрудников используют веб-инструменты на базе AI. Более того, публичные AI-платформы отслеживают входящие IP-адреса компаний, чтобы понять, над чем они работают, что само по себе представляет угрозу для вашего бизнеса.

Почему прокси: Прокси выступают промежуточным слоем. Маскируя внутреннюю сетевую инфраструктуру и местоположение компании, они гарантируют, что конкуренты или AI-платформы не смогут отследить паттерны использования вашей команды, происхождение запросов или масштаб операций. Кроме того, это защищает вашу компанию от привязки к какой-либо конкретной активности по скрейпингу.

Циклы банов в AI-чатах

Циклы банов могут происходить с обеих сторон рабочего процесса с LLM. Если вы используете AI-агента для исследования или сбора данных, сайты, которые он посещает, быстро его обнаружат, пометят как бота и в итоге забанят ваш IP. С другой стороны, вас может забанить сама LLM — сервисы вроде ChatGPT, Gemini или Claude могут приостановить ваш аккаунт, если заподозрят автоматизированное или чрезмерно активное использование.

Почему прокси: Обе ситуации, тем не менее, решаются с помощью прокси. В случае с AI-агентом нужно подключить к нему ротирующийся пул прокси напрямую, заставляя агента менять свой цифровой облик при каждом отдельном поисковом запросе. Во втором случае используйте пул прокси вместе с анти-фингерпринт софтом на вашем устройстве. Это снизит риск обнаружения, поскольку каждая сессия будет выглядеть как независимый пользователь.

Управление множеством аккаунтов

Работа с несколькими аккаунтами LLM для тестирования, бенчмаркинга или масштабирования API-трафика требует, чтобы каждый аккаунт выглядел как уникальный, независимый пользователь. Иначе система защиты от мошенничества AI-провайдера может пометить это как злоупотребление аккаунтами и закрыть рабочее пространство.

Почему прокси: Решение здесь — назначить чистый резидентный или ISP-прокси (часто в паре с изменённым отпечатком браузера) каждому отдельному профилю аккаунта, не позволяя платформам связать их между собой и вызвать массовые баны.

Аудиторские следы и распределение затрат

Эта проблема неочевидна для молодых предпринимателей и начинающих CEO, но она постоянно нависает над бизнесом и всегда возвращается, чтобы укусить вас, если вы не будете осторожны, — так что лучше предотвратить её, прежде чем она пробьёт дыру в вашем бюджете.

В масштабах предприятия, где десятки команд одновременно используют AI, отследить точное использование по каждому департаменту и проекту становится невозможно. Это, в свою очередь, сильно усложняет дальнейшее распределение бюджета, а также подотчётность команд.

Почему прокси: Провайдеры прокси с управлением субпользователями, дашбордами использования и логированием сессий позволяют помечать трафик или даже каждый отдельный промпт специальными метаданными, что сильно упрощает дальнейшее отслеживание.

Какой тип прокси выбрать?

Не все прокси одинаковы. Здесь нет победителей и проигравших, топовых и второсортных уровней — скорее, каждый тип прокси существует в своей нише, и правильно настроенный прокси даст отличные результаты независимо от того, откуда он исходит — с реального устройства или из дата-центра. Выбор правильного типа прокси под ваш рабочий процесс критически важен, поскольку он определяет «корень» вашего соединения и, в свою очередь, во многом предопределяет успех вашей работы заранее. В этом разделе разберём плюсы и минусы каждого типа прокси на рынке и определим их лучшие сценарии использования.

Прежде чем углубляться в детали, вот краткая версия: риск обнаружения снижается по мере перехода от датацентр-прокси к мобильным IP.

Резидентные прокси

Резидентные прокси — это IP-адреса, поступающие от реальных домашних устройств, таких как Wi-Fi роутеры, смарт-телевизоры или ноутбуки по всему миру. Владельцы этих устройств часто соглашаются предоставлять свои IP-адреса провайдерам прокси за денежную компенсацию — при условии, что у провайдера действует этичная политика получения IP и он не добывает резидентные адреса сомнительными способами. Применительно к обучению LLM, как мы установили в предыдущем разделе, этичный сбор данных не обсуждается, поскольку работа через незаконно полученные узлы влечёт строгую юридическую ответственность.

Резидентные IP считаются золотым стандартом многих (если не большинства) рабочих процессов по сбору данных и скрейпингу — благодаря своему «человеческому» происхождению эти прокси редко обнаруживаются антибот-сервисами, реже вызывают CAPTCHA и почти никогда не банятся даже самыми строгими платформами. Кроме того, эти IP ценятся за точный гео-таргетинг, поскольку они привязаны к реальным физическим локациям и интернет-провайдерам.

Из минусов — скорость и стабильность вашего прокси зависят от системы хоста. Если устройство-хост уходит в офлайн, используемый вами прокси мгновенно перестаёт работать, то же касается и любых проблем с задержкой у владельца IP.

Лучше всего подходит для: скрейпинга высокозащищённых или гео-ограниченных баз данных и платформ вроде e-commerce, веб-версий соцсетей, поисковых систем; сбора мультимодальных датасетов; обучения диалогу, диалектам и локализации; сбора данных в реальном времени; ChatGPT, Perplexity, Claude, DeepSeek.

На что обратить внимание: этика получения IP у провайдера и глубина гео-таргетинга; размер пула IP, их «чистота» и репутация сетей доставки контента (CDN); возможности ротации и поддержка протоколов.

Датацентр-прокси

Происхождение датацентр-прокси заложено прямо в названии — эти IP размещаются на облачных серверах крупных дата-центров. Датацентр-адреса очень популярны благодаря низкой цене, стабильному соединению и низкой задержке. Их часто используют для задач, требующих максимальной скорости или работы с большими объёмами публичных данных, но у них высокий риск блокировки антибот-системами, что приводит к частым флагам на сайтах с высоким уровнем защиты.

Когда речь заходит об обучении LLM и сборе данных, датацентр-прокси редко становятся основным выбором для многих разработчиков, но у них есть своя ниша. Эти IP — отличный и бюджетный вариант для целей с лёгкой защитой от ботов или вообще без неё, таких как вики, открытые базы данных, репозитории кода, научные журналы и другие публично доступные, легальные платформы с данными.

Применение датацентр-IP выходит далеко за рамки простого скрейпинга — они служат фундаментальной вычислительной инфраструктурой для последующей AI-разработки, обработки данных и развёртывания мультимодельных систем.

Лучше всего подходит для: скрейпинга открытых платформ/датасетов; нагрузочного тестирования и бенчмаркинга; масштабирования синтетических данных; предобработки, фильтрации и дедупликации текста; балансировки нагрузки.

На что обратить внимание: доступность выделенных пулов, поддержка протоколов, геолокация дата-центров, разнообразие подсетей и ASN, владение оборудованием, максимальная скорость трафика и конкурентность.

Мобильные прокси

Мобильные прокси направляют ваш IP через сотовую сеть, используя SIM-карты, привязанные к реальным смартфонам. Этот метод делает их похожими на резидентные прокси, но с одним отличием, скрытым в разнице между работой интернет-провайдеров и мобильных операторов.

Статистически, один резидентный IP-адрес делят между собой от 16 до 32 домохозяйств (в случае бюджетных провайдеров — от 62 до 128), что примерно соответствует одному многоквартирному дому среднего размера. У сотовых операторов подход агрессивнее — мобильные телефоны потребляют меньше постоянных портовых соединений, чем обычный домашний роутер, что позволяет мобильным сетям выжимать максимум плотности абонентов. Один мобильный IP-адрес, привязанный к вышке сотовой связи, больше похож на «канал», которым одновременно пользуются от сотен до более чем 1000 активных пользователей.

Именно это несоответствие — причина того, почему среди всех типов прокси мобильные IP имеют самый высокий уровень доверия и считаются, по сути, неблокируемыми антибот-системами — любая платформа, которая пытается заблокировать подозрительное сотовое соединение, рискует заблокировать более тысячи своих честных пользователей. Из недостатков — пара моментов: мобильные IP самые дорогие на рынке и предлагают нестабильную скорость.

Лучше всего подходит для: задач, требующих сотового соединения — скрейпинга мобильных приложений и соцсетей, создания и управления аккаунтами. Гиперлокализованной выдачи поиска, мобильных площадок e-commerce, сильно защищённых диалоговых платформ; Gemini, Grok.

На что обратить внимание: этика получения IP у провайдера, аутентификация сотовой сети, таргетинг по ASN и оператору, соответствие ОС и сетевого отпечатка в реальном времени, конкурентность по нескольким портам, возможность ручной ротации, строгое ограничение трафика.

ISP-прокси

ISP (или статические резидентные) прокси представляют собой сочетание датацентр- и резидентных IP-адресов. Крупные дата-центры часто выкупают эти IP у реальных интернет-провайдеров, а затем размещают их на своих облачных серверах. В результате ISP-прокси обеспечивают производительность и бюджетность датацентра, а антибот-системы воспринимают их как обычные домашние адреса, зарегистрированные у известных провайдеров.

На первый взгляд ISP-прокси звучат как универсальное решение на все случаи, но это не совсем так. Хотя ISP отлично показывают себя в любых задачах, их всё же можно обнаружить с помощью топовых антибот-систем — из-за их чрезмерной «чистоты».

Ещё один момент, который стоит учесть — цена: часто ISP IP находятся где-то посередине между дешёвым датацентром и дорогими резидентными вариантами. Однако в некоторых случаях лучше сразу перейти на резидентные IP. Стоит тщательно взвесить примерные сценарии использования перед покупкой, чтобы не потратить деньги на прокси, плохо подходящие под ваш рабочий процесс.

Лучше всего подходит для: объёмного или мультимодального скрейпинга со стриминговых платформ; сильно защищённых бизнес-репозиториев, маркетплейсов e-commerce, научных библиотек; непрерывной проверки фактов и получения знаний (инфраструктура RAG); Copilot, Claude.

На что обратить внимание: информация об операторе и происхождение IP, доступность выделенных пулов, поддержка протоколов, политика обновления и замены пула.

Лучшие практики использования — прокси для сбора данных LLM и скрейпинга

Итак, как мы установили, прокси необходимы для любой задачи, связанной с LLM — если вы хотите упорядочить свой рабочий процесс и уберечь бизнес от неприятных последствий, прокси вам необходимы.

В этом разделе разберём распространённые сценарии из мира веб-скрейпинга и сбора данных для AI и определим, как должна выглядеть оптимальная конфигурация прокси для каждой задачи в отдельности. Надеюсь, в дальнейшем вы сможете использовать эту статью как справочник для всех своих задач с прокси.

Вот насколько сильно может отличаться необходимый размер пула прокси в зависимости от задачи — от 10 тысяч IP для скрейпинга открытых данных до 100+ миллионов для пайплайнов RAG в реальном времени.

Массовый скрейпинг открытых датасетов

Массовая загрузка публично доступного текста, репозиториев кода и научных работ (Wikipedia, arXiv, GitHub, Common Crawl) на максимальной пропускной способности для предобучения базовой модели.

Уровень защиты: Низкий

Объём данных: Высокий, от десятков ТБ до масштаба ПБ

Главная сложность: Низкая скорость скрейпинга и нестабильное соединение

Глубокий краулинг форумов и обсуждений

Загрузка глубоко вложенных веток обсуждений, цепочек комментариев и вопросов-ответов (Reddit, Quora, StackOverflow) для обучения способностям к диалогу и рассуждению.

Уровень защиты: От среднего до высокого, в зависимости от платформы

Объём данных: Средний, от сотен ГБ до низких значений масштаба ТБ

Главная сложность: Поддержание стабильных сессий при множестве запросов; срабатывание систем обнаружения ботов

Сбор мультиязычных и локализованных обучающих данных

Скрейпинг гео-ограниченного контента, региональных форумов, локальных лент соцсетей и результатов поиска, специфичных для конкретной страны, для создания культурно-осведомлённых, мультиязычных LLM.

Уровень защиты: От среднего до высокого, в зависимости от платформы

Объём данных: Высокий, масштаб десятков ТБ

Главная сложность: Доступ к гео-ограниченному и/или гео-изменённому контенту без локального IP; срабатывание систем обнаружения ботов

Скрейпинг за WAF и антибот-системами

Извлечение обучающих данных с сильно защищённых платформ вроде LinkedIn, Instagram, Amazon или провайдеров финансовых данных, использующих Cloudflare, Akamai или DataDome.

Уровень защиты: Высокий

Объём данных: Средний, от сотен ГБ до низких значений масштаба ТБ

Главная сложность: Обход строгих антибот-систем

Скрейпинг в реальном времени для пайплайнов RAG

Непрерывное наполнение системы Retrieval-Augmented Generation (RAG) свежими данными из новостных изданий, live-блогов, финансовых лент и страниц результатов поиска (SERP).

Уровень защиты: От среднего до высокого, в зависимости от платформы

Объём данных: Низкий-средний, непрерывный поток, а не массовый объём

Главная сложность: Поддержание непрерывного пайплайна запросов с высокой частотой; срабатывание систем обнаружения ботов; доступ к гео-ограниченному и/или гео-изменённому контенту без локального IP

Лучшие практики использования — прокси для обучения LLM и AI-инструментов

В этом разделе мы определим оптимальные конфигурации прокси для существующих LLM — полезно для пайплайнов обучения AI и разработчиков, работающих с известными моделями в промышленных масштабах. Если вы не создаёте собственную AI-модель, но хотите использовать уже существующую на рынке на полную мощность, этот раздел для вас.

Лучший прокси для обучения ChatGPT

Выполнение большого объёма вызовов OpenAI API для тонкой настройки, генерации синтетических данных или пайплайнов аннотирования требует управления несколькими API-ключами и аккаунтами без срабатывания лимитов OpenAI или систем защиты от мошенничества.

Уровень защиты: Средний

Главная сложность: Оставаться в пределах лимитов на каждый ключ и избегать приостановки аккаунта при параллельных API-сессиях

Лучший прокси для обучения Perplexity

Использование Perplexity в промышленных масштабах для автоматизации исследований в реальном времени, пайплайнов с retrieval-augmented подходом или бенчмаркинга результатов, основанных на поиске, требует чистого управления сессиями, чтобы избежать троттлинга и флагов на аккаунте.

Уровень защиты: Средний

Главная сложность: Поддержание стабильной идентичности сессии при высокочастотных запросах, основанных на поиске; срабатывание систем обнаружения ботов

Лучший прокси для обучения Copilot

Интеграция Microsoft Copilot в рабочие процессы уровня предприятия для генерации кода, обработки документов или автоматизированных рассуждений требует стабильных, аутентифицированных сессий по нескольким аккаунтам и регионам.

Уровень защиты: От среднего до высокого

Главная сложность: Обход строгих антибот-систем; срабатывание проверки личности или блокировки аккаунта; поддержание устойчивых сессий

Лучший прокси для обучения Gemini

Использование Google Gemini для крупномасштабных задач мультимодального обучения, бенчмаркинга API или автоматизированных пайплайнов данных означает необходимость обходить агрессивную защиту от мошенничества Google и строгие лимиты конкурентности на ключ.

Уровень защиты: От среднего до высокого

Главная сложность: Обход строгого поведенческого анализа; лимиты конкурентности на каждый API-ключ по сессиям

Лучший прокси для обучения Claude

Использование Claude от Anthropic для корпоративного аннотирования, генерации данных для RLHF или крупномасштабной суммаризации требует тщательного управления сессиями и аккаунтами, чтобы оставаться в рамках строгой политики использования Anthropic.

Уровень защиты: От среднего до высокого

Главная сложность: Избегание приостановки аккаунта под мониторингом использования Anthropic; поддержание высокопроизводительных, мультиаккаунтных API-пайплайнов

Лучший прокси для обучения DeepSeek

Развёртывание DeepSeek для крупномасштабного инференса, пайплайнов тонкой настройки или межрегионального бенчмаркинга создаёт уникальные сложности, связанные с геополитическими ограничениями доступа и мониторингом трафика на уровне платформы.

Уровень защиты: От среднего до высокого

Главная сложность: Региональные ограничения доступа; слежка на уровне платформы

Лучший прокси для обучения Grok

Обучение или бенчмаркинг Grok в промышленных масштабах через API X или пользовательский интерфейс требует управления несколькими аккаунтами при обходе агрессивных систем обнаружения ботов X и региональных ограничений доступа.

Уровень защиты: Высокий

Главная сложность: Многослойные системы обнаружения ботов и контроля целостности аккаунтов; поддержание параллельных, высокообъёмных API или интерфейсных сессий обучения

Лучшие провайдеры прокси для обучения LLM

Как только вы определили свои основные сценарии использования и необходимый пайплайн прокси, начинается охота. Эта игра не для одиночек — примерно половина успеха вашей работы зависит от вспомогательных инструментов и сервисов, которые вы используете. Это утверждение особенно верно в контексте обучения LLM, сбора данных для AI и прокси-сервисов. Найти провайдера, который удовлетворяет вашим потребностям, критически важно, иначе вы рискуете потерять время, деньги и терпение.

Вот провайдеры, которым я чаще всего доверяю свои задачи, у каждого свои сильные и слабые стороны — давайте разберём их вместе.

Провайдер	Типы прокси	Размер пула	Возможности гео-таргетинга	Возможности ротации	Поддержка протоколов	Стартовая цена
Floppydata	Резидентные, Датацентр, Мобильные, ISP	65+ млн в 195+ странах	Страна, город, штат, ASN	На каждый запрос, 5-60 минут, sticky-сессии/Keep-Alive	HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP	Ротирующиеся прокси (мобильные, резидентные, датацентр) — $1/ГБ, статический датацентр — $1/IP, ISP — $5/IP
1browser	Резидентные, Датацентр, Мобильные, Tor	Н/Д, поддержка 100+ стран	Страна, город	Быстрая ротация, sticky-сессии	HTTP, HTTPS, SOCKS5	$7/мес
Gologin proxies	Резидентные, Датацентр, Мобильные	~20 млн, глобальное покрытие	Страна, город	Автоматическая ротация каждые 5-30 минут, кастомная ротация через протокол SOCKS5 и пользовательские прокси	HTTP, HTTPS, SOCKS5, SOCKS4	$4,50/мес
Oxylabs	Резидентные, Датацентр, Мобильные, ISP	175+ млн в 195+ локациях	Континент, страна, город, штат, ASN, почтовый индекс	На каждый запрос, до 24 часов, кастомные sticky-сессии	HTTP, HTTPS, HTTP/3, SOCKS5, UDP	Резидентные — $6/ГБ, Датацентр — $1,20/IP, Мобильные — $7,50/ГБ, ISP — $1,60/IP
Decodo	Резидентные, Датацентр, Мобильные, ISP	125+ млн в 195+ локациях	Страна, город, штат, ASN	На каждый запрос, 1-60 минут, кастомные интервалы до 24 часов	HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP	Резидентные — $3,75/ГБ, Датацентр — $0,6/ГБ, Мобильные — $3,75/ГБ, ISP — $3,33/IP
Rayobyte	Резидентные, Датацентр, Мобильные, ISP	40+ млн резидентных прокси в 163+ странах	Страна, город, штат, ASN	На каждый запрос, 1-60 минут	HTTP, HTTPS, SOCKS5	Резидентные — $3,50/ГБ, Датацентр — $0,30/ГБ, Мобильные — $250/мес, ISP — $5/IP

Floppydata

Floppydata уже давно остаётся моим любимым провайдером прокси. Сервис обеспечивает отличную производительность и скорость по всем типам прокси, при этом не требуя баснословных затрат. Более того, провайдер предлагает полный набор продвинутых настроек прокси — глубокий гео-таргетинг с доступом на уровне города, штата и ASN; гибкая ротация от «на каждый запрос» до Keep-Alive; полная поддержка протоколов, включая UDP.

Уникальное торговое предложение Floppydata — тариф «Rotating proxy», который включает три типа IP (резидентные, мобильные и датацентр), между которыми можно переключаться в любой момент, оплачивая только трафик — $1/ГБ. Это делает Floppydata одним из лучших провайдеров для сбора данных для AI, поскольку позволяет легко скрейпить разные источники без дополнительной платы.

Ключевые особенности:

• Универсальный тарифный план для ротирующихся прокси включает датацентр, резидентные и мобильные IP, которые можно использовать по своему усмотрению, оплачивая только ГБ
• Выделенные API для скрейпинга под популярные сценарии использования и платформы
• Гибкая ротация: на каждый запрос, интервалы 5–60 минут, поддержка sticky/Keep-Alive
• Отличный точный гео-таргетинг
• Поддержка протокола UDP
• Интеграции с AI
• Живая клиентская поддержка
• Без платы за подключение, лёгкое повышение/понижение тарифа

Лучше всего подходит для: высокообъёмного сбора обучающих данных; бюджетных рабочих процессов с LLM; масштабного мультиязычного и локализованного сбора обучающих данных; пайплайнов скрейпинга в реальном времени; точечного гео-таргетированного скрейпинга; ротирующихся пайплайнов; ChatGPT, Perplexity, Claude, DeepSeek.

1browser

1browser — это антидетект-браузер со встроенным обходом обнаружения прокси и функциями мультиаккаунтинга. Хотя антидетект-браузеры не всегда становятся первым выбором при поиске провайдера прокси, это отличный инструмент, объединяющий все необходимые для работы с LLM функции в едином, чистом интерфейсе — изоляция отпечатка, управление сессиями и назначение прокси, всё в одном месте.

1browser предлагает полный набор ротирующихся прокси, несколько бесплатных опций и возможность подключить собственные IP всего за $7/месяц, что делает его очень бюджетным вариантом для задач с большим объёмом данных. Кроме того, платформа поддерживает мобильные устройства, что сильно помогает в процессах, требующих сотового соединения и/или интерфейса. 1browser — отличный выбор для разработчиков, работающих с AI-аккаунтами в больших масштабах и желающих снизить сложность настройки.

Ключевые особенности:

• Защита отпечатка браузера для каждого созданного профиля
• Встроенные резидентные, датацентр и мобильные прокси
• Доступны бесплатные публичные прокси и бесплатные Tor-прокси, что делает браузер полностью бесплатным для небольших задач
• Поддержка собственных IP пользователя
• Каждый профиль полностью изолирован и настраивается — вы можете назначить новый прокси, локацию и данные отпечатка для каждого аккаунта
• 2 ГБ резидентных прокси включены в платные тарифы (с возможностью докупить)
• Политика отсутствия логов
• Поддержка мобильного и десктопного интерфейса с автоматической синхронизацией между устройствами
• Простая настройка и понятный интерфейс

Лучше всего подходит для: рабочих процессов с AI-агентами, мультиаккаунтингового скрейпинга, тестирования инструментов LLM в изолированных сессиях; браузерной автоматизации со встроенной защитой отпечатка; тестирования мобильного интерфейса; ChatGPT, Gemini, Perplexity.

Gologin proxies

Gologin начинался как антидетект-браузер, а с тех пор превратился в полноценную платформу автоматизации, предлагающую собственные прокси, облачные профили и API-фреймворки. Как и 1browser, Gologin предлагает встроенную защиту отпечатка и управление мультиаккаунтингом, что делает его естественным выбором для рабочих процессов с LLM, связанных с браузерной автоматизацией, скрейпингом через AI-агентов или доступом к мобильным платформам.

Gologin обеспечивает отличную производительность при чистом, хорошо структурированном и удобном интерфейсе. Предприятия и крупные команды оценят функцию совместного доступа к аккаунтам и сессиям, которая упрощает командную работу, а ваши менее технически подкованные коллеги будут благодарны вам за выбор Gologin. Кроме того, сервис предлагает 7-дневный бесплатный пробный период, чтобы протестировать его и решить, подходит ли он вам.

Ключевые особенности:

• Встроенное управление отпечатком и устройствами
• 7-дневный бесплатный пробный период
• Прокси можно использовать за пределами приложения Gologin
• Доступны облачные Android-профили для мобильных платформ
• Высокопроизводительные API, SDK, MCP и фреймворки для запуска в облаке, созданные с учётом автоматизации, скрейпинга и AI-агентов
• 2 ГБ гео-данных включены в платные тарифы (с возможностью докупить)
• Простая настройка и понятный интерфейс
• Защита шифрованием AES-256, файрволами и размещением на защищённых серверах
• Совместный доступ к аккаунтам и сессиям для удобной командной работы

Лучше всего подходит для: сбора данных из соцсетей, скрейпинга с разделением аккаунтов, кратковременного сбора данных для LLM; браузерной автоматизации AI-агентов; доступа к мобильным платформам через облачные Android-профили; командных пайплайнов скрейпинга; ChatGPT, Perplexity, Gemini.

Oxylabs

Oxylabs — тяжеловес среди провайдеров прокси. Сервис поддерживает свою репутацию, предлагая разнообразный набор инструментов, продвинутую прокси-инфраструктуру, защиту пользователей корпоративного уровня и выдающуюся производительность.

Однако эта премиальность отражается на цене Oxylabs — это один из самых дорогих провайдеров в списке. В целом Oxylabs лучше всего подойдёт предприятиям, где прокси нужны сразу нескольким департаментам и рабочим процессам, поскольку цена за ГБ снижается с увеличением объёма покупки.

Ключевые особенности:

• Резидентные прокси с защитой отпечатка
• Выделенные аккаунт-менеджеры для корпоративных тарифов
• Расширение для Chrome, API для веб-скрейпинга и SERP, AI Studio, а также готовые датасеты
• Системы автоматических повторных попыток
• SLA 99,95% аптайма с автоматическим failover

Лучше всего подходит для: пайплайнов обучения LLM корпоративного масштаба; высокообъёмного мультимодального скрейпинга; инфраструктуры RAG и непрерывного сбора данных в реальном времени; Gemini, Copilot, Grok.

Decodo

Decodo (ранее Smartproxy) — авторитетный провайдер среднего уровня, популярный благодаря конкурентным ценам и отличной производительности. Decodo хорошо подходит для рабочих процессов с LLM благодаря набору AI-инструментов платформы, включающему API для веб-скрейпинга, AI-парсер и загрузчик видео, среди прочих полезных интеграций.

Чтобы протестировать сервис, Decodo предлагает 3-дневный бесплатный пробный период для всех типов прокси (кроме выделенных статических резидентных (ISP) и выделенных датацентр-прокси) со 100 МБ трафика, а также 14-дневную гарантию возврата денег для платящих клиентов.

Ключевые особенности:

• Поддержка no-code интеграций (n8n и подобные)
• Поддержка управления мультиаккаунтингом
• Дополнительные API для скрейпинга и SERP, AI-парсер, готовые шаблоны
• Обработка CAPTCHA встроена в инфраструктуру
• 3-дневный бесплатный пробный период со 100 МБ трафика
• 14-дневная гарантия возврата денег
• Защита отпечатка браузера

Лучше всего подходит для: рабочих процессов сбора данных для AI и скрейпинга среднего масштаба; краулинга форумов и обсуждений; ChatGPT, Perplexity, DeepSeek.

Rayobyte

Rayobyte — авторитетный провайдер, работающий на рынке более десяти лет. Провайдер делает акцент на строгую политику соответствия требованиям и этичное получение данных, что делает его отличным выбором для предприятий, связанных юридическими обязательствами, или разработчиков, занимающихся веб-скрейпингом для обучения LLM. Rayobyte также один из немногих провайдеров, способных похвастаться собственной прямой инфраструктурой — управляя собственной ASN, Rayobyte обеспечивает максимальную производительность и более низкие рыночные цены на свои датацентр- и ISP-прокси.

Ключевые особенности:

• Доступны Web Unblocker, API для веб-скрейпинга и собственный браузер
• Неограниченное количество потоков и сессий
• Этично полученные IP с полного согласия конечных пользователей
• Собственные ASN обеспечивают лучшую производительность для датацентр-диапазонов
• Модель pay-as-you-go в сочетании с политикой неистекающих данных
• Полный аудит сценариев использования и строгая политика KYC перед покупкой

Лучше всего подходит для: высокообъёмного скрейпинга открытых баз данных, обучения Microsoft Copilot, других сценариев с датацентр- и ISP-прокси, AI-проектов с повышенными требованиями к комплаенсу.

Заключение

Пайплайны обучения LLM и сбора данных для AI требуют не только огромных объёмов данных, но и тщательного предварительного продумывания конкретных вспомогательных инструментов и инфраструктуры, которые вам придётся использовать. Надеюсь, эта статья смогла пролить свет на эту сложную тему.