Kazajistán

IPs de hogares reales

Proxies residenciales de Kazajistán

Los proxies residenciales kazajos son direcciones IP reales de hogares de Kazajistán, asignadas por proveedores de internet de consumo como Kazakhtelecom, Beeline (Kar-Tel), Transtelecom y Alma Telecommunications. Te permiten navegar, extraer datos y verificar tiendas, precios y contenido kazajos como un verdadero usuario dentro del país —en Almaty, Astaná, Shymkent y Karagandá— en lugar de hacerlo desde una IP de centro de datos que Kaspi Magazin, Halyk Market y los filtros geográficos locales marcan y bloquean de inmediato.

Pruébalo por $1.99/GB Inicia sesión con Google

HTTP / SOCKS5Segmentación por ciudad e ISPEl tráfico nunca caducaLimpieza verificada cada mes

148,455IPs en el pool

25+Ciudades cubiertas

45Redes de ISP

354 msLatencia mediana

99.8%Estrictamente limpias

Proxies residenciales de Kazajistán, de un vistazo

Los proxies residenciales de Kazajistán son direcciones IP reales de hogares Kazajistán, asignadas por ISP de consumo. Te permiten navegar, hacer scraping y verificar sitios, precios y contenido Kazajistán como un usuario genuino dentro del país, en lugar de hacerlo desde una IP de datacenter que los sitios locales marcan y bloquean.

Tipo de pool: Residencial, multi-ISP
Ciudades cubiertas: Almaty, Astana, Karaganda
Principales ISP: Kazakhtelecom · Beeline (Kar-Tel) · Transtelecom
Protocolos: HTTP, SOCKS5
Rotación: Por solicitud o fija
Precisión geográfica: 99.92%
Limpieza del pool: 99.8% clean
Precios: from $2.00/GB
Última medición: 2026-06-23
Soporte: 24/7

Por qué los equipos eligen nuestro pool Kazajistán

IPs residenciales reales, segmentación precisa y una calidad que no tienes que creer a ciegas.

IPs residenciales reales

Conexiones residenciales genuinas de ISP de consumo Kazajistán, no rangos de datacenter que se bloquean apenas se detectan.

Segmentación por ciudad e ISP

Apunta a ciudades y operadores específicos donde la profundidad del pool lo permita, hasta el nivel del proveedor.

Rotativas o fijas

Rotación por solicitud para operar a escala, o sesiones fijas de hasta ~72 h para flujos de varios pasos.

HTTP y SOCKS5

Funciona con cualquier cliente, scraper o stack de automatización sin configuración adicional.

Obtenidas de forma ética

IPs de una red residencial con consentimiento explícito: usuarios reales que aceptaron compartir su ancho de banda.

Limpieza verificada, cada mes

Volvemos a medir el pool cada mes y publicamos las cifras, para que se mantengan al día.

Calidad que puedes verificar

Cada mes ejecutamos el mismo benchmark: una muestra aleatoria de IPs evaluada con Scamalytics, prueba de latencia desde un VPS neutral y verificación de precisión geográfica en bases de datos independientes. Las cifras de abajo reflejan producción, no una prueba de laboratorio en el mejor de los casos.

Limpieza Scamalytics · 100,000 IPs

Estrictamente limpias99.8%

Contaminación de datacenter0%

En alguna lista negra0.17%

Bajo riesgo de fraude (0–19)99.8%

Precisión geográfica99.92%

Latencia y velocidad VPS → Cloudflare

Latencia mediana354ms

Latencia p90 / p95472 / 533 ms

Conexiones exitosas99%

Rendimiento (mediana / p95)1.26 / 4.07 MB/s

Finalización de archivos grandes78%

Composición de la red

Tipo de conexión100% residencial

Redes de ISP (ASN)45

Modos de rotaciónpor solicitud · fija

Principales operadoresKazakhtelecom · Beeline (Kar-Tel) · Transtelecom

Medido sobre 100,000 direcciones desde un VPS neutral contra el edge de Cloudflare, vigente a la fecha del último benchmark. Una nueva ejecución puede diferir por un margen pequeño, pero las cifras reflejan plenamente el orden de magnitud y son una base sólida para juzgar si el pool se ajusta a tu caso de uso. La tasa de éxito de scraping por objetivo no se publica: depende de tu fingerprint y configuración, no solo de la IP.

benchmark.py — benchmark abierto del pool

El benchmark abierto detrás de las cifras de arriba. Toma una muestra aleatoria de IPs del pool y mide cuatro cosas: limpieza (riesgo de fraude de Scamalytics, datacenter, lista negra y precisión geográfica), latencia (ida y vuelta al edge de Cloudflare y a ip-api), rotación (IPs únicas, ASN y subredes /24) y rendimiento (velocidad de descarga y tiempo hasta el primer byte), y luego reporta cada una. Se publica completo para que la metodología detrás de cada cifra quede abierta a inspección.

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
JETPROXY — POOL BENCHMARK

End-to-end audit of a residential proxy pool. A single run measures cleanliness,
latency, rotation and throughput, then prints every metric as one list.

  Cleanliness   fraud-risk, datacenter, blacklist and geo-accuracy (Scamalytics)
  Latency       Cloudflare edge (responsiveness) and ip-api origin (round-trip)
  Rotation      unique IPs / ASNs / subnets, success rate, country match
  Throughput    median & p95 download speed, time-to-first-byte, drop rate

Every stage size is a parameter, so the same script runs a quick check or a deep
audit:

    python benchmark.py --country ID
    python benchmark.py --quality 200 --downloads 50 --latency 1000 --rotation 5000 --country ID
    python benchmark.py --proxies proxies.txt --country ID --json result.json

Proxies   paste at the prompt (one per line) or pass --proxies FILE.
          host:port:user:pass  ·  host:port  ·  user:pass@host:port
The Scamalytics key for the cleanliness stage is read from the environment or
../.env (SCAMALYTICS_USER + SCAMALYTICS_KEY); without it that stage is skipped.
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import asyncio
import csv
import ipaddress
import json
import os
import re
import statistics
import sys
import time
from collections import Counter
from datetime import datetime

try:
    sys.stdout.reconfigure(encoding="utf-8")
    sys.stderr.reconfigure(encoding="utf-8")
except Exception:
    pass

try:
    import aiohttp
    from rich.console import Console
    from rich.table import Table
    from rich import box
except ImportError:
    print("\n[!] Need: pip install aiohttp rich\n")
    sys.exit(1)

console = Console()

# ── endpoints ────────────────────────────────────────────────────────────────

IP_ENDPOINT = ("http://ip-api.com/json/?fields="
               "status,message,country,countryCode,regionName,city,isp,as,org,query")
CF_TRACE = "https://speed.cloudflare.com/cdn-cgi/trace"   # tiny edge response (~350 B)

FILE_MB = 10
DOWN_URL = f"https://speed.cloudflare.com/__down?bytes={FILE_MB * 1_000_000}"
SCAM_HOST = "https://api11.scamalytics.com/v3"            # US node (api12 = EU)


SCORE_CONCURRENCY = 10
DOWN_CONCURRENCY = 3   # downloads share the local uplink — keep low so the exit node is the bottleneck



# ── proxy parsing ──────────────────────────────────────────────────────────────

def parse_proxy(raw: str):
    """host:port | host:port:user:pass | user:pass@host:port | scheme://..."""
    raw = raw.strip()
    if not raw or raw.startswith("#"):
        return None
    scheme = "http"
    if "://" in raw:
        scheme, raw = raw.split("://", 1)
    user = pwd = host = port = None
    if "," in raw:
        parts = [p.strip() for p in raw.split(",")]
        if len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        elif len(parts) == 2:
            host, port = parts
        else:
            return None
    elif "@" in raw:
        cred, hostport = raw.rsplit("@", 1)
        if ":" in cred:
            user, pwd = cred.split(":", 1)
        host, port = hostport.rsplit(":", 1)
    else:
        parts = raw.split(":")
        if len(parts) == 2:
            host, port = parts
        elif len(parts) == 4:
            host, port, user, pwd = parts
        else:
            return None
    try:
        port = int(port)
    except (ValueError, TypeError):
        return None
    return {"scheme": scheme, "host": host, "port": port, "user": user, "pwd": pwd,
            "url": f"{scheme}://{host}:{port}", "label": f"{host}:{port}"}


def subnet24(ip: str) -> str:
    try:
        return str(ipaddress.ip_network(ip + "/24", strict=False))
    except ValueError:
        return ""


def pct(values, p):
    if not values:
        return 0.0
    s = sorted(values)
    k = min(len(s) - 1, max(0, int(round(p / 100 * (len(s) - 1)))))
    return s[k]


# ── ip-api request (identity + geo + round-trip) ───────────────────────────────

def _fail(idx, proxy, err, latency):
    return {"idx": idx, "ok": False, "proxy": proxy["label"], "error": err, "latency": latency}


async def _one_attempt(session, proxy, idx, timeout):
    t0 = time.perf_counter()
    auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
    try:
        async with session.get(IP_ENDPOINT, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                               timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
            latency = (time.perf_counter() - t0) * 1000
            if r.status != 200:
                return _fail(idx, proxy, f"HTTP {r.status}", latency)
            data = await r.json(content_type=None)
            if data.get("status") != "success":
                return _fail(idx, proxy, data.get("message", "api error"), latency)
            ip = data.get("query", "")
            asn = data.get("as", "").split(" ")[0] if data.get("as") else ""
            return {"idx": idx, "ok": True, "proxy": proxy["label"], "ip": ip,
                    "country": data.get("country", ""), "cc": data.get("countryCode", ""),
                    "region": data.get("regionName", ""), "city": data.get("city", ""),
                    "isp": data.get("isp") or data.get("org", ""), "asn": asn,
                    "org": data.get("org") or data.get("as", ""),
                    "subnet": subnet24(ip), "latency": latency, "error": ""}
    except asyncio.TimeoutError:
        return _fail(idx, proxy, "timeout", (time.perf_counter() - t0) * 1000)
    except Exception as e:
        return _fail(idx, proxy, type(e).__name__, (time.perf_counter() - t0) * 1000)


async def fetch(session, proxy, sem, idx, timeout, max_retries=2):
    async with sem:
        res = None
        for attempt in range(1, max_retries + 2):
            res = await _one_attempt(session, proxy, idx, timeout)
            if res["ok"]:
                res["attempts"] = attempt
                res["first_try_ok"] = (attempt == 1)
                return res
        res["attempts"] = max_retries + 1
        res["first_try_ok"] = False
        return res


# ── Cloudflare edge probe (responsiveness + nearest datacenter) ────────────────

async def cf_probe(proxy, sem, timeout):
    """One warm-up request opens the tunnel + TLS, then the next request on the same
    kept-alive connection is timed — so the figure is the edge round-trip, not the
    one-off connection setup."""
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        try:
            async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=2, ssl=False)) as sess:
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as w:
                    await w.read()
                t0 = time.perf_counter()
                async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                    timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                    txt = await r.text()
                    rtt = (time.perf_counter() - t0) * 1000
                    if r.status != 200:
                        return {"ok": False, "error": f"HTTP {r.status}"}
                    d = {}
                    for ln in txt.splitlines():
                        if "=" in ln:
                            k, v = ln.split("=", 1)
                            d[k] = v
                    return {"ok": True, "rtt": rtt, "ip": d.get("ip", ""),
                            "loc": d.get("loc", ""), "colo": d.get("colo", "")}
        except asyncio.TimeoutError:
            return {"ok": False, "error": "timeout"}
        except Exception as e:
            return {"ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── download (throughput + TTFB + mid-transfer drops) ──────────────────────────

async def download(proxy, sem, idx, timeout, retries):
    async with sem:
        auth = aiohttp.BasicAuth(proxy["user"], proxy["pwd"]) if proxy["user"] else None
        last_err = ""
        dropped_at = []
        for attempt in range(1, retries + 2):
            try:
                async with aiohttp.ClientSession(connector=aiohttp.TCPConnector(limit=4, ssl=False)) as sess:
                    country = "?"
                    try:
                        async with sess.get(CF_TRACE, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=15)) as tr:
                            for ln in (await tr.text()).splitlines():
                                if ln.startswith("loc="):
                                    country = ln[4:].strip() or "?"
                    except Exception:
                        pass
                    t0 = time.perf_counter()
                    async with sess.get(DOWN_URL, proxy=proxy["url"], proxy_auth=auth,
                                        timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=timeout)) as r:
                        if r.status != 200:
                            last_err = f"HTTP {r.status}"
                            continue
                        first = None
                        nbytes = 0
                        try:
                            async for chunk in r.content.iter_chunked(65536):
                                if first is None:
                                    first = time.perf_counter()
                                nbytes += len(chunk)
                        except Exception as stream_err:
                            if nbytes > 0:
                                dropped_at.append(nbytes)
                                last_err = f"dropped@{nbytes // 1_000_000}MB"
                            else:
                                last_err = type(stream_err).__name__
                            continue
                        end = time.perf_counter()
                        if nbytes == 0:
                            last_err = "empty"
                            continue
                        ttfb = (first - t0) * 1000 if first else 0
                        dl_time = (end - first) if first and end > first else (end - t0)
                        mbps = (nbytes / 1_000_000) / dl_time if dl_time > 0 else 0
                        return {"idx": idx, "ok": True, "country": country, "bytes": nbytes,
                                "ttfb_ms": ttfb, "mbps": mbps, "dropped": bool(dropped_at), "error": ""}
            except asyncio.TimeoutError:
                last_err = "timeout"
            except Exception as e:
                last_err = type(e).__name__
        return {"idx": idx, "ok": False, "country": "?", "bytes": 0, "ttfb_ms": 0,
                "mbps": 0, "dropped": bool(dropped_at), "error": last_err}


# ── Scamalytics scoring ────────────────────────────────────────────────────────

def load_creds():
    user = os.environ.get("SCAMALYTICS_USER")
    key = os.environ.get("SCAMALYTICS_KEY")
    if user and key:
        return user.strip(), key.strip()
    found = {}
    for path in ("../.env", "../.env.local", ".env"):
        p = os.path.join(os.path.dirname(__file__), path)
        if os.path.exists(p):
            with open(p, encoding="utf-8") as f:
                for line in f:
                    m = re.match(r'\s*(SCAMALYTICS_USER|SCAMALYTICS_KEY)\s*=\s*"?([^"\s]+)"?', line)
                    if m:
                        found[m.group(1)] = m.group(2)
    return found.get("SCAMALYTICS_USER"), found.get("SCAMALYTICS_KEY")


def parse_scam(ip, data):
    s = data.get("scamalytics", {})
    if s.get("status") != "ok":
        return {"ip": ip, "ok": False, "error": s.get("status") or "bad_response"}
    ext = data.get("external_datasources", {})
    score = s.get("scamalytics_score")
    risk = s.get("scamalytics_risk", "?")
    px = s.get("scamalytics_proxy", {})
    is_dc = bool(px.get("is_datacenter"))
    is_vpn = bool(px.get("is_vpn"))
    fh = bool(ext.get("firehol", {}).get("is_proxy"))
    ips_bl = bool(ext.get("ipsum", {}).get("ip_blacklisted"))
    sh = bool(ext.get("spamhaus_drop", {}).get("ip_blacklisted"))
    x4 = bool(ext.get("x4bnet", {}).get("is_blacklisted_spambot"))
    on_bl = bool(s.get("is_blacklisted_external")) or fh or ips_bl or sh or x4
    cc = (ext.get("dbip", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ipinfo", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("maxmind_geolite2", {}).get("ip_country_code")
          or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("ip_country_code") or "?")
    isp = (ext.get("dbip", {}).get("isp_name")
           or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("isp_name")
           or s.get("scamalytics_isp") or "?")
    asn = ext.get("ipinfo", {}).get("asn") or ext.get("ip2proxy_lite", {}).get("asn") or "?"
    return {"ip": ip, "ok": True, "error": "", "score": score if isinstance(score, int) else 0,
            "risk": risk, "is_dc": is_dc, "is_vpn": is_vpn, "on_bl": on_bl,
            "country": cc, "isp": isp, "asn": asn,
            "credits": s.get("credits", {}).get("remaining"),
            "strict_clean": (risk == "low" and not is_dc and not on_bl)}


async def score_one(session, user, key, ip, sem):
    async with sem:
        try:
            async with session.get(f"{SCAM_HOST}/{user}/", params={"key": key, "ip": ip},
                                   timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=20)) as r:
                return parse_scam(ip, await r.json(content_type=None))
        except Exception as e:
            return {"ip": ip, "ok": False, "error": type(e).__name__}


# ── stage runners ──────────────────────────────────────────────────────────────

def progress(tag, done, total):
    step = max(1, total // 10)
    if done % step == 0 or done == total:
        console.print(f"   [{tag}] {done}/{total}", highlight=False)


async def run_ipapi(proxies, n, concurrency, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    conn = aiohttp.TCPConnector(limit=concurrency * 3, ssl=False)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession(connector=conn) as http:
        tasks = [asyncio.create_task(fetch(http, proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
                 for i in range(n)]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, n)
    return out


async def run_cf(proxies, n, concurrency, timeout, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(concurrency)
    tasks = [asyncio.create_task(cf_probe(proxies[i % len(proxies)], sem, timeout))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def run_download(proxies, n, timeout, retries, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(DOWN_CONCURRENCY)
    tasks = [asyncio.create_task(download(proxies[i % len(proxies)], sem, i, timeout, retries))
             for i in range(n)]
    out = []
    for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
        out.append(await coro)
        progress(tag, done, n)
    return out


async def score_ips(ips, user, key, tag):
    sem = asyncio.Semaphore(SCORE_CONCURRENCY)
    out = []
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [asyncio.create_task(score_one(session, user, key, ip, sem)) for ip in ips]
        for done, coro in enumerate(asyncio.as_completed(tasks), 1):
            out.append(await coro)
            progress(tag, done, len(ips))
    return out


# ── input ──────────────────────────────────────────────────────────────────────

def read_proxies(path):
    if path:
        with open(path, encoding="utf-8") as f:
            lines = f.readlines()
    else:
        console.print("Paste proxies (one per line), then an empty line:")
        lines = []
        while True:
            try:
                ln = input()
            except EOFError:
                break
            if ln.strip() == "":
                if lines:
                    break
                continue
            lines.append(ln)
    return [p for p in (parse_proxy(l) for l in lines) if p]


def fmt(v, suffix=""):
    return f"{v}{suffix}"


# ── main ─────────────────────────────────────────────────────────────────────

def build_report(M):
    t = Table(title="POOL BENCHMARK — RESULTS", box=box.DOUBLE_EDGE, header_style="bold cyan",
              title_style="bold green")
    t.add_column("Metric", style="cyan")
    t.add_column("Value", style="bold white", justify="right")
    for section, rows in M["sections"]:
        t.add_row(f"[bold yellow]{section}[/]", "")
        for k, v in rows:
            t.add_row(f"  {k}", str(v))
    console.print()
    console.print(t)


async def run(args, proxies):
    M = {"label": args.label, "country": args.country or None,
         "timestamp": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
         "proxies_input": len(proxies), "stages": {}}
    user = key = None

    # 1 — cleanliness (Scamalytics)

    clean_rows = []
    if not args.no_quality and args.quality > 0:
        user, key = load_creds()
        if not user or not key:
            console.print("[yellow]Scamalytics key not found — skipping cleanliness stage.[/]")
        else:
            console.rule(f"[bold]Cleanliness — {args.quality} IPs[/]")
            collected = await run_ipapi(proxies, int(args.quality * 1.6) + 10,
                                        args.concurrency, 15, 1, "collect")
            uniq = {}
            for r in collected:
                if r.get("ok") and r.get("ip") and r["ip"] not in uniq:
                    uniq[r["ip"]] = r
            ips = list(uniq.keys())[:args.quality]
            scored = await score_ips(ips, user, key, "score")
            ok = [r for r in scored if r.get("ok")]
            n = len(ok)
            if n:
                strict = sum(r["strict_clean"] for r in ok) / n * 100
                low = sum(1 for r in ok if r["risk"] == "low") / n * 100
                dc = sum(r["is_dc"] for r in ok) / n * 100
                bl = sum(r["on_bl"] for r in ok) / n * 100
                vpn = sum(r["is_vpn"] for r in ok)
                geo = None
                if args.country:
                    geo = sum(1 for r in ok if (r["country"] or "").upper() == args.country.upper()) / n * 100
                M["stages"]["cleanliness"] = {
                    "n": n, "strict_clean_pct": round(strict, 1), "low_risk_pct": round(low, 1),
                    "datacenter_pct": round(dc, 1), "blacklist_pct": round(bl, 1),
                    "geo_accuracy_pct": round(geo, 1) if geo is not None else None, "vpn": vpn}
                clean_rows = [("Strictly clean", f"{strict:.1f}%"),
                              ("Low fraud-risk (0–19)", f"{low:.1f}%"),
                              ("Datacenter", f"{dc:.1f}%"),
                              ("Blacklisted", f"{bl:.1f}%")]
                if geo is not None:
                    clean_rows.append((f"Geo-accuracy ({args.country.upper()})", f"{geo:.1f}%"))
                # per-IP CSV

                ts = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
                with open(f"benchmark_ips_{ts}.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
                    w = csv.writer(f)
                    w.writerow(["ip", "score", "risk", "is_datacenter", "is_vpn", "on_blacklist",
                                "country", "isp", "asn", "strict_clean"])
                    for r in scored:
                        if r.get("ok"):
                            w.writerow([r["ip"], r["score"], r["risk"], r["is_dc"], r["is_vpn"],
                                        r["on_bl"], r["country"], r["isp"], r["asn"], r["strict_clean"]])

    # 2 — throughput

    console.rule(f"[bold]Throughput — {args.downloads} downloads[/]")
    dl = await run_download(proxies, args.downloads, 60, 1, "download")
    dok = [r for r in dl if r["ok"]]
    dl_rows = []
    if dok:
        mbps = [r["mbps"] for r in dok]
        ttfb = [r["ttfb_ms"] for r in dok]
        nodrop = sum(1 for r in dl if r["ok"] and not r["dropped"]) / len(dl) * 100
        M["stages"]["throughput"] = {
            "n": len(dl), "ok": len(dok),
            "median_mbps": round(statistics.median(mbps), 2), "p95_mbps": round(pct(mbps, 95), 2),
            "median_ttfb_ms": round(statistics.median(ttfb)), "completed_no_drop_pct": round(nodrop, 1)}
        dl_rows = [("Median download", f"{statistics.median(mbps):.1f} MB/s ({statistics.median(mbps)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("p95 download", f"{pct(mbps,95):.1f} MB/s ({pct(mbps,95)*8:.0f} Mbps)"),
                   ("Median TTFB", f"{statistics.median(ttfb):.0f} ms"),
                   ("Completed without drop", f"{nodrop:.0f}%")]

    # 3 — latency (Cloudflare edge + ip-api origin)

    console.rule(f"[bold]Latency — {args.latency} probes[/]")
    cf = await run_cf(proxies, args.latency, args.concurrency, 15, "cf")
    cfok = [r for r in cf if r["ok"]]
    lat_rows = []
    if cfok:
        rtts = [r["rtt"] for r in cfok]
        colo = Counter(r["colo"] for r in cfok if r["colo"]).most_common(1)
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["cloudflare"] = {
            "n": len(cfok), "p50_ms": round(statistics.median(rtts)),
            "p90_ms": round(pct(rtts, 90)), "p95_ms": round(pct(rtts, 95)),
            "top_colo": colo[0][0] if colo else None}
        lat_rows += [("Cloudflare edge — p50", f"{statistics.median(rtts):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p90", f"{pct(rtts,90):.0f} ms"),
                     ("Cloudflare edge — p95", f"{pct(rtts,95):.0f} ms")]
        if colo:
            lat_rows.append(("Nearest datacenter", colo[0][0]))

    # 4 — rotation (also yields ip-api round-trip latency)

    console.rule(f"[bold]Rotation — {args.rotation} requests[/]")
    rot = await run_ipapi(proxies, args.rotation, args.concurrency, args.timeout, 2, "rotation")
    rok = [r for r in rot if r["ok"]]
    rot_rows = []
    if rok:
        uips = {r["ip"] for r in rok if r.get("ip")}
        uasn = {r["asn"] for r in rok if r.get("asn")}
        usub = {r["subnet"] for r in rok if r.get("subnet")}
        success = len(rok) / len(rot) * 100
        first = sum(1 for r in rok if r.get("first_try_ok")) / len(rot) * 100
        cmatch = None
        if args.country:
            cmatch = sum(1 for r in rok if (r["cc"] or "").upper() == args.country.upper()) / len(rok) * 100
        ipapi_rtts = [r["latency"] for r in rok]
        M["stages"]["rotation"] = {
            "n": len(rot), "success_pct": round(success, 1), "first_try_pct": round(first, 1),
            "unique_ips": len(uips), "unique_asns": len(uasn), "unique_subnets": len(usub),
            "country_match_pct": round(cmatch, 2) if cmatch is not None else None}
        M["stages"].setdefault("latency", {})
        M["stages"]["latency"]["ip_api"] = {
            "n": len(ipapi_rtts), "p50_ms": round(statistics.median(ipapi_rtts)),
            "p90_ms": round(pct(ipapi_rtts, 90))}
        lat_rows += [("ip-api origin — p50", f"{statistics.median(ipapi_rtts):.0f} ms"),
                     ("ip-api origin — p90", f"{pct(ipapi_rtts,90):.0f} ms")]
        rot_rows = [("Success rate", f"{success:.1f}%"),
                    ("First-try success", f"{first:.1f}%"),
                    ("Unique exit IPs", f"{len(uips)}"),
                    ("Unique networks (ASN)", f"{len(uasn)}"),
                    ("Unique /24 subnets", f"{len(usub)}")]
        if cmatch is not None:
            rot_rows.append((f"Country match ({args.country.upper()})", f"{cmatch:.2f}%"))

    M["sections"] = [s for s in [
        ("CLEANLINESS", clean_rows), ("LATENCY", lat_rows),
        ("ROTATION", rot_rows), ("THROUGHPUT", dl_rows)] if s[1]]
    build_report(M)

    out_path = args.json or f"benchmark_{args.label}_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
    M.pop("sections", None)
    with open(out_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(M, f, indent=2, ensure_ascii=False)
    console.print(f"\n[green]✓[/] Saved: [bold]{out_path}[/]")


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(description="Jetproxy pool benchmark")
    ap.add_argument("--quality", type=int, default=100, help="IPs scored for cleanliness")
    ap.add_argument("--downloads", type=int, default=50, help="download samples")
    ap.add_argument("--latency", type=int, default=1000, help="latency probes")
    ap.add_argument("--rotation", type=int, default=2000, help="rotation requests")
    ap.add_argument("--concurrency", type=int, default=20)
    ap.add_argument("--timeout", type=float, default=15.0)
    ap.add_argument("--country", default="", help="expected ISO code for geo-accuracy")
    ap.add_argument("--proxies", default="", help="proxy list file (else paste)")
    ap.add_argument("--label", default="pool")
    ap.add_argument("--json", default="")
    ap.add_argument("--no-quality", action="store_true", help="skip the cleanliness stage")
    args = ap.parse_args()

    console.print("\n[bold cyan]═══  JETPROXY — POOL BENCHMARK  ═══[/]\n")
    proxies = read_proxies(args.proxies)
    if not proxies:
        console.print("[red]No valid proxies.[/]")
        return
    console.print(f"[green]✓[/] Proxies loaded: [bold]{len(proxies)}[/]")
    asyncio.run(run(args, proxies))


if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except KeyboardInterrupt:
        console.print("\n[yellow]Interrupted.[/]")

Segmenta hasta el nivel de ciudad

«Prom. en línea» es el número promedio de dispositivos distintos conectados y disponibles en el mismo momento, no un total acumulado. Agrupado en Alto / Medio / Bajo.

RegionesCiudadesProveedores

Región	Latencia	Prom. en línea	Pool
Almaty	379 ms	~3,410	Alto
Astana	387 ms	~2,854	Alto
Karaganda	393 ms	~1,108	Alto
Pavlodar Region	284 ms	~788	Alto
East Kazakhstan	319 ms	~665	Alto
Shymkent	338 ms	~558	Alto
Kostanay	422 ms	~558	Alto
Aktobe	332 ms	~543	Medio
Mangystau	458 ms	~490	Medio
Zhambyl	333 ms	~405	Medio
North Kazakhstan	404 ms	~356	Medio
Atyrau Oblisi	272 ms	~337	Medio
West Kazakhstan	362 ms	~320	Bajo
Aqmola	279 ms	~313	Bajo
Abai Region	277 ms	~194	Bajo
Zhetysu Region	277 ms	~98	Bajo
Kyzylorda	412 ms	~81	Bajo
Ulytau Region	412 ms	~72	Bajo
Almaty Region	467 ms	~58	Bajo

Ciudad	Latencia	Prom. en línea	Pool
Almaty	380 ms	~3,474	Alto
Astana	387 ms	~2,897	Alto
Karaganda	392 ms	~1,107	Alto
Pavlodar	285 ms	~765	Alto
Shymkent	338 ms	~566	Alto
Aktobe	332 ms	~551	Alto
Ust-Kamenogorsk	289 ms	~499	Alto
Aktau	458 ms	~491	Alto
Kostanay	424 ms	~484	Alto
Atyrau	271 ms	~337	Medio
Petropavl	404 ms	~326	Medio
Kokshetau	279 ms	~309	Medio
Oral	395 ms	~277	Medio
Taraz	337 ms	~272	Medio
Semey	277 ms	~197	Medio
Glūbokoe	327 ms	~121	Medio
Taldykorgan	275 ms	~97	Bajo
Kyzylorda	412 ms	~82	Bajo
Rudnyy	331 ms	~78	Bajo
Dzhezkazgan	412 ms	~71	Bajo
Belūsovka	316 ms	~52	Bajo
Sarykemer	383 ms	~50	Bajo
Merke	319 ms	~35	Bajo
Ekibastuz	281 ms	~32	Bajo
Fedorovka	304 ms	~32	Bajo

Proveedor	Latencia	Prom. en línea	Pool
Kazakhtelecomfijo	267 ms	~7,490	Alto
Beeline (Kar-Tel)fijo	411 ms	~2,852	Alto
Transtelecomfijo	469 ms	~854	Alto
Alma TVfijo	436 ms	~567	Alto
NLS Kazakhstanfijo	453 ms	~339	Alto
D-Cloudfijo	343 ms	~178	Medio
XCOMfijo	462 ms	~151	Medio
Uplinkfijo	458 ms	~140	Medio
BTCOMfijo	413 ms	~135	Medio
Optinetfijo	408 ms	~129	Bajo
Asketfijo	456 ms	~113	Bajo
BAINETfijo	406 ms	~99	Bajo
BiKaDafijo	459 ms	~86	Bajo
Compastelecomfijo	340 ms	~72	Bajo

Precisión geográfica: cada IP vendida como Kazajistán resuelve a Kazajistán en tres bases de datos geográficas independientes (db-ip, MaxMind, ipinfo); la alta precisión geográfica es la señal en la que se apoyan los filtros geográficos locales.

Proxies de Kazajistán por caso de uso

Organizado por lo que haces, no por plataforma. Los servicios locales aparecen donde importan.

E-commerce e investigación de mercado

Revisa tiendas, precios y listados locales desde dentro del mercado.

Monitoreo de tiendas
Seguimiento de precios locales
Investigación de vendedores

Kaspi MagazinWildberries KZOzonHalyk MarketTechnodom

Verificación y rendimiento de anuncios

Mira cómo se renderizan los anuncios, creatividades y la SERP para un usuario local, sin cambios manuales.

SERP local
Revisión de creatividades
Páginas de aterrizaje

InstagramTelegramTikTokVKFacebook

Viajes e inteligencia de precios

Captura tarifas de vuelos y hoteles tal como las ve un cliente local.

Tarifas con precio geográfico
Monitoreo de ofertas
Comparación de tarifas

Aviata.kzChocotravelAir AstanaFlyArystanAviasales KZ

Streaming y verificación geográfica

Verifica catálogos con bloqueo regional y filtros geográficos desde la ubicación correcta.

Verificaciones geográficas
Verificación de catálogos
Disponibilidad regional

Kazakhtelecom TV+Beeline TVMegogoIviOkko

Clasificados y avisos locales

Monitorea artículos de segunda mano, autos y alquileres en los clasificados locales.

Monitoreo de avisos
Seguimiento de precios
Cobertura regional

Kolesa.kzKrisha.kzOLX.kzMarket.kzMycar.kz

Desarrollo y automatización

IPs residenciales para pipelines, pruebas y recolección de datos permitida vía API.

Integración de pipelines
Gestión de API
Sesiones fijas

PythonScrapycURLGitHub

Más allá de los sitios locales, el mismo pool Kazajistán funciona con las principales plataformas globales —Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok y Netflix— tal como se ven desde el mercado local Kazajistán: precios locales, anuncios, catálogos, SERP y contenido.

Desarrollador API

Genera endpoints acotados a Kazajistán en el panel, copia snippets probados o automatiza listas de proxies a través de la API pública. Ciudad, ISP, sesiones fijas y listas guardadas se mantienen en un solo flujo de trabajo ordenado.

Documentación de la API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "KZ",
6  "city": "Almaty",
7  "session_type": "sticky",
8  "quantity": 5,
9  "protocol": "socks5"
10}
11 
12response = requests.post(
13  "https://jetproxy.io/api/v1/generate",
14  headers=headers,
15  json=payload,
16  timeout=30
17)
18print(response.json()["proxies"])

Paquetes sin condiciones ocultas

Más volumen significa menor precio por gigabyte. Sin suscripciones ni cargos ocultos.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Seleccionar

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Seleccionar

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Seleccionar

Popular

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Seleccionar

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Seleccionar

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Seleccionar

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Seleccionar

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Seleccionar

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Seleccionar

Paquete

Precio por GB

Total

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Seleccionar

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Seleccionar

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Seleccionar

Popular

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Seleccionar

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Seleccionar

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Seleccionar

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Seleccionar

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Seleccionar

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Seleccionar

Métodos de pago disponibles

Preguntas que los compradores realmente hacen

¿Aún evalúas si el pool Kazajistán se ajusta a tu caso de uso? Nuestro equipo responde preguntas reales en Telegram, las 24 horas, antes y después de tu compra.

Chatea en Telegram

¿Funcionarán para extraer datos de Kaspi Magazin y Halyk Market?

Ese es el caso de uso principal. El pool es residencial genuino —la característica que buscan los sistemas antibot de los marketplaces locales—, así que estas IPs pasan donde los rangos de centros de datos quedan bloqueados. Los resultados dependen igualmente de tu huella digital, tus encabezados y el ritmo de las solicitudes, así que combina el proxy con una configuración limpia y la zona horaria de Kazajistán (UTC+5).

¿Puedo segmentar una ciudad específica como Almaty o Astaná?

Sí, donde la profundidad del pool lo permita: elige la ciudad al generar la lista de proxies. Nuestras tablas de cobertura muestran la concurrencia en vivo de Almaty, Astaná, Karagandá, Pavlodar, Shymkent y más, para que veas qué ciudades tienen la rotación más profunda antes de decidirte.

¿Las IPs geolocalizan dentro de Kazajistán?

Sí: el pool resuelve a Kazajistán con un 99.92% de precisión geográfica frente a Cloudflare y en bases de datos de geolocalización independientes en nuestro último benchmark, con nodos de salida confirmados en Aktóbe (AKX) y Almaty (ALA). La alta precisión geográfica es la señal subyacente en la que se apoyan las restricciones geográficas kazajas.

¿Puedo mantener una misma IP kazaja para un flujo de varios pasos?

Sí. Usa una sesión persistente para conservar la misma IP de salida kazaja: la duración promedio ronda las 4.7 horas y llega hasta 72 horas en nuestra medición de 3 días. Para escalar, rota por cada solicitud: la IP de salida cambia en el 98% de las solicitudes, normalmente hacia un proveedor distinto, no solo a una dirección vecina.

¿Qué operadores y ciudades de Kazajistán están cubiertos?

El pool abarca 14 ISPs kazajos encabezados por Kazakhtelecom, Beeline (Kar-Tel), Transtelecom, Alma Telecommunications y NLS Kazakhstan, a lo largo de 19 regiones y 25 ciudades: desde Almaty y Astaná hasta Karagandá, Pavlodar, Shymkent, Aktóbe, Ust-Kamenogorsk y Atyrau.