Filipinas

IPs de hogares reales

Proxies residenciales de Filipinas

Los proxies residenciales filipinos son direcciones IP reales de hogares de Filipinas, asignadas por ISPs de consumo como PLDT, Globe Telecom, Converge y ComClark. Te permiten navegar, hacer scraping y verificar tiendas, precios y contenido de Filipinas como un usuario auténtico dentro del país — en Manila, Ciudad Quezon, Cebú y Davao — en lugar de hacerlo desde una IP de centro de datos que Shopee Philippines, Lazada Philippines y los bloqueos geográficos locales detectan y bloquean al instante.

Pruébalo por $1.99/GB Inicia sesión con Google

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

220,501IPs en el pool

25+Ciudades cubiertas

99Redes de ISP

195 msLatencia mediana

99%Estrictamente limpias

Proxies residenciales de Filipinas, de un vistazo

Los proxies residenciales de Filipinas son direcciones IP reales de hogares Filipinas, asignadas por ISP de consumo. Te permiten navegar, hacer scraping y verificar sitios, precios y contenido Filipinas 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: Quezon City, Manila, Cebu City
Principales ISP: PLDT · ComClark · GLBB Philippines
Protocolos: HTTP, SOCKS5
Rotación: Por solicitud o fija
Precisión geográfica: 99.86%
Limpieza del pool: 99% clean
Precios: from $2.00/GB
Última medición: 2026-06-23
Soporte: 24/7

Por qué los equipos eligen nuestro pool Filipinas

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 Filipinas, 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%

Contaminación de datacenter0%

En alguna lista negra0.4%

Bajo riesgo de fraude (0–19)99.4%

Precisión geográfica99.86%

Latencia y velocidad VPS → Cloudflare

Latencia mediana195ms

Latencia p90 / p95272 / 387 ms

Conexiones exitosas99.4%

Rendimiento (mediana / p95)1.23 / 7.32 MB/s

Finalización de archivos grandes90%

Composición de la red

Tipo de conexión100% residencial

Redes de ISP (ASN)99

Modos de rotaciónpor solicitud · fija

Principales operadoresPLDT · ComClark · GLBB Philippines

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
Metro Manila	189 ms	~6,991	Alto
Calabarzon	189 ms	~3,922	Alto
Central Luzon	194 ms	~2,318	Alto
Central Visayas	208 ms	~1,665	Alto
Davao Region	217 ms	~1,071	Alto
Northern Mindanao	211 ms	~873	Alto
Cordillera	192 ms	~566	Medio
Western Visayas	201 ms	~495	Medio
Ilocos	192 ms	~390	Medio
National Capital Region	239 ms	~326	Medio
Bicol Region	194 ms	~243	Bajo
Cagayan Valley	197 ms	~185	Bajo
Zamboanga Peninsula	223 ms	~179	Bajo
Soccsksargen	218 ms	~173	Bajo
Eastern Visayas	211 ms	~121	Bajo
Caraga	196 ms	~96	Bajo

Ciudad	Latencia	Prom. en línea	Pool
Quezon City	188 ms	~2,704	Alto
Manila	207 ms	~1,885	Alto
Cebu City	211 ms	~1,806	Alto
Davao City	217 ms	~1,348	Alto
Makati City	179 ms	~1,211	Alto
Cagayan de Oro	208 ms	~1,000	Alto
Pasig	203 ms	~995	Alto
Paranaque City	189 ms	~700	Alto
Baguio City	188 ms	~687	Alto
Mandaluyong	202 ms	~687	Alto
Caloocan	160 ms	~661	Medio
Calamba	201 ms	~661	Medio
Tarlac City	172 ms	~661	Medio
City of Muntinlupa	178 ms	~550	Medio
Biñan	186 ms	~511	Medio
San Juan	156 ms	~489	Medio
Dasmariñas	192 ms	~471	Bajo
Imus	189 ms	~357	Bajo
San Pablo	200 ms	~339	Bajo
General Trias	169 ms	~335	Bajo
Bacolod City	209 ms	~335	Bajo
Lahug	159 ms	~330	Bajo
Olongapo City	208 ms	~326	Bajo
Taguig	182 ms	~286	Bajo
Binangonan	156 ms	~282	Bajo

Proveedor	Latencia	Prom. en línea	Pool
PLDTfijo	177 ms	~9,789	Alto
ComClarkfijo	207 ms	~5,599	Alto
GLBB Philippinesmóvil	155 ms	~1,620	Alto
Globe Telecommóvil	165 ms	~1,150	Alto
Royal Cablevisionfijo	212 ms	~283	Alto
Convergefijo	222 ms	~235	Medio
Dasca Cable Servicesfijo	189 ms	~211	Medio
Clear Pathfijo	155 ms	~173	Medio
Asian Visionfijo	190 ms	~128	Medio
Infinity-Netipfijo	167 ms	~121	Bajo
Parasat Cable TVfijo	196 ms	~111	Bajo
Eastern Communicationsfijo	203 ms	~73	Bajo
Community Cable Visionfijo	208 ms	~62	Bajo
DCTV Cable Network & Broadband Servicesfijo	189 ms	~62	Bajo

Precisión geográfica: cada IP vendida como Filipinas resuelve a Filipinas 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 Filipinas 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

Shopee PhilippinesLazada PhilippinesZalora PhilippinesGalleonEdamama

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

TikTok Shop PhilippinesFacebook MarketplaceInstagram

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

Cebu PacificPhilippine AirlinesTraveloka PhilippinesAgodaBooking.com

Streaming y verificación geográfica

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

Verificaciones geográficas
Verificación de catálogos
Disponibilidad regional

iWantTFC / iWantVivamaxCignal PlayGMA Network (GMA Pinoy TV)Viu Philippines

Clasificados y avisos locales

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

Monitoreo de avisos
Seguimiento de precios
Cobertura regional

Carousell PhilippinesAutoDealCarmudi PhilippinesPhilkotseAutomart.ph

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 Filipinas funciona con las principales plataformas globales —Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok y Netflix— tal como se ven desde el mercado local Filipinas: precios locales, anuncios, catálogos, SERP y contenido.

Desarrollador API

Genera endpoints acotados a Filipinas 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": "PH",
6  "city": "Quezon City",
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 Filipinas 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 hacer scraping en Shopee Philippines y Lazada Philippines?

Ese es el caso de uso principal. El pool es residencial auténtico — la propiedad que buscan los sistemas anti-bot de los marketplaces locales — así que estas IPs pasan donde los rangos de centro de datos quedan bloqueados. Los resultados aún dependen de tu huella digital, tus encabezados y el ritmo de tus solicitudes, así que combina el proxy con una configuración limpia y la zona horaria correspondiente de Filipinas (PHT, UTC+8).

¿Puedo apuntar a una ciudad específica como Manila o Cebú?

Sí, donde la profundidad del pool lo permita — elige la ciudad cuando generes la lista de proxies. Nuestras tablas de cobertura muestran la concurrencia en vivo de Ciudad Quezon, Manila, Cebú, Davao, Makati y Cagayán de Oro, así puedes ver qué ciudades tienen la rotación más profunda antes de decidirte.

¿Las IPs se geolocalizan dentro de Filipinas?

Sí — el pool se resuelve en Filipinas con 99.86% de precisión geográfica frente a Cloudflare y en bases de datos geográficas independientes en nuestro último benchmark, con nodos de salida confirmados en Manila (MNL) y Cebú (CEB). La alta precisión geográfica es la señal subyacente en la que se apoyan los bloqueos geográficos filipinos.

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

Sí. Usa una sesión sticky para conservar la misma IP de salida filipina — el tiempo de retención promedio es de unas 5 horas y hasta 72 horas en nuestra medición de 3 días. Para escalar, rota en cada solicitud: la IP de salida cambia en aproximadamente el 98% de las solicitudes, normalmente hacia un proveedor distinto, no solo a una dirección vecina.

¿Qué operadores y ciudades de Filipinas están cubiertos?

El pool abarca 14 ISPs filipinos encabezados por PLDT, Globe Telecom, Converge, ComClark y Eastern Communications, a lo largo de 18 regiones y 25 ciudades — desde Metro Manila (Ciudad Quezon, Manila, Makati, Pasig) hasta las Bisayas (Cebú) y Mindanao (Davao, Cagayán de Oro).