Argentina

IPs residenciais reais

Proxies residenciais do Argentina

Os proxies residenciais argentinos são endereços IP reais de residências na Argentina, atribuídos por provedores de internet residenciais como Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro e Gigared. Com eles, você navega, faz scraping e verifica lojas, preços e conteúdos argentinos como um usuário genuíno dentro do país — em Buenos Aires, Córdoba, Rosario e Mendoza — em vez de partir de um IP de datacenter que o Mercado Libre Argentina, a Frávega e os bloqueios geográficos locais identificam e barram de imediato.

Teste por US$ 1,99/GB Entrar com o Google

HTTP / SOCKS5Segmentação por cidade e ISPTráfego que nunca expiraLimpeza verificada mensalmente

302.013IPs no pool

25+Cidades cobertas

378Redes de ISP

443 msLatência mediana

99%Estritamente limpos

Proxies residenciais do Argentina, em resumo

Os proxies residenciais do Argentina são endereços IP reais de residências Argentina, atribuídos por provedores de internet residenciais. Eles permitem navegar, fazer scraping e verificar sites, preços e conteúdos Argentina como um usuário genuíno dentro do país — em vez de partir de um IP de datacenter que os sites locais sinalizam e bloqueiam.

Tipo de pool: Residencial, multi-ISP
Cidades cobertas: Buenos Aires, Mendoza, Córdoba
Principais ISPs: Telecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel
Protocolos: HTTP, SOCKS5
Rotação: Por requisição ou fixa
Precisão geográfica: 99.98%
Limpeza do pool: 99% clean
Preços: from $2.00/GB
Última medição: 2026-06-23
Suporte: 24/7

Por que as equipes escolhem nosso pool Argentina

IPs residenciais reais, segmentação precisa e qualidade que você não precisa aceitar só na confiança.

IPs residenciais reais

Conexões residenciais genuínas de provedores de internet residenciais Argentina — não faixas de datacenter que são bloqueadas de imediato.

Segmentação por cidade e ISP

Segmente cidades e operadoras específicas onde a profundidade do pool permite — até o nível do provedor.

Rotativos ou fixos

Rotação por requisição para escala, ou sessões fixas de até ~72h para fluxos de várias etapas.

HTTP e SOCKS5

Funciona com qualquer cliente, scraper ou stack de automação, sem configuração extra.

Origem ética

IPs de uma rede residencial opt-in — usuários reais que consentiram em compartilhar banda.

Limpeza verificada, mensalmente

Medimos o pool novamente todos os meses e publicamos os números, para que se mantenham atualizados.

Qualidade que você pode verificar

Todo mês rodamos o mesmo benchmark — uma amostra aleatória de IPs avaliada com o Scamalytics, latência testada a partir de um VPS neutro e precisão geográfica conferida em bancos de dados independentes. Os números abaixo refletem a produção, não uma rodada de laboratório em condições ideais.

Limpeza Scamalytics · 100.000 IPs

Estritamente limpos99%

Contaminação por datacenter0%

Em alguma blacklist0.12%

Baixo risco de fraude (0–19)99%

Precisão geográfica99.98%

Latência e velocidade VPS → Cloudflare

Latência mediana443ms

Latência p90 / p95556 / 667 ms

Sucesso de conexão99%

Throughput (mediana / p95)0.41 / 1.85 MB/s

Conclusão de arquivos grandes96%

Composição da rede

Tipo de conexão100% residencial

Redes de ISP (ASN)378

Modos de rotaçãopor requisição · fixa

Principais operadorasTelecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel

Medido em 100.000 endereços a partir de um VPS neutro contra a edge da Cloudflare, com dados precisos até o último benchmark. Uma nova rodada pode variar por uma pequena margem, mas os números refletem plenamente a ordem de grandeza e são uma base sólida para avaliar se o pool atende ao seu caso de uso. O sucesso de scraping por alvo não é publicado — ele depende do seu fingerprint e da sua configuração, não apenas do IP.

benchmark.py — benchmark aberto do pool

O benchmark aberto por trás dos números acima. Ele pega uma amostra aleatória de IPs do pool e mede quatro coisas — limpeza (risco de fraude no Scamalytics, datacenter, blacklist e precisão geográfica), latência (ida e volta até a edge da Cloudflare e a ip-api), rotação (IPs únicos, ASNs e sub-redes /24) e throughput (velocidade de download e time-to-first-byte) — e então reporta cada uma. É publicado por completo para que a metodologia por trás de cada número permaneça aberta à inspeção.

# -*- 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.[/]")

Segmente até o nível da cidade

“Média online” é o número médio de dispositivos distintos conectados e disponíveis ao mesmo tempo — não um total acumulado. Agrupado em Alta / Média / Baixa.

RegiõesCidadesProvedores

Região	Latência	Média online	Pool
Buenos Aires	429 ms	~11.301	Alta
Mendoza	446 ms	~2.622	Alta
Buenos Aires F.D.	441 ms	~2.609	Alta
Cordoba	446 ms	~1.842	Alta
Santa Fe	448 ms	~1.660	Alta
Tucuman	460 ms	~910	Alta
Entre Rios	445 ms	~758	Alta
San Juan	456 ms	~563	Alta
Chaco	458 ms	~481	Média
Chubut	460 ms	~451	Média
Salta	462 ms	~420	Média
Rio Negro	462 ms	~407	Média
Misiones	466 ms	~360	Média
San Luis	456 ms	~351	Média
Neuquen	471 ms	~334	Média
La Rioja	441 ms	~308	Média
Corrientes	448 ms	~269	Baixa
Jujuy	480 ms	~243	Baixa
Santiago del Estero	456 ms	~217	Baixa
Formosa	463 ms	~208	Baixa
La Pampa	454 ms	~191	Baixa
Santa Cruz	500 ms	~156	Baixa
Tierra del Fuego	502 ms	~108	Baixa
Catamarca	484 ms	~100	Baixa

Cidade	Latência	Média online	Pool
Buenos Aires	442 ms	~5.822	Alta
Mendoza	445 ms	~2.045	Alta
Córdoba	450 ms	~1.918	Alta
Rosario	443 ms	~1.750	Alta
San Miguel de Tucumán	463 ms	~1.583	Alta
La Plata	422 ms	~1.219	Alta
Lanus	429 ms	~1.042	Alta
San Juan	456 ms	~934	Alta
Mar del Plata	450 ms	~846	Alta
San Rafael	445 ms	~787	Média
Moreno	428 ms	~757	Média
Ezeiza	449 ms	~728	Média
Quilmes	433 ms	~688	Média
San Juan Bautista	436 ms	~639	Média
Lomas de Zamora	436 ms	~629	Média
San Luis	446 ms	~620	Baixa
Ituzaingo	424 ms	~620	Baixa
Salta	462 ms	~600	Baixa
Isidro Casanova	423 ms	~570	Baixa
Santos Lugares	423 ms	~551	Baixa
Paraná	456 ms	~541	Baixa
Neuquén	469 ms	~531	Baixa
Banfield	442 ms	~531	Baixa
Laferrere	410 ms	~462	Baixa
Tigre	431 ms	~452	Baixa

Provedor	Latência	Média online	Pool
Telecom Argentinafixa	436 ms	~8.110	Alta
Telefónica de Argentinafixa	412 ms	~5.960	Alta
Techtelfixa	459 ms	~4.763	Alta
Telecentrofixa	443 ms	~3.566	Alta
Redes Del Oestefixa	446 ms	~811	Alta
Cable Televisora Colorfixa	455 ms	~753	Média
ARSATfixa	465 ms	~682	Média
Internet para Todosfixa	442 ms	~360	Média
Gigaredfixa	583 ms	~348	Baixa
Arlinkfixa	454 ms	~348	Baixa
Teledifusorafixa	440 ms	~309	Baixa
Red Intercable Digitalfixa	501 ms	~296	Baixa
ApInterfixa	409 ms	~290	Baixa
Tecnet Argentinafixa	437 ms	~270	Baixa

Precisão geográfica — todo IP vendido como Argentina resolve para Argentina em três bancos de dados geográficos independentes (db-ip, MaxMind, ipinfo); a alta precisão geográfica é o sinal em que os geo-gates locais se baseiam.

Proxies do Argentina por caso de uso

Organizado pelo que você está fazendo, não pela plataforma. Os serviços locais aparecem onde fazem diferença.

E-commerce e pesquisa de mercado

Confira lojas, preços e anúncios locais de dentro do mercado.

Monitoramento de lojas
Acompanhamento de preços locais
Pesquisa de vendedores

Mercado Libre ArgentinaFrávegaGarbarinoMusimundoCoto Digital

Verificação e desempenho de anúncios

Veja como anúncios, criativos e SERP aparecem para um usuário local — sem troca manual.

SERP local
Conferência de criativos
Páginas de destino

InstagramFacebookTikTokYouTubeX (Twitter)

Viagens e inteligência de preços

Capture tarifas de voos e hotéis do jeito que um cliente local as vê.

Tarifas com preço por geo
Monitoramento de ofertas
Comparação de tarifas

Despegar ArgentinaAerolíneas ArgentinasFlybondiJetSMART ArgentinaAlmundo / Despegar

Streaming e verificação geográfica

Verifique catálogos com bloqueio regional e geo-gates a partir do local certo.

Conferências geográficas
Verificação de catálogo
Disponibilidade regional

FlowTelecentro PlayDGO (DirecTV Go)Disney+ ArgentinaMax Argentina

Classificados e anúncios locais

Monitore usados, veículos e aluguéis nos classificados locais.

Monitoramento de anúncios
Acompanhamento de preços
Cobertura regional

OLX ArgentinaMercado Libre AutosDeMotoresDeAutosInfoAuto

Dev e automação

IPs residenciais para pipelines, testes e coleta de dados permitida via API.

Integração de pipeline
Gerenciamento de API
Sessões fixas

PythonScrapycURLGitHub

Além dos sites locais, o mesmo pool Argentina funciona para as grandes plataformas globais — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok e Netflix — vistas a partir da localidade Argentina: preços locais, anúncios, catálogos, SERP e conteúdo.

Desenvolvedor API

Gere endpoints com escopo no Argentina pelo painel, copie snippets testados ou automatize listas de proxies pela API pública. Cidade, ISP, sessões fixas e listas salvas ficam em um único fluxo de trabalho organizado.

Documentação da API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "AR",
6  "city": "Buenos Aires",
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"])

Pacotes sem condições ocultas

Maior volume significa menor preço por gigabyte. Sem assinaturas nem taxas ocultas.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Selecionar

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Selecionar

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Selecionar

Popular

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Selecionar

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Selecionar

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Selecionar

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Selecionar

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Selecionar

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Selecionar

Pacote

Preço por GB

Total

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Selecionar

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Selecionar

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Selecionar

Popular

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Selecionar

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Selecionar

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Selecionar

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Selecionar

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Selecionar

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Selecionar

Métodos de pagamento disponíveis

As perguntas que os compradores realmente fazem

Ainda em dúvida se o pool Argentina atende ao seu caso de uso? Nossa equipe responde perguntas reais no Telegram, a qualquer hora — antes e depois da compra.

Conversar no Telegram

Eles vão funcionar para fazer scraping do Mercado Libre Argentina e da Frávega?

Esse é o caso de uso principal. O pool é residencial genuíno — a característica que os sistemas anti-bot dos marketplaces locais procuram —, então esses IPs passam onde faixas de datacenter são bloqueadas. Os resultados ainda dependem do seu fingerprint, dos cabeçalhos e do ritmo das requisições, então combine o proxy com uma configuração limpa e um fuso horário argentino correspondente (ART, UTC−3).

Posso segmentar uma cidade específica, como Buenos Aires ou Córdoba?

Sim, sempre que a profundidade do pool permitir — escolha a cidade ao gerar a lista de proxies. Nossas tabelas de cobertura mostram as conexões simultâneas em tempo real de Buenos Aires, Córdoba, Rosario, Mendoza, La Plata e mais, então você consegue ver quais cidades têm a rotação mais profunda antes de decidir.

Os IPs têm geolocalização dentro da Argentina?

Sim — o pool resolve para a Argentina com 99,98% de precisão geográfica em relação à Cloudflare e a diversas bases de geolocalização independentes no nosso último benchmark, com nós de saída confirmados perto de Buenos Aires (EZE) e Córdoba (COR). A alta precisão geográfica é o sinal subjacente no qual os bloqueios geográficos argentinos se baseiam.

Posso manter um mesmo IP argentino durante um fluxo de várias etapas?

Sim. Use uma sessão fixa (sticky) para manter o mesmo IP de saída argentino — a duração média é de cerca de 4,6 horas, chegando a 72 horas na nossa medição de 3 dias. Para escalar, faça a rotação por requisição: o IP de saída muda em aproximadamente 97% das requisições, normalmente para um provedor diferente, não apenas para um endereço vizinho.

Quais provedores e cidades da Argentina têm cobertura?

O pool abrange 14 provedores argentinos liderados por Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro e Gigared, em 24 regiões e 25 cidades — de Buenos Aires, Córdoba e Rosario a Mendoza, La Plata, San Juan e Mar del Plata.