Alemanha

IPs residenciais reais

Proxies residenciais do Alemanha

Proxies residenciais alemães são endereços IP reais de residências na Alemanha, atribuídos por provedores de internet domésticos como Deutsche Telekom, Vodafone, O2 (Telefónica) e NetCologne. Eles permitem que você navegue, faça scraping e verifique vitrines, preços e conteúdos alemães como um usuário genuíno dentro do país — em Berlim, Munique, Hamburgo e Frankfurt am Main — em vez de a partir de um IP de datacenter que a Otto, a Zalando e os bloqueios geográficos locais identificam e barram na hora.

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

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

212.228IPs no pool

25+Cidades cobertas

107Redes de ISP

368 msLatência mediana

99.5%Estritamente limpos

Proxies residenciais do Alemanha, em resumo

Os proxies residenciais do Alemanha são endereços IP reais de residências Alemanha, atribuídos por provedores de internet residenciais. Eles permitem navegar, fazer scraping e verificar sites, preços e conteúdos Alemanha 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: Berlin, Stuttgart, Frankfurt am Main
Principais ISPs: Vodafone · Deutsche Telekom · O2 (Telefónica)
Protocolos: HTTP, SOCKS5
Rotação: Por requisição ou fixa
Precisão geográfica: 99.98%
Limpeza do pool: 99.5% clean
Preços: from $2.00/GB
Última medição: 2026-06-23
Suporte: 24/7

Por que as equipes escolhem nosso pool Alemanha

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 Alemanha — 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 limpos99.5%

Contaminação por datacenter0%

Em alguma blacklist0.23%

Baixo risco de fraude (0–19)99.2%

Precisão geográfica99.98%

Latência e velocidade VPS → Cloudflare

Latência mediana368ms

Latência p90 / p95415 / 468 ms

Sucesso de conexão98.9%

Throughput (mediana / p95)0.68 / 2.34 MB/s

Conclusão de arquivos grandes96%

Composição da rede

Tipo de conexão100% residencial

Redes de ISP (ASN)107

Modos de rotaçãopor requisição · fixa

Principais operadorasVodafone · Deutsche Telekom · O2 (Telefónica)

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
North Rhine-Westphalia	366 ms	~4.259	Alta
Baden-Wurttemberg	367 ms	~3.108	Alta
Bavaria	368 ms	~2.340	Alta
Hesse	362 ms	~2.311	Alta
Lower Saxony	369 ms	~1.466	Alta
State of Berlin	368 ms	~1.071	Alta
Rheinland-Pfalz	367 ms	~896	Média
Free and Hanseatic City of Hamburg	360 ms	~822	Média
Saxony	377 ms	~603	Média
Schleswig-Holstein	368 ms	~408	Média
Saxony-Anhalt	384 ms	~351	Média
Brandenburg	381 ms	~245	Baixa
Saarland	371 ms	~223	Baixa
Mecklenburg-Vorpommern	379 ms	~220	Baixa
Thuringia	381 ms	~220	Baixa
Bremen	373 ms	~201	Baixa
Land Berlin	404 ms	~134	Baixa

Cidade	Latência	Média online	Pool
Berlin	370 ms	~2.448	Alta
Stuttgart	370 ms	~2.299	Alta
Frankfurt am Main	361 ms	~2.047	Alta
Hamburg	360 ms	~1.671	Alta
Munich	365 ms	~1.503	Alta
Essen	364 ms	~978	Alta
Cologne	350 ms	~946	Alta
Hagen	371 ms	~674	Alta
Freiburg im Breisgau	372 ms	~570	Alta
Leipzig	374 ms	~531	Média
Nuremberg	371 ms	~479	Média
Eschborn	360 ms	~473	Média
Düsseldorf	362 ms	~460	Média
Hanover	371 ms	~453	Média
Mannheim	356 ms	~447	Média
Hanau	362 ms	~434	Média
Bremen	378 ms	~350	Baixa
Recklinghausen	369 ms	~330	Baixa
Dortmund	365 ms	~324	Baixa
Willich	361 ms	~317	Baixa
Karlsruhe	367 ms	~272	Baixa
Augsburg	358 ms	~253	Baixa
Bochum	373 ms	~227	Baixa
Dresden	379 ms	~201	Baixa
Halle	388 ms	~194	Baixa

Provedor	Latência	Média online	Pool
Vodafonemóvel	367 ms	~7.864	Alta
Deutsche Telekomfixa	371 ms	~6.723	Alta
O2 (Telefónica)fixa	360 ms	~2.082	Alta
Osnatelfixa	361 ms	~412	Alta
PŸURfixa	380 ms	~405	Alta
NetColognefixa	344 ms	~360	Média
M-netfixa	359 ms	~246	Média
wilhelm.telfixa	345 ms	~242	Média
PURtelfixa	358 ms	~152	Média
inexiofixa	398 ms	~114	Baixa
DNS:NETfixa	368 ms	~86	Baixa
Deutsche Glasfaserfixa	367 ms	~86	Baixa
TNG Stadtnetzfixa	371 ms	~55	Baixa
GoeTelfixa	335 ms	~52	Baixa

Precisão geográfica — todo IP vendido como Alemanha resolve para Alemanha 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 Alemanha 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

Amazon.deOttoZalandoMediaMarktSaturn

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

FacebookInstagramTikTokYouTubeX/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

Booking.comCheck24LufthansaEurowingsDeutsche Bahn

Streaming e verificação geográfica

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

Conferências geográficas
Verificação de catálogo
Disponibilidade regional

RTL+JoynWOWMagenta TVZDFmediathek

Classificados e anúncios locais

Monitore usados, veículos e aluguéis nos classificados locais.

Monitoramento de anúncios
Acompanhamento de preços
Cobertura regional

Kleinanzeigenmobile.deAutoScout24Vintedmarkt.de

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 Alemanha funciona para as grandes plataformas globais — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok e Netflix — vistas a partir da localidade Alemanha: preços locais, anúncios, catálogos, SERP e conteúdo.

Desenvolvedor API

Gere endpoints com escopo no Alemanha 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": "DE",
6  "city": "Berlin",
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 Alemanha 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 scraping na Otto e na Zalando?

Esse é o principal caso de uso. O pool é residencial genuíno — a característica que os sistemas antibot dos marketplaces locais procuram — então esses IPs passam onde as 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 alemão compatível (CET/CEST).

Posso mirar uma cidade específica como Berlim ou Munique?

Sim, onde a profundidade do pool permite — escolha a cidade ao gerar a lista de proxies. Nossas tabelas de cobertura mostram a concorrência simultânea em tempo real de Berlim, Munique, Hamburgo, Frankfurt am Main, Colônia, Stuttgart e mais, para que você veja quais cidades têm a rotação mais profunda antes de se comprometer.

Os IPs geolocalizam dentro da Alemanha?

Sim — o pool resolve para a Alemanha com 99,98% de precisão geográfica contra a Cloudflare e em bases de dados geográficas independentes no nosso último benchmark, com nós de saída confirmados em Frankfurt (FRA), Berlim (TXL) e Düsseldorf (DUS). A alta precisão geográfica é o sinal subjacente no qual os bloqueios geográficos alemães se apoiam.

Posso manter um IP alemão para um fluxo de várias etapas?

Sim. Use uma sessão fixa (sticky) para manter o mesmo IP de saída alemão — a retenção média fica em torno de 4 a 5 horas e chega a 72 horas na nossa medição de 3 dias. Para escala, rotacione a cada requisição: o IP de saída muda em cerca de 97% das requisições, geralmente para um provedor diferente, não apenas para um endereço vizinho.

Quais operadoras e cidades alemãs estão cobertas?

O pool abrange 14 provedores alemães liderados por Deutsche Telekom, Vodafone, O2 (Telefónica), NetCologne, M-net e Tele Columbus, em 17 regiões e 25 cidades — de Berlim, Munique e Hamburgo a Frankfurt am Main, Colônia, Stuttgart, Leipzig e Nuremberg.