Estados Unidos

IPs residenciais reais

Proxies residenciais do Estados Unidos

Os proxies residenciais americanos são endereços IP reais de residências dos EUA, atribuídos por provedores de internet residencial como Comcast, Spectrum, Verizon e AT&T. Com eles, você navega, faz scraping e verifica lojas, preços e conteúdos americanos como um usuário genuíno dentro do país — em Brooklyn, Chicago, Houston e Los Angeles — em vez de usar um IP de datacenter que Walmart, Target e bloqueios geográficos locais identificam e bloqueiam na hora.

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

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

2.131.415IPs no pool

25+Cidades cobertas

302Redes de ISP

316 msLatência mediana

99.1%Estritamente limpos

Proxies residenciais do Estados Unidos, em resumo

Os proxies residenciais do Estados Unidos são endereços IP reais de residências Estados Unidos, atribuídos por provedores de internet residenciais. Eles permitem navegar, fazer scraping e verificar sites, preços e conteúdos Estados Unidos 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: Brooklyn, Philadelphia, Chicago
Principais ISPs: Comcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon
Protocolos: HTTP, SOCKS5
Rotação: Por requisição ou fixa
Precisão geográfica: 99.92%
Limpeza do pool: 99.1% clean
Preços: from $2.00/GB
Última medição: 2026-06-23
Suporte: 24/7

Por que as equipes escolhem nosso pool Estados Unidos

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 Estados Unidos — 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 limpos99.1%

Contaminação por datacenter0%

Em alguma blacklist0.48%

Baixo risco de fraude (0–19)99.2%

Precisão geográfica99.92%

Latência e velocidade VPS → Cloudflare

Latência mediana316ms

Latência p90 / p95546 / 634 ms

Sucesso de conexão98.4%

Throughput (mediana / p95)1.17 / 3.09 MB/s

Conclusão de arquivos grandes100%

Composição da rede

Tipo de conexão100% residencial

Redes de ISP (ASN)302

Modos de rotaçãopor requisição · fixa

Principais operadorasComcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon

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
New York	322 ms	~20.158	Alta
California	255 ms	~16.765	Alta
Florida	322 ms	~16.595	Alta
Texas	309 ms	~14.287	Alta
Pennsylvania	322 ms	~11.606	Alta
Illinois	305 ms	~9.570	Alta
Georgia	329 ms	~9.333	Alta
North Carolina	337 ms	~8.179	Alta
Ohio	319 ms	~8.145	Alta
Maryland	328 ms	~6.753	Alta
New Jersey	297 ms	~6.346	Média
Michigan	299 ms	~6.278	Média
Virginia	360 ms	~6.075	Média
Tennessee	355 ms	~5.396	Média
South Carolina	329 ms	~4.412	Média
Massachusetts	306 ms	~4.174	Média
Louisiana	333 ms	~3.937	Média
Arizona	297 ms	~3.835	Média
Connecticut	309 ms	~3.292	Média
Alabama	341 ms	~3.224	Média
Missouri	303 ms	~3.156	Baixa
Nevada	328 ms	~3.122	Baixa
Indiana	302 ms	~2.851	Baixa
Washington	261 ms	~2.206	Baixa
Mississippi	330 ms	~2.070	Baixa
Kentucky	325 ms	~1.968	Baixa
Wisconsin	288 ms	~1.629	Baixa
Colorado	323 ms	~1.493	Baixa
Delaware	334 ms	~1.425	Baixa
Oklahoma	322 ms	~1.324	Baixa

Cidade	Latência	Média online	Pool
Brooklyn	345 ms	~18.990	Alta
Philadelphia	328 ms	~15.373	Alta
Chicago	330 ms	~14.921	Alta
Houston	294 ms	~12.057	Alta
Queens	323 ms	~11.907	Alta
Las Vegas	339 ms	~11.605	Alta
The Bronx	316 ms	~11.002	Alta
Miami	316 ms	~7.687	Alta
Atlanta	356 ms	~6.933	Alta
New York	319 ms	~6.933	Alta
Los Angeles	242 ms	~6.481	Média
Phoenix	342 ms	~6.330	Média
Columbus	338 ms	~6.029	Média
Jacksonville	325 ms	~5.727	Média
Cleveland	340 ms	~5.275	Média
Baltimore	310 ms	~4.823	Média
St Louis	301 ms	~4.672	Baixa
Cincinnati	326 ms	~4.672	Baixa
Memphis	424 ms	~4.371	Baixa
Washington	308 ms	~4.220	Baixa
Nashville	445 ms	~4.220	Baixa
Detroit	292 ms	~4.069	Baixa
Orlando	326 ms	~4.069	Baixa
Dallas	319 ms	~3.768	Baixa
Fresno	263 ms	~3.467	Baixa

Provedor	Latência	Média online	Pool
Comcast Xfinityfixa	313 ms	~64.286	Alta
Spectrum (Charter)fixa	253 ms	~38.733	Alta
Verizonfixa	305 ms	~23.523	Alta
AT&Tfixa	308 ms	~16.321	Alta
Cox Communicationsfixa	328 ms	~11.838	Alta
Optimum (Altice)fixa	315 ms	~11.608	Média
Frontierfixa	312 ms	~7.509	Média
Spectrumfixa	321 ms	~3.984	Média
CenturyLinkfixa	339 ms	~3.180	Média
Metronetfixa	345 ms	~2.069	Baixa
Kinetic by Windstreamfixa	336 ms	~1.839	Baixa
WOW! Internetfixa	337 ms	~1.686	Baixa
RCNfixa	303 ms	~1.571	Baixa
Brightspeedfixa	363 ms	~1.456	Baixa

Precisão geográfica — todo IP vendido como Estados Unidos resolve para Estados Unidos 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 Estados Unidos 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

AmazonWalmarteBayTargetBest Buy

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

FacebookInstagramTikTokX (Twitter)YouTube

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

ExpediaBooking.comPricelineKayakGoogle Flights

Streaming e verificação geográfica

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

Conferências geográficas
Verificação de catálogo
Disponibilidade regional

NetflixHuluMaxPeacockParamount+

Classificados e anúncios locais

Monitore usados, veículos e aluguéis nos classificados locais.

Monitoramento de anúncios
Acompanhamento de preços
Cobertura regional

CraigslistFacebook MarketplaceOfferUpCars.comCarGurus

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

Desenvolvedor API

Gere endpoints com escopo no Estados Unidos 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": "US",
6  "city": "Brooklyn",
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

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5 GB$18.00

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10 GB$34.50

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25 GB$80.00

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50 GB$147.50

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100 GB$270.00

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500 GB$1,100.00

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1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

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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 Estados Unidos atende ao seu caso de uso? Nossa equipe responde perguntas reais no Telegram, a qualquer hora — antes e depois da compra.

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Eles funcionam para fazer scraping no Walmart e no Target?

Esse é o caso de uso principal. O pool é genuinamente residencial — justamente a característica que os sistemas anti-bot do varejo local 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 americano correspondente (ET/CT/MT/PT).

Posso mirar uma cidade específica, como Brooklyn ou Chicago?

Sim, onde a profundidade do pool permitir — escolha a cidade ao gerar a lista de proxies. Nossas tabelas de cobertura mostram a concorrência ao vivo de Brooklyn, Filadélfia, Chicago, Houston, Queens, Las Vegas e outras cidades, para que você veja quais têm a rotação mais profunda antes de fechar negócio.

Os IPs são geolocalizados dentro dos Estados Unidos?

Sim — o pool resolve para os EUA com 99,92% de precisão geográfica na Cloudflare e em diversas bases de dados geográficas independentes em nosso último benchmark, com nós de saída confirmados perto de Newark (EWR), Washington (IAD) e Atlanta (ATL). A alta precisão geográfica é o sinal de base em que os bloqueios geográficos americanos se apoiam.

Posso manter um mesmo IP americano em um fluxo de várias etapas?

Sim. Use uma sessão fixa (sticky) para manter o mesmo IP de saída americano — a retenção média fica em torno de 4,2 horas, chegando a 72 horas em nossa medição de 3 dias. Para escala, faça a rotação a cada requisição: o IP de saída muda em cerca de 96% das requisições, geralmente indo para outro provedor, e não apenas para um endereço vizinho.

Quais operadoras e cidades americanas estão cobertas?

O pool abrange 14 grandes ISPs dos EUA, liderados por Comcast, Spectrum (Charter), Verizon, AT&T e Cox, em 30 estados e 25 cidades — do Nordeste (Brooklyn, Filadélfia, Queens, o Bronx) ao Meio-Oeste (Chicago), ao Sul (Houston, Miami, Atlanta) e ao Oeste (Los Angeles, Phoenix, Las Vegas).