Аргентина

Реальные домашние IP

Резидентные прокси — Аргентина

Аргентинские резидентные прокси — это реальные IP-адреса из аргентинских домохозяйств, выданные абонентам потребительскими провайдерами, такими как Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro и Gigared. С ними вы можете просматривать, парсить и проверять аргентинские витрины, цены и контент как настоящий местный пользователь — в Буэнос-Айресе, Кордове, Росарио и Мендосе — а не с IP дата-центра, который Mercado Libre Argentina, Frávega и локальные гео-фильтры распознают и блокируют с первого взгляда.

Попробовать за $1.99/GB Войти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг по городу и ISPТрафик не сгораетЧистота проверяется ежемесячно

302 013IP в пуле

25+Охват городов

378Сети ISP

443 мсМедианная задержка

99%Строго чистые

Резидентные прокси для страны Аргентина — кратко

Резидентные прокси для страны Аргентина — это реальные IP-адреса из домохозяйств региона Аргентина, выданные пользовательскими ISP. Они позволяют просматривать, скрапить и проверять сайты, цены и контент региона Аргентина как настоящий местный пользователь — а не с дата-центрового IP, который локальные сайты помечают и блокируют.

Тип пула: Резидентный, несколько ISP
Охват городов: Buenos Aires, Mendoza, Córdoba
Топ ISP: Telecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel
Протоколы: HTTP, SOCKS5
Ротация: На каждый запрос или sticky
Геоточность: 99.98%
Чистота пула: 99% clean
Тарифы: from $2.00/GB
Последний замер: 2026-06-23
Поддержка: 24/7

Почему команды выбирают наш пул региона Аргентина

Реальные резидентные IP, точный таргетинг и качество, которое не нужно принимать на веру.

Реальные резидентные IP

Настоящие домашние подключения от пользовательских ISP региона Аргентина — а не дата-центровые диапазоны, которые блокируются с ходу.

Таргетинг по городу и ISP

Нацеливайтесь на отдельные города и операторов там, где это позволяет глубина пула — вплоть до провайдера.

Ротация или sticky

Ротация на каждый запрос для масштаба или sticky-сессии до ~72 ч для многошаговых сценариев.

HTTP и SOCKS5

Работает с любым клиентом, скрапером или стеком автоматизации из коробки.

Этичный источник

IP из резидентной сети с явным согласием участников — реальные пользователи, согласившиеся делиться трафиком.

Проверенная чистота, ежемесячно

Мы заново замеряем пул каждый месяц и публикуем цифры, чтобы они оставались актуальными.

Качество, которое можно проверить

Каждый месяц мы прогоняем один и тот же бенчмарк — случайная выборка IP оценивается по Scamalytics, задержка тестируется с нейтрального VPS, а геоточность сверяется по независимым базам. Цифры ниже отражают боевую среду, а не идеальный лабораторный прогон.

Чистота Scamalytics · 100 000 IP

Строго чистые99%

Доля дата-центровых0%

В любом чёрном списке0.12%

Низкий риск фрода (0–19)99%

Геоточность99.98%

Задержка и скорость VPS → Cloudflare

Медианная задержка443мс

Задержка p90 / p95556 / 667 мс

Успешность подключений99%

Пропускная способность (медиана / p95)0.41 / 1.85 MB/s

Загрузка крупных файлов96%

Состав сети

Тип подключения100% резидентные

Сети ISP (ASN)378

Режимы ротациина запрос · sticky

Топ операторовTelecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel

Замерено на 100 000 адресах с нейтрального VPS относительно edge-сети Cloudflare, актуально на момент последнего бенчмарка. Повторный прогон может отличаться на небольшую величину, но цифры полностью отражают порядок величины и служат надёжной основой, чтобы оценить, подходит ли пул под вашу задачу. Успешность скрапинга по конкретным целям не публикуется — она зависит от вашего отпечатка и настройки, а не только от IP.

benchmark.py — открытый бенчмарк пула

Открытый бенчмарк, стоящий за приведёнными выше цифрами. Он берёт случайную выборку IP пула и измеряет четыре вещи — чистоту (фрод-риск Scamalytics, дата-центр, чёрные списки и геоточность), задержку (круговой обход до edge Cloudflare и ip-api), ротацию (уникальные IP, ASN и подсети /24) и пропускную способность (скорость загрузки и время до первого байта) — после чего сообщает каждый показатель. Он опубликован целиком, чтобы методология за каждой цифрой оставалась открытой для проверки.

# -*- 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.[/]")

Таргетинг вплоть до города

«Сред. онлайн» — это среднее число различных устройств, подключённых и доступных в один и тот же момент, а не суммарный итог. Сгруппировано по уровням Высокий / Средний / Низкий.

РегионыГородаПровайдеры

Регион	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Buenos Aires	429 ms	~11 301	Высокий
Mendoza	446 ms	~2 622	Высокий
Buenos Aires F.D.	441 ms	~2 609	Высокий
Cordoba	446 ms	~1 842	Высокий
Santa Fe	448 ms	~1 660	Высокий
Tucuman	460 ms	~910	Высокий
Entre Rios	445 ms	~758	Высокий
San Juan	456 ms	~563	Высокий
Chaco	458 ms	~481	Средний
Chubut	460 ms	~451	Средний
Salta	462 ms	~420	Средний
Rio Negro	462 ms	~407	Средний
Misiones	466 ms	~360	Средний
San Luis	456 ms	~351	Средний
Neuquen	471 ms	~334	Средний
La Rioja	441 ms	~308	Средний
Corrientes	448 ms	~269	Низкий
Jujuy	480 ms	~243	Низкий
Santiago del Estero	456 ms	~217	Низкий
Formosa	463 ms	~208	Низкий
La Pampa	454 ms	~191	Низкий
Santa Cruz	500 ms	~156	Низкий
Tierra del Fuego	502 ms	~108	Низкий
Catamarca	484 ms	~100	Низкий

Город	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Buenos Aires	442 ms	~5 822	Высокий
Mendoza	445 ms	~2 045	Высокий
Córdoba	450 ms	~1 918	Высокий
Rosario	443 ms	~1 750	Высокий
San Miguel de Tucumán	463 ms	~1 583	Высокий
La Plata	422 ms	~1 219	Высокий
Lanus	429 ms	~1 042	Высокий
San Juan	456 ms	~934	Высокий
Mar del Plata	450 ms	~846	Высокий
San Rafael	445 ms	~787	Средний
Moreno	428 ms	~757	Средний
Ezeiza	449 ms	~728	Средний
Quilmes	433 ms	~688	Средний
San Juan Bautista	436 ms	~639	Средний
Lomas de Zamora	436 ms	~629	Средний
San Luis	446 ms	~620	Низкий
Ituzaingo	424 ms	~620	Низкий
Salta	462 ms	~600	Низкий
Isidro Casanova	423 ms	~570	Низкий
Santos Lugares	423 ms	~551	Низкий
Paraná	456 ms	~541	Низкий
Neuquén	469 ms	~531	Низкий
Banfield	442 ms	~531	Низкий
Laferrere	410 ms	~462	Низкий
Tigre	431 ms	~452	Низкий

Провайдер	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Telecom Argentinaфиксированный	436 ms	~8 110	Высокий
Telefónica de Argentinaфиксированный	412 ms	~5 960	Высокий
Techtelфиксированный	459 ms	~4 763	Высокий
Telecentroфиксированный	443 ms	~3 566	Высокий
Redes Del Oesteфиксированный	446 ms	~811	Высокий
Cable Televisora Colorфиксированный	455 ms	~753	Средний
ARSATфиксированный	465 ms	~682	Средний
Internet para Todosфиксированный	442 ms	~360	Средний
Gigaredфиксированный	583 ms	~348	Низкий
Arlinkфиксированный	454 ms	~348	Низкий
Teledifusoraфиксированный	440 ms	~309	Низкий
Red Intercable Digitalфиксированный	501 ms	~296	Низкий
ApInterфиксированный	409 ms	~290	Низкий
Tecnet Argentinaфиксированный	437 ms	~270	Низкий

Геоточность — каждый IP, продаваемый как Аргентина, резолвится в страну Аргентина по трём независимым гео-базам (db-ip, MaxMind, ipinfo); высокая геоточность — это сигнал, на который опираются локальные гео-фильтры.

Прокси для страны Аргентина по сценариям использования

Организовано по тому, что вы делаете, а не по платформам. Локальные сервисы перечислены там, где они важны.

E-commerce и анализ рынка

Проверяйте витрины, цены и локальные листинги изнутри рынка.

Мониторинг витрин
Отслеживание локальных цен
Исследование продавцов

Mercado Libre ArgentinaFrávegaGarbarinoMusimundoCoto Digital

Верификация и эффективность рекламы

Смотрите, как реклама, креативы и SERP отображаются локальному пользователю — без ручного переключения.

Локальная SERP
Проверка креативов
Лендинги

InstagramFacebookTikTokYouTubeX (Twitter)

Тревел и анализ цен

Снимайте тарифы на авиабилеты и отели так, как их видит местный клиент.

Гео-зависимые тарифы
Мониторинг предложений
Сравнение расценок

Despegar ArgentinaAerolíneas ArgentinasFlybondiJetSMART ArgentinaAlmundo / Despegar

Стриминг и гео-верификация

Проверяйте региональные каталоги и гео-фильтры из нужной локации.

Гео-проверки
Верификация каталога
Региональная доступность

FlowTelecentro PlayDGO (DirecTV Go)Disney+ ArgentinaMax Argentina

Объявления и локальные листинги

Отслеживайте товары б/у, авто и аренду на локальных досках объявлений.

Мониторинг объявлений
Отслеживание цен
Региональный охват

OLX ArgentinaMercado Libre AutosDeMotoresDeAutosInfoAuto

Разработка и автоматизация

Резидентные IP для пайплайнов, тестов и разрешённого сбора данных через API.

Интеграция в пайплайн
Управление через API
Sticky-сессии

PythonScrapycURLGitHub

Помимо локальных сайтов, тот же пул региона Аргентина работает с крупнейшими глобальными платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok и Netflix — в том виде, в каком они отображаются в локали региона Аргентина: локальные цены, реклама, каталоги, SERP и контент.

Для разработчиков API

Генерируйте эндпоинты с привязкой к стране Аргентина в панели управления, копируйте проверенные сниппеты или автоматизируйте списки прокси через публичный API. Город, ISP, sticky-сессии и сохранённые списки — всё в одном удобном рабочем процессе.

Документация 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"])

Пакеты без скрытых условий

Чем больше объём, тем ниже цена за гигабайт. Без подписок и скрытых платежей.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Выбрать

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Выбрать

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Выбрать

Популярный

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Выбрать

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Выбрать

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Выбрать

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Выбрать

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Выбрать

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Выбрать

Пакет

Цена за ГБ

Итого

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Выбрать

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Выбрать

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Выбрать

Популярный

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Выбрать

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Выбрать

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Выбрать

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Выбрать

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Выбрать

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Выбрать

Доступные способы оплаты

Вопросы, которые покупатели задают на самом деле

Всё ещё взвешиваете, подойдёт ли пул региона Аргентина под вашу задачу? Наша команда отвечает на реальные вопросы в Telegram, круглосуточно — до и после покупки.

Написать в Telegram

Подойдут ли они для парсинга Mercado Libre Argentina и Frávega?

Это основной сценарий использования. Пул полностью резидентный — именно это свойство ищут антибот-системы локальных маркетплейсов, — поэтому такие IP проходят там, где диапазоны дата-центров блокируются. Результат всё же зависит от вашего цифрового отпечатка, заголовков и темпа запросов, так что сочетайте прокси с чистой конфигурацией и соответствующим аргентинским часовым поясом (ART, UTC−3).

Можно ли нацелиться на конкретный город, например Буэнос-Айрес или Кордову?

Да, насколько позволяет глубина пула — выберите город при генерации списка прокси. Наши таблицы покрытия показывают актуальное число одновременных сессий для Буэнос-Айреса, Кордовы, Росарио, Мендосы, Ла-Платы и других городов, так что ещё до старта вы видите, где ротация самая глубокая.

Геолоцируются ли IP внутри Аргентины?

Да — пул определяется как Аргентина с точностью геолокации 99,98% по данным Cloudflare и независимых гео-баз в нашем последнем бенчмарке, а выходные узлы подтверждены вблизи Буэнос-Айреса (EZE) и Кордовы (COR). Высокая точность геолокации — это базовый сигнал, на который опираются аргентинские гео-фильтры.

Можно ли удержать один аргентинский IP на протяжении многошагового сценария?

Да. Используйте sticky-сессию, чтобы сохранить тот же аргентинский выходной IP — среднее время удержания около 4,6 часа и до 72 часов в нашем 3-дневном замере. Для масштабирования применяйте ротацию на каждый запрос: выходной IP меняется примерно в 97% запросов, причём обычно на адрес другого провайдера, а не просто на соседний.

Какие аргентинские операторы и города охвачены?

Пул охватывает 14 аргентинских провайдеров во главе с Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro и Gigared, по 24 регионам и 25 городам — от Буэнос-Айреса, Кордовы и Росарио до Мендосы, Ла-Платы, Сан-Хуана и Мар-дель-Платы.