Бразилия

Реальные домашние IP

Резидентные прокси — Бразилия

Бразильские резидентные прокси — это реальные IP-адреса из бразильских домохозяйств, выданные провайдерами для частных абонентов, такими как Vivo, Claro, TIM и Algar Telecom. С ними вы просматриваете, парсите и проверяете бразильские витрины, цены и контент как настоящий пользователь внутри страны — в Сан-Паулу, Рио-де-Жанейро, Куритибе и Белу-Оризонти — а не с IP дата-центра, который Mercado Livre, Magazine Luiza и локальные гео-фильтры мгновенно распознают и блокируют.

Попробовать за $1.99/GB Войти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг по городу и ISPТрафик не сгораетЧистота проверяется ежемесячно

1 133 690IP в пуле

25+Охват городов

1 759Сети ISP

412 мсМедианная задержка

99.6%Строго чистые

Резидентные прокси для страны Бразилия — кратко

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

Тип пула: Резидентный, несколько ISP
Охват городов: São Paulo, Rio de Janeiro, Brasília
Топ ISP: Claro · Vivo · V.tal
Протоколы: HTTP, SOCKS5
Ротация: На каждый запрос или sticky
Геоточность: 100%
Чистота пула: 99.6% clean
Тарифы: from $2.00/GB
Последний замер: 2026-06-23
Поддержка: 24/7

Почему команды выбирают наш пул региона Бразилия

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

Реальные резидентные IP

Настоящие домашние подключения от пользовательских ISP региона Бразилия — 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 чистые99.6%

Доля дата-центровых0%

В любом чёрном списке0.12%

Низкий риск фрода (0–19)99.3%

Геоточность100%

Задержка и скорость VPS → Cloudflare

Медианная задержка412мс

Задержка p90 / p95484 / 562 мс

Успешность подключений98.4%

Пропускная способность (медиана / p95)0.56 / 2.19 MB/s

Загрузка крупных файлов90%

Состав сети

Тип подключения100% резидентные

Сети ISP (ASN)1 759

Режимы ротациина запрос · sticky

Топ операторовClaro · Vivo · V.tal

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
São Paulo	406 ms	~27 326	Высокий
Minas Gerais	411 ms	~11 006	Высокий
Rio de Janeiro	394 ms	~8 555	Высокий
Rio Grande do Sul	424 ms	~7 502	Высокий
Santa Catarina	409 ms	~6 466	Высокий
Paraná	413 ms	~6 285	Высокий
Bahia	427 ms	~5 478	Высокий
Pernambuco	392 ms	~3 373	Высокий
Goiás	429 ms	~3 257	Высокий
Ceará	364 ms	~3 241	Средний
Espírito Santo	414 ms	~2 172	Средний
Federal District	427 ms	~2 106	Средний
Pará	427 ms	~1 908	Средний
Paraíba	379 ms	~1 711	Средний
Maranhão	411 ms	~1 546	Средний
Mato Grosso	444 ms	~1 448	Средний
Rio Grande do Norte	369 ms	~1 217	Средний
Amazonas	486 ms	~1 102	Средний
Mato Grosso do Sul	437 ms	~1 020	Низкий
Alagoas	381 ms	~1 004	Низкий
Sergipe	409 ms	~888	Низкий
Piauí	378 ms	~773	Низкий
Rondônia	464 ms	~543	Низкий
Tocantins	437 ms	~362	Низкий
Amapá	496 ms	~313	Низкий
Roraima	543 ms	~132	Низкий
Acre	500 ms	~115	Низкий

Город	Задержка	Сред. онлайн	Пул
São Paulo	395 ms	~21 503	Высокий
Rio de Janeiro	392 ms	~12 819	Высокий
Brasília	426 ms	~6 151	Высокий
Curitiba	406 ms	~6 151	Высокий
Belo Horizonte	415 ms	~5 014	Высокий
Fortaleza	368 ms	~4 497	Высокий
Porto Alegre	421 ms	~4 187	Высокий
Goiânia	428 ms	~3 929	Высокий
Salvador	416 ms	~3 412	Высокий
Manaus	488 ms	~3 101	Средний
Campinas	401 ms	~3 050	Средний
Recife	398 ms	~2 688	Средний
Ribeirão Preto	394 ms	~2 429	Средний
Santo André	417 ms	~2 326	Средний
Blumenau	377 ms	~2 068	Средний
Belém	450 ms	~1 964	Средний
São Luís	432 ms	~1 861	Низкий
Natal	394 ms	~1 861	Низкий
Uberlândia	424 ms	~1 861	Низкий
Guarulhos	406 ms	~1 809	Низкий
João Pessoa	370 ms	~1 757	Низкий
São José dos Campos	407 ms	~1 654	Низкий
Osasco	428 ms	~1 602	Низкий
Sao Paulo	431 ms	~1 602	Низкий
São José	396 ms	~1 551	Низкий

Провайдер	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Claroмобильный	431 ms	~29 684	Высокий
Vivoфиксированный	384 ms	~22 726	Высокий
V.talфиксированный	408 ms	~11 117	Высокий
Vivo (Telefônica Brasil)фиксированный	408 ms	~9 113	Высокий
Brisanetфиксированный	360 ms	~5 521	Высокий
Unifiqueфиксированный	378 ms	~4 197	Средний
Desktopфиксированный	387 ms	~3 554	Средний
Giga+ Fibraфиксированный	367 ms	~3 290	Средний
Algar Telecomфиксированный	405 ms	~3 214	Средний
Veroфиксированный	373 ms	~2 874	Низкий
MHNet Telecomфиксированный	425 ms	~1 702	Низкий
Cabo Telecomфиксированный	426 ms	~1 513	Низкий
Liggaфиксированный	412 ms	~1 172	Низкий
TIMмобильный	429 ms	~1 172	Низкий

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

Прокси для страны Бразилия 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 LivreAmazon BrazilShopee BrazilMagazine LuizaAmericanas

Верификация и эффективность рекламы

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

Локальная SERP
Проверка креативов
Лендинги

InstagramFacebookTikTokYouTubeKwai

Тревел и анализ цен

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

Гео-зависимые тарифы
Мониторинг предложений
Сравнение расценок

DecolarCVC123milhasMaxMilhasLATAM Brasil

Стриминг и гео-верификация

Проверяйте региональные каталоги и гео-фильтры из нужной локации.

Гео-проверки
Верификация каталога
Региональная доступность

Globoplayge.globo (sports)SporTV / PremiereTelecine PlayHBO Max Brazil

Объявления и локальные листинги

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

Мониторинг объявлений
Отслеживание цен
Региональный охват

OLX BrasilWebmotorsMercado Livre VeículosiCarrosMobiauto

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 Бразилия работает с крупнейшими глобальными платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok и Netflix — в том виде, в каком они отображаются в локали региона Бразилия: локальные цены, реклама, каталоги, SERP и контент.

Для разработчиков API

Генерируйте эндпоинты с привязкой к стране Бразилия 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": "BR",
6  "city": "São Paulo",
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 Бразилия 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 Livre и Magazine Luiza?

Это основной сценарий использования. Пул полностью резидентный — именно эту особенность ищут антибот-системы локальных маркетплейсов — поэтому эти IP проходят там, где диапазоны дата-центров блокируются. Результат всё же зависит от вашего отпечатка, заголовков и темпа запросов, поэтому сочетайте прокси с чистой настройкой и соответствующим часовым поясом Бразилиа (BRT, UTC-3).

Могу ли я нацелиться на конкретный город, например Сан-Паулу или Рио-де-Жанейро?

Да, насколько позволяет глубина пула — выберите город при генерации списка прокси. Наши таблицы покрытия показывают актуальное число одновременных подключений для Сан-Паулу, Рио-де-Жанейро, Бразилиа, Куритибы, Белу-Оризонти, Форталезы и других городов, так что вы увидите, где самая глубокая ротация, ещё до выбора тарифа.

Геолоцируются ли эти IP внутри Бразилии?

Да — в нашем последнем бенчмарке пул определяется как Бразилия с 100% точностью геолокации по данным Cloudflare и независимых гео-баз, а выходные узлы подтверждены в Сан-Паулу (GRU), Рио-де-Жанейро (GIG) и Форталезе (FOR). Высокая точность геолокации — это базовый сигнал, на который опираются бразильские гео-фильтры.

Могу ли я удерживать один бразильский IP для многошагового сценария?

Да. Используйте sticky-сессию, чтобы сохранить тот же бразильский выходной IP — среднее удержание около 4,4 часа и до 72 часов в нашем 3-дневном замере. Для масштаба ротируйте по запросу: выходной IP меняется примерно в 98% запросов, обычно переключаясь на другого провайдера, а не на соседний адрес.

Какие бразильские операторы и города охвачены?

Пул охватывает 14 бразильских провайдеров во главе с Vivo, Claro, TIM, Algar Telecom и Brisanet, в 27 регионах и 25 городах — от Сан-Паулу, Рио-де-Жанейро и Бразилиа до Куритибы, Белу-Оризонти, Форталезы, Порту-Алегри, Салвадора и Манауса.