Япония

Реальные домашние IP

Резидентные прокси — Япония

Японские резидентные прокси — это реальные IP-адреса японских домохозяйств, выданные потребительскими провайдерами вроде NTT Communications, KDDI, SoftBank и Sony Network Communications. С ними вы просматриваете, парсите и проверяете японские витрины, цены и контент как настоящий пользователь внутри страны — в Токио, Осаке, Нагое и Киото — а не с IP дата-центра, который Rakuten Ichiba, Yahoo! Shopping и локальные гео-фильтры распознают и блокируют с первого запроса.

Попробовать за $1.99/GB Войти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг по городу и ISPТрафик не сгораетЧистота проверяется ежемесячно

142 699IP в пуле

25+Охват городов

101Сети ISP

110 мсМедианная задержка

99.4%Строго чистые

Резидентные прокси для страны Япония — кратко

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

Тип пула: Резидентный, несколько ISP
Охват городов: Tokyo, Minato, Minato-ku
Топ ISP: KDDI · NTT Communications · SoftBank
Протоколы: HTTP, SOCKS5
Ротация: На каждый запрос или sticky
Геоточность: 99.99%
Чистота пула: 99.4% clean
Тарифы: from $2.00/GB
Последний замер: 2026-06-23
Поддержка: 24/7

Почему команды выбирают наш пул региона Япония

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

Реальные резидентные IP

Настоящие домашние подключения от пользовательских ISP региона Япония — 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 чистые99.4%

Доля дата-центровых0%

В любом чёрном списке0.19%

Низкий риск фрода (0–19)99.4%

Геоточность99.99%

Задержка и скорость VPS → Cloudflare

Медианная задержка110мс

Задержка p90 / p95151 / 185 мс

Успешность подключений98.9%

Пропускная способность (медиана / p95)6.84 / 7.42 MB/s

Загрузка крупных файлов96%

Состав сети

Тип подключения100% резидентные

Сети ISP (ASN)101

Режимы ротациина запрос · sticky

Топ операторовKDDI · NTT Communications · SoftBank

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
Tokyo	106 ms	~4 417	Высокий
Osaka	107 ms	~1 089	Высокий
Aichi	107 ms	~869	Высокий
Saitama	101 ms	~748	Высокий
Kanagawa	105 ms	~734	Высокий
Chiba	102 ms	~423	Высокий
Hyōgo	108 ms	~412	Высокий
Hokkaido	132 ms	~359	Высокий
Fukuoka	126 ms	~357	Высокий
Shizuoka	115 ms	~348	Высокий
Kyoto	108 ms	~291	Средний
Hiroshima	117 ms	~245	Средний
Tochigi	105 ms	~226	Средний
Gunma	114 ms	~204	Средний
Ibaraki	105 ms	~178	Средний
Niigata	119 ms	~169	Средний
Gifu	110 ms	~160	Средний
Miyagi	125 ms	~160	Средний
Okayama	121 ms	~153	Средний
Fukushima	111 ms	~142	Средний
Shiga	111 ms	~124	Низкий
Mie	108 ms	~119	Низкий
Kagoshima	135 ms	~117	Низкий
Nagano	117 ms	~108	Низкий
Shimane	116 ms	~98	Низкий
Kumamoto	130 ms	~94	Низкий
Nara	106 ms	~94	Низкий
Oita	124 ms	~87	Низкий
Okinawa	155 ms	~87	Низкий
Yamaguchi	126 ms	~82	Низкий

Город	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Tokyo	100 ms	~2 061	Высокий
Minato	108 ms	~1 562	Высокий
Minato-ku	109 ms	~1 516	Высокий
Osaka	109 ms	~989	Высокий
Chiyoda City	116 ms	~893	Высокий
Nagoya	107 ms	~765	Высокий
Kyoto	108 ms	~541	Высокий
Sapporo	130 ms	~508	Высокий
Yokohama	103 ms	~431	Высокий
Hiroshima	117 ms	~312	Средний
Kawaguchi	102 ms	~302	Средний
Fukuoka	123 ms	~266	Средний
Nakano City	116 ms	~243	Средний
Kobe	106 ms	~238	Средний
Funabashi	102 ms	~229	Средний
Suita	101 ms	~206	Средний
Sakai	99 ms	~202	Низкий
Hamamatsu	121 ms	~188	Низкий
Shinjuku	102 ms	~188	Низкий
Sendai	131 ms	~188	Низкий
Okayama	124 ms	~183	Низкий
Kagoshima	131 ms	~179	Низкий
Ōtsu	109 ms	~179	Низкий
Utsunomiya	108 ms	~169	Низкий
Tsukuba	104 ms	~156	Низкий

Провайдер	Задержка	Сред. онлайн	Пул
KDDIфиксированный	113 ms	~2 860	Высокий
NTT Communicationsфиксированный	115 ms	~2 530	Высокий
SoftBankфиксированный	110 ms	~2 027	Высокий
So-net (Sony Network Communications)фиксированный	98 ms	~1 113	Высокий
OPTAGEфиксированный	102 ms	~680	Высокий
JCNфиксированный	129 ms	~659	Средний
Arteriaфиксированный	96 ms	~571	Средний
BIGLOBEфиксированный	111 ms	~496	Средний
Chubu Telecommunicationsфиксированный	106 ms	~413	Средний
ASAHI Netфиксированный	105 ms	~386	Низкий
J:COMфиксированный	120 ms	~335	Низкий
QTnetфиксированный	128 ms	~265	Низкий
TOKAI Communicationsфиксированный	106 ms	~182	Низкий
Internet Multifeedфиксированный	97 ms	~177	Низкий

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

Прокси для страны Япония 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

Rakuten IchibaAmazon JapanYahoo! ShoppingYodobashi.comBic Camera

Верификация и эффективность рекламы

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

Локальная SERP
Проверка креативов
Лендинги

LINEX (Twitter)Instagram

Тревел и анализ цен

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

Гео-зависимые тарифы
Мониторинг предложений
Сравнение расценок

Rakuten TravelJalanIkyu.comJALANA

Стриминг и гео-верификация

Проверяйте региональные каталоги и гео-фильтры из нужной локации.

Гео-проверки
Верификация каталога
Региональная доступность

U-NEXTABEMATVerHulu JapanLemino

Объявления и локальные листинги

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

Мониторинг объявлений
Отслеживание цен
Региональный охват

MercariYahoo! Auctions (Yahuoku)Rakuma (Rakuten)Yahoo! Flea MarketJmty

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

Для разработчиков API

Генерируйте эндпоинты с привязкой к стране Япония 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": "JP",
6  "city": "Tokyo",
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 Япония под вашу задачу? Наша команда отвечает на реальные вопросы в Telegram, круглосуточно — до и после покупки.

Написать в Telegram

Подойдут ли они для парсинга Rakuten Ichiba и Yahoo! Shopping?

Это основной сценарий. Пул полностью резидентный — то самое свойство, которое 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 конфигурацией и японским часовым поясом (JST).

Можно ли таргетировать конкретный город, например Токио или Осаку?

Да, где это позволяет глубина пула — выбирайте город при генерации списка прокси. Наши таблицы покрытия показывают актуальную ёмкость по Токио, Осаке, Нагое, Киото, Иокогаме, Саппоро и другим городам, так что вы заранее видите, где ротация самая глубокая.

Геолоцируются ли эти IP внутри Японии?

Да — в нашем последнем бенчмарке пул определяется как Япония с геоточностью 99,99% по данным Cloudflare и независимых гео-баз, а выходные узлы подтверждены в Токио (NRT), Осаке (KIX) и Фукуоке (FUK). Высокая геоточность — это базовый сигнал, на который опираются японские гео-фильтры.

Можно ли удерживать один японский IP в многошаговом сценарии?

Да. Используйте sticky-сессию, чтобы сохранять один и тот же японский выходной IP — в нашем трёхдневном замере среднее удержание около 4,5 часа, а максимум — до 72 часов. Для масштаба ротируйте на каждый запрос: выходной IP меняется примерно в 96% запросов, обычно на адрес другого провайдера, а не просто на соседний.

Какие японские операторы и города охвачены?

Пул охватывает 14 японских провайдеров во главе с NTT Communications, KDDI, SoftBank, Sony Network Communications, OPTAGE и BIGLOBE, в 30 регионах и 25 городах — от Токио, Иокогамы и Нагои до Осаки, Киото, Саппоро и Фукуоки.