Таиланд

Реальные домашние IP

Резидентные прокси — Таиланд

Тайские резидентные прокси — это реальные IP-адреса тайских домохозяйств, выданные бытовыми интернет-провайдерами, такими как 3BB (Triple T Broadband), AIS Fibre, True Internet и TOT. С ними вы просматриваете, парсите и проверяете тайские витрины, цены и контент как настоящий местный пользователь — в Бангкоке, Чиангмае, Паттайе и на Пхукете — а не с IP дата-центра, который Shopee Thailand, Lazada Thailand и локальные геоблокировки сразу распознают и блокируют.

Попробовать за $1.99/GB Войти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг по городу и ISPТрафик не сгораетЧистота проверяется ежемесячно

136 303IP в пуле

25+Охват городов

24Сети ISP

201 мсМедианная задержка

99.7%Строго чистые

Резидентные прокси для страны Таиланд — кратко

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

Тип пула: Резидентный, несколько ISP
Охват городов: Bangkok, Chiang Mai, Pattaya
Топ ISP: 3BB · AIS Fibre · True Internet
Протоколы: HTTP, SOCKS5
Ротация: На каждый запрос или sticky
Геоточность: 99.99%
Чистота пула: 99.7% clean
Тарифы: from $2.00/GB
Последний замер: 2026-06-23
Поддержка: 24/7

Почему команды выбирают наш пул региона Таиланд

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

Реальные резидентные IP

Настоящие домашние подключения от пользовательских ISP региона Таиланд — 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 чистые99.7%

Доля дата-центровых0%

В любом чёрном списке0.28%

Низкий риск фрода (0–19)99.2%

Геоточность99.99%

Задержка и скорость VPS → Cloudflare

Медианная задержка201мс

Задержка p90 / p95237 / 341 мс

Успешность подключений98.2%

Пропускная способность (медиана / p95)1.8 / 6.14 MB/s

Загрузка крупных файлов100%

Состав сети

Тип подключения100% резидентные

Сети ISP (ASN)24

Режимы ротациина запрос · sticky

Топ операторов3BB · AIS Fibre · True Internet

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
Bangkok	198 ms	~5 652	Высокий
Chon Buri	196 ms	~1 335	Высокий
Chiang Mai	210 ms	~929	Высокий
Nakhon Ratchasima	208 ms	~448	Высокий
Phuket	220 ms	~406	Высокий
Udon Thani	211 ms	~353	Высокий
Prachuap Khiri Khan	200 ms	~341	Высокий
Khon Kaen	208 ms	~271	Высокий
Rayong	197 ms	~267	Высокий
Samut Prakan	198 ms	~210	Высокий
Nonthaburi	205 ms	~198	Средний
Songkhla	218 ms	~182	Средний
Pathum Thani	196 ms	~174	Средний
Phra Nakhon Si Ayutthaya	191 ms	~155	Средний
Si Sa Ket	209 ms	~151	Средний
Phitsanulok	203 ms	~151	Средний
Surat Thani	214 ms	~147	Средний
Nakhon Pathom	195 ms	~119	Средний
Saraburi	196 ms	~113	Средний
Nakhon Sawan	207 ms	~97	Средний
Samut Sakhon	200 ms	~63	Низкий
Roi Et	212 ms	~52	Низкий
Trang	224 ms	~50	Низкий
Sa Kaeo	199 ms	~42	Низкий
Krabi	202 ms	~40	Низкий
Lopburi	191 ms	~38	Низкий
Pattani	215 ms	~38	Низкий
Nakhon Si Thammarat	208 ms	~36	Низкий
Suphan Buri	188 ms	~32	Низкий
Uttaradit	187 ms	~32	Низкий

Город	Задержка	Сред. онлайн	Пул
Bangkok	198 ms	~5 947	Высокий
Chiang Mai	211 ms	~989	Высокий
Pattaya	196 ms	~728	Высокий
Bang Lamung	195 ms	~681	Высокий
Phuket	220 ms	~431	Высокий
Nakhon Ratchasima	207 ms	~429	Высокий
Hua Hin	200 ms	~356	Высокий
Udon Thani	211 ms	~319	Высокий
Khon Kaen	209 ms	~283	Высокий
Rayong	197 ms	~279	Средний
Phra Nakhon Si Ayutthaya	192 ms	~166	Средний
Pak Kret	207 ms	~164	Средний
Bang Phli	196 ms	~164	Средний
Phitsanulok	203 ms	~153	Средний
Hat Yai	217 ms	~137	Средний
Nakhon Pathom	195 ms	~131	Средний
Khlong Luang	197 ms	~115	Низкий
Changwat Sara Buri	197 ms	~111	Низкий
Si Sa Ket	208 ms	~108	Низкий
Nakhon Sawan	203 ms	~82	Низкий
Ko Samui	215 ms	~75	Низкий
Khwaeng Thung Song Hong	198 ms	~75	Низкий
Pathum Thani	194 ms	~75	Низкий
Mueang Samut Prakan	200 ms	~66	Низкий
Ko Pha Ngan	213 ms	~60	Низкий

Провайдер	Задержка	Сред. онлайн	Пул
3BBфиксированный	204 ms	~3 481	Высокий
AIS Fibreмобильный	200 ms	~3 422	Высокий
True Internetфиксированный	207 ms	~3 113	Высокий
TOTфиксированный	186 ms	~1 821	Средний
CAT Telecomфиксированный	189 ms	~218	Средний
INETфиксированный	212 ms	~20	Низкий
National Telecom (NT)фиксированный	195 ms	~20	Низкий
JasTelфиксированный	207 ms	~16	Низкий
TrueMove Hфиксированный	294 ms	~14	Низкий

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

Прокси для страны Таиланд 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

Shopee ThailandLazada ThailandCentral Online (Central.co.th)KonvyAdvice

Верификация и эффективность рекламы

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

Локальная SERP
Проверка креативов
Лендинги

TikTok Shop ThailandFacebook MarketplaceLINE Shopping

Тревел и анализ цен

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

Гео-зависимые тарифы
Мониторинг предложений
Сравнение расценок

Thai AirwaysThai AirAsiaNok AirBangkok AirwaysAgoda

Стриминг и гео-верификация

Проверяйте региональные каталоги и гео-фильтры из нужной локации.

Гео-проверки
Верификация каталога
Региональная доступность

TrueIDAIS PlayBugaboo TVDooneeWeTV Thailand

Объявления и локальные листинги

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

Мониторинг объявлений
Отслеживание цен
Региональный охват

KaideeOne2carTaladrodCarro ThailandBahtSold

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

Для разработчиков API

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

Написать в Telegram

Подойдут ли они для парсинга Shopee Thailand и Lazada Thailand?

Это основной сценарий использования. Пул полностью резидентный — именно это свойство и ищут антибот-системы местных маркетплейсов, — поэтому такие 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 соответствующим тайским часовым поясом (ICT, UTC+7).

Можно ли таргетировать конкретный город, например Бангкок или Чиангмай?

Да, где позволяет глубина пула, — выберите город при генерации списка прокси. Наши таблицы покрытия показывают актуальное число одновременных подключений для Бангкока, Чиангмая, Паттайи, Пхукета, Накхонратчасимы и других городов, так что вы заранее увидите, где ротация наиболее глубокая.

Геолоцируются ли IP внутри Таиланда?

Да — в нашем последнем бенчмарке пул определяется как Таиланд с точностью геолокации 99,99% по данным Cloudflare и независимых геобаз, а выходные узлы маршрутизируются через Бангкок (BKK) и региональный сингапурский (SIN) узел. Высокая точность геолокации — это базовый сигнал, на который опираются тайские геоблокировки.

Можно ли удержать один тайский IP для многошагового сценария?

Да. Используйте sticky-сессию, чтобы сохранить один и тот же тайский выходной IP — средняя длительность удержания около 4,7 часа и до 72 часов по нашим 3-дневным измерениям. Для масштаба меняйте IP на каждый запрос: выходной IP меняется примерно в 98% запросов, как правило, на другого провайдера, а не просто на соседний адрес.

Какие тайские операторы и города охвачены?

Пул охватывает 10 тайских провайдеров во главе с 3BB (Triple T Broadband), AIS Fibre, True Internet, TOT, CAT и JasTel, в 30 регионах и 25 городах — от Бангкока и Восточного побережья (Паттайя, Бангламунг, Районг) до Чиангмая, Пхукета, Кхонкэна и Удонтхани.