Japonya

Gerçek ev IP'leri

Japonya konut proxy'leri

Japon konut proxy'leri, NTT Communications, KDDI, SoftBank ve Sony Network Communications gibi tüketici ISP'leri tarafından atanan, Japon hanelerine ait gerçek IP adresleridir. Rakuten Ichiba, Yahoo! Shopping ve yerel coğrafi engellerin ilk bakışta işaretleyip engellediği bir veri merkezi IP'si yerine; Japon vitrinlerini, fiyatlarını ve içeriklerini gerçek bir ülke içi kullanıcı gibi Tokyo, Osaka, Nagoya ve Kyoto genelinde taramanızı, kazımanızı ve doğrulamanızı sağlar.

1,99 $/GB ile deneyin Google ile oturum açın

HTTP / SOCKS5Şehir ve ISP hedeflemeTrafik asla sona ermezHer ay temizliği doğrulanır

142.699Havuzdaki IP'ler

25+Kapsanan şehirler

101ISP ağları

110 msOrtanca gecikme

99.4%Tamamen temiz

Bir bakışta Japonya konut proxy'leri

Japonya konut proxy'leri, tüketici ISP'leri tarafından atanan Japonya hanelerine ait gerçek IP adresleridir. Bunlar, yerel sitelerin işaretleyip engellediği bir veri merkezi IP'si yerine, gerçek bir yerel kullanıcı gibi Japonya web sitelerini, fiyatlandırmalarını ve içeriklerini gezmenize, scrape etmenize ve doğrulamanıza olanak tanır.

Havuz tipi: Konut, çoklu ISP
Kapsanan şehirler: Tokyo, Minato, Minato-ku
Önde gelen ISP'ler: KDDI · NTT Communications · SoftBank
Protokoller: HTTP, SOCKS5
Rotasyon: İstek başına veya sabit
Coğrafi doğruluk: 99.99%
Havuz temizliği: 99.4% clean
Fiyatlandırma: from $2.00/GB
Son ölçüm: 2026-06-23
Destek: 7/24

Ekipler neden Japonya havuzumuzu seçiyor

Gerçek konut IP'leri, hassas hedefleme ve körü körüne güvenmek zorunda olmadığınız bir kalite.

Gerçek konut IP'leri

Japonya tüketici ISP'lerinden gelen hakiki ev bağlantıları — görülür görülmez engellenen veri merkezi aralıkları değil.

Şehir ve ISP hedefleme

Havuz derinliğinin elverdiği şehirleri ve operatörleri, sağlayıcı düzeyine kadar tek tek hedefleyin.

Rotasyonlu veya sabit

Ölçek için istek başına rotasyon ya da çok adımlı akışlar için ~72 saate kadar sabit oturumlar.

HTTP ve SOCKS5

Her istemci, scraper veya otomasyon yığınıyla ek yapılandırma gerektirmeden çalışır.

Etik kaynaklı

Bant genişliğini paylaşmaya rıza gösteren gerçek kullanıcılardan oluşan, isteğe bağlı katılımlı bir konut ağından gelen IP'ler.

Her ay temizliği doğrulanır

Havuzu her ay yeniden ölçer ve rakamları yayımlarız; böylece güncel kalırlar.

Doğrulayabileceğiniz kalite

Her ay aynı kıyaslamayı çalıştırıyoruz — rastgele bir IP örneği Scamalytics'e göre puanlanır, tarafsız bir VPS'ten gecikme testi yapılır ve coğrafi doğruluk bağımsız veritabanları arasında kontrol edilir. Aşağıdaki rakamlar en iyi durum laboratuvar koşullarını değil, üretimi yansıtır.

Temizlik Scamalytics · 100.000 IP

Tamamen temiz99.4%

Veri merkezi kirliliği0%

Herhangi bir kara listede0.19%

Düşük dolandırıcılık riski (0–19)99.4%

Coğrafi doğruluk99.99%

Gecikme ve hız VPS → Cloudflare

Ortanca gecikme110ms

p90 / p95 gecikme151 / 185 ms

Bağlantı başarısı98.9%

Veri çıkışı (ortanca / p95)6.84 / 7.42 MB/s

Büyük dosya tamamlama96%

Ağ bileşimi

Bağlantı tipi%100 konut

ISP ağları (ASN)101

Rotasyon modlarıistek başına · sabit

Önde gelen operatörlerKDDI · NTT Communications · SoftBank

Cloudflare'in uç ağına karşı tarafsız bir VPS'ten 100.000 adres üzerinde ölçülmüştür ve son kıyaslama itibarıyla geçerlidir. Tekrarlanan bir çalıştırma küçük bir farkla değişebilir, ancak rakamlar büyüklük mertebesini tam olarak yansıtır ve havuzun kullanım senaryonuza uyup uymadığını değerlendirmek için sağlam bir temel oluşturur. Hedef başına scraping başarısı yayımlanmaz — bu yalnızca IP'ye değil, parmak izinize ve kurulumunuza bağlıdır.

benchmark.py — açık havuz kıyaslaması

Yukarıdaki rakamların arkasındaki açık kıyaslama. Rastgele bir havuz IP örneği alır ve dört şeyi ölçer — temizlik (Scamalytics dolandırıcılık riski, veri merkezi, kara liste ve coğrafi doğruluk), gecikme (Cloudflare uç ağı ve ip-api gidiş-dönüşü), rotasyon (benzersiz IP'ler, ASN'ler ve /24 alt ağları) ve veri çıkışı (indirme hızı ve ilk bayta kadar geçen süre) — ardından her birini raporlar. Her rakamın arkasındaki yöntemin incelemeye açık kalması için tam olarak yayımlanmıştır.

# -*- 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.[/]")

Şehir düzeyine kadar hedefleyin

«Ort. çevrimiçi», aynı anda bağlı ve kullanılabilir olan farklı cihazların ortalama sayısıdır — kümülatif bir toplam değil. Yüksek / Orta / Düşük olarak gruplandırılmıştır.

BölgelerŞehirlerSağlayıcılar

Bölge	Gecikme	Ort. çevrimiçi	Havuz
Tokyo	106 ms	~4.417	Yüksek
Osaka	107 ms	~1.089	Yüksek
Aichi	107 ms	~869	Yüksek
Saitama	101 ms	~748	Yüksek
Kanagawa	105 ms	~734	Yüksek
Chiba	102 ms	~423	Yüksek
Hyōgo	108 ms	~412	Yüksek
Hokkaido	132 ms	~359	Yüksek
Fukuoka	126 ms	~357	Yüksek
Shizuoka	115 ms	~348	Yüksek
Kyoto	108 ms	~291	Orta
Hiroshima	117 ms	~245	Orta
Tochigi	105 ms	~226	Orta
Gunma	114 ms	~204	Orta
Ibaraki	105 ms	~178	Orta
Niigata	119 ms	~169	Orta
Gifu	110 ms	~160	Orta
Miyagi	125 ms	~160	Orta
Okayama	121 ms	~153	Orta
Fukushima	111 ms	~142	Orta
Shiga	111 ms	~124	Düşük
Mie	108 ms	~119	Düşük
Kagoshima	135 ms	~117	Düşük
Nagano	117 ms	~108	Düşük
Shimane	116 ms	~98	Düşük
Kumamoto	130 ms	~94	Düşük
Nara	106 ms	~94	Düşük
Oita	124 ms	~87	Düşük
Okinawa	155 ms	~87	Düşük
Yamaguchi	126 ms	~82	Düşük

Şehir	Gecikme	Ort. çevrimiçi	Havuz
Tokyo	100 ms	~2.061	Yüksek
Minato	108 ms	~1.562	Yüksek
Minato-ku	109 ms	~1.516	Yüksek
Osaka	109 ms	~989	Yüksek
Chiyoda City	116 ms	~893	Yüksek
Nagoya	107 ms	~765	Yüksek
Kyoto	108 ms	~541	Yüksek
Sapporo	130 ms	~508	Yüksek
Yokohama	103 ms	~431	Yüksek
Hiroshima	117 ms	~312	Orta
Kawaguchi	102 ms	~302	Orta
Fukuoka	123 ms	~266	Orta
Nakano City	116 ms	~243	Orta
Kobe	106 ms	~238	Orta
Funabashi	102 ms	~229	Orta
Suita	101 ms	~206	Orta
Sakai	99 ms	~202	Düşük
Hamamatsu	121 ms	~188	Düşük
Shinjuku	102 ms	~188	Düşük
Sendai	131 ms	~188	Düşük
Okayama	124 ms	~183	Düşük
Kagoshima	131 ms	~179	Düşük
Ōtsu	109 ms	~179	Düşük
Utsunomiya	108 ms	~169	Düşük
Tsukuba	104 ms	~156	Düşük

Sağlayıcı	Gecikme	Ort. çevrimiçi	Havuz
KDDIsabit	113 ms	~2.860	Yüksek
NTT Communicationssabit	115 ms	~2.530	Yüksek
SoftBanksabit	110 ms	~2.027	Yüksek
So-net (Sony Network Communications)sabit	98 ms	~1.113	Yüksek
OPTAGEsabit	102 ms	~680	Yüksek
JCNsabit	129 ms	~659	Orta
Arteriasabit	96 ms	~571	Orta
BIGLOBEsabit	111 ms	~496	Orta
Chubu Telecommunicationssabit	106 ms	~413	Orta
ASAHI Netsabit	105 ms	~386	Düşük
J:COMsabit	120 ms	~335	Düşük
QTnetsabit	128 ms	~265	Düşük
TOKAI Communicationssabit	106 ms	~182	Düşük
Internet Multifeedsabit	97 ms	~177	Düşük

Coğrafi doğruluk — Japonya olarak satılan her IP, üç bağımsız coğrafi veritabanında (db-ip, MaxMind, ipinfo) Japonya ülkesine çözümlenir; yüksek coğrafi doğruluk, yerel coğrafi kapıların güvendiği sinyaldir.

Kullanım senaryosuna göre Japonya proxy'leri

Platforma göre değil, ne yaptığınıza göre düzenlenmiştir. Yerel hizmetler önem taşıdıkları yerlerde listelenir.

E-ticaret ve pazar araştırması

Mağaza vitrinlerini, fiyatları ve yerel ürün listelerini pazarın içinden kontrol edin.

Mağaza vitrini izleme
Yerel fiyat takibi
Satıcı araştırması

Rakuten IchibaAmazon JapanYahoo! ShoppingYodobashi.comBic Camera

Reklam doğrulama ve performans

Reklamların, kreatiflerin ve SERP'in yerel bir kullanıcıya nasıl göründüğünü görün — manuel geçiş olmadan.

Yerel SERP
Kreatif kontrolleri
Açılış sayfaları

LINEX (Twitter)Instagram

Seyahat ve fiyat istihbaratı

Uçuş ve otel ücretlerini yerel bir müşterinin gördüğü şekilde yakalayın.

Coğrafi fiyatlı ücretler
Teklif izleme
Fiyat karşılaştırması

Rakuten TravelJalanIkyu.comJALANA

Yayın ve coğrafi doğrulama

Bölgeye kilitli katalogları ve coğrafi kapıları doğru konumdan doğrulayın.

Coğrafi kontroller
Katalog doğrulama
Bölgesel erişilebilirlik

U-NEXTABEMATVerHulu JapanLemino

Seri ilanlar ve yerel ilanlar

İkinci el ürünleri, araçları ve kiralıkları yerel ilan sitelerinde izleyin.

İlan izleme
Fiyat takibi
Bölgesel kapsam

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

Geliştirme ve otomasyon

Veri hatları, testler ve API üzerinden izin verilen veri toplama için konut IP'leri.

Veri hattı entegrasyonu
API yönetimi
Sabit oturumlar

PythonScrapycURLGitHub

Yerel sitelerin ötesinde, aynı Japonya havuzu başlıca küresel platformlar için de çalışır — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok ve Netflix — Japonya yerel ayarından görüldüğü şekliyle: yerel fiyatlandırma, reklamlar, kataloglar, SERP ve içerik.

Geliştirici API

Japonya kapsamındaki uç noktaları panelde oluşturun, test edilmiş kod parçacıklarını kopyalayın veya proxy listelerini herkese açık API üzerinden otomatikleştirin. Şehir, ISP, sabit oturumlar ve kayıtlı listeler tek ve düzenli bir iş akışında bir arada kalır.

API belgeleri

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"])

Gizli şart içermeyen paketler

Hacim arttıkça GB başına fiyat düşer. Abonelik veya gizli ücret yok.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Seç

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Seç

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Seç

Popüler

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Seç

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Seç

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Seç

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Seç

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Seç

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Seç

Paket

GB başına fiyat

Toplam

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Seç

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Seç

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Seç

Popüler

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Seç

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Seç

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Seç

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Seç

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Seç

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Seç

Kullanılabilir ödeme yöntemleri

Alıcıların gerçekten sorduğu sorular

Japonya havuzunun kullanım senaryonuza uyup uymadığını hâlâ tartıyor musunuz? Ekibimiz Telegram'da, satın almadan önce ve sonra, günün her saati gerçek soruları yanıtlıyor.

Telegram'da sohbet edin

Bunlar Rakuten Ichiba ve Yahoo! Shopping'i kazımak için işe yarar mı?

Birincil kullanım alanı budur. Havuz gerçek konut kaynaklıdır — yerel pazar yeri bot önleme sistemlerinin aradığı özellik budur — bu nedenle bu IP'ler, veri merkezi aralıklarının engellendiği yerlerde geçer. Sonuçlar yine de parmak izinize, başlıklarınıza ve istek hızınıza bağlıdır, bu yüzden proxy'yi temiz bir kurulum ve eşleşen bir Japon saat dilimiyle (JST) birleştirin.

Tokyo veya Osaka gibi belirli bir şehri hedefleyebilir miyim?

Evet, havuz derinliğinin elverdiği yerde — proxy listesini oluştururken şehri seçin. Kapsam tablolarımız Tokyo, Osaka, Nagoya, Kyoto, Yokohama, Sapporo ve daha fazlası için canlı eş zamanlılığı gösterir, böylece taahhütte bulunmadan önce hangi şehirlerin en derin rotasyonu taşıdığını görebilirsiniz.

IP'ler Japonya içinde mi coğrafi konumlanıyor?

Evet — son karşılaştırmamızda havuz, Cloudflare'a karşı ve bağımsız coğrafi veritabanları genelinde %99.99 coğrafi doğrulukla Japonya'ya çözümlenmekte olup, çıkış düğümleri Tokyo (NRT), Osaka (KIX) ve Fukuoka (FUK) konumlarında doğrulanmıştır. Yüksek coğrafi doğruluk, Japon coğrafi engellerinin dayandığı temel sinyaldir.

Çok adımlı bir akış için tek bir Japon IP'sini tutabilir miyim?

Evet. Aynı Japon çıkış IP'sini korumak için yapışkan (sticky) bir oturum kullanın — 3 günlük ölçümümüzde ortalama tutma süresi yaklaşık 4.5 saat ve 72 saate kadar çıkmaktadır. Ölçek için her istekte döndürün: çıkış IP'si isteklerin yaklaşık %96'sında değişir ve genellikle yalnızca komşu bir adrese değil, farklı bir sağlayıcıya geçer.

Hangi Japon operatörleri ve şehirleri kapsanıyor?

Havuz, NTT Communications, KDDI, SoftBank, Sony Network Communications, OPTAGE ve BIGLOBE öncülüğünde 14 Japon ISP'sini kapsar; 30 bölge ve 25 şehir genelinde — Tokyo, Yokohama ve Nagoya'dan Osaka, Kyoto, Sapporo ve Fukuoka'ya kadar.