Бразилія

Реальні домашні IP

Резидентські проксі — Бразилія

Бразильські резидентські проксі — це реальні IP-адреси з бразильських домогосподарств, видані побутовими провайдерами, як-от Vivo, Claro, TIM та Algar Telecom. З ними ви переглядаєте, парсите та перевіряєте бразильські вітрини, ціни й контент як справжній користувач усередині країни — у Сан-Паулу, Ріо-де-Жанейро, Курітібі та Белу-Орізонті — а не з IP дата-центру, який Mercado Livre, Magazine Luiza й локальні гео-фільтри миттєво розпізнають і блокують.

Спробувати за $1.99/GB Увійти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг за містом та ISPТрафік не згораєЧистота перевіряється щомісяця

1 133 690IP у пулі

25+Охоплення міст

1 759Мережі ISP

412 msМедіанна затримка

99.6%Строго чисті

Резидентські проксі для країни Бразилія — коротко

Резидентські проксі для країни Бразилія — це реальні IP-адреси з домогосподарств регіону Бразилія, видані споживчими ISP. Вони дають змогу переглядати, скрапити та перевіряти сайти, ціни й контент регіону Бразилія як справжній місцевий користувач — а не з дата-центрового IP, який локальні сайти позначають і блокують.

Тип пулу: Резидентський, кілька ISP
Охоплення міст: São Paulo, Rio de Janeiro, Brasília
Топ ISP: Claro · Vivo · V.tal
Протоколи: HTTP, SOCKS5
Ротація: На кожен запит або sticky
Геоточність: 100%
Чистота пулу: 99.6% clean
Тарифи: from $2.00/GB
Останній замір: 2026-06-23
Підтримка: 24/7

Чому команди обирають наш пул регіону Бразилія

Реальні резидентські IP, точний таргетинг і якість, яку не треба сприймати на віру.

Реальні резидентські IP

Справжні домашні підключення від споживчих ISP регіону Бразилія — а не дата-центрові діапазони, які блокують одразу.

Таргетинг за містом та ISP

Націлюйтеся на конкретні міста й операторів там, де це дозволяє глибина пулу — аж до провайдера.

Ротація або sticky

Ротація на кожен запит для масштабу або sticky-сесії до ~72 год для багатокрокових сценаріїв.

HTTP та SOCKS5

Працює з будь-яким клієнтом, скрапером чи стеком автоматизації одразу, без додаткового налаштування.

Етичне джерело

IP із резидентської мережі з явною згодою учасників — реальні користувачі, які погодилися ділитися трафіком.

Перевірена чистота, щомісяця

Ми наново заміряємо пул щомісяця й публікуємо цифри, щоб вони залишалися актуальними.

Якість, яку можна перевірити

Щомісяця ми проганяємо той самий бенчмарк — випадкова вибірка IP оцінюється за Scamalytics, затримка тестується з нейтрального VPS, а геоточність звіряється за незалежними базами. Цифри нижче відображають бойове середовище, а не ідеальний лабораторний прогін.

Чистота Scamalytics · 100 000 IP

Строго чисті99.6%

Частка дата-центрових0%

У будь-якому чорному списку0.12%

Низький ризик шахрайства (0–19)99.3%

Геоточність100%

Затримка та швидкість VPS → Cloudflare

Медіанна затримка412ms

Затримка p90 / p95484 / 562 ms

Успішність підключень98.4%

Пропускна здатність (медіана / p95)0.56 / 2.19 MB/s

Завантаження великих файлів90%

Склад мережі

Тип підключення100% резидентські

Мережі ISP (ASN)1 759

Режими ротаціїна запит · sticky

Топ операторівClaro · Vivo · V.tal

Заміряно на 100 000 адресах із нейтрального VPS відносно edge-мережі Cloudflare, актуально на момент останнього бенчмарка. Повторний прогін може відрізнятися на невелику величину, але цифри повністю відображають порядок величини й слугують надійною основою, щоб оцінити, чи підходить пул під вашу задачу. Успішність скрапінгу за конкретними цілями не публікується — вона залежить від вашого відбитка й налаштування, а не лише від IP.

benchmark.py — відкритий бенчмарк пулу

Відкритий бенчмарк, що стоїть за наведеними вище цифрами. Він бере випадкову вибірку IP пулу й вимірює чотири речі — чистоту (фрод-ризик Scamalytics, дата-центр, чорні списки та геоточність), затримку (коловий обхід до edge Cloudflare та ip-api), ротацію (унікальні IP, ASN і підмережі /24) і пропускну здатність (швидкість завантаження та час до першого байта) — після чого повідомляє кожен показник. Він опублікований повністю, щоб методологія за кожною цифрою залишалася відкритою для перевірки.

# -*- 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 аж до міста

«Сер. онлайн» — це середня кількість різних пристроїв, підключених і доступних в один і той самий момент, а не сумарний підсумок. Згруповано за рівнями Високий / Середній / Низький.

РегіониМістаПровайдери

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

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

Провайдер	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Claroмобільний	431 ms	~29 684	Високий
Vivoфіксований	384 ms	~22 726	Високий
V.talфіксований	408 ms	~11 117	Високий
Vivo (Telefônica Brasil)фіксований	408 ms	~9 113	Високий
Brisanetфіксований	360 ms	~5 521	Високий
Unifiqueфіксований	378 ms	~4 197	Середній
Desktopфіксований	387 ms	~3 554	Середній
Giga+ Fibraфіксований	367 ms	~3 290	Середній
Algar Telecomфіксований	405 ms	~3 214	Середній
Veroфіксований	373 ms	~2 874	Низький
MHNet Telecomфіксований	425 ms	~1 702	Низький
Cabo Telecomфіксований	426 ms	~1 513	Низький
Liggaфіксований	412 ms	~1 172	Низький
TIMмобільний	429 ms	~1 172	Низький

Геоточність — кожен IP, що продається як Бразилія, резолвиться в країну Бразилія за трьома незалежними гео-базами (db-ip, MaxMind, ipinfo); висока геоточність — це сигнал, на який спираються локальні гео-фільтри.

Проксі для країни Бразилія за сценаріями використання

Організовано за тим, що ви робите, а не за платформами. Локальні сервіси перелічені там, де вони важливі.

E-commerce та аналіз ринку

Перевіряйте вітрини, ціни та локальні лістинги зсередини ринку.

Моніторинг вітрин
Відстеження локальних цін
Дослідження продавців

Mercado LivreAmazon BrazilShopee BrazilMagazine LuizaAmericanas

Верифікація та ефективність реклами

Дивіться, як реклама, креативи та SERP відображаються локальному користувачеві — без ручного перемикання.

Локальна SERP
Перевірка креативів
Лендинги

InstagramFacebookTikTokYouTubeKwai

Тревел та аналіз цін

Знімайте тарифи на авіаквитки та готелі так, як їх бачить місцевий клієнт.

Гео-залежні тарифи
Моніторинг пропозицій
Порівняння розцінок

DecolarCVC123milhasMaxMilhasLATAM Brasil

Стримінг та гео-верифікація

Перевіряйте регіональні каталоги та гео-фільтри з потрібної локації.

Гео-перевірки
Верифікація каталогу
Регіональна доступність

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

Оголошення та локальні лістинги

Відстежуйте товари б/в, авто та оренду на локальних дошках оголошень.

Моніторинг оголошень
Відстеження цін
Регіональне охоплення

OLX BrasilWebmotorsMercado Livre VeículosiCarrosMobiauto

Розробка та автоматизація

Резидентські IP для пайплайнів, тестів та дозволеного збору даних через API.

Інтеграція в пайплайн
Керування через API
Sticky-сесії

PythonScrapycURLGitHub

Окрім локальних сайтів, той самий пул регіону Бразилія працює з найбільшими глобальними платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok і Netflix — у тому вигляді, в якому вони відображаються в локалі регіону Бразилія: локальні ціни, реклама, каталоги, SERP і контент.

Для розробників API

Генеруйте ендпоінти з прив’язкою до країни Бразилія в панелі керування, копіюйте перевірені сніпети або автоматизуйте списки проксі через публічний API. Місто, ISP, sticky-сесії та збережені списки — усе в одному зручному робочому процесі.

Документація API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "BR",
6  "city": "São Paulo",
7  "session_type": "sticky",
8  "quantity": 5,
9  "protocol": "socks5"
10}
11 
12response = requests.post(
13  "https://jetproxy.io/api/v1/generate",
14  headers=headers,
15  json=payload,
16  timeout=30
17)
18print(response.json()["proxies"])

Пакети без прихованих умов

Що більший обсяг — то нижча ціна за гігабайт. Без підписок і прихованих комісій.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Обрати

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Обрати

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Обрати

Популярний

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Обрати

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Обрати

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Обрати

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Обрати

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Обрати

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Обрати

Пакет

Ціна за ГБ

Разом

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Обрати

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Обрати

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Обрати

Популярний

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Обрати

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Обрати

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Обрати

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Обрати

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Обрати

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Обрати

Доступні платіжні методи

Питання, які покупці ставлять насправді

Усе ще зважуєте, чи підійде пул регіону Бразилія під вашу задачу? Наша команда відповідає на реальні питання в Telegram, цілодобово — до та після покупки.

Написати в Telegram

Чи підійдуть вони для парсингу Mercado Livre та Magazine Luiza?

Це основний сценарій використання. Пул повністю резидентський — саме цю властивість шукають антибот-системи локальних маркетплейсів — тож ці IP проходять там, де діапазони дата-центрів блокуються. Результат усе ж залежить від вашого відбитка, заголовків і темпу запитів, тому поєднуйте проксі з чистим налаштуванням і відповідним часовим поясом Бразиліа (BRT, UTC-3).

Чи можу я націлитися на конкретне місто, наприклад Сан-Паулу або Ріо-де-Жанейро?

Так, наскільки дозволяє глибина пулу — оберіть місто під час генерації списку проксі. Наші таблиці покриття показують актуальну кількість одночасних підключень для Сан-Паулу, Ріо-де-Жанейро, Бразиліа, Курітіби, Белу-Орізонті, Форталези та інших міст, тож ви побачите, де найглибша ротація, ще до вибору тарифу.

Чи геолокуються ці IP всередині Бразилії?

Так — у нашому останньому бенчмарку пул визначається як Бразилія зі 100% точністю геолокації за даними Cloudflare та незалежних гео-баз, а вихідні вузли підтверджені в Сан-Паулу (GRU), Ріо-де-Жанейро (GIG) і Форталезі (FOR). Висока точність геолокації — це базовий сигнал, на який спираються бразильські гео-фільтри.

Чи можу я утримувати один бразильський IP для багатокрокового сценарію?

Так. Використовуйте sticky-сесію, щоб зберегти той самий бразильський вихідний IP — середнє утримання близько 4,4 години і до 72 годин у нашому 3-денному замірі. Для масштабування ротуйте за запитом: вихідний IP змінюється приблизно у 98% запитів, зазвичай перемикаючись на іншого провайдера, а не на сусідню адресу.

Які бразильські оператори та міста охоплені?

Пул охоплює 14 бразильських провайдерів на чолі з Vivo, Claro, TIM, Algar Telecom і Brisanet, у 27 регіонах і 25 містах — від Сан-Паулу, Ріо-де-Жанейро та Бразиліа до Курітіби, Белу-Орізонті, Форталези, Порту-Алегрі, Салвадора і Манауса.