Індія

Реальні домашні IP

Резидентські проксі — Індія

Індійські резидентські проксі — це реальні IP-адреси з домогосподарств Індії, видані побутовими інтернет-провайдерами, такими як Bharti Airtel, Reliance Jio, BSNL та ACT Fibernet. Вони дають змогу переглядати, парсити й перевіряти індійські вітрини, ціни та контент як справжній місцевий користувач — у Мумбаї, Бенгалуру, Нью-Делі та Ченнаї — а не з IP дата-центру, який Flipkart, Amazon India й локальні гео-фільтри розпізнають і блокують миттєво.

Спробувати за $1.99/GB Увійти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг за містом та ISPТрафік не згораєЧистота перевіряється щомісяця

237 959IP у пулі

25+Охоплення міст

284Мережі ISP

251 msМедіанна затримка

99.7%Строго чисті

Резидентські проксі для країни Індія — коротко

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

Тип пулу: Резидентський, кілька ISP
Охоплення міст: New Delhi, Bengaluru, Mumbai
Топ ISP: Airtel · Reliance Jio · BSNL
Протоколи: HTTP, SOCKS5
Ротація: На кожен запит або sticky
Геоточність: 99.88%
Чистота пулу: 99.7% clean
Тарифи: from $2.00/GB
Останній замір: 2026-06-23
Підтримка: 24/7

Чому команди обирають наш пул регіону Індія

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

Реальні резидентські IP

Справжні домашні підключення від споживчих ISP регіону Індія — 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 чисті99.7%

Частка дата-центрових0%

У будь-якому чорному списку0.11%

Низький ризик шахрайства (0–19)99.8%

Геоточність99.88%

Затримка та швидкість VPS → Cloudflare

Медіанна затримка251ms

Затримка p90 / p95334 / 396 ms

Успішність підключень99.2%

Пропускна здатність (медіана / p95)1.58 / 4.55 MB/s

Завантаження великих файлів84%

Склад мережі

Тип підключення100% резидентські

Мережі ISP (ASN)284

Режими ротаціїна запит · sticky

Топ операторівAirtel · Reliance Jio · BSNL

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
Maharashtra	236 ms	~3 088	Високий
National Capital Territory of Delhi	247 ms	~2 818	Високий
Karnataka	224 ms	~1 854	Високий
West Bengal	273 ms	~1 511	Високий
Uttar Pradesh	261 ms	~1 394	Високий
Tamil Nadu	224 ms	~1 310	Високий
Kerala	263 ms	~1 267	Високий
Telangana	218 ms	~1 234	Високий
Gujarat	250 ms	~1 027	Високий
Haryana	251 ms	~907	Високий
Madhya Pradesh	262 ms	~727	Середній
Punjab	263 ms	~620	Середній
Rajasthan	265 ms	~620	Середній
Odisha	264 ms	~377	Середній
Chandigarh	265 ms	~370	Середній
Andhra Pradesh	240 ms	~317	Середній
Bihar	271 ms	~250	Середній
Uttarakhand	261 ms	~250	Середній
Jharkhand	268 ms	~210	Середній
Goa	252 ms	~190	Середній
Chhattisgarh	268 ms	~187	Низький
Mizoram	301 ms	~113	Низький
Himachal Pradesh	267 ms	~113	Низький
Assam	286 ms	~100	Низький
Nagaland	296 ms	~90	Низький
Union Territory of Puducherry	215 ms	~70	Низький
Jammu and Kashmir	273 ms	~60	Низький
Sikkim	281 ms	~47	Низький
Meghalaya	364 ms	~27	Низький
Manipur	363 ms	~20	Низький

Місто	Затримка	Сер. онлайн	Пул
New Delhi	248 ms	~2 769	Високий
Bengaluru	222 ms	~2 256	Високий
Mumbai	231 ms	~1 916	Високий
Kolkata	273 ms	~1 655	Високий
Hyderabad	216 ms	~1 594	Високий
Chennai	213 ms	~1 179	Високий
Pune	242 ms	~1 156	Високий
Delhi	245 ms	~1 133	Високий
Kochi	242 ms	~681	Високий
Ahmedabad	251 ms	~667	Середній
Gurugram	248 ms	~564	Середній
Jaipur	264 ms	~555	Середній
Chandigarh	265 ms	~517	Середній
Noida	249 ms	~513	Середній
Bhubaneswar	259 ms	~475	Середній
Bhopal	254 ms	~452	Середній
Indore	267 ms	~443	Низький
Coimbatore	239 ms	~382	Низький
Lucknow	279 ms	~382	Низький
Surat	251 ms	~364	Низький
Ludhiana	261 ms	~340	Низький
Patna	272 ms	~336	Низький
Faridabad	251 ms	~317	Низький
Nagpur	244 ms	~289	Низький
Ranchi	264 ms	~233	Низький

Провайдер	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Airtelмобільний	235 ms	~7 802	Високий
Reliance Jioмобільний	255 ms	~5 218	Високий
BSNLфіксований	265 ms	~1 905	Високий
ACT Fibernetфіксований	207 ms	~1 841	Високий
Excitelфіксований	255 ms	~927	Високий
Alliance Broadbandфіксований	272 ms	~789	Середній
Hathwayфіксований	237 ms	~655	Середній
Pacenetфіксований	263 ms	~448	Середній
RailWireфіксований	261 ms	~374	Середній
In2Cableфіксований	236 ms	~355	Низький
Tata Play Fiberфіксований	240 ms	~245	Низький
Anonet Broadbandфіксований	244 ms	~221	Низький
Asianet Satellite Communicationsфіксований	230 ms	~198	Низький
Anonet Communicationsфіксований	238 ms	~189	Низький

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

Проксі для країни Індія 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

FlipkartAmazon IndiaMeeshoMyntraNykaa

Верифікація та ефективність реклами

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

Локальна SERP
Перевірка креативів
Лендинги

InstagramFacebookYouTubeShareChat

Тревел та аналіз цін

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

Гео-залежні тарифи
Моніторинг пропозицій
Порівняння розцінок

MakeMyTripGoibiboCleartripEaseMyTripYatra

Стримінг та гео-верифікація

Перевіряйте регіональні каталоги та гео-фільтри з потрібної локації.

Гео-перевірки
Верифікація каталогу
Регіональна доступність

JioHotstarSonyLIVZEE5ahaSun NXT

Оголошення та локальні лістинги

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

Моніторинг оголошень
Відстеження цін
Регіональне охоплення

OLX IndiaQuikrCars24SpinnyCarDekho

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 Індія працює з найбільшими глобальними платформами — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok і Netflix — у тому вигляді, в якому вони відображаються в локалі регіону Індія: локальні ціни, реклама, каталоги, SERP і контент.

Для розробників API

Генеруйте ендпоінти з прив’язкою до країни Індія 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": "IN",
6  "city": "New Delhi",
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 Індія під вашу задачу? Наша команда відповідає на реальні питання в Telegram, цілодобово — до та після покупки.

Написати в Telegram

Чи підійдуть вони для парсингу Flipkart та Amazon India?

Це основний сценарій використання. Пул повністю резидентський — саме та властивість, яку шукають антибот-системи місцевих маркетплейсів, — тож такі IP проходять там, де дата-центрові діапазони блокуються. Результат усе одно залежить від вашого цифрового відбитка, заголовків і темпу запитів, тому поєднуйте проксі з чистою конфігурацією та відповідним індійським часовим поясом (IST).

Чи можу я націлитися на конкретне місто, наприклад Мумбаї чи Бенгалуру?

Так, там, де це дозволяє глибина пулу — оберіть місто під час генерації списку проксі. Наші таблиці покриття показують актуальну кількість одночасних сесій для Мумбаї, Бенгалуру, Нью-Делі, Колкати, Гайдарабада, Ченнаї та інших міст, тож ви побачите, де ротація найглибша, ще до того, як зробити вибір.

Чи визначаються ці IP як індійські за геолокацією?

Так — пул визначається як Індія з точністю геолокації 99,88% за даними Cloudflare та незалежних гео-баз у нашому останньому бенчмарку, а вихідні вузли підтверджені в Нью-Делі (DEL) і Мумбаї (BOM). Висока точність геолокації — це базовий сигнал, на який спираються індійські гео-фільтри.

Чи можу я утримати один індійський IP протягом багатокрокового сценарію?

Так. Використовуйте sticky-сесію, щоб зберегти той самий індійський вихідний IP — середній час утримання близько 4,3 години та до 72 годин за нашими триденними замірами. Для масштабування використовуйте ротацію на кожному запиті: вихідний IP змінюється у 97% запитів, зазвичай перемикаючись на іншого провайдера, а не просто на сусідню адресу.

Які індійські оператори та міста охоплені?

Пул охоплює 14 індійських інтернет-провайдерів на чолі з Reliance Jio, Bharti Airtel, BSNL, ACT Fibernet, Excitel і Hathway, у 30 регіонах і 25 містах — від Мумбаї, Бенгалуру та Нью-Делі до Колкати, Гайдарабада, Ченнаї, Пуни й Ахмадабада.