Японія

Реальні домашні IP

Резидентські проксі — Японія

Японські резидентські проксі — це реальні IP-адреси японських домогосподарств, видані побутовими провайдерами на кшталт NTT Communications, KDDI, SoftBank і Sony Network Communications. З ними ви переглядаєте, парсите та перевіряєте японські вітрини, ціни й контент як справжній користувач усередині країни — у Токіо, Осаці, Наґої та Кіото — а не з IP дата-центру, який Rakuten Ichiba, Yahoo! Shopping і локальні гео-фільтри розпізнають і блокують з першого ж погляду.

Спробувати за $1.99/GB Увійти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг за містом та ISPТрафік не згораєЧистота перевіряється щомісяця

142 699IP у пулі

25+Охоплення міст

101Мережі ISP

110 msМедіанна затримка

99.4%Строго чисті

Резидентські проксі для країни Японія — коротко

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

Тип пулу: Резидентський, кілька ISP
Охоплення міст: Tokyo, Minato, Minato-ku
Топ ISP: KDDI · NTT Communications · SoftBank
Протоколи: HTTP, SOCKS5
Ротація: На кожен запит або sticky
Геоточність: 99.99%
Чистота пулу: 99.4% clean
Тарифи: from $2.00/GB
Останній замір: 2026-06-23
Підтримка: 24/7

Чому команди обирають наш пул регіону Японія

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

Реальні резидентські IP

Справжні домашні підключення від споживчих ISP регіону Японія — 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 чисті99.4%

Частка дата-центрових0%

У будь-якому чорному списку0.19%

Низький ризик шахрайства (0–19)99.4%

Геоточність99.99%

Затримка та швидкість VPS → Cloudflare

Медіанна затримка110ms

Затримка p90 / p95151 / 185 ms

Успішність підключень98.9%

Пропускна здатність (медіана / p95)6.84 / 7.42 MB/s

Завантаження великих файлів96%

Склад мережі

Тип підключення100% резидентські

Мережі ISP (ASN)101

Режими ротаціїна запит · sticky

Топ операторівKDDI · NTT Communications · SoftBank

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

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

Провайдер	Затримка	Сер. онлайн	Пул
KDDIфіксований	113 ms	~2 860	Високий
NTT Communicationsфіксований	115 ms	~2 530	Високий
SoftBankфіксований	110 ms	~2 027	Високий
So-net (Sony Network Communications)фіксований	98 ms	~1 113	Високий
OPTAGEфіксований	102 ms	~680	Високий
JCNфіксований	129 ms	~659	Середній
Arteriaфіксований	96 ms	~571	Середній
BIGLOBEфіксований	111 ms	~496	Середній
Chubu Telecommunicationsфіксований	106 ms	~413	Середній
ASAHI Netфіксований	105 ms	~386	Низький
J:COMфіксований	120 ms	~335	Низький
QTnetфіксований	128 ms	~265	Низький
TOKAI Communicationsфіксований	106 ms	~182	Низький
Internet Multifeedфіксований	97 ms	~177	Низький

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

Проксі для країни Японія 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

Rakuten IchibaAmazon JapanYahoo! ShoppingYodobashi.comBic Camera

Верифікація та ефективність реклами

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

Локальна SERP
Перевірка креативів
Лендинги

LINEX (Twitter)Instagram

Тревел та аналіз цін

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

Гео-залежні тарифи
Моніторинг пропозицій
Порівняння розцінок

Rakuten TravelJalanIkyu.comJALANA

Стримінг та гео-верифікація

Перевіряйте регіональні каталоги та гео-фільтри з потрібної локації.

Гео-перевірки
Верифікація каталогу
Регіональна доступність

U-NEXTABEMATVerHulu JapanLemino

Оголошення та локальні лістинги

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

Моніторинг оголошень
Відстеження цін
Регіональне охоплення

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

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

Для розробників API

Генеруйте ендпоінти з прив’язкою до країни Японія 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": "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"])

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 Японія під вашу задачу? Наша команда відповідає на реальні питання в Telegram, цілодобово — до та після покупки.

Написати в Telegram

Чи підійдуть вони для парсингу Rakuten Ichiba та Yahoo! Shopping?

Це основний сценарій. Пул повністю резидентський — та сама властивість, яку 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 чистою конфігурацією та японським часовим поясом (JST).

Чи можна таргетувати конкретне місто, наприклад Токіо чи Осаку?

Так, де це дозволяє глибина пулу — обирайте місто під час генерації списку проксі. Наші таблиці покриття показують актуальну ємність для Токіо, Осаки, Наґої, Кіото, Йокогами, Саппоро та інших міст, тож ви заздалегідь бачите, де ротація найглибша.

Чи визначаються ці IP як японські?

Так — у нашому останньому бенчмарку пул визначається як Японія з геоточністю 99,99% за даними Cloudflare та незалежних гео-баз, а вихідні вузли підтверджені в Токіо (NRT), Осаці (KIX) і Фукуоці (FUK). Висока геоточність — це базовий сигнал, на який спираються японські гео-фільтри.

Чи можна утримувати одну японську IP у багатокроковому сценарії?

Так. Використовуйте sticky-сесію, щоб зберігати ту саму японську вихідну IP — у нашому триденному замірі середнє утримання близько 4,5 години, а максимум — до 72 годин. Для масштабу ротуйте на кожен запит: вихідна IP змінюється приблизно в 96% запитів, зазвичай на адресу іншого провайдера, а не просто на сусідню.

Які японські оператори та міста охоплені?

Пул охоплює 14 японських провайдерів на чолі з NTT Communications, KDDI, SoftBank, Sony Network Communications, OPTAGE і BIGLOBE, у 30 регіонах і 25 містах — від Токіо, Йокогами та Наґої до Осаки, Кіото, Саппоро й Фукуоки.