Сполучені Штати

Реальні домашні IP

Резидентські проксі — Сполучені Штати

Американські резидентні проксі — це реальні IP-адреси з домогосподарств США, видані провайдерами для приватних користувачів, такими як Comcast, Spectrum, Verizon та AT&T. З ними ви переглядаєте, парсите та перевіряєте американські вітрини, ціни й контент як справжній місцевий користувач — у Брукліні, Чикаго, Х'юстоні та Лос-Анджелесі, — а не з IP дата-центру, який Walmart, Target і місцеві гео-фільтри розпізнають і блокують одразу.

Спробувати за $1.99/GB Увійти через Google

HTTP / SOCKS5Таргетинг за містом та ISPТрафік не згораєЧистота перевіряється щомісяця

2 131 415IP у пулі

25+Охоплення міст

302Мережі ISP

316 msМедіанна затримка

99.1%Строго чисті

Резидентські проксі для країни Сполучені Штати — коротко

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

Тип пулу: Резидентський, кілька ISP
Охоплення міст: Brooklyn, Philadelphia, Chicago
Топ ISP: Comcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon
Протоколи: HTTP, SOCKS5
Ротація: На кожен запит або sticky
Геоточність: 99.92%
Чистота пулу: 99.1% clean
Тарифи: from $2.00/GB
Останній замір: 2026-06-23
Підтримка: 24/7

Чому команди обирають наш пул регіону Сполучені Штати

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

Реальні резидентські IP

Справжні домашні підключення від споживчих ISP регіону Сполучені Штати — 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 чисті99.1%

Частка дата-центрових0%

У будь-якому чорному списку0.48%

Низький ризик шахрайства (0–19)99.2%

Геоточність99.92%

Затримка та швидкість VPS → Cloudflare

Медіанна затримка316ms

Затримка p90 / p95546 / 634 ms

Успішність підключень98.4%

Пропускна здатність (медіана / p95)1.17 / 3.09 MB/s

Завантаження великих файлів100%

Склад мережі

Тип підключення100% резидентські

Мережі ISP (ASN)302

Режими ротаціїна запит · sticky

Топ операторівComcast Xfinity · Spectrum (Charter) · Verizon

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
New York	322 ms	~20 158	Високий
California	255 ms	~16 765	Високий
Florida	322 ms	~16 595	Високий
Texas	309 ms	~14 287	Високий
Pennsylvania	322 ms	~11 606	Високий
Illinois	305 ms	~9 570	Високий
Georgia	329 ms	~9 333	Високий
North Carolina	337 ms	~8 179	Високий
Ohio	319 ms	~8 145	Високий
Maryland	328 ms	~6 753	Високий
New Jersey	297 ms	~6 346	Середній
Michigan	299 ms	~6 278	Середній
Virginia	360 ms	~6 075	Середній
Tennessee	355 ms	~5 396	Середній
South Carolina	329 ms	~4 412	Середній
Massachusetts	306 ms	~4 174	Середній
Louisiana	333 ms	~3 937	Середній
Arizona	297 ms	~3 835	Середній
Connecticut	309 ms	~3 292	Середній
Alabama	341 ms	~3 224	Середній
Missouri	303 ms	~3 156	Низький
Nevada	328 ms	~3 122	Низький
Indiana	302 ms	~2 851	Низький
Washington	261 ms	~2 206	Низький
Mississippi	330 ms	~2 070	Низький
Kentucky	325 ms	~1 968	Низький
Wisconsin	288 ms	~1 629	Низький
Colorado	323 ms	~1 493	Низький
Delaware	334 ms	~1 425	Низький
Oklahoma	322 ms	~1 324	Низький

Місто	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Brooklyn	345 ms	~18 990	Високий
Philadelphia	328 ms	~15 373	Високий
Chicago	330 ms	~14 921	Високий
Houston	294 ms	~12 057	Високий
Queens	323 ms	~11 907	Високий
Las Vegas	339 ms	~11 605	Високий
The Bronx	316 ms	~11 002	Високий
Miami	316 ms	~7 687	Високий
Atlanta	356 ms	~6 933	Високий
New York	319 ms	~6 933	Високий
Los Angeles	242 ms	~6 481	Середній
Phoenix	342 ms	~6 330	Середній
Columbus	338 ms	~6 029	Середній
Jacksonville	325 ms	~5 727	Середній
Cleveland	340 ms	~5 275	Середній
Baltimore	310 ms	~4 823	Середній
St Louis	301 ms	~4 672	Низький
Cincinnati	326 ms	~4 672	Низький
Memphis	424 ms	~4 371	Низький
Washington	308 ms	~4 220	Низький
Nashville	445 ms	~4 220	Низький
Detroit	292 ms	~4 069	Низький
Orlando	326 ms	~4 069	Низький
Dallas	319 ms	~3 768	Низький
Fresno	263 ms	~3 467	Низький

Провайдер	Затримка	Сер. онлайн	Пул
Comcast Xfinityфіксований	313 ms	~64 286	Високий
Spectrum (Charter)фіксований	253 ms	~38 733	Високий
Verizonфіксований	305 ms	~23 523	Високий
AT&Tфіксований	308 ms	~16 321	Високий
Cox Communicationsфіксований	328 ms	~11 838	Високий
Optimum (Altice)фіксований	315 ms	~11 608	Середній
Frontierфіксований	312 ms	~7 509	Середній
Spectrumфіксований	321 ms	~3 984	Середній
CenturyLinkфіксований	339 ms	~3 180	Середній
Metronetфіксований	345 ms	~2 069	Низький
Kinetic by Windstreamфіксований	336 ms	~1 839	Низький
WOW! Internetфіксований	337 ms	~1 686	Низький
RCNфіксований	303 ms	~1 571	Низький
Brightspeedфіксований	363 ms	~1 456	Низький

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

Проксі для країни Сполучені Штати 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

AmazonWalmarteBayTargetBest Buy

Верифікація та ефективність реклами

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

Локальна SERP
Перевірка креативів
Лендинги

FacebookInstagramTikTokX (Twitter)YouTube

Тревел та аналіз цін

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

Гео-залежні тарифи
Моніторинг пропозицій
Порівняння розцінок

ExpediaBooking.comPricelineKayakGoogle Flights

Стримінг та гео-верифікація

Перевіряйте регіональні каталоги та гео-фільтри з потрібної локації.

Гео-перевірки
Верифікація каталогу
Регіональна доступність

NetflixHuluMaxPeacockParamount+

Оголошення та локальні лістинги

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

Моніторинг оголошень
Відстеження цін
Регіональне охоплення

CraigslistFacebook MarketplaceOfferUpCars.comCarGurus

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

Для розробників API

Генеруйте ендпоінти з прив’язкою до країни Сполучені Штати 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": "US",
6  "city": "Brooklyn",
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 Сполучені Штати під вашу задачу? Наша команда відповідає на реальні питання в Telegram, цілодобово — до та після покупки.

Написати в Telegram

Чи підійдуть вони для парсингу Walmart і Target?

Це основний сценарій використання. Пул повністю резидентний — саме цю властивість шукають антибот-системи локального ритейлу, — тож такі IP проходять там, де діапазони дата-центрів блокуються. Результат усе ж залежить від вашого цифрового відбитка, заголовків і темпу запитів, тому поєднуйте проксі з чистим налаштуванням і відповідним часовим поясом США (ET/CT/MT/PT).

Чи можна таргетувати конкретне місто — наприклад, Бруклін або Чикаго?

Так, де це дозволяє глибина пулу — оберіть місто під час генерації списку проксі. Наші таблиці покриття показують актуальну кількість паралельних сесій для Брукліна, Філадельфії, Чикаго, Х'юстона, Квінса, Лас-Вегаса та інших міст, тож ви заздалегідь бачите, де ротація найглибша, перш ніж ухвалити рішення.

Чи визначаються ці IP як такі, що розташовані в межах США?

Так — у нашому останньому бенчмарку пул визначається як США з точністю геолокації 99,92% за даними Cloudflare та незалежних гео-баз, а вихідні вузли підтверджені поблизу Ньюарка (EWR), Вашингтона (IAD) й Атланти (ATL). Висока точність геолокації — це базовий сигнал, на який спираються американські гео-фільтри.

Чи можна утримати одну американську IP для багатокрокового сценарію?

Так. Використовуйте sticky-сесію, щоб зберігати ту саму американську вихідну IP — середній час утримання близько 4,2 години та до 72 годин за нашими триденними замірами. Для масштабування ротуйте за запитом: вихідна IP змінюється приблизно у 96% запитів, зазвичай на адресу зовсім іншого провайдера, а не просто на сусідню.

Які американські провайдери та міста охоплені?

Пул охоплює 14 великих ISP США на чолі з Comcast, Spectrum (Charter), Verizon, AT&T і Cox, у 30 штатах і 25 містах — від Північного Сходу (Бруклін, Філадельфія, Квінс, Бронкс) до Середнього Заходу (Чикаго), Півдня (Х'юстон, Маямі, Атланта) і Заходу (Лос-Анджелес, Фінікс, Лас-Вегас).