Argentina

IP nhà dân thật

Proxy dân cư Argentina

Proxy dân cư Argentina là các địa chỉ IP thật từ những hộ gia đình Argentina, do các nhà cung cấp dịch vụ Internet (ISP) dân dụng như Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro và Gigared cấp phát. Chúng cho phép bạn duyệt web, thu thập dữ liệu và xác minh các gian hàng, giá cả cùng nội dung của Argentina với tư cách một người dùng thật sự đang ở ngay trong nước — trên khắp Buenos Aires, Córdoba, Rosario và Mendoza — thay vì từ một IP datacenter mà Mercado Libre Argentina, Frávega cùng các bộ chặn theo vị trí địa phương lập tức nhận diện và chặn.

Dùng thử với $1.99/GB Đăng nhập bằng Google

HTTP / SOCKS5Nhắm theo thành phố & ISPLưu lượng không hết hạnKiểm định sạch hàng tháng

302.013IP trong pool

25+Thành phố phủ sóng

378Mạng ISP

443 msĐộ trễ trung vị

99%Sạch tuyệt đối

Tổng quan nhanh về proxy dân cư Argentina

Proxy dân cư Argentina là địa chỉ IP thật từ các hộ gia đình Argentina, do các ISP tiêu dùng cấp phát. Chúng cho phép bạn duyệt web, thu thập dữ liệu và kiểm tra website, mức giá cùng nội dung Argentina với tư cách một người dùng nội địa thực thụ — thay vì từ một IP trung tâm dữ liệu bị các trang nội địa gắn cờ và chặn.

Loại pool: Dân cư, đa ISP
Thành phố phủ sóng: Buenos Aires, Mendoza, Córdoba
ISP hàng đầu: Telecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel
Giao thức: HTTP, SOCKS5
Xoay IP: Theo từng yêu cầu hoặc cố định
Độ chính xác địa lý: 99.98%
Độ sạch của pool: 99% clean
Giá: from $2.00/GB
Đo lần cuối: 2026-06-23
Hỗ trợ: 24/7

Vì sao các đội ngũ chọn pool Argentina của chúng tôi

IP dân cư thật, nhắm mục tiêu chính xác và chất lượng bạn không phải tin suông.

IP dân cư thật

Kết nối nhà dân đích thực từ các ISP tiêu dùng Argentina — không phải dải IP trung tâm dữ liệu bị chặn ngay tức khắc.

Nhắm theo thành phố & ISP

Nhắm đến từng thành phố và nhà mạng cụ thể khi độ sâu của pool cho phép — chi tiết đến từng nhà cung cấp.

Xoay IP hoặc cố định

Xoay IP theo từng yêu cầu để mở rộng quy mô, hoặc phiên cố định lên đến ~72h cho các quy trình nhiều bước.

HTTP & SOCKS5

Hoạt động ngay với mọi ứng dụng, công cụ scraping hay nền tảng tự động hóa.

Nguồn gốc minh bạch

IP từ mạng dân cư theo cơ chế đăng ký tự nguyện — người dùng thật đã đồng ý chia sẻ băng thông.

Kiểm định sạch, hàng tháng

Chúng tôi đo lại pool mỗi tháng và công bố số liệu, nhờ vậy chúng luôn được cập nhật.

Chất lượng bạn có thể tự kiểm chứng

Mỗi tháng, chúng tôi chạy cùng một bộ benchmark — một mẫu IP ngẫu nhiên được chấm điểm trên Scamalytics, kiểm tra độ trễ từ một VPS trung lập và đối chiếu độ chính xác địa lý trên nhiều cơ sở dữ liệu độc lập. Các con số dưới đây phản ánh môi trường thực tế, không phải kết quả phòng thí nghiệm trong điều kiện lý tưởng.

Độ sạch Scamalytics · 100.000 IP

Sạch tuyệt đối99%

Lẫn IP trung tâm dữ liệu0%

Có trong danh sách đen bất kỳ0.12%

Rủi ro gian lận thấp (0–19)99%

Độ chính xác địa lý99.98%

Độ trễ & tốc độ VPS → Cloudflare

Độ trễ trung vị443ms

Độ trễ p90 / p95556 / 667 ms

Tỷ lệ kết nối thành công99%

Thông lượng (trung vị / p95)0.41 / 1.85 MB/s

Hoàn tất tải tệp lớn96%

Cấu thành mạng lưới

Loại kết nối100% dân cư

Mạng ISP (ASN)378

Chế độ xoay IPtheo từng yêu cầu · cố định

Nhà mạng hàng đầuTelecom Argentina · Telefónica de Argentina · Techtel

Đo trên 100.000 địa chỉ từ một VPS trung lập, đối chiếu với hạ tầng edge của Cloudflare, chính xác tại thời điểm benchmark gần nhất. Một lần chạy lại có thể chênh lệch đôi chút, nhưng các con số vẫn phản ánh đúng độ lớn thực tế và là cơ sở vững chắc để đánh giá liệu pool có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không. Tỷ lệ scraping thành công trên từng mục tiêu không được công bố — điều đó phụ thuộc vào fingerprint và cấu hình của bạn, chứ không chỉ riêng IP.

benchmark.py — benchmark pool nguồn mở

Bộ benchmark mở đứng sau các con số phía trên. Nó lấy một mẫu IP ngẫu nhiên từ pool và đo bốn yếu tố — độ sạch (rủi ro gian lận Scamalytics, trung tâm dữ liệu, danh sách đen và độ chính xác địa lý), độ trễ (khứ hồi đến Cloudflare edge và ip-api), xoay IP (số IP, ASN và subnet /24 duy nhất) cùng thông lượng (tốc độ tải xuống và thời gian đến byte đầu tiên) — rồi báo cáo từng yếu tố. Mã nguồn được công bố đầy đủ để phương pháp luận đằng sau mỗi con số luôn rộng mở cho việc kiểm chứng.

# -*- 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.[/]")

Nhắm mục tiêu chi tiết đến từng thành phố

«Trung bình trực tuyến» là số lượng thiết bị riêng biệt trung bình đang kết nối và sẵn sàng tại cùng một thời điểm — không phải tổng tích lũy. Được phân nhóm thành Cao / Trung bình / Thấp.

VùngThành phốNhà cung cấp

Vùng	Độ trễ	Trung bình trực tuyến	Pool
Buenos Aires	429 ms	~11.301	Cao
Mendoza	446 ms	~2.622	Cao
Buenos Aires F.D.	441 ms	~2.609	Cao
Cordoba	446 ms	~1.842	Cao
Santa Fe	448 ms	~1.660	Cao
Tucuman	460 ms	~910	Cao
Entre Rios	445 ms	~758	Cao
San Juan	456 ms	~563	Cao
Chaco	458 ms	~481	Trung bình
Chubut	460 ms	~451	Trung bình
Salta	462 ms	~420	Trung bình
Rio Negro	462 ms	~407	Trung bình
Misiones	466 ms	~360	Trung bình
San Luis	456 ms	~351	Trung bình
Neuquen	471 ms	~334	Trung bình
La Rioja	441 ms	~308	Trung bình
Corrientes	448 ms	~269	Thấp
Jujuy	480 ms	~243	Thấp
Santiago del Estero	456 ms	~217	Thấp
Formosa	463 ms	~208	Thấp
La Pampa	454 ms	~191	Thấp
Santa Cruz	500 ms	~156	Thấp
Tierra del Fuego	502 ms	~108	Thấp
Catamarca	484 ms	~100	Thấp

Thành phố	Độ trễ	Trung bình trực tuyến	Pool
Buenos Aires	442 ms	~5.822	Cao
Mendoza	445 ms	~2.045	Cao
Córdoba	450 ms	~1.918	Cao
Rosario	443 ms	~1.750	Cao
San Miguel de Tucumán	463 ms	~1.583	Cao
La Plata	422 ms	~1.219	Cao
Lanus	429 ms	~1.042	Cao
San Juan	456 ms	~934	Cao
Mar del Plata	450 ms	~846	Cao
San Rafael	445 ms	~787	Trung bình
Moreno	428 ms	~757	Trung bình
Ezeiza	449 ms	~728	Trung bình
Quilmes	433 ms	~688	Trung bình
San Juan Bautista	436 ms	~639	Trung bình
Lomas de Zamora	436 ms	~629	Trung bình
San Luis	446 ms	~620	Thấp
Ituzaingo	424 ms	~620	Thấp
Salta	462 ms	~600	Thấp
Isidro Casanova	423 ms	~570	Thấp
Santos Lugares	423 ms	~551	Thấp
Paraná	456 ms	~541	Thấp
Neuquén	469 ms	~531	Thấp
Banfield	442 ms	~531	Thấp
Laferrere	410 ms	~462	Thấp
Tigre	431 ms	~452	Thấp

Nhà cung cấp	Độ trễ	Trung bình trực tuyến	Pool
Telecom Argentinacố định	436 ms	~8.110	Cao
Telefónica de Argentinacố định	412 ms	~5.960	Cao
Techtelcố định	459 ms	~4.763	Cao
Telecentrocố định	443 ms	~3.566	Cao
Redes Del Oestecố định	446 ms	~811	Cao
Cable Televisora Colorcố định	455 ms	~753	Trung bình
ARSATcố định	465 ms	~682	Trung bình
Internet para Todoscố định	442 ms	~360	Trung bình
Gigaredcố định	583 ms	~348	Thấp
Arlinkcố định	454 ms	~348	Thấp
Teledifusoracố định	440 ms	~309	Thấp
Red Intercable Digitalcố định	501 ms	~296	Thấp
ApIntercố định	409 ms	~290	Thấp
Tecnet Argentinacố định	437 ms	~270	Thấp

Độ chính xác địa lý — mọi IP bán dưới nhãn Argentina đều phân giải về Argentina trên ba cơ sở dữ liệu địa lý độc lập (db-ip, MaxMind, ipinfo); độ chính xác địa lý cao chính là tín hiệu mà các cổng kiểm tra địa lý nội địa dựa vào.

Proxy Argentina theo trường hợp sử dụng

Được sắp xếp theo công việc bạn đang làm, không phải theo nền tảng. Các dịch vụ nội địa được liệt kê ở đúng chỗ chúng phát huy tác dụng.

Thương mại điện tử & nghiên cứu thị trường

Kiểm tra gian hàng, mức giá và tin đăng nội địa từ ngay bên trong thị trường.

Giám sát gian hàng
Theo dõi giá nội địa
Nghiên cứu người bán

Mercado Libre ArgentinaFrávegaGarbarinoMusimundoCoto Digital

Xác minh & hiệu suất quảng cáo

Xem cách quảng cáo, mẫu sáng tạo và SERP hiển thị với người dùng nội địa — không cần chuyển đổi thủ công.

SERP nội địa
Kiểm tra mẫu sáng tạo
Trang đích

InstagramFacebookTikTokYouTubeX (Twitter)

Du lịch & phân tích giá

Thu thập giá vé máy bay và khách sạn đúng như cách một khách hàng nội địa nhìn thấy.

Giá theo khu vực
Giám sát ưu đãi
So sánh mức giá

Despegar ArgentinaAerolíneas ArgentinasFlybondiJetSMART ArgentinaAlmundo / Despegar

Streaming & xác minh địa lý

Xác minh danh mục bị khóa theo khu vực và các cổng kiểm tra địa lý từ đúng vị trí.

Kiểm tra địa lý
Xác minh danh mục
Khả dụng theo khu vực

FlowTelecentro PlayDGO (DirecTV Go)Disney+ ArgentinaMax Argentina

Rao vặt & tin đăng nội địa

Giám sát hàng cũ, ô tô và bất động sản cho thuê trên các trang rao vặt nội địa.

Giám sát tin đăng
Theo dõi giá
Phủ sóng theo khu vực

OLX ArgentinaMercado Libre AutosDeMotoresDeAutosInfoAuto

Phát triển & tự động hóa

IP dân cư cho các pipeline, kiểm thử và thu thập dữ liệu hợp lệ qua API.

Tích hợp pipeline
Quản lý API
Phiên cố định

PythonScrapycURLGitHub

Ngoài các trang nội địa, cùng pool Argentina đó cũng hoạt động với các nền tảng toàn cầu lớn — Google, Meta, Amazon, YouTube, TikTok và Netflix — nhìn từ ngôn ngữ và khu vực Argentina: giá nội địa, quảng cáo, danh mục, SERP và nội dung.

Nhà phát triển API

Tạo các endpoint khoanh vùng theo Argentina trong bảng điều khiển, sao chép các đoạn mã đã kiểm thử, hoặc tự động hóa danh sách proxy qua API công khai. Thành phố, ISP, phiên cố định và các danh sách đã lưu đều nằm gọn trong một quy trình làm việc duy nhất.

Tài liệu API

1import requests
2 
3headers = {"x-api-key": "gpx_live_YOUR_KEY"}
4payload = {
5  "country_code": "AR",
6  "city": "Buenos Aires",
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"])

Các gói minh bạch, không điều khoản ẩn

Mua càng nhiều, giá mỗi gigabyte càng rẻ. Không thuê bao, không phí ẩn.

1 GB$3.70

$3.70 / GB

Chọn

5 GB$18.00

$3.60 / GB

Chọn

10 GB$34.50

$3.45 / GB

Chọn

Phổ biến

25 GB$80.00

$3.20 / GB

Chọn

50 GB$147.50

$2.95 / GB

Chọn

100 GB$270.00

$2.70 / GB

Chọn

250 GB$612.50

$2.45 / GB

Chọn

500 GB$1,100.00

$2.20 / GB

Chọn

1 TB$2,000.00

$2.00 / GB

Chọn

Gói

Giá mỗi GB

Tổng

1 GB

$3.70 / GB

$3.70Chọn

5 GB

$3.60 / GB

$18.00Chọn

10 GB

$3.45 / GB

$34.50Chọn

Phổ biến

25 GB

$3.20 / GB

$80.00Chọn

50 GB

$2.95 / GB

$147.50Chọn

100 GB

$2.70 / GB

$270.00Chọn

250 GB

$2.45 / GB

$612.50Chọn

500 GB

$2.20 / GB

$1,100.00Chọn

1 TB

$2.00 / GB

$2,000.00Chọn

Phương thức thanh toán khả dụng

Những câu hỏi mà người mua thực sự quan tâm

Vẫn đang cân nhắc liệu pool Argentina có phù hợp với nhu cầu của bạn? Đội ngũ của chúng tôi giải đáp những câu hỏi thực tế trên Telegram, suốt ngày đêm — cả trước và sau khi bạn mua.

Trò chuyện trên Telegram

Những IP này có dùng được để thu thập dữ liệu Mercado Libre Argentina và Frávega không?

Đó là trường hợp sử dụng chính. Nguồn IP là dân cư thật — đặc tính mà các hệ thống chống bot của sàn thương mại điện tử địa phương tìm kiếm — nên những IP này vượt qua ở những nơi mà dải datacenter bị chặn. Kết quả vẫn phụ thuộc vào fingerprint, header và nhịp gửi yêu cầu của bạn, vì vậy hãy ghép proxy với một thiết lập sạch và múi giờ Argentina tương ứng (ART, UTC−3).

Tôi có thể nhắm đến một thành phố cụ thể như Buenos Aires hay Córdoba không?

Có, ở những nơi độ sâu nguồn IP cho phép — hãy chọn thành phố khi bạn tạo danh sách proxy. Bảng phủ sóng của chúng tôi hiển thị số phiên đồng thời theo thời gian thực cho Buenos Aires, Córdoba, Rosario, Mendoza, La Plata và nhiều nơi khác, để bạn thấy được thành phố nào có khả năng xoay vòng IP dồi dào nhất trước khi quyết định.

Các IP có định vị địa lý bên trong Argentina không?

Có — nguồn IP phân giải về Argentina với độ chính xác địa lý 99,98% khi đối chiếu với Cloudflare và trên nhiều cơ sở dữ liệu địa lý độc lập trong lần benchmark gần nhất của chúng tôi, với các nút thoát được xác nhận gần Buenos Aires (EZE) và Córdoba (COR). Độ chính xác địa lý cao là tín hiệu nền tảng mà các bộ chặn theo vị trí của Argentina dựa vào.

Tôi có thể giữ một IP Argentina cho một quy trình nhiều bước không?

Có. Hãy dùng phiên cố định để giữ nguyên cùng một IP thoát Argentina — thời gian giữ trung bình khoảng 4,6 giờ và lên đến 72 giờ trong phép đo 3 ngày của chúng tôi. Để mở rộng quy mô, hãy xoay theo từng yêu cầu: IP thoát thay đổi trong khoảng 97% số yêu cầu, thường chuyển sang một nhà cung cấp khác, chứ không chỉ là một địa chỉ lân cận.

Những nhà mạng và thành phố nào của Argentina được phủ sóng?

Nguồn IP trải rộng trên 14 nhà mạng Argentina, dẫn đầu là Telecom Argentina, Telefónica de Argentina, Telecentro và Gigared, qua 24 vùng và 25 thành phố — từ Buenos Aires, Córdoba và Rosario đến Mendoza, La Plata, San Juan và Mar del Plata.