Nhật Bản

IP nhà dân thật

Proxy dân cư Nhật Bản

Proxy dân cư Nhật Bản là những địa chỉ IP thật từ các hộ gia đình Nhật Bản, được cấp bởi các ISP tiêu dùng như NTT Communications, KDDI, SoftBank và Sony Network Communications. Chúng cho phép bạn duyệt web, thu thập dữ liệu và kiểm chứng các gian hàng, giá cả cũng như nội dung Nhật Bản với tư cách một người dùng thực sự trong nước — trên khắp Tokyo, Osaka, Nagoya và Kyoto — thay vì từ một IP trung tâm dữ liệu mà Rakuten Ichiba, Yahoo! Shopping và các cổng chặn theo vị trí địa lý nhận diện và chặn ngay tức khắc.

Dùng thử với $1.99/GB Đăng nhập bằng Google

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

142.699IP trong pool

25+Thành phố phủ sóng

101Mạng ISP

110 msĐộ trễ trung vị

99.4%Sạch tuyệt đối

Tổng quan nhanh về proxy dân cư Nhật Bản

Proxy dân cư Nhật Bản là địa chỉ IP thật từ các hộ gia đình Nhật Bản, 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 Nhật Bản 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: Tokyo, Minato, Minato-ku
ISP hàng đầu: KDDI · NTT Communications · SoftBank
Giao thức: HTTP, SOCKS5
Xoay IP: Theo từng yêu cầu hoặc cố định
Độ chính xác địa lý: 99.99%
Độ sạch của pool: 99.4% clean
Giá: from $2.00/GB
Đo lần cuối: 2026-06-23
Hỗ trợ: 24/7

Vì sao các đội ngũ chọn pool Nhật Bản 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 Nhật Bản — 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 đối99.4%

Lẫn IP trung tâm dữ liệu0%

Có trong danh sách đen bất kỳ0.19%

Rủi ro gian lận thấp (0–19)99.4%

Độ chính xác địa lý99.99%

Độ trễ & tốc độ VPS → Cloudflare

Độ trễ trung vị110ms

Độ trễ p90 / p95151 / 185 ms

Tỷ lệ kết nối thành công98.9%

Thông lượng (trung vị / p95)6.84 / 7.42 MB/s

Hoàn tất tải tệp lớn96%

Cấu thành mạng lưới

Loại kết nối100% dân cư

Mạng ISP (ASN)101

Chế độ xoay IPtheo từng yêu cầu · cố định

Nhà mạng hàng đầuKDDI · NTT Communications · SoftBank

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
Tokyo	106 ms	~4.417	Cao
Osaka	107 ms	~1.089	Cao
Aichi	107 ms	~869	Cao
Saitama	101 ms	~748	Cao
Kanagawa	105 ms	~734	Cao
Chiba	102 ms	~423	Cao
Hyōgo	108 ms	~412	Cao
Hokkaido	132 ms	~359	Cao
Fukuoka	126 ms	~357	Cao
Shizuoka	115 ms	~348	Cao
Kyoto	108 ms	~291	Trung bình
Hiroshima	117 ms	~245	Trung bình
Tochigi	105 ms	~226	Trung bình
Gunma	114 ms	~204	Trung bình
Ibaraki	105 ms	~178	Trung bình
Niigata	119 ms	~169	Trung bình
Gifu	110 ms	~160	Trung bình
Miyagi	125 ms	~160	Trung bình
Okayama	121 ms	~153	Trung bình
Fukushima	111 ms	~142	Trung bình
Shiga	111 ms	~124	Thấp
Mie	108 ms	~119	Thấp
Kagoshima	135 ms	~117	Thấp
Nagano	117 ms	~108	Thấp
Shimane	116 ms	~98	Thấp
Kumamoto	130 ms	~94	Thấp
Nara	106 ms	~94	Thấp
Oita	124 ms	~87	Thấp
Okinawa	155 ms	~87	Thấp
Yamaguchi	126 ms	~82	Thấp

Thành phố	Độ trễ	Trung bình trực tuyến	Pool
Tokyo	100 ms	~2.061	Cao
Minato	108 ms	~1.562	Cao
Minato-ku	109 ms	~1.516	Cao
Osaka	109 ms	~989	Cao
Chiyoda City	116 ms	~893	Cao
Nagoya	107 ms	~765	Cao
Kyoto	108 ms	~541	Cao
Sapporo	130 ms	~508	Cao
Yokohama	103 ms	~431	Cao
Hiroshima	117 ms	~312	Trung bình
Kawaguchi	102 ms	~302	Trung bình
Fukuoka	123 ms	~266	Trung bình
Nakano City	116 ms	~243	Trung bình
Kobe	106 ms	~238	Trung bình
Funabashi	102 ms	~229	Trung bình
Suita	101 ms	~206	Trung bình
Sakai	99 ms	~202	Thấp
Hamamatsu	121 ms	~188	Thấp
Shinjuku	102 ms	~188	Thấp
Sendai	131 ms	~188	Thấp
Okayama	124 ms	~183	Thấp
Kagoshima	131 ms	~179	Thấp
Ōtsu	109 ms	~179	Thấp
Utsunomiya	108 ms	~169	Thấp
Tsukuba	104 ms	~156	Thấp

Nhà cung cấp	Độ trễ	Trung bình trực tuyến	Pool
KDDIcố định	113 ms	~2.860	Cao
NTT Communicationscố định	115 ms	~2.530	Cao
SoftBankcố định	110 ms	~2.027	Cao
So-net (Sony Network Communications)cố định	98 ms	~1.113	Cao
OPTAGEcố định	102 ms	~680	Cao
JCNcố định	129 ms	~659	Trung bình
Arteriacố định	96 ms	~571	Trung bình
BIGLOBEcố định	111 ms	~496	Trung bình
Chubu Telecommunicationscố định	106 ms	~413	Trung bình
ASAHI Netcố định	105 ms	~386	Thấp
J:COMcố định	120 ms	~335	Thấp
QTnetcố định	128 ms	~265	Thấp
TOKAI Communicationscố định	106 ms	~182	Thấp
Internet Multifeedcố định	97 ms	~177	Thấp

Độ chính xác địa lý — mọi IP bán dưới nhãn Nhật Bản đều phân giải về Nhật Bản 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 Nhật Bản 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

Rakuten IchibaAmazon JapanYahoo! ShoppingYodobashi.comBic Camera

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

LINEX (Twitter)Instagram

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

Rakuten TravelJalanIkyu.comJALANA

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

U-NEXTABEMATVerHulu JapanLemino

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

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

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 Nhật Bản 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 Nhật Bản: giá nội địa, quảng cáo, danh mục, SERP và nội dung.

Nhà phát triển API

Tạo các endpoint khoanh vùng theo Nhật Bản 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": "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"])

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 Nhật Bản 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

Liệu chúng có dùng được để thu thập dữ liệu Rakuten Ichiba và Yahoo! Shopping không?

Đó chính là trường hợp sử dụng chủ đạo. Pool là dân cư thực thụ — đúng đặc tính mà các hệ thống chống bot của sàn nội địa tìm kiếm — nên những IP này vượt qua được ở những nơi mà dải IP trung tâm dữ liệu 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 Nhật Bản tương ứng (JST).

Tôi có thể nhắm đến một thành phố cụ thể như Tokyo hay Osaka không?

Có, ở những nơi độ sâu của pool cho phép — hãy chọn thành phố khi bạn tạo danh sách proxy. Các bảng vùng phủ của chúng tôi hiển thị số kết nối đồng thời theo thời gian thực cho Tokyo, Osaka, Nagoya, Kyoto, Yokohama, Sapporo và nhiều nơi khác, để bạn thấy được thành phố nào có khả năng xoay vòng dồi dào nhất trước khi quyết định.

Các IP có định vị bên trong Nhật Bản không?

Có — pool phân giải về Nhật Bản với độ chính xác geo 99.99% so với Cloudflare và trên các cơ sở dữ liệu geo độc lập trong lần benchmark gần nhất của chúng tôi, với các node đầu ra được xác nhận tại Tokyo (NRT), Osaka (KIX) và Fukuoka (FUK). Độ chính xác geo cao là tín hiệu nền tảng mà các cổng chặn theo vị trí của Nhật Bản dựa vào.

Tôi có thể giữ một IP Nhật Bản cho một luồng nhiều bước không?

Có. Hãy dùng phiên sticky để giữ nguyên cùng một IP đầu ra Nhật Bản — thời gian giữ trung bình khoảng 4.5 giờ và lên tới 72 giờ trong phép đo 3 ngày của chúng tôi. Để mở rộng quy mô, hãy xoay vòng theo từng yêu cầu: IP đầu ra thay đổi ở khoảng 96% số yêu cầu, thường là chuyển sang một nhà cung cấp khác chứ không chỉ một địa chỉ lân cận.

Những nhà mạng và thành phố Nhật Bản nào được phủ sóng?

Pool trải khắp 14 ISP Nhật Bản dẫn đầu bởi NTT Communications, KDDI, SoftBank, Sony Network Communications, OPTAGE và BIGLOBE, qua 30 vùng và 25 thành phố — từ Tokyo, Yokohama và Nagoya đến Osaka, Kyoto, Sapporo và Fukuoka.