2026 年 6 大最佳 LLM 爬虫：热门工具对比

Q: LLM 抓取器与 LLM 驱动的抓取器有什么区别？

LLM 抓取器通过提示词直接从 LLM 提供商处收集答案或数据。相反，LLM 驱动的抓取器则依赖 LLM 从网页或文档中提取结构化数据。简而言之，LLM 抓取器面向 AI 服务；而 LLM 驱动的抓取器使用 AI 来增强传统网页抓取。

Q: 什么是 llm-scraper 库？

llm-scraper 是一个开源的 TypeScript 库，它使用 LLM 从网页中提取结构化数据。你无需编写自定义解析逻辑，只需要定义一个 schema，LLM 就会通过分析页面内容来填充该 schema。因此，它并不是用于从 LLM 中采集数据的抓取工具，而是一种使用 LLM 从网页中提取数据的 AI 驱动网页抓取解决方案。

Q: 如何用 LLM 做网页抓取？

如果你更希望使用 LLM 从网站中提取与处理数据，而不是抓取 LLM 本身，请参考以下教程：使用 ChatGPT 进行网页抓取：分步教程、使用 Gemini 进行网页抓取：完整教程、使用 Perplexity 进行网页抓取：分步指南、如何抓取 Google AI Mode：完整指南、如何抓取 Google AI Overviews。

在本文中，你将看到：

为什么抓取 LLM 很重要，以及它支持哪些场景。
为什么依赖专用的 LLM 对话抓取器是最佳方法。
对比 LLM 抓取解决方案时需要考虑的主要因素。
年度顶级 LLM 抓取工具清单。

让我们开始吧！

TL;DR：顶级 LLM 抓取工具汇总表

如果你时间紧张，可以通过下方汇总表快速对比顶级 LLM 抓取工具。

LLM 抓取器	类型	支持的 LLM	API	无代码	基础设施	并发	GDPR 合规	免费试用	入门定价
Bright Data	API 抓取器 + 无代码 + 托管	ChatGPT、Perplexity、Gemini、Grok、Google AI Mode、Copilot	✅	✅	企业级代理网络（1.5 亿+ IP），自动解封锁	无限	✅	✅	$1.5/1000 条记录
Scrapeless	API 抓取器	ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini、Google AI Mode、Grok	✅	❌	统一 API + 8000 万+ 代理网络	高	✅	✅	$49/月
cloro	API 抓取器	ChatGPT、Perplexity、Copilot、Gemini、Grok、Google AI Mode	✅	❌	带地理定向的统一 API	有限（10–100 个并发任务）	✅	✅	$100/月
A‑Parser	桌面抓取器 + API	ChatGPT、Perplexity、Google AI Mode、Copilot、DeepAI、Kimi	✅（用于管理）	✅	本地执行 + 管理 API	有限（约 100–200 次查询/分钟）	—（未披露）	❌	$179 一次性
Infatica	API 抓取器	ChatGPT、Gemini、Perplexity	✅	❌	带住宅代理的抓取 API	高	✅	❌	定制
Apify	现成抓取器 + API	ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok、其他（基于 Actor）	✅	✅	支持代理的无服务器抓取平台	有限（25–256 个并发运行）	✅	✅	取决于 Actor

抓取 LLM 世界入门

在深入了解最佳 LLM 抓取工具之前，先建立一些关于从 LLM 抓取数据的背景知识与上下文会更有帮助。

什么是 LLM 抓取器？

LLM 抓取器（也称为 LLM 对话抓取器或 LLM 抓取解决方案）是一种专门用于从 LLM 中提取结构化数据的工具。换句话说，它会自动发送提示词并收集生成的回复。

在大多数情况下，它不仅获取直接回复，还会提取诸如引用、链接与元数据等额外输出。目标平台包括 ChatGPT、Gemini、Perplexity、Grok 及类似服务。

为什么抓取 LLM 如此重要

生成式引擎优化（GEO）的兴起正在重塑品牌对“可见性”的理解——这也是为什么抓取 LLM 已成为关键的情报收集实践。过去 SEO 意味着在 Google 上追逐关键词排名；而新的战场是：你的品牌是否会在 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews 和 Claude 等平台的 AI 生成答案中被提及、引用或推荐。

这场变化的规模难以夸大。仅 ChatGPT 每周活跃用户已超过 8 亿；而 AI Overviews 预计出现在 16% 的 Google 搜索中，对于高意图、偏对比类查询占比更高。更关键的是，通过 AI 搜索进入的用户并非只是浏览：Ahrefs 发现 AI 搜索访客的转化率是传统自然流量的 23 倍，因此出现在 AI 答案里已成为直接的收入信号。

这就是提示词追踪（prompt tracking）发挥作用的地方。提示词追踪是一种系统化实践：在多个 AI 平台上测试一组预定义提示词，并记录你的品牌在回复中的呈现方式，长期监测品牌提及、引用、竞品提及与情绪变化。与 Google 排名不同，AI 答案具有概率性且波动很大：被引用的来源中有 40–60% 会按月变化，这意味着如果品牌不主动抓取并追踪 LLM 输出，就如同蒙眼飞行。

战略层面的风险非常清晰。当用户问 ChatGPT：“远程团队最好的项目管理工具是什么？” 或 “哪款 CRM 最适合初创公司？” 时，AI 给出的通常是直接推荐，而不是一堆可供浏览的链接列表。如果你的品牌不在答案里，就不存在可以从“第 11 名”往上优化的空间：你会直接缺席对话。正如一种框架所说，2025 年是颠覆之年；2026 年是选择之年。AI 系统现在会持续选择某些品牌，也会持续忽略其他品牌。

抓取 LLM 让品牌能够以多种具体方式采取行动：识别哪些提示词触发的是竞品而不是自身的提及；在错误或过时的品牌表述影响买家认知之前及时发现；以及长期监测不同模型中品牌情绪如何变化。它支撑了有效 GEO 策略所需的持续、数据驱动反馈闭环——将原始 AI 回复转化为可执行的内容与定位决策。

LLM 抓取的优势

LLM 抓取带来的主要优势与使用场景包括：

自然语言查询与结果：通过自然语言提示词获取信息，相比基于数据解析的传统抓取更易进行数据采集。
用于模型训练的数据集构建：收集提示词–回复对，用于构建微调数据集、评估、基准测试或训练自定义 AI 模型。
跨模型对比：对比多个 LLM 提供方的回复，以识别差异、共识与模型特性行为。
结构化知识提取：从原本非结构化的模型回复中提取链接、引用、实体与元数据等结构化数据。
GEO（生成式引擎优化）与 AI 搜索监测：长期追踪品牌、产品或主题在不同模型的 AI 生成答案中的呈现方式。
随时间的变化检测：随着模型更新或网页信息变化，监测模型回复如何演进。

为什么你应该依赖专用的 LLM 抓取器

从 LLM 获取数据本身并不难，因为你可以通过 API 直接向模型发送提示词。真正的难点在于流程标准化与规模化运行。大多数 LLM 提供商会根据定价方案施加 API 速率限制，而且不同提供商之间的回复差异也很大。

选择专用的 LLM 抓取器可以规避这些挑战。你将获得用于抓取 LLM 的统一体验，通常通过 API 或无代码工具来实现。这有助于将从 AI 模型获取数据的流程标准化，并以结构化、稳定且一致的格式输出。

LLm 抓取器还支持地理定位、批量请求等功能，使数据提取比直接调用 API 更容易。在许多情况下，得益于背后的大规模基础设施与缓存机制，它们也可能更快、更具成本效益。

评估 LLM 抓取器时需要考虑的方面

通过 AI 抓取网页数据的方案非常流行，但专门用于从 LLM 抓取数据的工具仍相对少见。尽管如此，市场增长很快，新玩家也在不断出现。

为了避免浪费时间并聚焦最相关的工具，你需要一个对比框架，基于一致的标准进行评估，例如：

类型：解决方案是 API、无代码平台、桌面应用还是其他类型工具。
覆盖的 LLM：支持的 LLM 提供商与平台（如 ChatGPT、Gemini、Grok 等）。
包含的数据：可从 LLM 回复中获取的数据类型，如纯文本、引用、超链接等。
基础设施：提供商的扩展能力、在线率保障能力以及处理大量请求的能力。
技术要求：使用与集成该 LLM 抓取方案所需的技能或基础设施。
合规：是否遵守隐私法规（如 GDPR、CCPA）与安全最佳实践。
定价：定价结构，包括是否提供免费试用或评估用的额度。

最佳 LLM 抓取工具：顶级工具与解决方案

基于前述标准，我们来看看排名前六的 LLM 抓取工具。

1. Bright Data

Bright Data 最初是一家代理服务商，后来将平台扩展为领先的网络数据解决方案。其丰富产品包含用于从 AI 系统采集数据的专用工具。这些 LLM 抓取器可从主流 AI 模型中以一致且可扩展的方式提取结构化回复与元数据，支持通过 API 或无代码界面使用。

具体而言，Bright Data 的 LLM 抓取主要解决方案包括：

ChatGPT 抓取器：实时采集 ChatGPT 查询的结构化回复、提示词、引用、链接、排名与对话元数据。
Perplexity 抓取器：获取 Perplexity 搜索的 AI 生成答案，以及来源、引用和结构化回复数据。
Gemini 抓取器：以标准化格式提取 Gemini 回复中的提示词、生成答案、引用、链接与元数据。
Grok 抓取器：采集 Grok 生成回复以及引用、原始回复与索引输出等结构化元数据。
Google AI Mode 抓取器：抓取 Google AI Mode 的 AI 生成搜索回复，包括提示词、答案、引用、链接与索引结果。
Copilot 抓取器：从 Copilot 搜索结果中获取结构化回复、来源与答案分区内容。

以上所有解决方案均运行在 Bright Data 的企业级基础设施之上，依托覆盖全球的代理网络（1.5 亿+ IP）、自动解封锁技术以及 99.99% 在线率。该基础设施可在不增加运维负担的情况下，实现可靠的大规模 LLM 数据采集。

综合来看，这些特性让 Bright Data 成为最完整、最具扩展性的 LLM 抓取服务商。

🏆 适用场景：通过无代码或 API 集成实现企业级、高可扩展、高并发、多提供商的 LLM 抓取。

类型：

基于 API 的 LLM 抓取器。
通过控制面板提供的无代码 LLM 抓取选项。
提供完全托管的 LLM 数据采集选项。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Perplexity
Gemini
Grok
Google AI Mode（AI Overviews）
Copilot

包含的数据：

文本、HTML 或 Markdown 格式的模型回复。
JSON、NDJSON、CSV 等结构化输出格式。
查询提示词与 URL。
回复内容与完整消息。
引用与来源。
附带链接。
推荐与排名。
时间戳与元数据。
原始回复与解析后的结构化数据（视提供方而定）。
国家级元数据。

基础设施：

内置代理与解封锁基础设施，支持自动 IP 轮换与CAPTCHA 解决。
覆盖 195 个国家/地区的 1.5 亿+ IP。
支持批量请求，最多可同时发起 5,000 个请求。
99.95% 成功率。
支持基于 Webhook 或 API 的数据交付。
结果可下载或投递至 Amazon S3、Google Cloud Storage 等存储服务。
99.99% 在线率基础设施。
为高容量数据采集与可扩展工作负载而设计。
数据解析、校验与结构检测功能。
无限并发。
支持自动化、定时运行。
专家团队提供 27/4 支持。
提供 70+ AI 集成。

技术要求：

连接 LLM 抓取 API 需要具备基础编程技能。
为非技术用户提供无代码界面。
在 AI/ML 工作流、流水线与应用中进行集成需要一定技术能力。

合规：

完全符合 GDPR。
符合 CCPA。
符合 SEC。
通过ISO 27001、SOC 2 Type II 与 CSA STAR Level 1 标准认证。

定价：

提供免费试用，无需信用卡。
按量付费，起步价为每 1000 条记录 1.5 美元，无需承诺。
提供月度套餐：
- 510K 条记录：$499/月（$0.98/1000 条记录）。
- 1M 条记录：$999/月（$0.83/1000 条记录）。
- 2.5M 条记录：$1,999/月（$0.75/1000 条记录）。
提供企业方案，支持定制定价。

2. Scrapeless

Scrapeless 是一家代理与网页抓取公司，专注于自动化公开数据提取（包括从 LLM 中提取）。其 LLM Chat Scraper 服务提供统一 API，可从 ChatGPT、Gemini 等平台获取实时结构化洞察。通过捕获引用与排名，它能够对生成式搜索生态中品牌曝光进行精准监测。

🏆 适用场景：构建包含实时 LLM 回复数据与引用信息的 AI 分析仪表盘。

类型：

基于 API 的 LLM 抓取器。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Perplexity
Copilot
Gemini
Google AI Mode（AI Overviews）
Grok

包含的数据：

Markdown 或文本格式的模型回复。
取决于所选提供方与可用性：
- 引用与内容参考。
- 提取的链接与 URL。
- 相关提示词与结构化媒体数据（如地图、图片、视频）。
- 位置数据（坐标、地址、类别）。
- 原始 HTML（Google AI Mode）。

基础设施：

用于抓取多个 AI 模型的统一 API。
支持 Webhook 自动交付结果。
通过 8000 万+ 代理网络支持国家级定向，覆盖 195+ 个国家/地区与 2000+ 城市。
99.98% 成功率的代理网络支撑其抓取 API 基础设施。
结果会临时存储，便于进一步探索。

技术要求：

需要基础编程能力，通过 API 创建任务并获取结果。

合规：

完全符合 GDPR。

定价：

提供免费试用。
按用户计费：
- Growth：$49/月。
- Scale：$199/月。
- Business：$399/月。
- Custom：定制定价。
企业计费：
- Enterprise：$699/月。
- Enterprise Plus：$999/月。
- Custom：定制定价。

3. cloro

cloro
cloro 是一个 API 驱动的平台，用于监测 SEO 与 AI 搜索生态。其 LLM 抓取解决方案通过统一 API 从 ChatGPT、Gemini 与 Perplexity 等 AI 界面直接收集结构化回复。它可返回文本、引用与结构化对象，并支持地理定向。

🏆 适用场景：SEO 与 GEO 团队分析多个 LLM 提供方与搜索引擎中的 AI 搜索可见性。

类型：

基于 API 的 LLM 抓取解决方案。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Perplexity
Copilot
Gemini
Grok
Google AI Mode
Google AI Overview

包含的数据：

文本、HTML 或 Markdown 格式的模型回复。
取决于目标 LLM 与可用信息：
- 结构化来源与引用。
- 提取的实体与结构化对象。
- 搜索查询与查询扩展。
- 购物相关结构化数据（如商品卡片）。
- 来源 URL 与元数据。

基础设施：

用于跨多个 AI 模型提取结构化数据的统一 API。
支持每月 3 亿+ API 调用。
99.99% 在线率。
支持按国家进行地理定向。
支持并发抓取任务（10 到 100 个），取决于定价方案。

技术要求：

需要通过 HTTP 请求进行 API 集成。
提交提示词与处理回复需要基础编程技能。

合规：

对欧洲用户符合 GDPR。

定价：

提供 500 积分免费试用。
基于积分的定价模型，月度套餐：
- Hobby：$100/月，250,000 积分。
- Starter：$250/月，694,444 积分。
- Growth：$500/月，1,562,500 积分。
- Business：$1,000/月，3,333,333 积分。
- Enterprise：定制定价。

4. A-Parser

A-Parser 是一款用于网页抓取与自动化的 Web 与桌面应用。它内置数十种解析器，可从多种平台检索数据，覆盖 ChatGPT、Perplexity、Google 以及其他 AI 系统等服务。

🏆 适用场景：偏好桌面端的 LLM 抓取体验。

类型：

适用于 Windows、Linux 和 macOS（通过 Docker）的桌面抓取软件 + Web 界面。
支持通过 API 自动化。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Perplexity
Google AI（基于 Gemini 的 AI Mode）
Copilot
DeepAI
Kimi

包含的数据：

Markdown/文本格式的模型回复。
取决于回复与目标 LLM 提供方：
- 来源链接、锚文本与摘要片段。
- 图片与图片元数据（如存在）。
- 结构化导出（如 JSON、CSV、SQL）。

基础设施：

支持每分钟 100/200 次查询，取决于目标 LLM 提供方。
任务队列与通过 API 的自动化。
支持第三方代理（HTTP、SOCKS4/5）。
支持集成第三方 CAPTCHA 解决服务。

技术要求：

无代码桌面软件需要安装与本地配置。
通过 API 进行管理需要编程能力。

合规：

未披露。

定价：

一次性授权定价：
- Lite：$179
- Pro：$299
- Enterprise：$479
付费更新需另行购买。

5. Infatica

Infatica's Scraper API for AI search data
Infatica 是一家数据采集服务商，提供代理网络与抓取 API。在其众多抓取 API 中，还包含 AI Search Data API。该 API 通过一次请求查询多个模型以支持 LLM 抓取，并返回包含答案、来源与元数据的标准化输出，便于结构化分析与跨模型对比。更多信息请参阅 Infatica 与 Bright Data 对比。

🏆 适用场景：通过标准化输出与一致性分析，对多个 LLM 的回复进行对比。

类型：

基于 API 的 LLM 抓取器。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Gemini
Perplexity

包含的数据：

原始模型答案。
JSON 或 Markdown 格式的结构化提取。
跨模型一致性分析（共识得分与差异）。
可追溯性元数据（如模型 ID、时间戳、地理信息、版本）。
如可用，且基于目标模型：
- 来源与引用。
- 链接与被引用实体。

基础设施：

构建于具备浏览器自动化与渲染能力的抓取引擎之上。
可处理最高达数百万次请求。
支持批处理任务与持续监测。
内置住宅代理网络集成与地理定向。
支持 Webhook 与批处理流水线。
跨模型结构化输出标准化。

技术要求：

需要编程能力通过 API 发送请求并处理结果。
提供 Python 与 Node.js SDK 以简化集成。

合规：

符合 GDPR。
通过 ISO 认证
支持 BYOK 模式以提升合规与监测能力。

定价：

定制定价（需要联系销售）。

6. Apify

Apify
Apify 是一个用于网页抓取、浏览器自动化与 AI 集成的全栈平台。它提供数千个现成的无服务器应用（由社区与公司共同构建），称为 Actors。在 LLM 抓取方面，它提供针对 ChatGPT、Gemini 等 AI 平台的专用 Actor。了解 Apify 与 Bright Data 的对比。

🏆 适用场景：希望拥有大量现成 LLM 抓取选项，并可选择 API 集成的团队。

类型：

现成的 LLM 抓取器，同时提供无代码与 API 界面。

覆盖的 LLM：

ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
其他（取决于所选 Actor）

包含的数据：

取决于所选 Actor，从纯回复到包含元数据增强的回复不等。

基础设施：

可扩展基础设施支持多并发请求（25 到 256）。
支持内置与第三方代理集成。
内置多种数据类型的存储方案。

技术要求：

将 Actor 集成到自定义脚本中需要一定技术能力。
通过 API 调用 Actor 需要基础编程能力。
通过 Web 界面管理与启动 LLM 抓取 Actor 不需要技术技能。

合规：

符合 SOC 2 Type II。
完全符合 GDPR 与 CCPA 法规。

定价：

取决于所选 Actor。

结论

在本文中，你了解了什么是 LLM 抓取器，以及它们如何帮助你从热门 AI 模型中获取数据。你还了解了合成数据与 LLM 数据提取在模型训练、监测、GEO 等众多场景中的重要性。

在现有的顶级 LLM 抓取工具中，Bright Data 是一个突出的领先选项。其企业级数据采集基础设施由 1.5 亿+ IP 的代理网络支撑，提供 99.99% 在线率，并实现 99.99% 成功率。

Bright Data 支持多个专用 LLM 抓取 API，包括：

立即免费注册 Bright Data，并开始集成我们的 LLM 抓取解决方案！

常见问题（FAQ）

LLM 抓取器与 LLM 驱动的抓取器有什么区别？

LLM 抓取器通过提示词直接从 LLM 提供商处收集答案或数据。相反，LLM 驱动的抓取器依赖 LLM 从网页或文档中提取结构化数据。简而言之，LLM 抓取器面向 AI 服务；而 LLM 驱动的抓取器使用AI 来提升传统网页抓取。

抓取器通常会针对哪些 LLM 提供商？

LLM 抓取器通常针对能够生成结构化答案的主流 AI 平台。最常见的支持对象包括 ChatGPT、Gemini、Perplexity 和 Copilot。一些工具也支持 Grok 以及诸如 Google AI Overviews 等 AI 搜索功能。

什么是 llm-scraper 库？

llm-scraper 是一个开源 TypeScript 库，它使用 LLM 从网页中提取结构化数据。你无需编写自定义解析逻辑，只需要定义一个 schema，LLM 就会通过分析页面内容来填充该 schema。因此，它并不是用于从 LLM 中采集数据的抓取工具，而是一种使用 LLM 从网页中提取数据的 AI 驱动网页抓取解决方案。你可以在我们专门的 llm-scraper 指南中查看其实际效果。