In this Article
Ekonomi pelatihan LLM bergeser di 2025-2026: Reddit menandatangani perjanjian lisensi AI dengan Google ($60M/yr) dan OpenAI ($70M/yr); Stack Overflow + Cloudflare meluncurkan pay-per-crawl pada bulan Februari 2026; koalisi penerbit 1,500+ mendukung protokol Pemberian Lisensi yang Sangat Sederhana (RSL); Reddit menggugat Anthropic dan Perplexity karena pengikisan tanpa izin. Pada saat yang sama, dua hakim federal – pada Bartz v Anthropic (Juni 23, 2025) dan Kadrey v Meta (Juni 25, 2025) – secara independen memutuskan bahwa pelatihan data publik bersifat “sangat transformatif” dan dilindungi berdasarkan fair use. Hasilnya: tim ML di 2026 secara agresif mengumpulkan data web publik pada skala yang belum pernah terjadi sebelumnya – Common Crawl saja kini mencakup 2B+ halaman dan ratusan terabyte – tetapi mereka melakukannya melalui infrastruktur residential proxy, bukan datacenter IPs, karena penolakan penerbit adalah nyata dan batas kecepatan di seluruh AI sumber yang relevan telah mengeras. Baik Anda melengkapi Common Crawl dengan corpora vertikal, membuat indeks RAG multibahasa, menyusun pasangan gambar-teks untuk pelatihan difusi, atau membuat saluran data sintetis yang menanyakan pesaing, tumpukan proxy yang tepat adalah yang membuat saluran pengumpulan berskala tanpa membakar IPs.
Panduan ini memberi peringkat 8 proxy terbaik untuk pengumpulan data pelatihan AI dan ML di 2026, memilah residential vs datacenter vs seluler vs ISP untuk saluran pipa ML, mencakup lanskap hukum pasca-Bartz/Kadrey, dan membahas ulasan lengkap. Lompat ke perbandingan cepat untuk daftar pendek tiga puluh detik; cakupan yang lebih dalam menyusul.
Fakta Penting
Pengumpulan data pelatihan ML/AI adalah pasar proxy tersendiri karena rezim hukum terkristalisasi di 2025-2026, penjagaan gerbang penerbit semakin intensif, dan volume kumpulan data telah tumbuh dua kali lipat dalam tiga tahun. Lima hal yang perlu diketahui sebelumnya:
- Pelatihan web publik adalah fair use; ToS-dan-bot-perlindungan adalah gerbang sebenarnya. Bartz v Anthropic (Juni 23, 2025, Hakim Alsup) memutuskan penggunaan pelatihan itu sendiri “sangat transformatif” dan adil – meskipun pengunduhan terpisah Anthropic atas ~7M buku bajakan untuk perpustakaan permanennya BUKAN fair use. Kadrey v Meta (Juni 25, 2025, Hakim Chhabria) memenangkan Meta pada catatan yang dikembangkan tetapi secara eksplisit memperingatkan bahwa itu TIDAK berdiri sebagai otoritas luas untuk AI melatih legalitas – “penggugat ini membuat argumen yang salah.” Situs individu ToS dan perlindungan bot (Cloudflare, Akamai, PerimeterX) masih mengontrol akses praktis. Batasan hukumnya lebih jelas; pantai teknis lebih sulit.
- Lapisan penerbitan sedang melakukan monetisasi. Reddit menandatangani kesepakatan lisensi AI dengan Google (~$60M/yr) dan OpenAI (~$70M/yr), dan kini menjadi sumber yang paling banyak dikutip dalam model AI – 3× lebih sering daripada Wikipedia. Reddit menggugat Anthropic (Juni 2025) dan Perplexity (Oktober 2025) karena pengikisan tanpa izin. Stack Overflow + Cloudflare diluncurkan pay-per-crawl (Februari 2026). RSL (Lisensi Sangat Sederhana, Sep 2025) memberikan persyaratan lisensi yang dapat dibaca mesin kepada penerbit 1,500+.
- Common Crawl adalah batuan dasar; kumpulan data derivatif mendominasi. Common Crawl mengirimkan arsip web bulanan yang mencakup ~2B halaman dan ratusan TB. C4 (750 GB, Google), RefinedWeb (token 600B, Falcon), dan RedPajama-V2 (token 100T, 84 snapshot CC bulanan 2014-2023) semuanya berasal darinya. Tim ML melengkapi CC dengan coretan vertikal/multibahasa – suplementasi itulah yang menjadi tempat masuknya proxy.
- NYT v OpenAI menaikkan standar penemuan. Pada bulan Januari 2026, pengadilan SDNY memaksa OpenAI untuk memberikan semua log 20M ChatGPT (bukan subset pilihan) kepada penggugat NYT. Pipeline ML tingkat produksi sekarang harus mengasumsikan penemuan akhir: terus menggores log, catatan penghormatan robots.txt, dan dokumentasi lisensi. Proxy postur kepatuhan penyedia (ISO 27001, SOC 2, IPs yang bersumber secara etis) penting untuk jejak audit.
- Pusat data IPs menandai dengan cepat pada AI sumber yang relevan. Reddit, Stack Overflow, situs berita (NYT, WSJ, Atlantic), GitHub Codespaces, dan agregator utama semuanya menjalankan tumpukan tingkat-1 anti-bot. Perumahan dan ISP-residential adalah default untuk pengumpulan data pelatihan produksi AI. Batas laju mengelompok di sekitar 1-10 RPS per IP pada sumber yang dilindungi – ukuran kumpulan proxy Anda menentukan throughput koleksi Anda.
Bagaimana Kami Memilih Proksi Data Pelatihan ML Ini
Kami memilih penyedia 8 ini karena mereka memiliki cakupan residential IP skala besar yang kredibel (saluran pipa ML membakar kumpulan dengan cepat), harga publik mulai 2026, Mei dan satu atau lebih fitur terdokumentasi yang penting untuk koleksi pelatihan AI – geo multi-wilayah untuk korpora multibahasa, sticky sessions cukup lama untuk perayapan arsip yang diberi nomor halaman, ISP-residential untuk akun pemegang lisensi sumber (Reddit Pushshift, GitHub, Stack Exchange API), API yang dikelola per catatan yang menangani anti-bot secara umum, atau kumpulan bersumber secara etis yang mendokumentasikan asal IP untuk jejak audit hukum. Kami menimbang harga PAYG residential langsung per GB, transparansi harga, kesegaran klaim pemasaran, dan memberi peringkat pada tolok ukur pengikisan ML/AI independen. Penyedia layanan tanpa cakupan global yang dapat diverifikasi, dengan harga yang sudah ketinggalan zaman, atau tanpa pengungkapan tingkat keberhasilan publik akan dikurangi.
Apa yang Membuat Proxy Bagus untuk ML Data Pelatihan?
Tumpukan ML-pelatihan proxy yang kuat memecahkan empat masalah sekaligus. Kedalaman kolam berdasarkan granularitas negara – ML pipa membakar 10-500GB/month dari residential IPs per scraper; kolam di bawah 30M IPs cepat habis dan menurunkan kualitas. Cakupan multi-wilayah (US/EU/Asia/LatAm) merupakan pintu gerbang bagi korpora pelatihan multibahasa dan kumpulan data yang beragam secara budaya. Dokumentasi yang bersumber secara etis – tim pasca-Reddit-gugatan-Anthropic dan Stack Overflow, ML memerlukan dokumentasi asal IP untuk jalur audit hukum. Kepatuhan ISO 27001 / SOC 2 semakin dibutuhkan dalam pengadaan. PAYG tanpa masa berlaku – Pengumpulan data ML sangat rumit: siklus benjolan versi kumpulan data, penyegaran data evaluasi, perakitan korpus vertikal. Penguncian langganan menghabiskan anggaran pada bulan-bulan menganggur. Scraper terkelola per rekaman APIs – untuk tim yang tidak ingin membuat dan memelihara parser khusus terhadap Cloudflare/Akamai, APIs (Bright Data, Oxylabs) yang dikelola per rekaman mengalihkan masalah perlindungan bot ke vendor proxy. Pilih proxy mentah untuk tim parser internal; pilih API yang dikelola untuk tim produk/penelitian.
Perbandingan Cepat: Sekilas tentang Proxy Terbaik untuk ML & AI Data Pelatihan
| Penyedia | Terbaik untuk | Harga perumahan | Kolam | Geografis | Penting |
|---|---|---|---|---|---|
| DataImpulse | Nilai terbaik, saluran pipa ML internal | $1/GB PAYG | 90M+ residential, 195+ negara | Bebas negara; negara bagian/kota/ZIP/ASN 2× tarif | Bersumber secara etis; lalu lintas tidak pernah kedaluwarsa |
| Bright Data | Mengelola Scraper APIs untuk AI | ~$4/GB (promo 50%); $8/GB biasa | 400M+ residential | Negara/kota/ZIP/ASN gratis | Didedikasikan Reddit / Stack Overflow / berita Scraper APIs |
| Oxylabs | Program ML perusahaan tingkat SLA | dari $6/GB | 175M+ residential | Negara/negara bagian/kota/ZIP/ASN/koord | Web Scraper API; 99,95% sukses |
| Decodo | Perusahaan pasar menengah dan multibahasa | $3,75/GB Pemula, $8,50/GB PAYG | 115M+ residential | Negara/kota/ZIP/ASN disertakan | 195+ lokasi untuk penyisiran multibahasa |
| IPRoyal | Jalur pelatihan yang sudah berjalan lama | dari $7,35/GB | 32M+ residential | Negara/wilayah/kota/ISP | Lengket hingga 7 hari |
| SOAX | Jenis campuran proxy | $3,60/GB Pemula | 155M+ res, 33M+ seluler, 2,6M+ ISP | Negara/wilayah/kota/ISP/ASN | Kredit terpadu; jangkauan seluler untuk AI berbasis aplikasi |
| Webshare | Suplementasi Common Crawl murah | dari $3,50/mo res; $2,99/mo DC | 80M+ residential (sub) | Negara, kota yang bergantung pada rencana | Pilihan anggaran untuk sumber AI pertahanan rendah |
| NetNut | ISP-residential untuk data pelatihan yang bersih | dari $3,53/GB | ISP-kelas residential | Negara (kota di rencana yang lebih tinggi) | Konsumen-ISP IPs (kurang berisik dibandingkan DC) |
Tipe Proxy Mana yang Harus Anda Gunakan untuk Pengumpulan Data Pelatihan ML?
Pengumpulan data pelatihan ML berperilaku berbeda dari pekerjaan scraping satu kali karena volumenya lebih tinggi (10× hingga 1000× pekerjaan pelacakan harga pada umumnya), persyaratan kesegaran lebih longgar (data diserap satu kali per pelatihan), dan jalur audit hukum lebih penting (IP asal untuk dokumentasi penggunaan wajar). Tipe proxy menentukan tingkat keberhasilan dan postur audit Anda.
Proksi Perumahan
Proksi perumahan adalah default yang tepat untuk hampir semua pengumpulan data pelatihan ML yang serius – Reddit, Stack Overflow, GitHub Codespaces, agregator berita (NYT, WSJ, FT, Atlantic, Politico), mirror dan edisi bahasa Wikipedia, penerbit akademis (Cambridge, Springer, JSTOR domain publik), Buletin Medium dan Substack, ekosistem blog, konten vertikal (database hukum seperti CourtListener, server pra-cetak medis seperti medRxiv, pengarsipan keuangan seperti lapisan publik SEC EDGAR), forum dan situs diskusi, dan situs spesialis dengan lalu lintas rendah. Konsumen nyata-ISP IP dibaca sebagai pembaca biasa untuk pertahanan bot, dan kumpulan residential global baru secara rutin membersihkan lapisan manajemen bot Cloudflare di mana datacenter menandai rentang dalam ratusan request.
ISP / Proksi Perumahan Statis
Proksi ISP (statis residential) adalah pilihan yang tepat untuk alur kerja ML yang memerlukan kontinuitas sesi atau identitas persisten – masuk Reddit / Pushshift API konsumen, Stack Exchange API akun kuota, GitHub perayapan yang diautentikasi, akun penerbit berbayar (Bloomberg Umpan terminal, langganan FT), dan perayapan arsip paginasi yang sudah berjalan lama dari arsip berita atau sejarah forum. ISP IPs berada di alamat konsumen yang ditetapkan ISP dengan stabilitas hosting statis: residential percaya dengan prediktabilitas alamat tetap. Decodo, IPRoyal, Bright Data, dan NetNut semuanya menawarkan lini produk ISP.
Proksi Seluler
Proksi seluler merutekan melalui jaringan operator nyata (Verizon, T-Mobile, AT&T, Vivo, Vodafone, Jio, dll.) dan mendapatkan tempatnya di pengumpulan data pelatihan ML untuk tiga kasus: (1) sumber yang mengutamakan seluler (Instagram, TikTok yang dapat diakses secara hukum, forum aplikasi seluler seperti Discord saluran publik) yang IP selulernya asli; (2) aplikasi-API endpoints gerbang itu lebih sulit di IPs non-seluler (Snapchat publik, beberapa situs versi seluler APIs); (3) sumber anti-bot yang paling sulit (Pertahanan seluler Reddit, Twitter/X) dengan rotating seluler IP adalah jalur terakhir yang tidak diblokir. Seluler adalah opsi termahal per GB, jadi pilihlah pekerjaan yang konteks selulernya benar-benar penting.
Proksi Pusat Data
Proksi pusat data memiliki peran yang sempit namun nyata dalam pengumpulan data pelatihan ML: sebagian besar crawling sumber publik dengan pertahanan rendah – Common Crawl akses mentah (ini adalah CDN publik), kumpulan data pemerintah publik (data.gov, EU Open Data Portal, data.gov.in), repositori akademis terbuka (arXiv, PubMed Central), GitHub publik repo melalui v3 API, buka dump Wikipedia, Project Gutenberg, dan mirror dataset Hugging Face. Jangan bersandar pada datacenter untuk Reddit, Stack Overflow, situs berita, atau sumber apa pun yang memiliki anti-bot serius – tanda datacenter ini berkisar dalam ratusan request. Cadangan datacenter untuk lapisan pertahanan rendah dari tumpukan ML, dan beralih ke residential atau ISP segera setelah target mulai menantang Anda.
Berputar vs Lengket untuk Data Pelatihan ML
Aturan pengumpulan data ML: putar secara agresif untuk melihat luasnya, tetap hanya untuk konteks yang diberi nomor halaman. Memutar residential menangani suplementasi Common Crawl yang luas, penarikan tingkat subreddit Reddit, penarikan tingkat tag Stack Overflow, pembersihan arsip lengkap situs berita, dan penjelajahan riwayat forum demi topik. Sesi melekat menangani aliran yang lebih dalam – arsip berita yang diberi halaman di mana Anda harus mengikuti tautan “halaman berikutnya” di seluruh halaman 50+ dengan diskusi berulir fingerprint, Stack Exchange yang sama, perluasan utas Reddit multi-halaman, dan aliran apa pun yang keadaan sisi servernya memerlukan kesinambungan IP. Sebagian besar produksi ML menumpuk default 90% rotating + 10% lengket untuk kasus tepi yang diberi nomor halaman.
Proxy Terbaik untuk Data Pelatihan ML & AI – Ulasan Lengkap
Pilihan di bawah ini diberi peringkat berdasarkan nilai pengumpulan data pelatihan ML – keseimbangan kedalaman kumpulan, cakupan geografis, tingkat keberhasilan anti-bot, dokumentasi yang bersumber secara etis, durasi sesi tetap, dan harga per rekaman yang berhasil. DataImpulse memimpin dalam hal nilai; sisanya masing-masing memenangkan jalur tertentu.
1. DataImpulse
DataImpulse adalah pilihan bernilai terbaik untuk tim ML internal yang menjalankan pengikis data pelatihan mereka sendiri – suplementasi Reddit, perakitan korpus Stack Overflow, pengumpulan arsip berita, blog/Medium/Substack crawling, pencerminan Wikipedia multibahasa di 195+ lokal, GitHub-situs dokumen kode yang berdekatan, dan perakitan korpus vertikal (hukum, medis, keuangan). Perumahan dimulai pada $1/GB, bayar sesuai pemakaian, dengan lalu lintas yang tidak pernah kedaluwarsa – sebagian kecil dari biaya scraper data AI perusahaan, yang penting ketika pengumpulan data ML berjalan di 100GB-to-multi-TB melonjak di sekitar siklus lonjakan versi kumpulan data. Kumpulan tersebut adalah 90M+ yang bersumber secara etis IP di seluruh negara 195 – berguna untuk korpora pelatihan multibahasa di mana keaslian IP regional menentukan apakah data dibaca sebagai Brazilian-Portuguese atau English-diterjemahkan-pt. Penargetan negara disertakan dalam negara bagian/kota/ZIP/ASN sebagai tambahan berbayar (2× tarif per GB), berguna untuk kumpulan data pelatihan berita regional dan korporat yang spesifik budaya. Mendukung HTTP, HTTPS, dan SOCKS5, rotating dan sticky sessions, akses penuh API, dan tumpukan pengikisan standar (Scrapy, Selenium, Playwright). Seluler tersedia dengan harga $2/GB untuk sumber anti-bot AI tersulit; datacenter di $0,50/GB untuk lapisan data publik (mirror Common Crawl, data pemerintah terbuka, arXiv, APIs publik).
Apa yang menjadikannya default untuk pengumpulan data ML yang serius adalah rasio harga terhadap kedalaman kumpulan yang dikombinasikan dengan dokumentasi sumber yang etis. Di $1/GB Anda dapat menjalankan suplementasi web multibahasa berkelanjutan di bawah $1K/TB, dan model PAYG berarti bereksperimen dengan sumber data pelatihan baru tidak mengunci Anda untuk berlangganan. Kumpulan 90M yang bersumber secara etis memberi Anda dokumentasi asal IP pasca jalur audit hukum Bartz/Kadrey yang semakin Anda butuhkan. Dukungan adalah 24/7 manusia; tingkat keberhasilan yang dipublikasikan adalah 99,51%; G2 adalah 4,8/5. Tidak ada AI-data endpoint khusus di sini – DataImpulse menjual infrastruktur proxy dengan rapi dan memungkinkan tim ML Anda membangun lapisan scraper di atasnya, dipasangkan dengan klien yang sadar TLS-fingerprint (curl_cffi, undetected-chromedriver, Playwright + stealth) untuk sumber tingkat-1 anti-bot AI.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, seluler, datacenter · Kumpulan: 90M+ residential, 195 negara, bersumber secara etis · Rotasi: rotating + lengket · Geo: negara (negara bagian/kota/ZIP/ASN sebagai add-on berbayar dengan tarif 2×) · Harga: $1/GB res, $0,50/GB DC, $2/GB seluler · Keberhasilan yang dipublikasikan: 99,51% · Peringkat: G2 4,8.
Terbaik untuk: tim ML/AI internal yang menginginkan harga bayar sesuai pemakaian yang rendah dan sumber IP yang dapat dipertahankan audit tanpa komitmen perusahaan.
2. Bright Data
Bright Data adalah pilihan perusahaan jika Anda menginginkan data pelatihan ML sebagai produk terkelola. Di luar residential mentah di $8/GB bayar sesuai pemakaian (saat ini didiskon menjadi ~$4/GB dengan promo 50%; tarif $2,50/GB lebih dalam tersedia di $1,999/mo tingkat volume tinggi) dengan 400M+ kumpulan IP bulanan dan penargetan kota/ZIP/ASN gratis, Bright Data dikirimkan Scraper APIs khusus untuk Reddit, Stack Overflow, situs berita utama, platform sosial, dan mesin pencari SERPs di $1,50 per 1,000 catatan di PAYG (sekitar $1,30/1K pada paket $499). Hasil Web Unlocker di $1,50/1K menangani sumber arbitrer yang relevan dengan AI secara umum – arahkan ke blog yang dilindungi Cloudflare, arsip berita dengan bagian depan Akamai, atau forum yang dilindungi PerimeterX dan ia mengembalikan HTML yang dirender. ISO 27001, SOC 2 Tipe II, dokumentasi kepatuhan hukum privasi (GDPR/CCPA/LGPD-aligned), dan dokumentasi siap audit menjelaskan sebagian besar pengadaan perusahaan dan sebagian besar tinjauan risiko hukum ML. Ini adalah keputusan yang tepat jika Anda lebih memilih menggunakan Reddit atau NYT endpoint yang dikelola daripada mempertahankan parser terhadap batas tarif sisi penerbit dan churn DOM – dengan harga perusahaan dengan pembelian bergaya pengadaan.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, DC, ISP, seluler + khusus Reddit/Stack-Overflow/news/social Scraper APIs + Web Unlocker · Kumpulan: 400M+ bulanan residential · Rotasi: rotating, lengket, berdedikasi · Geo: negara/kota/ZIP/ASN gratis · Harga: ~$4/GB res (promo); $8/GB reguler ($2,50/GB lebih dalam pada $1,999/mo tingkat volume tinggi); Scraper APIs dari $1,50/1K mencatat PAYG (~$1,30/1K pada paket $499); berlangganan dari $499/bulan · Kepatuhan: ISO 27001, SOC 2 Tipe II.
Terbaik untuk: tim data perusahaan ML/AI yang ingin Scraper APIs terkelola untuk Reddit/SO/berita dengan kepatuhan siap audit dan kontrol SLA.
3. Oxylabs
Oxylabs berada di sebelah Bright Data di peringkat teratas perusahaan dengan cakupan pelatihan ML yang mendalam. Perumahan dimulai sekitar $6/GB pada rencana masuk dengan kumpulan 175M+ di 195 negara dan cakupan geografis yang kuat dengan kota, negara bagian, ZIP, ASN, dan penargetan koordinat geografis (penting untuk korpora pelatihan khusus wilayah). Itu Web Scraper API (entri $49/month) menangani rendering JavaScript, bypass anti-bot, dan ekstraksi data terstruktur di seluruh sumber yang relevan dengan AI termasuk Reddit, situs berita, dan SERPs. Sesi bersifat fleksibel dengan koneksi serentak yang tidak terbatas (penting untuk pipeline ML yang menyebar ke 1000+ scraper serentak selama sprint pengumpulan kumpulan data), dan Oxylabs memublikasikan tingkat keberhasilan 99,95% residential. Pilih Oxylabs ketika keandalan, dukungan tingkat SLA, kepatuhan ISO 27001 / SOC 2, dan dokumentasi tingkat pengadaan lebih penting daripada harga masuk – terutama untuk program ML perusahaan yang memerlukan dokumen pengadaan untuk tinjauan risiko hukum pada asal data pelatihan.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, DC, ISP, seluler + Web Scraper API · Kumpulan: 175M+ residential, 195 negara · Rotasi: fleksibel, melekat, konkurensi tak terbatas · Geo: negara/negara bagian/kota/ZIP/koordinat/ASN · Harga: dari $6/GB residential; Web Scraper API dari $49/month · Kesuksesan yang dipublikasikan: 99,95% · Kepatuhan: ISO 27001, SOC 2.
Terbaik untuk: program perusahaan ML yang menginginkan scraping terkelola tingkat SLA dengan kepatuhan ISO 27001 / SOC 2 dan dukungan fanout bersamaan.
4. Decodo
Decodo (sebelumnya Smartproxy) adalah pasar menengah yang tepat untuk pekerjaan data pelatihan ML – terutama korpora multibahasa. Proksi perumahan mulai dari $3,75/GB pada paket awal 3 GB dengan PAYG di $8,50/GB pada halaman harga publik, turun menjadi sekitar $2/GB pada tingkat 1,000 GB. Penargetan negara, kota, ZIP, dan ASN disertakan dengan 115M+ IP di seluruh lokasi 195+ – berguna bagi tim ML yang membangun kumpulan data multibahasa yang memerlukan IP regional yang autentik (edisi bahasa Wikipedia, arsip berita regional, forum khusus negara). Itu statis residential/ISP mulai dari $0,27/IP – salah satu tarif ISP paling agresif untuk alur kerja residential statis seperti akun bergaya Reddit Pushshift, akun kuota Stack Exchange API, dan proses suplementasi Common Crawl yang berlangsung selama berminggu-minggu. Web Scraping API menyertakan templat untuk sumber konten utama, dengan sticky sessions hingga 24 jam.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, DC, ISP, seluler + Web Scraping API · Kumpulan: 115M+ residential, 195+ negara · Rotasi: per-request, melekat hingga 24h · Geo: negara/kota/ZIP/ASN termasuk · Harga: $3,75/GB starter, $8,50/GB PAYG, $2/GB di 1TB+; statis residential/ISP dari $0,27/IP · Keberhasilan yang dipublikasikan: 99,86%.
Terbaik untuk: tim ML pasar menengah membangun korpora pelatihan multibahasa atau menjalankan akun statis-residential ML yang panjang.
5. IPRoyal
IPRoyal mendapatkan tempat untuk saluran pelatihan ML yang telah berjalan lama – penyisiran suplementasi Common Crawl selama beberapa hari, perayapan arsip berita dengan halaman multi-halaman, goresan terkait akun Reddit yang terus-menerus, pengumpulan riwayat forum yang telah berjalan lama di mana kesinambungan sesi selama berhari-hari menjadi penting. PAYG perumahan menjalankan $7,35/GB saat masuk (volume lebih murah) dengan kumpulan 32M+ di 195+ negara dengan penargetan negara, wilayah, kota, dan ISP. Pembeda sebenarnya adalah sticky sessions hingga 7 hari, yang terpanjang dalam daftar ini – secara unik berguna untuk sprint pengumpulan data ML multi-hari di mana sesi rotating memecah status server yang diberi nomor halaman, akun dengan kunci terikat Reddit/SO API di mana kontinuitas sesi dibatasi, dan pipeline perakitan data pelatihan yang berjalan lama. Ada juga lini produk ISP dan Web Unblocker (bypass CAPTCHA + anti-bot) dengan harga per-request.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, ISP, seluler, DC + Pembuka Web · Kumpulan: 32M+ residential, 195+ negara · Rotasi: rotating, melekat hingga 7 hari · Geo: negara/wilayah/kota/ISP · Harga: mulai $7,35/GB residential PAYG.
Terbaik untuk: pipeline pengumpulan data ML multi-hari yang memerlukan kesinambungan sesi melekat di seluruh arsip yang diberi nomor halaman.
6. SOAX
SOAX adalah pilihan ketika jenis campuran proxy penting untuk pipeline ML. Perumahan dimulai pada $3,60/GB pada paket Pemula (termasuk 25 GB), dan model kredit terpadu berarti Anda dapat membelanjakan anggaran yang sama untuk residential, seluler, ISP, datacenter, atau Web Data API. Kelompok ini merupakan salah satu yang terbesar di tingkat menengah – 155M+ residential, 33M+ seluler, 2,6M+ ISP – dengan penargetan negara, wilayah, kota, ISP, dan ASN. Sesi melekat didukung di semua jenis proxy. Nyaman jika saluran ML Anda menggabungkan residential untuk berita luas/forum, seluler untuk sumber yang paling sulit (Reddit seluler, platform bergaya TikTok), dan ISP untuk konsumen API yang terikat akun (Reddit, Stack Exchange) dalam satu langganan dengan kredit bersama.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, seluler, ISP, DC + Web Data API · Kumpulan: 155M+ residential, 33M+ seluler, 2,6M+ ISP · Rotasi: per request atau interval, didukung lengket · Geo: negara/wilayah/kota/ISP/ASN · Harga: $3,60/GB Pemula.
Terbaik untuk: Tim ML menjalankan pengumpulan jenis campuran (residential + seluler + ISP) di satu langganan.
7. Webshare
Webshare mendapatkan tempatnya untuk tim ML yang menjalankan crawling bervolume besar dan murah pada sumber AI pertahanan rendah – Common Crawl akses mirror (ini adalah CDN publik), repositori data terbuka publik (data.gov, EU Open Data Portal, arXiv, PubMed Central, GitHub API publik, Cermin kumpulan data HuggingFace), arsip teks domain publik (Project Gutenberg, Arsip Internet), dan situs spesialis dengan lalu lintas rendah tanpa anti-bot yang serius. Paket dimulai dari $2,99/month untuk paket 100-proxy datacenter dan $3,50/month untuk paket entri rotating residential dengan 80M+ residential tersedia pada tingkat yang lebih tinggi, ditambah proxy ISP statis pada paket berlangganan. Webshare residential paling baik pada sumber data ML pertahanan rendah; untuk tingkat-1 anti-bot (Reddit, NYT, Stack Overflow), naik ke penyedia di atas.
Spesifikasi cepat – Jenis: residential, ISP statis, datacenter · Kumpulan: 80M+ residential (berlangganan); datacenter dan ISP tersedia · Geo: negara, kota yang bergantung pada rencana · Harga: dari $2,99/month datacenter (proksi 100); rotating residential dari $3,50/bulan.
Terbaik untuk: Tim ML menjalankan crawling bervolume besar dan murah pada sumber data terbuka publik dan AI dengan pertahanan rendah.
8. NetNut
NetNut menutup daftar dengan fokus pada keandalan ISP-residential untuk data pelatihan ML – konsumen bersih-ISP IP yang terlihat kurang sintetik dalam jejak audit dibandingkan kumpulan rotating-residential yang agresif. Lini produk menekankan ISP-grade residential IPs (Comcast, Charter, Vodafone, BT, Deutsche Telekom, dan alamat konsumen-ISP lainnya yang ditetapkan) dengan rotating dan opsi melekat. Perputaran residential saat ini dimulai sekitar $3,53/GB pada rencana masuk, ditingkatkan berdasarkan volume; penargetan tingkat negara dan kota tersedia pada tingkat yang lebih tinggi. NetNut adalah pilihan ketika Anda secara khusus menginginkan kedalaman jaringan konsumen-ISP-residential untuk lensa pertahanan audit – IP dibaca sebagai pengguna internet rumahan biasa dalam pengawasan hukum atau audit berikutnya terhadap sumber data pelatihan.
Spesifikasi cepat – Jenis: ISP-residential, residential, seluler · Kumpulan: ISP tingkat residential dengan cakupan mayor-ISP yang dalam · Rotasi: rotating, lengket · Geo: negara (kota pada rencana yang lebih tinggi) · Harga: dari $3,53/GB residential.
Terbaik untuk: ML tim yang menginginkan konsumen-ISP-residential IPs untuk pertahanan audit pada jalur pengumpulan data pelatihan mereka.
Berapa Biaya Proxy Data Pelatihan ML?
Harga yang tercantum di 2026 terbagi dalam tiga kelompok. Anggaran/nilai di $1-$3,75/GB – DataImpulse, SOAX Pemula, entri Decodo, langganan Webshare residential – mencakup sebagian besar pengumpulan data pelatihan ML internal. Menengah/premium di $3,50-$7,35/GB – Bright Data, Oxylabs, IPRoyal, NetNut – menambahkan peralatan perusahaan, keandalan tingkat SLA, dan postur kepatuhan siap audit. Harga API dan harga ISP – Bright Data Scraper APIs $1,50/1K mencatat PAYG (~$1,30/1K pada paket $499), Oxylabs Web Scraper API dari $49/mo, Decodo Web Scraping API dari $19/mo, Decodo US ISP seharga $0,27/IP – menjual hasil terstruktur per rekaman, per paket, atau per IP, bukan per GB.
Pertanyaan biaya sebenarnya untuk data pelatihan ML bukanlah “berapa $/GB terendah” tetapi “berapa biaya terendah per catatan pelatihan yang berhasil dan dapat dipertahankan dalam audit”. Scraper terkelola API pada catatan $1,30-$1,50/1K dapat mengalahkan $1/GB residential ketika scraper internal Anda mencapai blok Cloudflare atau Akamai pada 30-50% dari requests; sebaliknya, $1/GB residential dengan klien yang sadar TLS-fingerprint dan sticky sessions untuk arsip yang diberi nomor halaman secara rutin mengalahkan API per rekaman pada skala multi-TB setelah parser internal Anda matang. Untuk anggaran ML yang menjalankan 100GB-1TB/week, residential mentah menang pada $/catatan; untuk kebutuhan data penelitian/evaluasi yang lebih kecil, API berhasil mengelola waktu teknis.
Apakah Sah Menggunakan Proxy untuk Pengumpulan Data Pelatihan ML & AI?
Undang-undang data pelatihan ML berada di persimpangan hak cipta US (penggunaan wajar pasca-Bartz/Kadrey), CFAA (hiQ v LinkedIn), kontrak penerbit (lisensi Reddit/SO), undang-undang privasi negara bagian (CCPA/CPRA + EU GDPR), dan tambal sulam undang-undang AI/data nasional (DPDP di India, LGPD di Brasil). Dasar-dasarnya:
- Pelatihan tentang data web publik adalah fair use (US) – dengan ukiran. Bartz v Anthropic (Juni 23, 2025, Hakim Alsup) memutuskan bahwa pelatihan itu sendiri “sangat transformatif” dan fair use di bawah 17 USC §107 – tetapi mengunduh ~7M buku bajakan untuk membangun perpustakaan permanen Anthropic BUKAN fair use, a ukiran yang terpisah dan signifikan. Kadrey v Meta (Juni 25, 2025, Hakim Chhabria) memutuskan untuk Meta secara tertulis tetapi secara eksplisit memperingatkan bahwa keputusan tersebut tidak berlaku sebagai otoritas AI-pelatihan-yang-adil. Authors Guild v OpenAI yang tertunda dan dikonsolidasikan dalam hal: OpenAI Kasus Litigasi Pelanggaran Hak Cipta akan menyempurnakan batasannya. Publik + transformatif + non-substitusi = fair use, dengan kebersihan asal adalah kerangka kerja.
- Pengikisan data publik CFAA aman. Keputusan hiQ Labs v LinkedIn (2022) Sirkuit 9th menetapkan bahwa menghapus data web yang dapat diakses publik tidak melanggar Undang-Undang Penipuan dan Penyalahgunaan Komputer. Meta v Bright Data (2024) memperkuat hal ini dengan perbedaan publik-vs-login: publik baik-baik saja; pengikisan akun yang masuk memicu paparan pelanggaran kontrak.
- Kontrak penerbit mengesampingkan pembelaan penggunaan wajar untuk sumber berlisensi. Reddit, Stack Overflow, NYT, WSJ, dan penandatangan protokol 1,500+ RSL mendistribusikan data mereka berdasarkan persyaratan lisensi yang eksplisit. Menghapus sumber-sumber pelatihan ini tanpa lisensi akan memicu klaim pelanggaran kontrak (Reddit v Anthropic 2025, Reddit v Perplexity 2025). Pembelaan penggunaan wajar tidak membenarkan pelanggaran kontrak.
- Discovery adalah permukaan paparan baru. NYT v OpenAI (Keputusan SDNY 2026 Januari): OpenAI terpaksa membuat semua log 20M ChatGPT, bukan subset pilihan. Saluran pipa produksi ML harus mengasumsikan penemuan pada akhirnya – terus mengumpulkan log, catatan penghormatan robots.txt, dokumentasi lisensi, dan pengesahan asal proxy-vendor IP.
- Undang-undang privasi lintas batas berlaku untuk data pribadi. GDPR (EU), CCPA/CPRA (California), LGPD (Brasil), DPDP Act 2023 (India, bertahap hingga 2027) semuanya mengatur kumpulan data pelatihan yang berisi data pribadi penduduk di yurisdiksi tersebut. Menghapus data pribadi tanpa dasar hukum dapat dilaksanakan terlepas dari pembelaan penggunaan wajar. Hapus data pribadi dari korpora pelatihan jika memungkinkan, dokumentasikan langkah penghapusan untuk audit.
Pembacaan yang jujur: pelatihan ML skala besar pada data web publik dapat dipertahankan secara hukum di 2026 di bawah Bartz/Kadrey + hiQ, tetapi lapisan kontrak (Reddit, SO, RSL penandatangan) dan lapisan data pribadi (GDPR/CCPA/LGPD/DPDP) adalah paparan nyata. Data publik/non-lisensi/non-pribadi adalah jalur dengan risiko paling rendah; pengikisan sumber berlisensi dan pengikisan data pribadi adalah yang tertinggi. Dapatkan nasihat hukum hak cipta AS dan transaksi teknologi sebelum menskalakan jalur pelatihan produksi ML. Ini bukan nasihat hukum.
Bagaimana Memulai Pengumpulan Data Pelatihan ML dengan DataImpulse
- Buat akun dan pilih campuran proxy Anda. Perumahan ($1/GB) untuk Reddit, Stack Overflow, arsip berita, sejarah forum, memo blog/Substack/Medium, cermin Wikipedia multibahasa, dan korpora vertikal (hukum/medis/keuangan); datacenter ($0,50/GB) untuk lapisan pengayaan (mirror Common Crawl, arXiv, PubMed, GitHub API publik, data.gov, EU Open Data Portal, arsip domain publik); seluler ($2/GB) untuk sumber anti-bot AI tersulit dengan rotating seluler IPs adalah jalur terakhir yang tidak diblokir.
- Tambahkan dana. Bayar sesuai pemakaian, tanpa langganan, tanpa masa berlaku habis – berguna karena pengumpulan data ML berjalan di 100GB-to-multi-TB melonjak di sekitar siklus lonjakan versi kumpulan data, penyegaran data eval, dan sprint perakitan korpus vertikal, lalu menganggur selama berminggu-minggu.
- Rencanakan jejak audit. Tetapkan penargetan negara yang cocok dengan keseimbangan regional korpus Anda (US/EU/Asia/LatAm untuk pelatihan multibahasa; negara tertentu untuk korpus regional), pilih rotating untuk luasnya + tempel untuk arsip yang diberi nomor halaman, arahkan scraper Anda ke proxy endpoint dan jalankan. Catat setiap scrape dengan stempel waktu, target URL, ID sesi proxy, dan hasil penghormatan robots.txt – ini adalah lapisan pertahanan audit pasca-Bartz/Kadrey Anda.
Untuk informasi lebih lanjut tentang alur kerja terkait, lihat kami residential halaman produk proxy, itu datacenter halaman produk proxy (untuk Common Crawl dan lapisan data terbuka), file proxy terbaik untuk web scraping pengumpulan, dan proxy terbaik untuk SEO & pelacakan peringkat pengumpulan.
Pertanyaan Umum
Apakah legal menggunakan proxy untuk pengumpulan data pelatihan AI?
Untuk data web publik, ya – Bartz v Anthropic (Juni 23, 2025) dan Kadrey v Meta (Juni 25, 2025) keduanya memutuskan bahwa pelatihan AI pada data web publik adalah “sangat transformatif” dan dilindungi oleh fair use di bawah 17 USC §107. Putusan 9th Circuit hiQ v LinkedIn (2022) melindungi scraping yang mendasarinya berdasarkan CFAA. Namun kontrak penerbit (Reddit, Stack Overflow, RSL-penandatangan protokol) mengesampingkan fair use untuk sumber berlisensi – Reddit menggugat Anthropic (Juni 2025) dan Perplexity (Oktober 2025) karena scraping yang tidak berlisensi. Data pribadi memicu GDPR/CCPA/LGPD/DPDP apa pun. Dapatkan nasihat hukum hak cipta AS dan transaksi teknologi sebelum produksi. Ini bukan nasihat hukum.
Proxy apa yang sebenarnya digunakan oleh pipeline pelatihan produksi LLM?
Tim produksi ML biasanya menjalankan tumpukan berjenjang: proksi datacenter ($0,50/GB) untuk lapisan data publik (Common Crawl, arXiv, GitHub API publik, repositori terbuka); residential proxy ($1-$3,75/GB) untuk sebagian besar web scraping (Reddit, Stack Overflow, berita, forum, blog); proxy seluler ($2-$10/GB) dicadangkan untuk sumber anti-bot yang paling sulit (Reddit seluler, platform sosial); dan Scraper APIs terkelola ($1,30-$1,50/1K catatan) ketika waktu penguraian internal lebih mahal daripada biaya per catatan. DataImpulse, Bright Data, dan Oxylabs semuanya muncul di tumpukan produksi ML.
Bagaimana gugatan Reddit terhadap Anthropic mempengaruhi pengumpulan pelatihan ML?
Reddit menggugat Anthropic pada bulan Juni 2025 karena pengikisan konten Reddit tanpa izin untuk melatih Claude, dan menggugat Perplexity pada bulan Oktober 2025 dengan alasan yang sama. Kesepakatan lisensi Reddit-Google dan Reddit-OpenAI (masing-masing $60M/yr dan $70M/yr) menetapkan harga dasar untuk data Reddit berlisensi. Implikasi praktis: jika saluran pipa ML Anda melakukan scraping Reddit dalam skala besar, beri izin (Reddit Data API) atau terima paparan pelanggaran kontrak. Saluran pipa suplementasi-CC khusus publik yang mencakup konten Reddit insidental melalui Common Crawl memiliki risiko yang jauh lebih rendah.
Bagaimana dengan melakukan scraping Stack Overflow dan Stack Exchange?
Stack Overflow + Cloudflare diluncurkan pay-per-crawl pada bulan Februari 2026 – bot dikenakan biaya di gateway. Stack Exchange API memiliki batasan tarif dan ToS melarang redistribusi massal. Untuk data pelatihan ML, jalur hukumnya adalah: menggunakan kuota Stack Exchange API publik (dengan autentikasi), mematuhi batas tarif per-IP, atau melisensikan akses massal dari tim perusahaan Stack Overflow. Melewati proksi residential secara teknis dimungkinkan tetapi meningkatkan paparan pelanggaran kontrak.
Apakah saya memerlukan keberagaman negara di kumpulan proxy saya untuk pelatihan multibahasa?
Ya untuk korpora pelatihan multibahasa. Tim ML yang membangun kumpulan data multibahasa memerlukan IP asli dari wilayah bahasa – Wikipedia-de yang diambil melalui US IPs terkadang mengembalikan konten English-redirect atau English-formatted; Reddit penarikan subreddit dari r/Brasil menampilkan postingan tempel yang berbeda berdasarkan geo pemirsa IP; arsip berita regional geo-fence menurut negara pengunjung. DataImpulse, Decodo, Oxylabs, dan Bright Data semuanya memiliki cakupan negara 195+. SOAX dan IPRoyal memiliki cakupan negara yang luas dalam rencana masuknya.
Bagaimana cara membuat pengumpulan data pelatihan saya dapat dipertahankan untuk diaudit?
Lima praktik: (1) Gunakan kumpulan proxy yang bersumber secara etis (DataImpulse, Bright Data, Oxylabs semuanya menerbitkan dokumen asal IP); (2) Catat setiap scrape dengan stempel waktu, URL, ID sesi proxy, kode respons, dan hasil penghormatan robots.txt; (3) Hormati robots.txt jika ada; (4) Hapus data pribadi dari korpora pelatihan dan dokumentasikan langkah stripping; (5) Untuk sumber berlisensi (Reddit, SO, NYT), simpan dokumentasi lisensi atau lewati dan andalkan cuplikan Common Crawl. Pasca keputusan NYT-v-OpenAI Januari 2026, asumsikan penemuan akhirnya – jejak audit tidak lagi opsional.
Common Crawl gratis – mengapa harus membayar proxy?
Common Crawl mencakup ~2B halaman setiap bulan tetapi tertinggal 1-3 bulan dan condong ke situs berbahasa English dengan lalu lintas tinggi. Tim ML menggunakan proxy untuk: (1) suplementasi dengan data yang lebih segar (berita terkini, topik Reddit terkini, makalah terkini); (2) cakupan multibahasa melampaui bias English CC; (3) korpora vertikal (hukum, medis, keuangan, ilmiah) yang CC di bawah sampel; (4) kelengkapan sumber tertentu (misalnya, arsip Reddit lengkap vs sampel CC); (5) saluran pipa yang kehilangan data pribadi di mana Anda memerlukan pengikisan waktu nyata untuk menerapkan filter privasi Anda sendiri. CC adalah batuan dasar; proxy adalah lapisan augmentasi.
Proksi seluler untuk ML – kapankah hal itu penting?
Tiga kasus: (1) sumber yang mengutamakan seluler (Instagram, TikTok domain publik, forum aplikasi seluler) dengan IP seluler adalah asli; (2) aplikasi-API endpoints gerbang itu lebih sulit di IPs non-seluler (beberapa situs versi seluler APIs, umpan pemberitahuan push); (3) sumber anti-bot yang paling sulit di mana Cloudflare/Akamai/PerimeterX juga memblokir residential – operator seluler IP adalah jalur terakhir yang tidak diblokir. SOAX, IPRoyal, DataImpulse, dan Bright Data semuanya menawarkan proxy seluler. Pesan perangkat seluler untuk pekerjaan yang konteks selulernya benar-benar penting – biayanya lebih mahal per GB dan pipeline ML Anda jarang memerlukan premium seluler penuh.
Proksi residential / ISP statis untuk ML – kapan?
Gunakan ISP/static-residential untuk alur kerja ML yang memerlukan kesinambungan sesi sepanjang hari – akun bergaya Reddit Pushshift yang menyimpan konteks arsip yang diberi halaman, akun kuota Stack Exchange API, akun penerbit berbayar (Bloomberg, FT), pengambilan riwayat forum multi-hari yang berjalan lama dengan rotasi yang merusak status paginasi sisi server. Decodo (mulai $0,27/IP), IPRoyal, NetNut, Bright Data, dan Webshare semuanya menjual lini produk ISP. Untuk sprint data ML satu kali, rotating residential lebih murah; untuk identitas persisten, ISP adalah satu-satunya pilihan.
Siap menjalankan pengumpulan data pelatihan ML dan AI yang dapat dipertahankan audit dalam skala besar? Mulailah dengan DataImpulse – residential dari $1/GB, datacenter dari $0,50/GB, seluler dari $2/GB, bayar sesuai pemakaian dengan 90M+ IP yang bersumber secara etis di seluruh negara 195, termasuk penargetan negara (negara bagian/kota/ZIP/ASN sebagai add-on berbayar), dan lalu lintas yang tidak pernah kedaluwarsa.