日爬千万级数据，海外代理IP预算怎么砍掉60%？附海外大厂价格

银河邮差
0 阅读7分钟

盆友们，是不是经常听到老板这句话：爬虫的量要上去，成本要下去，最好IP预算能砍一半？”

很多人在这时候会心里骂老板娘，但是迫于打工人的压力，又不得不笑脸说OKK~

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结果回到自己牛马专属工位上一筹莫展。今天，我就如何按爬虫人的硬KPI来——“有效数据量 / 全链路成本”，把这笔账算明白。

一、从“爬虫效率”算扣经济账

核心逻辑：咱爬虫er的KPI说白了就俩字——“产出/成本”。

产出：成功拿到的数据量（有效请求数、有效字段数）

成本：IP费用 + 重试浪费 + 解锁/渲染的额外开销

先把几个“计费口径”对齐：

  • 按流量（GB）：请求跑得越猛，账单涨得越快；有时候一抽风，，直接烧穿预算。
  • 按请求（request计费）：适合做解锁/接口型，但你得盯住“有效请求占比”，不然就是“请求数很美，数据很惨”。
  • 按通道：你能把并发、QPS、带宽跑起来，平均单价会被拉得很低（反过来，跑不满就亏）。

另外，隧道代理常见两种换IP方式：每次请求都换，或按固定时间间隔换（例如每1分钟换一次）。

二、各大厂商的价格

下面是按各家官网公开的起步价/典型套餐整理（活动折扣会变，最终以当时页面为准）。

服务商常见产品口径（和爬虫最相关的）计费模式公开起步价/示例备注
青果网络全球HTTP：机房池/住宅池；另有“不限流量通道”按GB / 按通道机房池低至 3元/GB；住宅池低至 7元/GB；不限流量 99元/通道起“能跑量、能打平”：适合做分层调度，把均价拉下来
Bright DataResidential Proxies按GB$8/GB稳定，但容易被GB当“计时器”滴滴滴扣费
OxylabsResidential Proxies按GB$8/GB要盯着“流量&限制项”，不然被动升档
IPIDEA动态住宅代理/解锁与SERP等API按GB / 按请求动态住宅代理起售价 ¥32/GB；SERP API ¥3.45/1k请求；网页解锁 API ¥13/1k请求适合特定场景，预算要做隔离
KookeeyResidential Proxies按GB￥39/GB（10GB）、￥29/GB（100GB）、大流量档可到更低（如￥10/GB级别）看你跑量能不能把档位打穿，主打的是价格带宽导向的

就这几家海外大厂而言，主流还是“按GB”，不过青果网络是把“按GB + 按通道（不限流量）”都摆出来了。 就这几家海外大厂而言，主流还是“按GB”，不过青果网络是把“按GB + 按通道（不限流量）”都摆出来了。

2.2 常见的容易烧钱的点：按GB

这里提一嘴，为什么“按GB”最容易把钱烧穿？

海外大厂常见问题之一就是，别看一开就就是贵，以为贵有贵的优势，实际上一路贵到你跪倒：429/403一来就开指数退避，结果退避没退，变成无限重试，直接“爆表”；分页边界没收口，变“死循环跑量”，老板以为你数据很猛，其实你在“拿预算冲KPI”……

等你需要沟通的时候，又有语言交流障碍，时差……

有的产品 pay-as-you-go 还会有月度可加购上限，规模一上来就逼你去谈更贵的企业方案。比如 Oxylabs FAQ 写到 pay-as-you-go 每月最多可top-up到50GB。

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2.3 常见的容易烧钱的点：带宽

和国内代理IP一样，很多厂商是带宽额外付费的，带宽有多贵，不需要我多说了吧？

何况是海外代理IP这块，基本都是带宽和计费方式强绑定的，动不动账单跟着“起飞”了。

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三、怎么做到“高成功率+低均价”

我的打法一般是：把“最贵的IP”留给“最难的站”，别拿住宅池去刷能用机房池解决的页面。青果网络这边的产品结构，刚好适合做“分层调度”的组合拳：

  • 机房池/超级池：适合大部分公开页、列表页等站点。
  • 住宅池：留给 TikTok/强风控电商/登录态等。
  • 隧道代理：云端自动换IP；可以做到“每次请求换IP”或“按周期换IP”——这类“换IP策略”本质上是帮你降低维护成本和浪费率。
  • 按通道不限流量：如果你是“日爬千万、吞吐拉满”的类型，通道跑满后平均单价会很好看。

也就是，轻站上机房，硬站上住宅；解锁只做兜底；能分池就分池，能灰度就灰度。

and，他们分池技术做的还蛮成熟的，之前用他们家国内代理IP做国内项目，用下来的业务成功率确实比别家的高，所以海外这块有这个，我还是很看好的。

啥？还有人不知道这是什么？

之前我们挑选的厂商，很大的一个问题是“一个池子打所有业务”，这种如果硬站带来的验证码/封禁会把整池成功率拖下水。青果网络的业务分池就是将代理IP根据应用场景和效果，做了技术上的分池隔离，让失败只在“业务池”内扩散，不会把全局资源池污染。

同时搭配我们自己做灰度开光降低策略迭代风险，比如先对 5% 流量开启新策略，观测成功率指标、验证码率、P95延迟等，再逐渐扩大到20%→50%→100%这样，一旦验证码率突刺或成本曲线异常，立刻切回上一个稳定配置，保证全链路稳态。

这样一套下来，假设你业务平均每次请求拉回 15KB（压缩+只取必要字段），一个月大约 4.3TB 流量（这个量级很常见）。这时候只要你把 70% 的“易站点”切到更便宜的池子，把 30% 的“硬站点”留住宅池，再把重试和渲染滥用压下来，账单砍到原来的40%～50%并不稀奇）。

四、如何测试

落到实地的时候，就别看厂商硬吹数值了，还是得用“可复现实验”说话。举个例子，Google / TikTok 延迟怎么测？我不在这儿编“实测xx毫秒”这种数据，还得你自己上手才行，毕竟不同地区、不同出口、不同目标站，差异巨大。

给你一套可复现的测法，你用同一台机器、同一时间窗、同一请求策略跑一轮，结果才是你项目的真相。

4.1 测试建议

  • 目标：Google（例如搜索页/静态页）和 TikTok（公开页/API视情况）
  • 指标：P50/P95 延迟、成功率、被拦截率、单次响应体积（KB）
  • 策略：同并发、同超时、同重试次数；住宅/机房分开跑

4.2 一个可以直接套用的压测脚本

你把代理地址、鉴权、URL换成自己的即可。

import time, statistics, requests

URLS = [
    "https://www.google.com/",
    "https://www.tiktok.com/"
]

PROXIES = {
    "http":  "http://USER:PASS@YOUR_PROXY_HOST:PORT",
    "https": "http://USER:PASS@YOUR_PROXY_HOST:PORT",
}

def bench(url, n=50, timeout=15):
    lat = []
    ok = 0
    for _ in range(n):
        t0 = time.time()
        try:
            r = requests.get(url, proxies=PROXIES, timeout=timeout, headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0"})
            ok += 1 if r.status_code == 200 else 0
        except Exception:
            pass
        lat.append((time.time() - t0) * 1000)
    lat_sorted = sorted(lat)
    p50 = lat_sorted[int(0.50*(n-1))]
    p95 = lat_sorted[int(0.95*(n-1))]
    return {"url": url, "ok_rate": ok/n, "p50_ms": p50, "p95_ms": p95}

for u in URLS:
    print(bench(u))

pass：小提醒：有些服务商会限制特定目标域名。比如 Oxylabs的住宅网络会限制部分目标。如果你刚好要抓的域在限制里，可能就得换网络/换产品线，成本结构会立刻变样。

最后的最后，

2026年1月下旬，Google Threat Intelligence Group 主导行动，打击了与 IPIDEA 相关的超大住宅代理网络生态；路透社 也有相关报道，我去查了一下，确实是真的。

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so，挑选厂商时，合规、资源来源、可持续性一定要进评审清单，别只盯效果了，关于合规这边，我主页也会写到一点，涉及国内代理IP和国外的都有，感兴趣的可以来看看。

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