2026년 최고의 LLM 스크레이퍼: 궁극의 도구 비교

이 글에서는 다음을 살펴보겠습니다:

• LLM 스크래핑이 중요한 이유와 이를 지원하는 시나리오.
• 전용 LLM 채팅 스크래퍼를 활용하는 것이 최선의 접근법인 이유.
• LLM 스크래핑 솔루션 비교 시 고려해야 할 주요 요소.
• 올해 최고의 LLM 스크레이퍼 목록.

자, 시작해 보겠습니다!

TL;DR: 최고의 LLM 스크래퍼 요약 표

급하신 분들은 아래 요약표에서 최고의 LLM 스크레이퍼를 한눈에 비교해 보세요.

LLM 스크레이퍼	유형	지원되는 LLM	API	노코드	인프라	동시성	GDPR 준수	무료 평가판	입문 가격
Bright Data	API 스크레이퍼 + 노코드 + 관리형	ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok, Google AI Mode, Copilot	✅	✅	자동 차단 해제 기능이 있는 엔터프라이즈 프록시 네트워크(1억 5천만 개 이상의 IP)	무제한	✅	✅	1,000건당 1.5달러
스크래플리스	API 스크래퍼	ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini, Google AI Mode, Grok	✅	❌	통합 API + 8천만 개 이상의 프록시 네트워크	높음	✅	✅	월 49달러
cloro	API 스크레이퍼	ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini, Grok, Google AI Mode	✅	❌	지리적 타겟팅이 가능한 통합 API	제한적 (동시 작업 10~100개)	✅	✅	월 100달러
A-파서	데스크톱 스크레이퍼 + API	ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode, Copilot, DeepAI, Kimi	✅ (관리용)	✅	로컬 실행 + 관리 API	제한됨 (~100–200 쿼리/분)	— (공개되지 않음)	❌	179달러 일회성
Infatica	API 스크레이퍼	ChatGPT, Gemini, Perplexity	✅	❌	주거용 프록시를 사용한 API 스크래핑	높음	✅	❌	사용자 지정
Apify	기성 스크레이퍼 + API	ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, 기타 (액터 기반)	✅	✅	프록시 지원이 가능한 서버리스 스크래핑 플랫폼	제한적 (동시 실행 25~256회)	✅	✅	액터 의존적

LLM 스크래핑 세계 소개

최고의 LLM 스크레이퍼를 살펴보기 전에, LLM에서 데이터를 스크레이핑하는 데 대한 배경 지식과 맥락을 이해하는 것이 도움이 됩니다.

LLM 스크레이퍼란 무엇인가?

LLM 스크레이퍼(LLM 채팅 스크레이퍼 또는 LLM 스크레이핑 솔루션이라고도 함)는 LLM에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 특별히 구축된 도구입니다. 즉, 프롬프트를 자동으로 전송하고 생성된 응답을 수집합니다.

대부분의 경우 직접적인 답변뿐만 아니라 인용문, 링크, 메타데이터와 같은 추가 출력도 검색합니다. 대상 플랫폼에는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok 및 유사 서비스가 포함됩니다.

LLM 스크래핑이 중요한 이유

AI 연구자들이 점점 더 심각해지는 ‘데이터 배럴(data barrel)’ 문제를 지적함에 따라 LLM에서 데이터를 스크래핑하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다. 이 개념은 온라인상의 고품질 인간 작성 텍스트만으로는 새로운 모델을 훈련시키기에 더 이상 충분하지 않다는 것이며, 이로 인해 기업들은 합성 및 AI 생성 데이터 파이프라인으로 눈을 돌리고 있습니다.

그 결과, LLM 생성 콘텐츠는 이제 새로운 모델 훈련 및 미세 조정에 광범위하게 채택되고 있습니다. 이 접근법은 평가 데이터셋 구축과 지속적으로 업데이트되는 지식 기반 생성에 활용됩니다.

업계 추정치에 따르면, 많은 현대 모델들은 이미 특수한 미세 조정을 위해 합성 콘텐츠에 크게 의존하고 있다. 예측에 따르면 합성 데이터는 2030년까지 AI 훈련을 지배할 수 있다.

몇 가지 주목할 만한 발전이 이러한 추세를 부각시키고 있다. 엔비디아는 미니트론(Minitron) 접근법을 통해 대규모 모델로부터의 증류(distillation)를 통해 원본 데이터의 3% 미만으로 모델을 재훈련할 수 있음을 입증했다. 이는 LLM 출력이 효율적인 훈련 자료로 활용될 수 있음을 보여준다.

한편 DeepSeek은 더 진보된 모델의 출력으로 훈련하여 성능 향상을 달성한 사례입니다. LLM 스크래핑은 또한 동적 데이터 생성을 지원하는데, 예를 들어 모델이 시간에 따라 프롬프트에 어떻게 응답하는지 모니터링하여 프롬프트-응답 데이터셋 구축을 돕습니다.

LLM 스크래핑의 이점

LLM 스크래핑이 열어주는 주요 장점과 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 일반적인 영어 질의 및 결과: 자연어 프롬프트를 통해 정보를 검색하여 데이터 파싱 기반의 기존 스크래핑보다 데이터 수집을 용이하게 합니다.
• 모델 훈련용 데이터셋 생성: 프롬프트-응답 쌍을 수집하여 미세 조정, 평가, 벤치마킹 또는 맞춤형 AI 모델 훈련용 데이터셋을 구축합니다.
• 크로스 모델 비교: 여러 LLM 공급자의 응답을 비교하여 차이점, 일치점 및 모델별 특이 행동을 식별합니다.
• 구조화된 지식 추출: 비구조화된 모델 응답에서 링크, 인용, 엔티티, 메타데이터와 같은 구조화된 데이터를 추출합니다.
• GEO(생성형 엔진 최적화) 및 AI 검색 모니터링: 브랜드, 제품 또는 주제가 시간 경과에 따라 다양한 모델의 AI 생성 답변에 어떻게 나타나는지 추적합니다.
• 시간 경과에 따른 변화 감지: 모델 업데이트 또는 웹 정보 변경에 따른 모델 응답의 진화 추이를 모니터링합니다.

전용 LLM 스크레이퍼를 활용해야 하는 이유

API를 통해 모델에 프롬프트를 직접 전송할 수 있으므로 LLM에서 데이터를 추출하는 것은 본질적으로 어렵지 않습니다. 진정한 어려움은 프로세스를 표준화하고 대규모로 실행하는 데 있습니다. 대부분의 LLM 제공업체는 요금제에 따라 API 속도 제한을 부과하며, 응답은 제공업체마다 크게 다릅니다.

전문 LLM 스크레이퍼를 선택하면 이러한 문제를 피할 수 있습니다. 일반적으로 API 또는 노코드 도구를 통해 LLM 스크래핑을 위한 통합된 경험을 제공합니다. 이는 AI 모델에서 데이터를 구조화되고 안정적이며 일관된 형식으로 추출하는 프로세스를 표준화하는 데 도움이 됩니다.

LLM 스크레이퍼는 지리적 위치 추적, 대량 요청 등 API 직접 호출보다 데이터 추출을 용이하게 하는 기능도 지원합니다. 대규모 인프라와 백엔드 캐싱 메커니즘 덕분에 대부분의 경우 더 빠르고 비용 효율적입니다.

LLM 스크래퍼 평가 시 고려 사항

AI를 통한 웹 데이터 스크래핑 솔루션은 매우 인기 있지만, LLM에서 데이터를 추출하도록 설계된 도구는 아직 상대적으로 드뭅니다. 그럼에도 시장이 빠르게 성장하며 새로운 업체들이 꾸준히 등장하고 있습니다.

시간 낭비를 피하고 가장 적합한 도구에 집중하려면 다음과 같은 일관된 기준으로 평가할 수 있는 비교 프레임워크가 필요합니다:

• 유형: 솔루션이 API, 노코드 플랫폼, 데스크톱 애플리케이션 또는 다른 유형의 도구인지 여부.
• 지원 LLM: 지원되는 LLM 제공업체 및 플랫폼(예: ChatGPT, Gemini, Grok 등).
• 포함된 데이터: LLM 응답에서 추출 가능한 데이터 유형(일반 텍스트, 인용문, 하이퍼링크 등).
• 인프라: 공급자의 확장성, 가동 시간 유지 능력, 대량 요청 처리 능력.
• 기술적 요구사항: LLM 스크래핑 솔루션 사용 및 통합에 필요한 기술 또는 인프라.
• 규정 준수: 개인정보 보호 규정(GDPR, CCPA 등) 및 보안 모범 사례 준수 여부.
• 가격 정책: 평가용 무료 체험판 또는 크레딧을 포함한 가격 구조.

최고의 LLM 스크레이퍼: 주요 도구 및 솔루션

앞서 제시된 기준을 바탕으로 상위 6개 LLM 스크레이퍼를 살펴보겠습니다.

1. Bright Data

Bright Data는 프록시 제공업체로 시작하여 플랫폼을 선도적인 웹 데이터 솔루션으로 확장했습니다. 풍부한 제품군에는 AI 시스템에서 데이터를 수집하는 특정 도구가 포함됩니다. 이 LLM 스크레이퍼는 API 또는 노코드 인터페이스를 통해 주요 AI 모델에서 구조화된 응답과 메타데이터를 일관되고 확장 가능한 방식으로 추출합니다.

구체적으로, Bright Data의 주요 LLM 스크래핑 솔루션은 다음과 같습니다:

• ChatGPT 스크레이퍼: ChatGPT 질의로부터 구조화된 응답, 프롬프트, 인용문, 링크, 순위, 대화 메타데이터를 실시간으로 수집합니다.
• 퍼플렉시티 스크레이퍼: 퍼플렉시티 검색 결과에서 AI 생성 답변과 함께 출처, 인용문, 구조화된 응답 데이터를 추출합니다.
• Gemini 스크레이퍼: Gemini 응답에서 프롬프트, 생성된 답변, 인용, 링크 및 메타데이터를 표준화된 형식으로 추출합니다.
• Grok 스크레이퍼: Grok 생성 응답과 함께 인용, 원본 응답, 색인 출력 등 구조화된 메타데이터를 수집합니다.
• Google AI Mode Scraper: Google AI Mode에서 프롬프트, 답변, 인용, 링크 및 색인 결과를 포함한 AI 생성 검색 응답을 캡처합니다.
• Copilot 스크레이퍼: Copilot 검색 결과에서 구조화된 응답, 출처 및 답변 섹션을 가져옵니다.

이 모든 솔루션은 1억 5천만 개 이상의 IP를 보유한 글로벌 프록시 네트워크, 자동 차단 해제 기술, 99.99% 가동 시간을 기반으로 하는 Bright Data의 엔터프라이즈급 인프라에서 실행됩니다. 이 인프라를 통해 운영 오버헤드 없이 안정적이고 대규모의 LLM 데이터 수집이 가능합니다.

이러한 측면들이 종합되어 Bright Data는 LLM 스크래핑을 위한 가장 완벽하고 확장 가능한 공급자가 되었습니다.

🏆 이상적인 사용처: 노코드 또는 API 통합을 통한 엔터프라이즈급, 고확장성, 동시 다중 공급자 LLM 스크래핑.

유형:

• API 기반 LLM 스크레이퍼.
• 제어판을 통한 노코드 LLM 스크래핑 옵션.
• 완전 관리형 LLM 데이터 수집 옵션 제공.

지원 LLM:

• ChatGPT
• 퍼플렉시티
• Gemini
• Grok
• Google AI 모드 (AI 개요)
• 코파일럿

포함된 데이터:

• 텍스트, HTML 또는 마크다운 형식의 모델 응답.
• JSON, NDJSON, CSV와 같은 구조화된 출력 형식.
• 쿼리 프롬프트 및 URL.
• 응답 내용 및 전체 메시지.
• 인용 및 출처.
• 첨부된 링크.
• 추천 및 순위.
• 타임스탬프 및 메타데이터.
• 원시 응답 및 구문 분석된 구조화된 데이터(제공자에 따라 다름).
• 국가 수준의 메타데이터.

인프라:

• 자동 IP 로테이션 및 CAPTCHA 해결 기능을 갖춘 내장 프록시 및 차단 해제 인프라.
• 195개국에 걸쳐 1억 5천만 개 이상의 IP 접근.
• 대량 요청 지원(동시 최대 5,000건).
• 99.95% 성공률.
• 웹훅 기반 또는 API 기반 데이터 전달.
• 결과는 다운로드하거나 Amazon S3 및 Google Cloud Storage와 같은 스토리지 서비스로 전달할 수 있습니다.
• 99.99% 가동 시간 인프라.
• 대용량 데이터 수집 및 확장 가능한 워크로드를 위해 설계되었습니다.
• 데이터 파싱, 유효성 검사 및 구조 감지 기능.
• 무제한 동시성.
• 자동화된 예약 실행 지원.
• 전문가 팀의 연중무휴 24시간 지원.
• 70개 이상의 AI 통합 지원.

기술적 요구 사항:

• LLM 스크래핑 API 연결을 위한 기본 프로그래밍 기술 필요.
• 비기술 사용자를 위한 노코드 인터페이스 제공.
• AI/ML 워크플로우, 파이프라인 및 애플리케이션 통합을 위한 기술적 역량 필요.

규정 준수:

• GDPR을 완전히 준수합니다.
• CCPA 준수.
• SEC 준수.
• ISO 27001, SOC 2 Type II 및 CSA STAR Level 1 표준 인증 획득.

가격 정책:

• 신용카드 없이 무료 체험 가능.
• 1,000건당 1.5달러부터 시작하는 종량제 요금제, 약정 없음.
• 월간 요금제:
  • 510K 레코드: 월 499달러 (1,000레코드당 0.98달러).
  • 100만 레코드: 월 $999 ($0.83/1,000 레코드).
  • 월 1,999달러로 250만 레코드 이용 가능 (1,000레코드당 0.75달러).
• 맞춤형 가격의 엔터프라이즈 플랜 이용 가능.

2. Scrapeless

Scrapeless는 LLM을 포함한 자동화된 공개 데이터 추출을 전문으로 하는 프록시 및 웹 스크래핑 기업입니다. 특히 LLM 채팅 스크래퍼 서비스는 ChatGPT, Gemini 등에서 실시간 구조화된 인사이트를 통합 API로 제공합니다. 인용문과 순위를 포착하여 생성형 검색 생태계 내 브랜드 존재감을 정밀하게 모니터링할 수 있습니다.

🏆 이상적인 용도: 실시간 LLM 응답 데이터 및 인용 정보를 활용한 AI 기반 분석 대시보드 구축.

유형:

• API 기반 LLM 스크레이퍼.

지원 LLM:

• ChatGPT
• 퍼플렉시티
• Copilot
• Gemini
• Google AI 모드 (AI 개요)
• Grok

포함된 데이터:

• Markdown 또는 텍스트 형식의 모델 응답.
• 선택한 공급자 및 가용성에 따라:
  • 인용 및 콘텐츠 참조.
  • 추출된 링크 및 URL.
  • 관련 프롬프트 및 구조화된 미디어 데이터(예: 지도, 이미지, 동영상).
  • 위치 데이터(좌표, 주소, 카테고리).
  • 원시 HTML (Google AI 모드).

인프라:

• 여러 AI 모델을 스크래핑하기 위한 통합 API.
• 자동화된 결과 전달을 위한 웹훅 지원.
• 8천만 개 이상의 프록시 네트워크를 통해 195개 이상의 국가 및 2,000개 이상의 도시를 대상으로 국가별 타겟팅 지원.
• 스크래핑 API 인프라를 지원하는 99.98% 성공률 프록시 네트워크.
• 결과는 탐색 편의성을 위해 일시 저장됩니다.

기술적 요구 사항:

• API를 통해 작업을 생성하고 결과를 검색하기 위한 기본적인 프로그래밍 기술 필요.

규정 준수:

• GDPR 완전 준수.

가격 정책:

• 무료 체험판 제공.
• 사용자 기반 가격 정책:
  • 성장: 월 $49
  • 확장: 월 199달러
  • 비즈니스: 월 $399
  • 맞춤형: 맞춤형 가격.
• 기업 기반 가격:
  • 엔터프라이즈: 월 699달러
  • 엔터프라이즈 플러스: 월 999달러
  • 맞춤형: 맞춤형 가격.

3. cloro

cloro는 SEO 및 AI 검색 생태계를 모니터링하기 위한 API 기반 플랫폼입니다. 통합 API를 통해 ChatGPT, Gemini, Perplexity와 같은 AI 인터페이스에서 직접 구조화된 응답을 수집하는 LLM 스크래핑 솔루션을 제공합니다. 텍스트, 인용문, 구조화된 객체를 반환하며 지리적 타겟팅을 지원합니다.

🏆 이상적인 대상: 여러 LLM 공급자와 검색 엔진 전반에 걸친 AI 검색 가시성을 분석하는 SEO 및 GEO 팀.

유형:

• API 기반 LLM 스크래핑 솔루션.

지원 LLM:

• ChatGPT
• 퍼플렉시티
• 코파일럿
• Gemini
• Grok
• Google AI 모드
• Google AI 개요

포함된 데이터:

• 텍스트, HTML 또는 마크다운 형식의 모델 응답.
• 대상 LLM 및 이용 가능한 정보에 따라:
  • 구조화된 출처 및 인용 정보.
  • 추출된 엔티티 및 구조화된 객체.
  • 검색 쿼리 및 쿼리 확장.
  • 쇼핑 관련 구조화된 데이터(예: 제품 카드).
  • 출처 URL 및 메타데이터.

인프라:

• 여러 AI 모델에 걸쳐 구조화된 데이터 추출을 위한 통합 API.
• 월간 3억 건 이상의 API 호출 지원.
• 99.99% 가동 시간 보장.
• 국가별 지리적 타겟팅 지원.
• 요금제에 따라 10~100개의 동시 스크래핑 작업 지원.

기술적 요구 사항:

• HTTP 요청을 통한 API 통합이 필요합니다.
• 프로ンプ트 제출 및 응답 처리를 위한 기본적인 프로그래밍 기술이 필요합니다.

규정 준수:

• 유럽 사용자를 위한 GDPR 준수.

가격 정책:

• 500 크레딧 무료 체험 가능.
• 월별 요금제 기반 크레딧 가격 정책:
  • Hobby: 월 100달러 (250,000 크레딧)
  • 스타터: 월 250달러, 694,444 크레딧.
  • 성장: 월 $500 (1,562,500 크레딧)
  • 비즈니스: 월 1,000달러, 3,333,333 크레딧.
  • 엔터프라이즈: 맞춤형 가격.

4. A-Parser

A-Parser는 웹 스크래핑 및 자동화를 위한 웹 기반 및 데스크톱 애플리케이션입니다. 다양한 플랫폼에서 데이터를 추출할 수 있는 수십 개의 내장 파서를 제공합니다. 구체적으로 ChatGPT, Perplexity, Google 및 기타 AI 시스템과 같은 서비스를 지원합니다.

🏆 이상적인 사용처: 데스크톱 기반 LLM 스크래핑 경험.

유형:

• Windows, Linux, macOS(Docker를 통해)에서 사용 가능한 데스크톱 스크래핑 소프트웨어 + 웹 인터페이스.
• API를 통한 자동화 지원.

지원 LLM:

• ChatGPT
• 퍼플렉시티
• Google AI (Gemini 기반 AI 모드)
• Copilot
• DeepAI
• Kimi

포함된 데이터:

• Markdown/텍스트 형식의 모델 응답.
• 응답 및 대상 LLM 제공자에 따라:
  • 출처 링크, 앵커, 스니펫.
  • 이미지 및 이미지 메타데이터(있는 경우).
  • 구조화된 내보내기(예: JSON, CSV, SQL).

인프라:

• 대상 LLM 공급자에 따라 분당 100/200개의 쿼리를 지원합니다.
• API를 통한 작업 대기열 및 자동화.
• 타사 프록시 지원(HTTP, SOCKS4/5).
• 타사 CAPTCHA 해결 서비스 통합 지원.

기술적 요구사항:

• 노코드 데스크톱 소프트웨어 설치 및 로컬 설정 필요.
• API를 통한 관리를 위해서는 프로그래밍 기술이 필요합니다.

준수 사항:

• 비공개.

가격 정책:

• 일회성 라이선스 가격:
  • 라이트: $179
  • 프로: $299
  • 엔터프라이즈: $479
• 유료 업데이트는 별도로 구매 가능합니다.

5. 인파티카

인파티카는 프록시 네트워크와 스크래핑 API를 제공하는 데이터 수집 업체입니다. 다양한 스크래핑 API 중에는 AI 검색 데이터 API도 포함되어 있습니다. 이 API는 단일 요청으로 여러 모델을 쿼리하여 LLM 스크래핑을 지원합니다. 정규화된 출력값과 함께 답변, 출처, 메타데이터를 반환하여 구조화된 분석과 모델 간 비교를 가능하게 합니다. 인파티카와 브라이트 데이터 비교에서 자세히 알아보세요.

🏆 이상적인 용도: 정규화된 출력 및 합의 분석을 통한 다중 LLM 응답 비교.

유형:

• API 기반 LLM 스크레이퍼.

지원 LLM:

• ChatGPT
• Gemini
• 퍼플렉시티

포함된 데이터:

• 모델의 원본 답변.
• JSON 또는 마크다운 형식의 구조화된 추출.
• 모델 간 합의 분석(일치도 점수 및 차이점).
• 추적 가능성 메타데이터(예: 모델 ID, 타임스탬프, 지리 정보, 버전).
• 가능한 경우, 대상 모델에 기반하여:
  • 출처 및 인용 정보.
  • 링크 및 참조된 엔터티.

인프라:

• 브라우저 자동화 및 렌더링 기능을 갖춘 스크래핑 엔진으로 구축됨.
• 수백만 건의 요청까지 처리 가능.
• 배치 작업 및 지속적인 모니터링 지원.
• 지리적 타겟팅이 가능한 내장형 주거용 프록시 네트워크 통합.
• 웹훅 및 배치 파이프라인 지원.
• 모델 전반에 걸친 구조화된 출력 정규화.

기술적 요구 사항:

• API를 통해 요청 전송 및 결과 처리를 위한 프로그래밍 기술 필요.
• 간편한 통합을 위한 Python 및 Node.js용 SDK 제공.

규정 준수:

• GDPR 준수.
• ISO 인증 획득
• 규정 준수 및 모니터링 강화를 위한 BYOK(Bring Your Own Key) 모드 지원.

가격 정책:

• 맞춤형 가격 (영업 문의).

6. Apify

Apify는 웹 스크래핑, 브라우저 자동화 및 AI 통합을 위한 풀스택 플랫폼입니다. 커뮤니티와 회사에서 구축한 수천 개의 사전 제작된 서버리스 애플리케이션인 ‘액터(Actors)’를 제공합니다. LLM 스크래핑과 관련하여 ChatGPT, Gemini 등 AI 플랫폼 전용 액터가 있습니다. Apify와 Bright Data의 비교를 확인하세요.

🏆 이상적인 대상: 다양한 사전 제작된 LLM 스크래핑 옵션과 선택적 API 통합을 원하는 팀.

유형:

• 노코드 및 API 인터페이스를 모두 지원하는 기성 LLM 스크레이퍼.

지원 LLM:

• ChatGPT
• Gemini
• 퍼플렉시티
• Grok
• 선택한 액터에 따라 다른 모델들

포함된 데이터:

• 선택한 액터에 따라 단순 응답부터 메타데이터가 풍부한 응답까지 다양함.

인프라:

• 동시 다중 요청(25~256개)을 지원하는 확장 가능한 인프라.
• 내장 및 타사 프록시 통합 지원.
• 다양한 데이터 유형을 위한 내장형 스토리지 솔루션.

기술적 요구사항:

• 액터를 사용자 정의 스크립트에 통합하는 데 필요한 기술적 역량.
• API를 통해 액터를 호출하는 데 필요한 기본 프로그래밍 기술.
• 웹 인터페이스를 통해 LLM 스크래핑 액터를 관리하고 실행하는 데 기술적 기술이 필요하지 않습니다.

규정 준수:

• SOC 2 Type II 준수.
• GDPR 및 CCPA 규정과 완전히 부합합니다.

가격:

• 선택한 액터에 따라 다릅니다.

결론

이 글에서는 LLM 스크레이퍼가 무엇이며, 이를 통해 인기 있는 AI 모델에서 데이터를 추출하는 방법을 알아보았습니다. 또한 모델 훈련, 모니터링, GEO 및 기타 다양한 사용 사례를 위한 합성 데이터와 LLM 데이터 추출의 중요성이 점점 더 커지고 있음을 살펴보았습니다.

주요 LLM 스크레이퍼 중 Bright Data는 선도적인 옵션으로 두각을 나타냅니다. 1억 5천만 개 이상의 IP로 구성된 프록시 네트워크를 기반으로 한 엔터프라이즈급 데이터 수집 인프라를 제공하며, 99.99% 가동률과 99.99% 성공률을 달성합니다.

Bright Data는 다음과 같은 전용 LLM 스크래핑 API를 지원합니다:

• ChatGPT 스크레이퍼
• 퍼플렉시티 스크레이퍼
• Gemini 스크레이퍼
• Grok 스크레이퍼
• Google AI Mode 스크레이퍼
• 코파일럿 스크레이퍼

지금 Bright Data에 무료로 가입하고 LLM 스크래핑 솔루션을 통합해 보세요!

자주 묻는 질문

LLM 스크레이퍼와 LLM 기반 스크레이퍼의 차이점은 무엇입니까?

LLM 스크레이퍼는 프롬프트를 사용하여 LLM 제공업체로부터 직접 답변이나 데이터를 수집합니다. 반면 LLM 기반 스크레이퍼는 웹페이지나 문서에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 LLM에 의존합니다. 간단히 말해, LLM 스크레이퍼는 AI 서비스를 대상으로 하는 반면, LLM 기반 스크레이퍼는 기존 웹 스크레이핑을 개선하기 위해 AI를 활용합니다.

스크레이퍼는 일반적으로 어떤 LLM 제공업체를 대상으로 하나요?

LLM 스크레이퍼는 구조화된 답변을 생성하는 널리 사용되는 AI 플랫폼을 대상으로 합니다. 가장 일반적으로 지원되는 제공업체로는 ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot 등이 있습니다. 일부 도구는 Grok 및 Google AI 개요와 같은 AI 검색 기능도 지원합니다.

llm-scraper 라이브러리는 무엇인가요?

llm-scraper는 웹페이지에서 구조화된 데이터를 추출하기 위해 LLM을 활용하는 오픈소스 TypeScript 라이브러리입니다. 사용자 정의 파싱 로직을 작성하는 대신 스키마를 정의하면 LLM이 페이지 콘텐츠를 분석하여 이를 채웁니다. 따라서 LLM에서 데이터를 수집하는 스크래핑 도구라기보다는 LLM을 활용해 웹페이지에서 데이터를 추출하는 AI 기반 웹 스크래핑 솔루션입니다. 전용 llm-scraper 가이드에서 실제 작동 방식을 확인하세요.

AI 스크래핑은 기존 SERP 스크래핑과 어떻게 다른가요?

이 맥락에서 AI 스크래핑은 LLM 제공자로부터 직접 구조화된 답변을 수집하는 것을 의미합니다. 스크래퍼에 프롬프트를 전송하면 인용문과 풍부한 콘텐츠가 포함된 응답을 받게 됩니다. 반면 전통적인 SERP 스크래핑은 쿼리에 기반해 검색 결과 페이지에서 원시 HTML을 추출하는 과정입니다. AI 스크래핑은 모델이 생성한 인사이트를 회수하는 데 중점을 두는 반면, SERP 스크래핑은 검색 엔진 목록을 수동으로 파싱하는 방식에 의존합니다. 두 접근법에 대해 자세히 알아보세요.

웹 스크래핑에 LLM을 활용하는 방법은?

LLM 자체를 스크래핑하기보다 웹사이트에서 데이터를 추출하고 처리하는 데 LLM을 활용하고 싶다면 다음 튜토리얼을 참고하세요:

• ChatGPT를 활용한 웹 스크래핑: 단계별 튜토리얼
• 퍼플렉시티를 활용한 웹 스크래핑: 단계별 가이드
• Google AI 모드 스크래핑 방법: 완전 가이드
• Google AI 개요 스크래핑 방법