Saya sudah beberapa kali lihat situs Kadoa selama beberapa minggu terakhir, terutama karena rebranding mereka pada Juni 2026 lumayan mengejutkan. Hari ini mereka menyebut diri sebagai “AI web scraper,” lalu besoknya berubah jadi “Web Scraping OS.” Itu loncatan besar — dan ini ngasih petunjuk ke arah mana kategori ini lagi bergerak.
Jadi pertanyaan yang terus saya terima dari pembaca dan tim saya sendiri adalah: apakah Kadoa masih bisa dibandingkan dengan Thunderbit, atau mereka sudah benar-benar keluar dari jalur “alat scraping cepat”? Jawaban singkat: sedikit dari keduanya. Jawaban lengkapnya ada di bawah.
Jawaban Singkat
Kalau Anda mau versi singkat sebelum masuk ke detail:
- Thunderbit dibuat buat momen ketika Anda lagi menatap sebuah halaman web dan mikir, “Saya cuma butuh data ini, sekarang, di spreadsheet.” Satu klik, tanpa schema, tanpa nunggu tim data.
- Kadoa dibuat buat organisasi yang butuh dataset yang terkelola, terpantau, dan terus diperbarui secara berkelanjutan di lingkungan produksi — misalnya tim keuangan yang menarik alternative data dari puluhan sumber setiap hari, lengkap dengan audit trail.
- Keduanya bukan “AI scraper” lawan “manual scraper.” Keduanya benar-benar agentic — bedanya ada di apa yang mereka optimalkan untuk agen tersebut.
Poin terakhir ini jauh lebih penting daripada yang sering orang kira. Saya sering lihat banyak artikel perbandingan memperlakukannya seperti adu daftar fitur, padahal sebenarnya ini dua produk yang sudah melaju ke kategori pembeli yang berbeda.
Sekilas Perbandingan
| Dimensi | Thunderbit | Kadoa |
|---|---|---|
| Pengguna utama | Pengguna bisnis, marketer, operator solo, developer | Tim data enterprise/keuangan, organisasi data pusat |
| Rentang waktu | Langsung — ambil data dari halaman yang sedang dibuka | Siklus produksi — bangun, setujui, dan pelihara pipeline |
| Alur setup | Klik One Click Extract → jalan otomatis | Prompt → usulan schema → bangun/uji pipeline → persetujuan → workflow terjadwal |
| Model eksekusi | Analisis halaman secara agentic per sesi | Generasi pipeline deterministik dengan bantuan agen untuk pemeliharaan |
| Pemeliharaan | Pengguna menjalankan ulang pada halaman yang kompatibel | Pemantauan pipeline otomatis dan self-healing (menurut vendor) |
| Observabilitas | Pratinjau tabel, penyempurnaan | Success rate, MTTR, provenance, dashboard SLA (menurut vendor) |
| Akses | Ekstensi browser, Web App, Open API, MCP Server, CLI | Platform Web Scraping OS, deployment enterprise |
| Harga | Paket self-serve publik, lihat halaman pricing | Hubungi sales; belum ada tabel harga self-serve publik saat penulisan ini |
| Cocok untuk | Tugas ad hoc, departemen, atau pekerjaan berulang tingkat sedang | Dataset enterprise multi-sumber yang terkelola dan terus diperbarui |
Kalau jujur, bikin tabel ini jauh lebih lama dari yang saya bayangkan, karena kebanyakan konten “Thunderbit vs Kadoa” di luar sana cuma kasih centang di kolom “AI-powered” buat keduanya lalu selesai. Itu sama sekali tidak menjelaskan apa-apa.
Apa Itu Thunderbit?
Ini alur yang sebenarnya, persis seperti yang bekerja saat ini (bukan UI lama yang masih sering digambarkan di beberapa ulasan):
Anda membuka halaman web yang memang berwenang untuk Anda akses. Anda klik One Click Extract. Selesai — agen Thunderbit mendeteksi struktur halaman, membaca isinya, menentukan field yang penting, lalu mulai menyiapkan ekstraksi. Anda akan melihat tombol Run Now, tapi jujur Anda bahkan tidak perlu menekannya — kalau Anda tidak melakukan apa-apa, prosesnya akan jalan otomatis. Satu klik yang disengaja, tanpa setup schema, tanpa selector.
Saya suka menyebutnya sebagai “alat yang minggir dari jalan Anda.” Anda tetap bisa menyempurnakan dengan bahasa natural kalau field yang terdeteksi otomatis belum pas, dan pada halaman yang kompatibel, Thunderbit bisa memindahkan halaman (pagination) atau memperkaya subpage untuk Anda. Selain ekstensi browser, tersedia juga Web App, Open API untuk developer, MCP Server untuk agen AI seperti Claude atau Cursor, dan CLI untuk alur kerja terminal. Hasil ekspor bisa ke Excel, Google Sheets, Airtable, atau Notion.
Ini bukan alat yang dirancang untuk masuk ke dalam stack data engineering. Ini dirancang buat orang yang butuh data sekarang dan nggak mau bikin tiket cuma untuk mendapatkannya.
Apa Itu Kadoa di 2026?
Di sinilah semuanya jadi menarik. Pengumuman Kadoa pada Juni 2026 memperkenalkan apa yang mereka sebut Web Scraping OS, didukung oleh sesuatu yang mereka sebut “Kadoa Assistant.” Alur kerja yang mereka jelaskan:
- Anda mengetik permintaan dalam bahasa natural — “Saya butuh data harga dari 12 situs kompetitor ini, diperbarui setiap hari”
- Kadoa menelusuri sumber target dan memilih metode ekstraksi yang paling andal (endpoint API, JSON tertanam, file unduhan, atau apa pun yang paling stabil)
- Kadoa mengusulkan schema data
- Kadoa membangun pipeline deterministik — artinya kode ekstraksi yang benar-benar dihasilkan, bukan LLM yang menebak setiap kali run — lalu mengujinya
- Anda meninjau pratinjau dan menyetujuinya
- Workflow dijalankan live dengan penjadwalan, validasi, dan notifikasi bawaan
Framing “Web Scraping OS” ini menambahkan pemeliharaan pipeline otomatis, infrastruktur yang siap pakai, dashboard observabilitas (success rate, mean time to repair, pelacakan SLA), provenance data, serta workflow governance/compliance. Ini bahasa infrastruktur enterprise yang sangat jelas, dan positioning mereka sekarang sangat condong ke use case keuangan dan alternative data — bayangkan hedge fund dan asset manager yang butuh dataset ter-audit dan terus diperbarui dari puluhan sumber.
Itu ambisi produk yang benar-benar beda dari sekadar “bantu saya scraping halaman.” Saya mau kasih kredit ke Kadoa di sini — pivot dari alat scraping ke platform infrastruktur data itu langkah strategis yang nyata, bukan cuma rebranding buat marketing.
Perbedaan Inti: Ekstraksi Langsung vs Siklus Hidup Dataset Produksi
Pekerjaan interaktif satu klik milik Thunderbit
Thunderbit dioptimalkan buat jarak terpendek antara “saya lihat data di sebuah halaman” dan “saya punya data itu di spreadsheet.” Nggak ada langkah review schema karena agen menangani deteksi field secara real time, di halaman yang sedang Anda buka. Kalau Anda founder solo atau sales rep, inilah yang Anda butuhkan — Anda nggak sedang punya tenaga buat “menyetujui pratinjau pipeline” jam 4 sore hari Selasa cuma karena Anda butuh 200 lead.
Pipeline deterministik yang disetujui Kadoa
Workflow Kadoa sengaja menambahkan gerbang review dan approval sebelum sesuatu masuk produksi. Itu bukan kelemahan, justru inti pendekatannya — kalau Anda membangun dataset yang masuk ke model trading atau laporan kepatuhan, Anda memang ingin ada manusia yang menyetujui schema sebelum pipeline jalan tanpa pengawasan selama enam bulan.
Interpretasi saat runtime versus kode terpelihara yang dihasilkan agen
Ada nuansa arsitektur yang penting buat dipahami: Kadoa secara eksplisit membedakan antara agen yang menghasilkan kode ekstraksi deterministik (yang kemudian berjalan tanpa perlu panggilan LLM setiap kali) versus ekstraksi LLM langsung pada setiap halaman dimuat. Penjelasan resmi mereka tentang AI dalam web scraping membahas ini lebih lanjut. Saya nggak akan berspekulasi lebih jauh dari yang mereka publikasikan, tapi intinya adalah: Kadoa berusaha mendapatkan keandalan kode deterministik dengan kecepatan setup dari generasi pipeline berbantuan AI. Sebaliknya, Thunderbit tetap mempertahankan analisis agentic di tiap sesi interaktif, alih-alih mengompilasi artefak pipeline jangka panjang sejak awal.
Skenario Praktis
Mari saya jelaskan bagaimana saya benar-benar akan memakai masing-masing alat, karena perbandingan fitur yang abstrak sering kali nggak ngasih gambaran penuh.
Tabel lead/produk/research sekali pakai
Misalnya saya butuh daftar 150 perusahaan dari sebuah direktori, lengkap dengan nama, website, dan email kontak. Saya akan buka halaman itu, tekan One Click Extract di Thunderbit, lalu dapat spreadsheet dalam waktu kurang dari satu menit. Nggak ada skenario di mana saya bakal menjalankan pipeline Kadoa, nunggu approval schema, lalu nunggu scheduled run buat daftar sekali pakai seperti ini. Kebangetan.
Dataset pemantauan kompetitor mingguan
Sekarang bayangkan saya mau data harga dari 15 situs kompetitor, diperbarui setiap Senin pagi, lalu masuk ke dashboard yang dipercaya seluruh tim. Ini lebih dekat ke sweet spot Kadoa — langkah approval, pemantauan, dan cerita self-healing saat kompetitor mengubah desain situsnya jadi makin relevan. Thunderbit secara teknis juga bisa melakukan ekstraksi terjadwal pada paket dan surface yang didukung, tapi seluruh pitch Kadoa memang dibangun pas untuk use case berulang multi-sumber seperti ini.
Workflow investasi/alternative data multi-sumber
Ini wilayah Kadoa berdasarkan positioning mereka sekarang — menarik data dari puluhan sumber finansial atau alternative data dengan pelacakan provenance dan audit trail. Saya nggak akan pakai Thunderbit di sini; memang bukan pusat desain produknya.
Integrasi agen AI dan pengiriman data
Kalau saya membangun pipeline RAG atau monitoring agent yang perlu memanggil alat ekstraksi secara programatis, di situlah MCP Server dan Open API Thunderbit berperan — Claude, Cursor, atau host AI lain yang kompatibel bisa memanggil Thunderbit langsung. Saat ini saya belum melihat visibilitas publik soal API self-serve atau penawaran MCP dari Kadoa, jadi kalau itu syarat keras buat stack Anda, verifikasi langsung ke Kadoa sebelum menganggap fiturnya setara.
Akurasi, Pemeliharaan, dan Observabilitas
Kadoa menjelaskan source grounding, confidence scoring, serta pengecekan plausibility/completeness sebagai bagian dari validasi pipeline mereka. Mereka juga mempublikasikan angka hasil awal — klaim seperti setup yang lebih cepat dan overhead pemeliharaan yang lebih rendah — dari pelanggan early access. Saya mau jujur soal ini: angka-angka itu laporan dari vendor Kadoa sendiri, bukan benchmark independen, dan saya belum melihat uji head-to-head terkontrol antara Thunderbit dan Kadoa untuk akurasi atau beban pemeliharaan. Anggap setiap persentase spesifik yang Anda lihat di materi marketing mereka sebagai klaim yang perlu diverifikasi, bukan fakta final.
Di sisi Thunderbit, cerita akurasinya lebih sederhana karena alurnya juga lebih sederhana: Anda dapat pratinjau tabel langsung, Anda bisa cek secara visual dan menyempurnakan instruksi field di tempat, dan nggak ada pipeline berumur enam bulan yang diam-diam melenceng gara-gara redesign situs — karena memang sejak awal tidak ada pipeline berumur enam bulan. Yang diekstrak selalu yang terbaru.
Satu catatan jujur yang berlaku untuk keduanya: nggak ada yang menjamin sukses di setiap website. Login wall, anti-bot yang agresif, dan perubahan layout besar-besaran adalah mode kegagalan yang nyata. Pendekatan re-analisis agentic Thunderbit membantu pada halaman yang kompatibel dan berwenang, tapi “agentic” bukan kata sakti yang bisa bikin CAPTCHA hilang.
API, MCP, dan Deployment
Surface yang ditujukan untuk developer dari Thunderbit terdokumentasi dengan rapi: Open API untuk akses programatis, MCP Server untuk integrasi agen AI, dan CLI untuk workflow terminal dan coding agent — ditambah eksekusi browser dan cloud buat penggunaan interaktif.
Cerita deployment Kadoa sekarang berpusat pada platform enterprise Web Scraping OS mereka, dengan infrastruktur pipeline terkelola serta fitur governance/security yang ditujukan untuk organisasi yang lebih besar. Saat artikel ini ditulis, saya belum menemukan dokumentasi tentang API self-serve publik atau integrasi MCP untuk Kadoa — kalau itu penting buat evaluasi Anda, konfirmasi langsung ke tim mereka, jangan anggap fiturnya sama dengan tool developer Thunderbit.
Harga dan Proses Pembelian
Di sini saya harus jujur soal satu batasan: halaman publik Kadoa saat peluncuran Juni 2026 nggak menampilkan tabel harga self-serve. Positioning mereka mengarahkan prospek untuk menghubungi sales atau meminta test. Jadi kalau Anda membandingkan item harga “$X/bulan” di antara dua produk, Anda bakal mentok di sisi Kadoa — ini bukan karena saya malas riset, memang belum dipublikasikan.
Thunderbit punya halaman pricing publik yang aktif, dengan paket self-serve yang bisa Anda lihat sekarang juga.
Yang benar-benar penting saat membandingkan proses pembelian bukanlah harga yang tertulis, melainkan friksi procurement. Thunderbit memungkinkan Anda daftar dan mulai mengekstrak data dalam hitungan menit. Alur enterprise Kadoa menyiratkan percakapan dengan sales, onboarding, dan kemungkinan periode proof-of-concept sebelum masuk produksi. Kalau organisasi Anda memang sudah punya proses procurement untuk SaaS enterprise, itu bukan masalah besar. Kalau Anda tim dua orang, itu adalah biaya friksi nyata yang perlu dipikirkan.
Mana yang Harus Dipilih?
Pilih Thunderbit jika...
- Anda marketer solo, founder, atau sales rep yang butuh data dari beberapa halaman, hari ini, tanpa nunggu siapa pun
- Tim Anda perlu ekspor rutin ke Sheets atau Airtable tetapi tidak punya (atau tidak ingin merekrut) fungsi data engineering
- Anda developer yang membangun agen AI, pipeline RAG, atau script monitoring dan ingin akses programatis via API, MCP, atau CLI
- Anda lebih menghargai tabel yang langsung bisa dipakai dengan satu klik daripada workflow formal persetujuan pipeline
Pilih Kadoa jika...
- Anda tim data enterprise atau keuangan yang membutuhkan dataset multi-sumber, terkelola, terus diperbarui, dengan audit trail
- Compliance, provenance, dan dashboard observabilitas adalah kriteria pembelian yang nggak bisa ditawar
- Anda sudah punya (atau sedang membangun) proses procurement yang cocok untuk produk enterprise dengan harga custom dan kontak sales
- Pemeliharaan pipeline dan infrastruktur self-healing lebih penting buat Anda daripada kecepatan satu klik
Pakai keduanya jika...
- Analis Anda ingin eksplorasi dan validasi ide data dengan cepat pakai Thunderbit, lalu tim data pusat memutuskan apakah ide itu layak dioperasionalkan jadi pipeline enterprise yang terpelihara dengan Kadoa. Saya benar-benar pernah lihat pola ini di perusahaan kecil yang lagi tumbuh — mulai serabutan dulu, formal nanti.
Putusan Akhir
Saya terus balik ke framing yang sama: Thunderbit adalah scraper agentic interaktif yang dibangun untuk kecepatan dan kemudahan. Kadoa, terutama setelah rebranding, adalah Web Scraping OS enterprise yang dibangun untuk governance dan skala. Membandingkan keduanya lewat checklist fitur justru melewatkan inti masalahnya — keduanya menyelesaikan kebutuhan yang berbeda.
Kalau Anda benar-benar ragu di antara keduanya, saran jujur saya adalah jalankan proof of concept kecil, bukan percaya begitu saja pada artikel perbandingan apa pun (termasuk yang ini). Ukur: berapa lama sampai Anda dapat hasil pertama yang benar-benar bisa dipakai, seberapa andal ekstraksi bertahan saat situs berubah, seberapa mudah output diaudit untuk use case Anda, dan seperti apa total cost of ownership yang sebenarnya setelah waktu setup dan pemeliharaan dihitung.
Buat kebanyakan orang yang sampai ke halaman ini — seseorang yang lagi menatap halaman web dan bertanya bagaimana cara ambil data itu tanpa nulis kode atau menunggu IT — ekstensi browser Thunderbit mungkin adalah jalan tercepat untuk dapat jawaban. Gratis untuk mulai, dan dalam lima menit Anda sudah tahu apakah ini menyelesaikan masalah Anda.
FAQ
Apakah Thunderbit dan Kadoa sama-sama agentic? Ya. Keduanya memakai agen AI untuk memahami struktur halaman dan mengekstrak data tanpa perlu menulis selector secara manual. Thunderbit menerapkan analisis agentic per sesi interaktif di halaman yang Anda lihat; Kadoa memakai agen untuk menghasilkan dan memelihara pipeline ekstraksi deterministik untuk dataset produksi.
Bagaimana cara kerja Kadoa Assistant? Menurut pengumuman resmi Kadoa, Anda menjelaskan data yang dibutuhkan dalam bahasa natural, Kadoa menelusuri sumber dan mengusulkan schema, membangun dan menguji pipeline deterministik, lalu setelah Anda menyetujui, sistemnya dideploy sebagai workflow terjadwal dan terpantau.
Apakah Thunderbit memerlukan selector atau setup schema? Tidak. Anda klik One Click Extract pada halaman, lalu agen akan mendeteksi field secara otomatis; Run Now bersifat opsional karena ekstraksi akan mulai sendiri kalau Anda tidak menekan apa pun.
Apakah Kadoa menjalankan ekstraksi LLM di setiap halaman? Tidak selalu. Kadoa membedakan antara kode deterministik yang dihasilkan agen (yang berjalan tanpa panggilan LLM setiap kali) dan ekstraksi LLM langsung. Penjelasan arsitektur mereka membahas perbedaan ini lebih rinci.
Mana yang lebih baik untuk dataset berulang? Tergantung skala dan kebutuhan governance. Thunderbit mendukung ekstraksi terjadwal pada paket yang didukung untuk pekerjaan yang berulang tingkat sedang. Kadoa dibuat khusus untuk dataset skala besar, multi-sumber, yang terus dipelihara, dengan observabilitas dan kontrol compliance — positioning saat ini sangat condong ke tim data finansial dan enterprise.
Apakah harga Kadoa publik? Sejauh penulisan ini, belum — halaman peluncuran Kadoa saat ini mengarahkan prospek untuk menghubungi sales atau meminta test alih-alih menampilkan paket harga self-serve. Thunderbit punya halaman pricing publik yang bisa Anda cek langsung.
Apakah salah satu alat ini bisa menangani semua website? Tidak. Keduanya bekerja paling baik pada halaman yang kompatibel dan memang Anda berwenang mengaksesnya. Login wall, sistem anti-bot agresif, dan redesign situs besar tetap jadi mode kegagalan nyata untuk semua alat scraping, baik agentic maupun tidak — jadi klaim “bisa menangani semuanya” dari vendor mana pun sebaiknya diterima dengan skeptis.
