Testei 9 Scrapers da Walmart — Veja o que realmente funciona

O Walmart.com tem mais de , cerca de US$ 50 bilhões em vendas líquidas ligadas a ecommerce e alguns dos mecanismos anti-bot mais agressivos do varejo. Se você já tentou extrair dados de produtos da Walmart — preços, níveis de estoque, informações do vendedor — provavelmente bateu numa parede e recebeu campos em branco ou uma página de CAPTCHA em vez dos dados de que precisava.

Passei semanas testando 9 ferramentas diferentes de scraping da Walmart, de extensões no Chrome sem código a APIs de nível empresarial. Meu objetivo era simples: descobrir quais realmente entregam dados úteis de produtos da Walmart em 2026 e quais só queimam seus créditos. A resposta depende muito de quem você é — um vendedor solo acompanhando 50 SKUs, um dev montando um pipeline ou uma equipa corporativa monitorando milhares de produtos por dia. A seguir, vou mostrar o que funcionou, o que não funcionou e como escolher a ferramenta certa para o seu caso.

Por que é mais difícil extrair dados da Walmart do que de outros sites de varejo

A maioria das pessoas assume que extrair dados da Walmart é igual a extrair de qualquer outro site de varejo. Não é. O conjunto anti-bot da Walmart costuma receber nota 9/10 em dificuldade por fontes do setor de scraping, e com razão.

Veja com o que você realmente está lidando:

• Akamai Bot Manager: a Walmart usa o , que classifica as requisições com análises comportamentais orientadas por IA/ML, fingerprinting de navegador/dispositivo, detecção de anomalias HTTP e sinais de interação do usuário. A Akamai processa 40 bilhões de requisições de bots por dia e analisa 946 TB de novos dados de segurança diariamente.
• Conteúdo renderizado em JavaScript: preços, opções de fulfillment, informações do vendedor e status de estoque muitas vezes não aparecem no HTML inicial. É preciso renderizar a página inteira no navegador para vê-los.
• Fingerprinting de Canvas/WebGL/TLS: como resumiu um tópico de produção, "a Walmart faz fingerprinting de mais do que seu IP — canvas, WebGL, timing, TLS." Só rotação de proxy padrão não resolve.
• Mudanças frequentes no DOM por testes A/B: a Walmart faz experimentos constantes de layout. Um seletor CSS que capturava o preço na segunda pode devolver uma string vazia até quarta-feira — sem nenhum erro óbvio.
• Intercepção de CAPTCHA: alguns scrapers ingerem silenciosamente uma página de desafio CAPTCHA e tratam isso como "sucesso", deixando você com dados inválidos.

Na prática, isso significa que um scraper que "funciona" na maioria dos sites de varejo muitas vezes falha de forma silenciosa na Walmart — devolvendo respostas HTTP 200 com dados ausentes ou incorretos.

Matriz de desafios anti-bot

O que eu procurei ao testar esses scrapers da Walmart

Nem todo scraper da Walmart resolve o mesmo problema. Um vendedor solo verificando 30 preços não tem a mesma necessidade de uma equipa corporativa monitorando 10.000 SKUs por dia. Foi isso que avaliei nos 9 tools:

• Taxa de sucesso contra anti-bot: ele devolve dados reais do produto ou só HTTP 200 com campos vazios?
• Completude dos campos: consegue extrair título, preço, disponibilidade, vendedor, avaliação, número de reviews, UPC, imagens, opções de fulfillment e especificações?
• Renderização de JS: ele lida com a renderização no lado do cliente da Walmart?
• Modelo de cobrança: pagamento por sucesso (você não paga por requisições bloqueadas) vs. pagamento por requisição (os créditos acabam mesmo nas falhas).
• Esforço de configuração: sem código (clicar e usar) vs. API (escrever código para integrar).
• Esforço de manutenção: seletores fixos quebram com frequência na Walmart. Extração semântica/por IA ou endpoints mantidos pelo fornecedor reduzem isso.
• Exportação/saída: usuários de negócio precisam de Sheets/Excel/Airtable/Notion. Desenvolvedores precisam de JSON/CSV/webhooks.
• Escalabilidade: pesquisa pontual, monitoramento diário e datasets de catálogo em massa são trabalhos diferentes.
• Plano gratuito: o que dá para fazer de verdade por US$ 0?

Benchmarks independentes ajudaram a calibrar as expectativas. O testou 200 URLs com 2.000 requisições no total e comparou saída estruturada, cobertura de campos e tempo de resposta. O classifica a Walmart como alvo da Akamai e compara 10 fornecedores em taxa de sucesso e velocidade. O artigo de ranking da Bright Data sobre a Walmart informa tempos de resposta de 2,31 s a 11,12 s e contagens de campos de menos de 300 a mais de 650 por página de produto, entre as ferramentas analisadas.

Os 9 melhores scrapers da Walmart em resumo

Preços em abril de 2026; verifique antes de comprar.

1. Thunderbit

é uma extensão do Chrome com IA e um web scraper criado para usuários de negócio que precisam de dados estruturados da Walmart — sem escrever código, configurar seletores ou gerir proxies.

O fluxo de trabalho realmente leva dois cliques. Abra uma página de resultados de busca ou uma listagem de produtos da Walmart, clique em "AI Suggest Fields" e o Thunderbit lê a página visível e propõe colunas: Nome do Produto, Preço, Avaliação, Status de Estoque, Vendedor, Número de Avaliações, URL da Imagem, URL do Produto. Clique em "Scrape" e a tabela é preenchida. Precisa de dados mais ricos? Clique em "Scrape Subpages" e o Thunderbit visita cada página de produto para extrair especificações, UPC, descrições detalhadas e muito mais.

O principal diferencial para a Walmart é a extração adaptativa. Scrapers tradicionais dependem de seletores CSS fixos ou XPath — que quebram toda vez que a Walmart faz um teste A/B ou atualiza o DOM. A IA do Thunderbit lê a estrutura da página do zero a cada vez, entendendo o conteúdo de forma semântica, e não pela posição. Nos meus testes, isso significou não precisar corrigir seletores quebrados após mudanças no layout da Walmart — um pesadelo de manutenção que afeta ferramentas baseadas em seletores.

Principais recursos para scraping da Walmart

• AI Suggest Fields: lê páginas da Walmart e gera automaticamente nomes de colunas e tipos de dados — sem configuração manual de seletores.
• Scraping de subpáginas: extraia uma página de listagem e depois enriqueça cada linha com especificações detalhadas das páginas individuais dos produtos.
• Paginação e rolagem infinita: lida com resultados paginados e padrões de "carregar mais" da Walmart.
• Scraping agendado: configure execuções recorrentes para monitoramento diário ou semanal de preço/estoque.
• Exportações gratuitas: Excel, CSV, Google Sheets, Airtable, Notion — sem taxas ocultas de download.
• Modos navegador + nuvem: scraping no navegador para conteúdo com login ou específico de loja; scraping na nuvem para execuções mais rápidas em páginas públicas (até 50 páginas ao mesmo tempo).
• Extratores gratuitos de e-mail e telefone: útil se você estiver extraindo páginas de vendedores do Walmart Marketplace para obter contatos.
• Suporte a 34 idiomas.

Prós e contras

Preço: plano gratuito (6 páginas/mês, 10 com teste). Planos pagos a partir de ~US$ 9/mês. 1 crédito = 1 linha de saída.

Melhor para: equipes não técnicas — operações de vendas, ecommerce, assistentes virtuais, pequenos vendedores — que querem dados de produtos da Walmart em uma planilha sem escrever código ou gerir infraestrutura.

2. Bright Data

A Bright Data é a plataforma corporativa mais completa para dados da Walmart — não apenas uma API. Ela oferece uma API dedicada de scraping da Walmart, datasets pré-coletados da Walmart (mais de 267 milhões de registros), um Scraping Browser para lidar com JS/CAPTCHA e um MCP Server para fluxos de trabalho com IA/LLM.

Em testes de benchmark, a Bright Data relatou uma taxa de sucesso de 98,44% entre 11 fornecedores em um benchmark independente da Scrape.do. Seu modelo pay-per-success significa que você não paga quando a Walmart bloqueia uma requisição. Em escala, essa diferença importa muito.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Endpoint dedicado para Walmart: saída JSON estruturada com campos como URL, preço final, SKU, moeda, GTIN, especificações, URLs de imagens e principais avaliações.
• Datasets pré-coletados: acesso em massa e histórico aos dados de produtos da Walmart.
• Scraping Browser: lida com renderização JS, resolução de CAPTCHA e evasão de fingerprint.
• Geotargeting em nível de cidade: crítico para inteligência de preços regionais.
• Rede de proxies: mais de 150 milhões de IPs residenciais.
• MCP Server: para integração com LLM/agents de IA.

Prós e contras

Preço: API de scraping da Walmart a partir de ~US$ 0,75/1 mil requisições bem-sucedidas. Datasets a partir de ~US$ 50/100 mil registros. Planos corporativos com mínimos.

Melhor para: equipas corporativas que precisam de máxima confiabilidade, geotargeting e dados estruturados da Walmart em escala.

3. Oxylabs

A Oxylabs é uma alternativa corporativa forte, com foco em completude dos dados. Sua Web Scraper API lista alvos da Walmart diretamente: Walmart Product (59 pontos de dados parseados), Walmart Search (58 pontos de dados parseados) e Walmart URL com HTML bruto ou saída parseada.

Em resumos de benchmark, a Oxylabs é citada pela profundidade dos campos — cerca de 620+ campos por página de produto da Walmart em alguns testes. O teste gratuito inclui até 2.000 resultados, e os planos pagos começam em US$ 49/mês.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Alto número de campos: 59 pontos de dados parseados por página de produto da Walmart.
• Tratamento anti-bot: lida com as camadas da Akamai e da HUMAN Security.
• Vários formatos de saída: JSON parseado e HTML bruto.
• Arquitetura de API escalável.

Prós e contras

Preço: teste gratuito de até 2.000 resultados. Pago a partir de US$ 49/mês. Renderização JS em torno de US$ 0,35/1 mil resultados.

Melhor para: equipas que precisam da maior cobertura de campos e de dados estruturados da Walmart via API.

4. Decodo

A Decodo (antiga Smartproxy) oferece o melhor equilíbrio entre preço e desempenho para scraping da Walmart em escala média. Sua eCommerce Scraper API suporta a Walmart com templates prontos, contorno anti-bot e renderização JS.

O plano gratuito oferece até 2 mil requisições regulares ou 667 requisições premium+JS — o suficiente para testar se as páginas da Walmart retornam dados úteis antes de contratar. Os planos pagos começam em torno de US$ 9/mês, com preços de faixa intermediária tão baixos quanto US$ 0,30/1 mil requisições regulares.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Preço por requisição acessível.
• API focada em ecommerce com templates.
• Tratamento de CAPTCHA e anti-bot.
• Segmentação por geolocalização.
• Plano inicial gratuito para testes.

Prós e contras

Preço: plano gratuito (2 mil requisições regulares). Pago a partir de ~US$ 9/mês.

Melhor para: equipas que querem uma API capaz para Walmart sem preço corporativo — especialmente para monitoramento de escala média ou construção de catálogo.

5. Zyte API

A Zyte é a opção mais rápida nos resumos de benchmark, com tempo mediano de resposta relatado de 2,31 segundos e taxa de sucesso de 96,22% nas páginas da Walmart. Sua API usa tiering automatizado — selecionando tecnologias de datacenter, residencial ou renderização por requisição — então você paga apenas pelo que for necessário.

Novos usuários recebem US$ 5 em crédito gratuito. Os preços começam em US$ 0,06/1 mil respostas bem-sucedidas, com requisições em tier de navegador custando mais.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Tempos de resposta rápidos (mediana de ~2–3 segundos).
• Extração estruturada por IA para dados de ecommerce.
• Preço flexível por requisição com tiering automático.
• Requisições de navegador para páginas da Walmart renderizadas em JS.

Prós e contras

Preço: crédito gratuito de US$ 5. A partir de US$ 0,06/1 mil respostas bem-sucedidas; tiers de navegador mais caros.

Melhor para: desenvolvedores criando pipelines de monitoramento em tempo real que precisam de velocidade e preço flexível.

6. ScraperAPI

A ScraperAPI tem uma das ofertas mais claras para desenvolvedores no contexto da Walmart. Seu Walmart Scraper fornece endpoints estruturados para páginas de produto, busca, categorias e avaliações — com opções síncronas e assíncronas.

O teste de 7 dias dá 5.000 créditos, e os planos pagos começam em US$ 49/mês com 100.000 créditos. Mas há um detalhe: o sistema de créditos da ScraperAPI cobra 1 crédito para requisições básicas, 10 para renderização JS, 25 para premium+render e até 75 para ultra premium+render. A Walmart quase sempre exige renderização JS, então a quantidade efetiva de páginas é muito menor do que o número bruto de créditos.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Endpoints dedicados para Walmart (produto, busca, categoria, avaliações).
• Integração simples com API REST.
• Rotação automática de proxies e tratamento de CAPTCHA.
• Renderização em JavaScript.
• Segmentação por geolocalização.

Prós e contras

Preço: teste de 7 dias (5.000 créditos). Pago a partir de US$ 49/mês.

Melhor para: desenvolvedores que querem uma API direta para Walmart por um preço razoável — mas que entendem a matemática do multiplicador de créditos.

7. Apify

A Apify é uma plataforma e marketplace de actors, não um scraper único. Você pode encontrar actors prontos para Walmart como automation-lab/walmart-scraper (~US$ 0,004 por produto + taxas de execução), actors de busca/consulta Walmart da Axesso e outros mantidos por desenvolvedores da comunidade.

O plano gratuito oferece US$ 5/mês em créditos de uso. Os planos pagos começam em US$ 49/mês mais computação conforme o uso. A plataforma suporta agendamento, processamento em lote, webhooks, exportação de datasets e clientes de API.

Principais recursos para scraping da Walmart

• Actors prontos de scraping da Walmart no marketplace.
• Plataforma em nuvem escalável para executar tarefas.
• APIs para integrações personalizadas e construção de pipelines.
• Agendamento e processamento em lote.
• Múltiplos formatos de exportação (JSON, CSV, Excel).

Prós e contras

Preço: plano gratuito (US$ 5/mês em créditos). Starter US$ 49/mês + uso.

Melhor para: equipas que precisam de fluxos de scraping personalizados da Walmart com agendamento, processamento em lote e integração via API.

8. Octoparse

A Octoparse é o clássico scraper sem código de clicar e apontar. O criador visual de fluxos permite selecionar elementos em uma página da Walmart, configurar regras de extração e executar scrapers na nuvem ou localmente. Ela oferece um para acelerar a configuração.

O plano gratuito inclui extração e exportação local limitadas. Os planos pagos começam em US$ 69/mês (Standard, cobrado anualmente).

Principais recursos para scraping da Walmart

• Construtor visual de fluxos de trabalho com clique e seleção.
• Opções de scraping na nuvem e localmente.
• Scraping agendado para monitoramento recorrente.
• Biblioteca de templates incluindo Walmart.
• Múltiplos formatos de exportação (CSV, Excel).

Prós e contras

Preço: plano gratuito (limitado). Pago a partir de US$ 69/mês Standard.

Melhor para: iniciantes que querem uma interface visual, sem código, e aceitam manter seletores quando o layout da Walmart mudar.

A diferença principal entre Octoparse e Thunderbit: ambos são sem código, mas o Thunderbit usa IA para se adaptar automaticamente às mudanças na página, enquanto a Octoparse depende de seletores fixos que precisam de atualizações manuais quando o DOM da Walmart muda.

9. ScrapingBee

A ScrapingBee é uma API leve para desenvolvedores que querem rotação simples de proxy e renderização JS sem uma plataforma pesada. Ela oferece tanto uma API HTML geral quanto uma API dedicada de scraping da Walmart para extração de produtos e buscas.

O plano gratuito oferece 1.000 créditos. Os planos pagos começam em US$ 49/mês (Freelance, 250.000 créditos). Mas o sistema de créditos da ScrapingBee cobra 1 crédito para requisições clássicas sem JS, 5 para renderização JS, 10 para premium sem JS, 25 para premium com JS e até 75 para stealth mode. Como a Walmart exige no mínimo renderização JS, o seu plano gratuito efetivo fica mais perto de 200 páginas — ou menos, se for necessário premium/stealth.

Principais recursos para scraping da Walmart

• API REST simples com rotação de proxy.
• Renderização em JavaScript (obrigatória para Walmart).
• Segmentação por geolocalização.
• Tratamento de CAPTCHA.
• Endpoints de API específicos para Walmart.

Prós e contras

Preço: 1.000 créditos gratuitos. Pago a partir de US$ 49/mês.

Melhor para: desenvolvedores que precisam de uma API leve e simples para projetos com Walmart — e que conseguem modelar a matemática dos créditos antes de contratar.

Qual scraper da Walmart se encaixa no seu fluxo de trabalho

Não encontrei nenhum artigo concorrente que segmente claramente as ferramentas por caso de uso. Esta é a tabela de decisão que eu gostaria de ter tido quando comecei:

O Thunderbit encaixa naturalmente para operadores de ecommerce não técnicos e pequenas equipas que precisam de dados de produtos sem escrever código. O recurso "AI Suggest Fields" lê páginas da Walmart e propõe colunas automaticamente, e o scraping de subpáginas pode enriquecer uma página de listagem com especificações detalhadas de cada item.

Scraper DIY vs. API de scraping vs. ferramenta sem código: o custo real de extrair dados da Walmart

Vejo essa pergunta o tempo todo em fóruns: "Devo construir meu próprio scraper da Walmart ou pagar por uma ferramenta?" A resposta depende dos custos reais — não apenas do preço da assinatura.

Custos ocultos que muita gente ignora:

• RAM: cada instância do Chromium consome cerca de 150–300 MB de RAM. Em 1.000 páginas simultâneas, a conta de infraestrutura rivaliza com o custo de APIs pagas.
• Complexidade de proxies: proxies residenciais são cobrados por GB, não por requisição. Páginas da Walmart com muito JS podem custar mais do que o esperado.
• Requisições falhadas: algumas APIs ainda consomem créditos em requisições bloqueadas.
• Falhas silenciosas: um preço em branco ou um valor de estoque ausente é uma falha de negócio, mesmo que o scraper diga "sucesso".
• Tempo de desenvolvedor: horas gastas corrigindo seletores quebrados depois de mudanças no layout da Walmart têm custo real.

Para a maioria das equipas, o ponto de equilíbrio favorece uma ferramenta paga, a menos que você já tenha engenheiros dedicados de scraping e infraestrutura em funcionamento.

Como os dados extraídos da Walmart realmente ficam

Nenhum artigo concorrente que analisei mostra uma prévia real dos dados. Abaixo está como costuma ser um scrape típico de produto da Walmart — em formato de planilha (o que o Thunderbit gera) e em JSON de API (o que as ferramentas para desenvolvedores retornam):

Saída em planilha (Thunderbit)

Resposta JSON da API (ferramentas para desenvolvedores)

1{
2  "title": "onn. Wireless Earbuds",
3  "url": "https://www.walmart.com/ip/example",
4  "price": 19.88,
5  "currency": "USD",
6  "availability": "In stock",
7  "seller": "Walmart.com",
8  "rating": 4.3,
9  "review_count": 3912,
10  "sku": "123456789",
11  "gtin": "681131000000",
12  "images": ["https://i5.walmartimages.com/...jpg"],
13  "fulfillment": {
14    "shipping": true,
15    "pickup": true,
16    "delivery": "store-dependent"
17  }
18}

Os campos principais suportados pelas APIs testadas incluem título, URL, preço, moeda, imagem, número de avaliações, disponibilidade, breadcrumb e avaliação. Fonte: .

No Thunderbit, o fluxo visual é: AI Suggest Fields propõe colunas → Scrape preenche a tabela → exporte para Google Sheets, Excel, Airtable ou Notion. Não é preciso fazer parsing de JSON.

Confronto dos planos gratuitos: o que você realmente consegue extrair da Walmart por US$ 0?

Se você é estudante, vendedor solo ou apenas está testando, aqui está o que o plano gratuito de cada ferramenta realmente oferece na Walmart:

Insight importante para quem tem orçamento apertado: a exportação gratuita do Thunderbit (Excel, Google Sheets, Airtable, Notion) significa que, mesmo no plano gratuito, você recebe uma saída limpa, sem taxas ocultas de download — algo que várias ferramentas baseadas em API cobram à parte. Além disso, os extratores de e-mail e telefone são totalmente gratuitos se você estiver coletando informações de contato de vendedores nas páginas do marketplace.

Comparação lado a lado: os 9 scrapers da Walmart

Se você precisa de confiabilidade corporativa, vá de Bright Data ou Oxylabs. Se quer a configuração sem código mais rápida para a Walmart, experimente o Thunderbit. Se é desenvolvedor com orçamento apertado, ScraperAPI ou Decodo são bons pontos de partida.

Conclusão: como escolher o melhor scraper da Walmart para sua necessidade

A Walmart é um dos sites de varejo mais difíceis de extrair com confiabilidade. A ferramenta certa depende do seu caso de uso, do seu orçamento e do seu nível técnico. Minha recomendação rápida por perfil:

• Equipes não técnicas que querem resultados rápidos → . Dois cliques, com IA, exporta para Sheets/Excel/Airtable/Notion.
• Equipes corporativas que precisam de máxima confiabilidade em escala → Bright Data ou Oxylabs. Cobrança por sucesso, geotargeting, endpoints estruturados.
• Desenvolvedores construindo pipelines de dados → ScraperAPI, ScrapingBee ou Zyte. APIs REST simples, foco em código.
• Usuários atentos ao orçamento que querem o melhor custo-benefício → Decodo ou o plano gratuito do Thunderbit.
• Construtores de fluxos personalizados → Apify, pela composabilidade baseada em actors.

Meu conselho: comece com um plano gratuito para testar se a ferramenta realmente devolve os campos da Walmart de que você precisa. Não feche um plano pago até validar a qualidade da saída nas suas categorias de produtos específicas — porque as defesas da Walmart afetam páginas diferentes de formas diferentes.

Se você quer ver como é o scraping da Walmart com IA sem escrever uma linha de código, . Pela minha experiência, é a forma menos friccionada de colocar dados limpos da Walmart em uma planilha. E, se você for mais desenvolvedor, as ferramentas baseadas em API acima oferecem o controle e a escala de que você precisa.

Boa extração — e que seus preços estejam sempre atualizados e seus campos nunca vazios.

FAQs

1. É legal extrair dados de produtos da Walmart?

A extração de dados de produtos सार्वजनिकamente disponíveis é geralmente considerada de menor risco do que extrair dados com login obrigatório ou dados pessoais. No entanto, os restringem explicitamente o uso de robôs, spiders ou dispositivos automatizados para recuperar ou indexar conteúdo sem consentimento por escrito. Os usuários devem respeitar os termos de serviço, o robots.txt, os limites de taxa e evitar a extração de conteúdo pessoal ou protegido por direitos autorais. Para uso comercial, consulte um advogado.

2. Preciso saber programar para extrair dados da Walmart?

Não. Ferramentas como Thunderbit e Octoparse oferecem interfaces totalmente sem código — clicar, configurar, exportar. Ferramentas de API como ScraperAPI, ScrapingBee e Zyte exigem programação básica. Plataformas corporativas como Bright Data e Oxylabs oferecem acesso por API e também opções de dashboard/templates.

3. Com que frequência a Walmart muda o layout do site?

Com frequência. A Walmart faz testes A/B e atualiza a estrutura do DOM regularmente. Relatos da comunidade mencionam constantemente quebra de seletores e falhas com campos vazios após mudanças no layout. É por isso que ferramentas com IA que leem a página do zero toda vez (como o Thunderbit) ou endpoints estruturados mantidos pelo fornecedor (como Bright Data e Oxylabs) exigem menos manutenção do que abordagens baseadas em seletores fixos.

4. Que dados posso extrair das páginas de produto da Walmart?

Os campos comuns incluem: nome do produto, URL, preço (atual e antigo/rollback), disponibilidade, vendedor, avaliações, número de reviews, URLs de imagens, UPC/GTIN, SKU/ID do item, especificações, opções de fulfillment (envio, retirada, entrega), variantes, breadcrumb/categoria e, às vezes, contexto de loja/corredor quando os dados de localização estão disponíveis.

5. Qual é o melhor scraper gratuito da Walmart para testes rápidos?

Para usuários não técnicos, Thunderbit (6 páginas gratuitas, 10 com teste) e Octoparse (plano gratuito com extração local) são os mais fáceis de começar. Para desenvolvedores, ScraperAPI (5.000 créditos), ScrapingBee (1.000 créditos), Decodo (2 mil requisições) e Zyte (crédito de US$ 5) todos oferecem planos gratuitos utilizáveis — mas lembre-se de que as páginas da Walmart consomem mais créditos do que sites estáticos simples por causa dos requisitos de renderização JS.

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