На прошлой неделе мне написал друг из команды sales ops: "Мне нужно перенести 200 карточек товаров с сайта поставщика в таблицу. Что лучше использовать — ScrapingBee или Thunderbit?" Я сразу спросил в ответ: "Ты пишешь код?" Его ответ — "Вообще нет" — по сути, уже всё решил. Но если смотреть шире, картина не такая однозначная.
У этих двух инструментов одна цель — получить структурированные данные из интернета, — но подходят они к ней с противоположных сторон. ScrapingBee выдаёт API-ключ и документацию. Thunderbit даёт кнопку в браузере и ИИ, который сам подсказывает, что извлекать. Первый — это инфраструктура для разработчиков, которым нужен тонкий контроль. Второй — визуальный рабочий процесс для бизнес-пользователей, которым нужна таблица. Ниже я разберу оба инструмента на одной и той же задаче, покажу реальную логику стоимости (спойлер: считать кредиты в лоб — ошибка), честно сравню функции и дам понятный вердикт в формате «берите это, если…» для шести типовых сценариев. И ещё я покажу случай, о котором почти никто не пишет: когда разумно использовать оба решения. Thunderbit — это agentic web scraper.
Thunderbit — это agentic web scraper: на поддерживаемой и разрешённой странице нажмите One Click Extract, и агент сам определит, прочитает и проанализирует страницу, чтобы решить, что именно извлекать. Run Now запускает задачу сразу, а если ничего не делать, она стартует автоматически — то есть по умолчанию вам нужен только один осознанный клик, без кода, селекторов и настройки схемы.
Что такое ScrapingBee? И для кого он создан?
ScrapingBee — это API-first сервис для веб-скрапинга, созданный для разработчиков и технических команд. Вы отправляете ему URL и параметры конфигурации через HTTP-запрос, а сервис сам получает страницу — обрабатывая прокси, рендеринг JavaScript и антибот-защиту на своей стороне. В ответ вы получаете HTML, Markdown, обычный текст, скриншоты или структурированный JSON — в зависимости от настроек запроса.
Продукт заметно вырос после того, как Oxylabs приобрела его в июне 2025 года. ScrapingBee продолжил существовать как отдельный продукт, а позже команда связала улучшение поддержки, изменения в тарификации Google-запросов и будущие инфраструктурные обновления именно с этой сделкой.
Текущий набор возможностей ScrapingBee включает:
- Уровни прокси: обычные rotating-прокси, premium-прокси и stealth-прокси с геorouting'ом и sticky-IP сессиями
- Рендеринг JavaScript с ожиданием, управлением viewport и действиями
js_scenario(клики, прокрутка, заполнение форм, бесконечная прокрутка) - Несколько форматов вывода: отрендеренный HTML, исходный код, plain text, Markdown, скриншоты (viewport, full page или element) и JSON
- Структурированное извлечение через CSS/XPath
extract_rulesили ИИ-параметрыai_query/ai_extract_rules - Отдельные API для сайтов: Google (поиск, новости, карты, изображения, покупки, AI Mode), Amazon, Walmart, YouTube (поиск, метаданные, субтитры) и Fast Search
- Поддержка SDK для Python, Node.js, Java, Ruby, PHP, Go и cURL, а также CLI и официальные интеграции с Make, n8n и Zapier
Аудитория здесь понятна: разработчики, data engineers и технические команды, которым комфортно собирать API-запросы и строить пайплайны извлечения. У ScrapingBee есть и конструктор запросов в панели, и удалённый MCP-сервер для агентных сценариев, так что «API-first» будет точнее, чем «только код» — но ментальная модель всё равно остаётся моделью API-запроса, а не визуального браузерного инструмента.
Что такое Thunderbit? И для кого он создан?
Thunderbit — это платформа для веб-скрапинга на базе ИИ, созданная для бизнес-пользователей, особенно для sales и ops-команд. Основной интерфейс — расширение для Chrome/Edge, которое позволяет извлекать структурированные данные со страницы, которую ты уже открыл, без написания кода.
Базовый сценарий выглядит так: открой нужную страницу, запусти расширение, нажми One Click Extract, дай агенту проанализировать страницу; Run Now запускает задачу сразу, а если ничего не нажимать, она стартует автоматически. Затем экспортируй данные напрямую в Excel, Google Sheets, Airtable или Notion. Никаких API-запросов. Никаких CSS-селекторов. Никакого разбора JSON вручную.
Ключевые возможности для бизнес-пользователей:
- One Click Extract читает страницу и предлагает схему таблицы (например, Product Name, Price, Rating, URL)
- Field AI Prompts позволяют добавлять инструкции к каждому столбцу — суммировать, категоризировать, переводить, форматировать или помечать данные во время извлечения
- Subpage enrichment переходит по ссылкам со списка на страницы деталей для более глубокого сбора данных
- Pagination handling для многостраничных результатов
- Scheduled extraction для регулярного мониторинга
- Парсинг документов и изображений — извлечение данных не только из веб-страниц, но и из PDF и картинок
- Прямой экспорт в Excel/CSV, Google Sheets, Airtable, Notion
Но Thunderbit — это не только расширение. Наша команда также разработала Open API с операциями Distill (чистый Markdown) и Extract (структурированный вывод), MCP Server для AI-агентов и CLI для работы из терминала. Так что у разработчиков тоже есть программный путь — просто это не основной сценарий для менеджера по продажам, которому к обеду нужен список лидов.
Одна и та же страница, два инструмента: пошаговый разбор
Вместо того чтобы просто перечислять функции в двух колонках, я хочу пройти один конкретный сценарий на обоих инструментах: извлечение карточек товаров (название, цена, рейтинг, URL) со страницы категории публичного интернет-магазина.
Рабочий процесс ScrapingBee: от API-ключа к разобранным данным
Шаг 1: Зарегистрируйтесь и получите API-ключ. Создайте аккаунт в ScrapingBee и возьмите API-ключ в панели. Всё просто.
Шаг 2: Разберитесь с параметрами. Вот здесь и начинается кривая обучения. Нужно понять, что включать: render_js (по умолчанию включён), уровень прокси (classic, premium, stealth), формат вывода и способ извлечения. Каждый выбор влияет и на результат, и на стоимость в кредитах.
Шаг 3: Соберите запрос. Можно использовать конструктор запросов в панели или написать код. Пример на Python может выглядеть примерно так:
import requests
response = requests.get(
url="https://app.scrapingbee.com/api/v1/",
params={
"api_key": "YOUR_API_KEY",
"url": "https://example-store.com/products",
"extract_rules": '{"name": "h2.product-title", "price": ".price", "rating": ".stars"}'
}
)
Шаг 4: Отправьте запрос и проверьте ответ. Проверьте JSON-вывод, обработайте ошибки, убедитесь, что данные выглядят корректно.
Шаг 5: Передайте результат дальше. Напишите код, который сохранит данные в файл, отправит их в базу данных или пропустит через инструмент автоматизации вроде Make или n8n, чтобы они попали в таблицу.
Каждый шаг требует технической подготовки. Даже если extract_rules или ИИ-извлечение возвращают структурированный JSON, чтобы вам не пришлось вручную парсить HTML, всё равно на вас остаются сборка запроса, обработка ошибок, логика пагинации и доставка данных дальше по цепочке.
Рабочий процесс Thunderbit: от браузера к таблице
Шаг 1: Установите расширение и войдите в аккаунт. Добавьте расширение Thunderbit для Chrome и авторизуйтесь.
Шаг 2: Откройте нужную страницу. Перейдите в категорию интернет-магазина в браузере. Если сайт требует входа, ты уже авторизован в текущей сессии браузера.
Шаг 3: Нажмите One Click Extract. ИИ Thunderbit читает страницу и предлагает столбцы — Product Name, Price, Rating, URL. Он сам делает за вас часть «что именно нужно извлечь?».
Шаг 4: Проверьте и отредактируйте. Переименуйте столбцы, удалите лишние, добавьте инструкции на уровне поля, например: «Перевести цену в USD» или «Отнести к категориям electronics/clothing/other». Этот этап проверки важен — это не слепой one-click.
Шаг 5: Дайте задаче стартовать автоматически (или нажмите Run Now). Данные появятся в структурированной таблице внутри панели расширения. При необходимости настройте пагинацию для нескольких страниц.
Шаг 6: Экспортируйте. Нажмите экспорт и выберите нужное место: Excel, Google Sheets, Airtable или Notion. Готово.
Ни строчки кода на всём пути. Ты всё время остаёшься в браузере.
Таблица сравнения шагов
| Шаг | ScrapingBee (API) | Thunderbit (расширение) |
|---|---|---|
| Настройка аккаунта | API-ключ из панели | Установить расширение, войти в аккаунт |
| Определить цель | Собрать URL запроса + параметры API | Открыть нужную страницу в Chrome |
| Указать поля | Написать CSS/XPath-селекторы или использовать AI extraction parameter | One Click Extract предлагает столбцы; при необходимости отредактировать |
| Запуск | Отправить HTTP-запрос (cURL/Python/Node/CLI) | Нажать "Scrape" |
| Разбор результата | Проверить JSON-ответ; обработать ошибки в коде | Структурированная таблица в панели расширения |
| Экспорт | Сохранить в файл/БД кодом или передать через automation tool | Экспорт в Excel, Google Sheets, Airtable или Notion |
Разница здесь не просто визуальная — она архитектурная.
ScrapingBee даёт вам контроль на каждом слое. Thunderbit, наоборот, скрывает эти слои, чтобы вы могли сосредоточиться на данных.
Скорость первого результата: как быстро вы реально получите данные?
В существующих сравнениях это почти никто не измеряет, и я не буду придумывать цифры из головы. Но я могу посчитать шаги и описать, какие навыки требуются — и разница будет очевидной.
ScrapingBee: путь разработчика
Для разработчика, который уверенно работает с REST API:
- Зарегистрироваться (2 мин)
- Прочитать документацию, чтобы понять параметры endpoint'а, кредитные множители и варианты извлечения (15–30 мин на первый проход)
- Написать первый API-запрос с нужными селекторами (10–20 мин, в зависимости от сложности DOM страницы)
- Отладить, внести правки, проверить ответ (время сильно варьируется)
- Написать код для форматирования и сохранения результата (5–15 мин)
Разработчик, знакомый с API, вполне может справиться за 30–60 минут на простой странице. Но это редакционная оценка, основанная на шагах процесса, а не замер по таймеру. А для человека без технического бэкграунда? Скорее всего, без помощи это вообще не получится — или придётся учиться программировать.
Thunderbit: путь через браузер
Для любого пользователя, независимо от технического опыта:
- Установить расширение (1 мин)
- Открыть нужную страницу (1 мин)
- Нажать One Click Extract; агент проанализирует страницу и подготовит извлечение
- Нажать Run Now для немедленного запуска или дождаться автоматического старта и результатов (1–2 мин)
- Экспортировать в нужное место (1 мин)
Шагов меньше, и ни один из них не требует технических знаний. Большинство пользователей реально укладываются в 10 минут и меньше — хотя отмечу, что это оценка по процессу, а не контролируемый эксперимент.
Кривая обучения: API-документация против ИИ-подсказок
Модели обучения здесь принципиально разные. ScrapingBee требует понимания REST API, HTTP-методов, JSON, CSS- или XPath-селекторов, кредитных множителей и настройки прокси. Документация хорошо оценивается разработчиками — проблема не в качестве, а в самой сложности API-first-подхода для нетехнических пользователей.
Агент Thunderbit берёт на себя самую сложную часть для новичка: понять, что извлекать и где это находится на странице. Тебе не нужно изучать DOM или писать селекторы; агент сам определяет план извлечения и стартует автоматически.
| Параметр | ScrapingBee | Thunderbit |
|---|---|---|
| Шаги онбординга | Зарегистрироваться → Прочитать документацию → Написать запрос → Отладить → Разобрать → Экспортировать | Установить → Открыть страницу → One Click Extract → агентный анализ → автозапуск → Экспорт |
| Нужные навыки | Знание API, программирование, работа с DOM | Навигация в браузере, проверка таблицы |
| Оценка времени до первого экспорта | ~30–60 мин (разработчик) | ~5–10 мин (любой пользователь) |
| Подходит без технического бэкграунда? | Только с серьёзной помощью | Да |
Thunderbit vs ScrapingBee: сравнение по функциям
Я постарался быть объективным по каждому параметру — у обоих инструментов есть реальные сильные стороны.
| Функция | Thunderbit | ScrapingBee |
|---|---|---|
| Основной интерфейс | Расширение для браузера + таблица результатов; Web App | REST API + SDK; конструктор запросов в панели |
| Целевая аудитория | Sales, ops, маркетинг, нетехнические команды | Разработчики, data engineers, технические команды |
| Модель настройки | Установить расширение, войти | API-ключ, настройка запросов |
| Нужен ли код | Нет (в расширении); да (API/CLI) | Да (API/SDK); low-code через Make/n8n/Zapier |
| ИИ-извлечение | One Click Extract + опциональные Field AI Prompts | ai_query, ai_extract_rules, ai_selector |
| Рендеринг JavaScript | Browser Mode (текущая сессия); Cloud Mode; API render modes | Управляемый headless browser; действия js_scenario |
| Прокси и антибот-защита | Управляемые прокси и антибот; API для контроля страны, заголовков и cookies | Classic/premium/stealth-прокси; geo, sticky IP, headers, cookies |
| Пагинация/подстраницы | Встроенная пагинация, бесконечная прокрутка, subpage enrichment | URL/действия задаются вручную; CLI crawl/batch |
| Планирование | Регулярные скраперы; API batch/webhooks | Внешний планировщик/автоматизация (без встроенного hosted scheduler) |
| Куда экспортировать | Excel/CSV, Google Sheets, Airtable, Notion | Файл/БД через код; Sheets/Airtable через automation tools |
| Парсинг документов/изображений | PDF и изображения | Скриншоты; функции page/document response |
| Отдельные API для сайтов | Общие поверхности извлечения | Google, Amazon, Walmart, YouTube, Fast Search |
| Интеграция с агентами | Официальный MCP Server и CLI | Remote MCP и CLI |
| Интеграции | Прямой экспорт; API/MCP/CLI | Python, Node, Java, Ruby, PHP, Go SDK; Make, n8n, Zapier |
Где ScrapingBee сильнее
Должное должно быть отдано — у ScrapingBee действительно есть несколько сильных сторон:
- Тонкий контроль прокси. Ты можешь выбирать между classic, premium и stealth-прокси, настраивать географическую маршрутизацию, sticky IP-сессии и передавать собственные заголовки и cookies. Если ты работаешь с сильно защищёнными сайтами, этот уровень контроля имеет значение.
- Отдельные API для сайтов. Google Search (включая AI Mode, карты, изображения, покупки), Amazon, Walmart и YouTube возвращают структурированные данные по конкретным платформам. Это серьёзное преимущество для команд, которые занимаются масштабным мониторингом SERP или цен в e-commerce через API.
- Возможности скриншотов. Скриншоты viewport, full-page и element полезны для визуального мониторинга и compliance-сценариев.
- Глубокая настройка запросов. Действия
js_scenarioпозволяют кликать, скроллить, заполнять формы и запускать пользовательский JavaScript до извлечения. Для сложного многошагового скрапинга это очень мощно. - Зрелая экосистема разработчиков. SDK на семи языках, подробная документация и активное сообщество из 4,000+ разработчиков.
Где Thunderbit сильнее
Теперь о стороне Thunderbit — и да, я в команде, но у меня есть аргументы:
- Визуальный no-code workflow. Путь от расширения к таблице не требует технических навыков. One Click Extract убирает необходимость вручную писать селекторы или настраивать логику извлечения.
- Прямой экспорт в бизнес-инструменты. Экспорт в Excel, Google Sheets, Airtable или Notion в один клик, без кода и без настройки внешней автоматизации.
- Field AI Prompts. Можно суммировать, категоризировать, переводить, форматировать и помечать данные во время извлечения, а не на отдельном этапе постобработки.
- Subpage enrichment. Переходите по ссылкам со списка на страницы деталей и собирайте более глубокие данные — всё внутри одного workflow.
- Преимущество браузерной сессии. Поскольку расширение работает в твоём браузере, оно может использовать уже существующий логин и контекст сессии на разрешённых страницах.
- Парсинг документов и изображений. Извлекайте структурированные данные из PDF и картинок так же, как из веб-страниц — один инструмент, один процесс.
Реальная стоимость: сравнение цен Thunderbit и ScrapingBee
Большинство сравнений цен показывает картину неправильно. Они ставят рядом месячные тарифы и количество кредитов, и читателю кажется: «250,000 кредитов за $49 — это же много». На деле — не всегда.
Как работают кредитные множители ScrapingBee
Система кредитов ScrapingBee использует множители в зависимости от включённых опций в каждом запросе:
| Конфигурация запроса | Кредитов за запрос |
|---|---|
| Classic proxy, JS выключен | 1 |
| Classic proxy, JS включён (по умолчанию) | 5 |
| Premium proxy, JS выключен | 10 |
| Premium proxy + JS | 25 |
| Stealth proxy + JS | 75 |
| ИИ-извлечение | +5 к базовой стоимости |
Поскольку render_js по умолчанию равен true, стандартный запрос с classic-прокси стоит 5 кредитов. Это значит, что 250,000 кредитов на плане Freelance дают вам 50,000 запросов с JS по умолчанию — а не 250,000. Если нужны premium-прокси с JavaScript, остаётся 10,000 запросов. Stealth + JS? Примерно 3,333.
Если перевести это в более конкретные цифры:
| 250,000 кредитов дают… | Реальное количество запросов |
|---|---|
| Static classic (JS off) | 250,000 |
| Default JS (classic) | 50,000 |
| Premium + JS | 10,000 |
| Stealth + JS | ~3,333 |
| Default JS + AI extraction | 25,000 |
Система кредитов Thunderbit
No-code-расширение Thunderbit считает стоимость по выходным строкам, а не по входным страницам. Одна обычная строка = один кредит. Строка с subpage enrichment = два кредита. То есть страница категории с 50 товарами стоит примерно 50 кредитов в обычном режиме или 100 кредитов с subpage enrichment.
У API-тарифов Thunderbit отдельная модель: Distill стоит 1 unit на страницу, а Extract — 20 units на страницу, и это считается по другой шкале.
Сравнение стоимости по нагрузке
Прямо сравнивать эти две модели сложно, потому что они измеряют разное: запросы против выходных строк. Но вот мой лучший вариант сопоставления для типовых нагрузок. Перед покупкой обязательно проверьте актуальные страницы цены ScrapingBee и цены Thunderbit.
| Нагрузка | ScrapingBee | Thunderbit (расширение) |
|---|---|---|
| 10K страниц, static/classic | Freelance $49 (10K из 250K кредитов) | Pro 3 $125 (при ~10K выходных строках) |
| 10K страниц, JS rendered (по умолчанию) | Freelance $49 (50K из 250K кредитов) | Pro 3 $125 (та же построчная модель) |
| 10K страниц, premium+JS | Freelance $49 (250K из 250K кредитов — почти впритык) | Pro 3 $125 |
| 50K страниц, JS rendered | Startup $99 (250K из 1M кредитов) | Выше Pro 4 или используйте Thunderbit API |
| 100K страниц, JS rendered | Startup $99 (500K из 1M кредитов) | Thunderbit API или индивидуальный план |
| 100K страниц, premium+JS | Business $249 (2.5M из 3M кредитов) | Thunderbit API или индивидуальный план |
Здесь сразу видно несколько вещей.
Для статических или слабо защищённых сайтов при больших объёмах ScrapingBee может быть очень выгодным по цене за запрос. Для умеренных объёмов бизнес-данных — списков лидов, снимков конкурентных цен, ресёрча рынка — построчная модель Thunderbit предсказуема и не зависит от уровня прокси. При масштабах 50K+ страниц обоим решениям уже нужны более дорогие тарифы или API-доступ.
Главный вывод: фактическая стоимость ScrapingBee сильно зависит от того, как вы скрапите (уровень прокси, JS-рендеринг, ИИ-извлечение), а не только от объёма. Стоимость Thunderbit зависит от того, сколько строк вы извлекаете.
Вердикт по сценариям: выбирайте Thunderbit или ScrapingBee, если…
Не просто список функций, а дерево решений.
| Сценарий | Лучший выбор | Почему |
|---|---|---|
| Быстрый список лидов с одного сайта | Thunderbit extension | Без кода; One Click Extract + экспорт в Sheets за минуты |
| Скрапинг-пайплайн в production-приложении | ScrapingBee API | Создан для интеграции с разработкой, стабильный endpoint, управление прокси, обработка ошибок |
| Мониторинг цен (по расписанию) | Зависит от масштаба | Scheduled extraction в Thunderbit для умеренных объёмов; ScrapingBee + внешний scheduler для крупных пайплайнов |
| Разовый глубокий ресёрч рынка | Thunderbit extension | Визуально, интерактивно; без лишней настройки для ad hoc задач |
| Масштабный сбор SERP-данных | ScrapingBee API (или Thunderbit Open API) | Отдельный Google Search API; на объёмах важна пропускная способность API |
| Передача данных в AI/LLM-процессы | Любой из них (разные поверхности) | ScrapingBee через код или LangChain; Thunderbit через MCP Server или Open API |
| Разовый анализ конкурентов | Thunderbit extension | Открыли страницы конкурентов, извлекли то, что видишь, и сразу экспортировали |
Быстрые списки лидов и разовые исследования
Если ты sales-менеджер и к концу дня тебе нужны 200 контактов из каталога поставщика, Thunderbit extension — очевидный выбор. Открываешь страницу, нажимаешь One Click Extract, скрапишь, экспортируешь в Google Sheets. Никакого API-ключа, никакого кода, никакого ожидания, пока инженерная команда что-то соберёт. Именно под такой сценарий наша команда и делала Thunderbit — и именно здесь no-code workflow реально экономит часы.
Production-пайплайны для скрапинга
Если ваша инженерная команда строит автоматизированный data pipeline, который запускается ночью, собирает данные из 50 источников, умеет повторять попытки и грузит всё в базу, — ScrapingBee будет лучшей основой. Он создан для интеграции разработчиками: стабильные API-endpoint'ы, тонкий контроль прокси, несколько SDK и настройка на уровне запроса, нужная для надёжности в production. Вы отвечаете за оркестрацию — а именно это и нужно в промышленной системе.
Мониторинг цен и регулярные расписания
Здесь всё действительно зависит от масштаба. Thunderbit предлагает scheduled extraction (регулярные скраперы), которые хорошо работают для мониторинга умеренного числа страниц — например, отслеживания 500 цен на товары конкурентов раз в неделю. Для постоянного мониторинга тысяч URL ScrapingBee API в связке с собственным планировщиком (cron, Airflow или automation tool) даст больше пропускной способности и контроля.
Масштабный сбор данных и AI-процессы
Для мониторинга SERP или e-commerce-данных на больших объёмах отдельные Google, Amazon, Walmart и YouTube API у ScrapingBee — это реальное преимущество: они возвращают структурированные данные по этим платформам, не заставляя тебя вручную продумывать логику извлечения. Open API у Thunderbit тоже поддерживает разработческие сценарии с AI-структурированным извлечением, но у него нет таких же специализированных endpoint'ов для конкретных сайтов.
Для AI/LLM-пайплайнов оба инструмента имеют совместимые с агентами интерфейсы. У ScrapingBee есть удалённый MCP-сервер и интеграция с LangChain. У Thunderbit есть официальный MCP Server и CLI. Выбор зависит от того, что вам нужно: сырой доступ к странице с собственной логикой извлечения (ScrapingBee) или AI-структурированное извлечение как часть самого шага скрапинга (Thunderbit).
Когда стоит использовать Thunderbit и ScrapingBee вместе
Почти все статьи-сравнения подают это как выбор «или/или».
Но некоторым командам действительно нужны оба инструмента — просто для разных задач.
Представьте среднюю компанию с двумя очень разными потребностями в данных. Командам продаж и маркетинга нужны быстрые, визуальные, разовые извлечения. Списки лидов из каталогов. Снимки цен конкурентов. Исследование потенциальных партнёров. Они не пишут код, не хотят ждать инженерную команду и хотят получить данные в таблице уже завтра. Thunderbit extension.
Параллельно инженерная команда строит автоматизированные data pipelines. Ежедневный мониторинг цен по 10,000 SKU. Отслеживание SERP для SEO. Подача структурированных данных в recommendation engine. Им нужен контроль на уровне API, управление прокси, логика retries и интеграция с существующим стеком. ScrapingBee API.
Есть и промежуточный вариант: разработчики, которым нужно AI-структурированное извлечение без самостоятельного управления прокси, могут использовать Open API Thunderbit или MCP Server. Это другой уровень абстракции — структурированный вывод без селекторов, но через программный интерфейс.
Я не буду делать вид, что это самый частый сценарий. Большинство команд выберут один инструмент под свою основную задачу. Но признать, что эти продукты решают разные проблемы для разных людей внутри одной компании, честнее, чем притворяться, что один инструмент закрывает всё.
Thunderbit vs ScrapingBee: сводная таблица сравнения
| Параметр | Thunderbit | ScrapingBee |
|---|---|---|
| Основной интерфейс | Расширение браузера + визуальная таблица | REST API + конструктор в панели |
| Целевая аудитория | Sales, ops, маркетинг, нетехнические пользователи | Разработчики, data engineers |
| Время настройки | Минуты (установка расширения) | Минуты (получить API-ключ), но затем есть кривая обучения |
| Нужен ли код | Нет (расширение); да (API/CLI) | Да (API); low-code через Make/n8n/Zapier |
| ИИ-извлечение | One Click Extract + опциональные Field AI Prompts | ai_query, ai_extract_rules |
| Куда экспортировать | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion | Файл/БД через код; Sheets через automation tools |
| Управление прокси | Управляемое (расширение/API) | Classic/premium/stealth с тонкой настройкой |
| Отдельные API для сайтов | Нет | Google, Amazon, Walmart, YouTube, Fast Search |
| Планирование | Встроенные recurring scrapers | Нужен внешний scheduler |
| Парсинг документов/изображений | Да | Скриншоты; page response features |
| Модель ценообразования | За выходную строку (расширение); за страницу/операцию (API) | За запрос с кредитными множителями |
| Бесплатный тариф | Free plan (6 страниц в месяц) | Free trial (1,000 кредитов, без карты) |
| Лучше всего подходит для | Ad-hoc извлечения, списков лидов, market research, нетехнических пользователей | Production-пайплайнов, высоконагруженных API-сценариев, защищённых сайтов |
| Кривая обучения | Низкая | Средняя или высокая |
| Доступ для API/разработчиков | Open API, MCP Server, CLI | REST API, SDK (7 языков), CLI, MCP |
| Рейтинг G2 | 5.0/5 (мало отзывов) | 4.8/5 (26 отзывов) |
| Рейтинг Capterra | 4.8/5 (9 отзывов) | 4.9/5 (137 отзывов) |
(Размер выборок отзывов разный; воспринимайте оценки как ориентир.)
Какой инструмент подойдёт вашей команде?
Ключевое различие не изменилось с первого абзаца. ScrapingBee — это инфраструктура для разработчиков, которым нужен контроль над каждым уровнем пайплайна скрапинга. Thunderbit — это готовый к использованию инструмент для бизнес-пользователей, которым нужны данные в таблице без участия инженеров.
Выбирайте Thunderbit, если вы нетехнический пользователь, которому нужны данные быстро, ваши задачи разовые или умеренного объёма, и вам важен прямой экспорт в бизнес-инструменты. Попробуйте бесплатный план и посмотрите, как быстро можно пройти путь от веб-страницы до рабочей таблицы.
Выбирайте ScrapingBee, если в вашей команде есть разработчики, вы строите автоматизированные пайплайны, вам нужен тонкий контроль прокси для защищённых сайтов или вы скрапите большие объёмы через отдельные site API. Их бесплатный trial даёт 1,000 кредитов для тестирования API.
Используйте оба, если в вашей компании есть и нетехнические команды, которым нужен разовый ресёрч, и инженерные команды, строящие production-инфраструктуру для данных. Разные инструменты для разных задач — и это нормально.
Ни один из этих инструментов не лучше во всех сценариях. Правильный выбор зависит от того, кто будет им пользоваться, что именно вы строите и сколько контроля вам нужно. Я постарался дать достаточно деталей, чтобы вы могли принять решение уверенно.
FAQ
ScrapingBee бесплатный?
ScrapingBee предлагает бесплатный trial с 1,000 API credits без необходимости указывать банковскую карту. Эти 1,000 кредитов превращаются в 200 запросов с JS по умолчанию (по 5 кредитов за запрос) или 1,000 статических запросов (по 1 кредиту за запрос). Платные тарифы начинаются от $49 в месяц за 250,000 кредитов.
Нужно ли программировать в Thunderbit?
Нет — по крайней мере, в сценарии с браузерным расширением. Стандартный путь выглядит так: One Click Extract → agentic analysis columns → Scrape → Export. Никаких селекторов, никаких API-вызовов, никакого кода для парсинга. У Thunderbit также есть Open API, MCP Server и CLI для разработчиков, которым удобнее программный доступ.
Можно ли использовать Thunderbit и ScrapingBee для одного и того же сайта?
Да. Они предназначены для разных рабочих процессов. Можно использовать расширение Thunderbit для быстрого интерактивного извлечения из браузера (например, чтобы собрать список лидов во время ресёрча), а ScrapingBee API — для автоматического, по расписанию, скрапинга того же сайта на масштабе в production-пайплайне.
Какой инструмент лучше для сайтов с тяжёлым JavaScript?
Оба инструмента умеют рендерить JavaScript. ScrapingBee делает это на сервере через управляемые headless-браузеры (при 5x стоимости в кредитах для JS по умолчанию, и дороже для premium/stealth-прокси). Thunderbit Browser Mode рендерит страницы в текущей браузерной сессии, что тоже подходит для JS-heavy сайтов и дополнительно использует уже существующий логин или контекст сессии. Ни один инструмент не гарантирует успех на каждом сайте — результат зависит от конкретной цели.
Как именно работают кредитные множители ScrapingBee?
Каждый API-запрос ScrapingBee расходует кредиты в зависимости от включённых функций: 1 кредит за статический запрос через classic-прокси, 5 кредитов за JS-рендеринг (по умолчанию), 10–75 кредитов за premium или stealth-прокси, и ещё +5 кредитов за ИИ-извлечение поверх базовой стоимости. Это значит, что 250,000 кредитов на плане Freelance могут превратиться как в 3,333, так и в 250,000 реальных загрузок страниц — в зависимости от конфигурации. Всегда считай эффективную стоимость исходя из тех типов запросов, которые ты действительно будешь использовать.
Узнать больше
