大概在打开第 14 个浏览器标签页、用到第 3 个价格计算器的时候，我意识到：到了 2026 年，选网页数据采集服务比真正抓数据还难。这个市场已经彻底爆发——无需代码的 Chrome 扩展、原始 API、重代理的企业级架构、AI 提取器，以及全托管服务商，全都在抢同一笔预算。
我花了几周时间，拿 12 款网页采集服务做了真实任务测试：从电商网站提取商品数据、从商业名录中抓取潜在客户线索、以及带分页和子页面的职位列表抓取。我的目标不是单纯比功能，而是回答一个更实际的问题：哪种服务，最适合哪一类团队？
根据 Bright Data 的公开网页数据报告，当前有 82% 的组织 认为公共网页数据对未来至关重要。ScrapeOps 2025 市场报告发现，超过 65% 的组织 会用网页抓取来构建用于分析和 AI 的数据集。而 Apify 的 2026 调查则显示，仍有 46.7% 的专业人士 完全依赖内部代码，并承担随之而来的维护成本。
在开始介绍工具之前，我们先简单说说网页抓取在法律层面的注意事项。
我是如何评估最佳网页采集服务的
下面这些标准，不是从功能页上照搬来的，而是我观察过 Demo 之后真正容易出问题的地方才整理出来的。
- 上手难度 / 所需技术水平——非开发者能不能在 10 分钟内用出价值？
- 反爬与代理处理能力——服务本身会不会帮你处理代理和验证码，还是这些都得你自己搞定？
- JavaScript 渲染能力——能不能开箱即用地处理动态、JS 很重的页面？
- 数据导出格式与集成——能不能不用写胶水代码，就把数据送进 Sheets、Airtable 或 Notion？
- 定时 / 自动监控——能不能不用 cron 作业就设置周期性抓取？
- 可扩展性——抓 100 个页面可以，到了 100 万个还能不能稳住？
- 定价透明度与规模成本——下个月账单能不能预估，还是会突然来个惊喜？
- AI 提取 vs 手动选择器——是用 AI 自动识别字段，还是得手写 CSS/XPath？
- 长期维护成本——目标网站改版之后会发生什么？
最后这一项尤其值得强调。像 Octoparse、Apify、Browse AI 和 Bright Data 这类工具的用户评价里，反复出现的抱怨其实都差不多：信用点数计费让人看不懂、网站改版后选择器失效、云端任务在受保护页面上失败，以及一旦过了最初 Demo 阶段学习曲线就变陡。所谓“维护成本”绝不是锦上添花的指标，它决定了你半年后还会不会继续用这个工具。
哪一类网页采集服务更适合你的团队？
在具体对比工具之前，我最想先帮你直接跳到正确的类别。网页采集市场并不是一个单一市场，而是五个彼此重叠的市场。选错类别，比选错同一类别里的某个工具更浪费时间。
| 你的场景 | 推荐的服务类型 | 原因 | 本列表中的合适选择 |
|---|---|---|---|
| 非技术团队（销售、市场、运营）需要快速拿到数据 | 无代码 Chrome 扩展 | 从网页到表格最快、上手阻力最小 | Thunderbit、Browse AI、Octoparse |
| 开发者要把采集能力接进应用或数据管道 | 采集 API | 可控性更强、支持 webhook 和异步任务，更适合 CI/CD | ScrapingBee、ScraperAPI、ZenRows |
| 团队要把数据喂给 AI/LLM 流程 | AI 原生提取 API | 输出以 Markdown/JSON 为先，减少 HTML 清洗工作 | Thunderbit API、Firecrawl、Diffbot |
| 企业需要代理基础设施 + 大规模处理能力 | 全栈数据采集平台 | 代理、反爬、SLA、高并发都打包好了 | Bright Data、Oxylabs、Apify |
| 公司想要的不是工具，而是直接交付数据 | 托管服务 / 代理公司 | 供应商负责构建、监控、质检和交付 | ScrapeHero |
这不是理论。Zyte 的 2026 build-vs-buy 指南 把这个取舍讲得很明确：自建能带来控制力，但也会带来持续维护；混合栈会形成零散的运维拼补；托管服务能减轻内部负担，但会牺牲自助灵活性。
AI 提取 vs 传统 CSS/XPath 选择器
这是当前市场上最关键的一次技术分岔。
传统抓取，像拿着精确坐标去寻宝。你先检查页面，找到类似 .product-title 的选择器，写提取规则，做测试，然后祈祷网站明天别变样。只要前端团队改了类名，或者把内容包进了一个新的 div，你的爬虫就可能挂掉。
AI 驱动抓取，更像是在问一个聪明的助手：“帮我找出这个页面上的商品名、价格和库存状态。”你不再硬编码路线，而是直接描述目的地。
实际流程大概是这样的：
传统流程：
- 在 DevTools 里检查元素
- 找到
.product-title类名或 XPath - 写提取规则
- 用样例页面测试
- 网站改类名后就得反复修
AI 驱动流程（例如 Thunderbit）：
- 打开页面，点一下
- AI 自动挑出字段——商品名、价格、评分
- 如果你想要别的，可以直接调整；不然就告诉它你要什么
- 然后它就直接跑，最后给你表格结果
公开研究和营销说法之间其实有差距。2025 年的一篇 Scientific Reports 论文指出，AI 爬虫在抽取准确率和处理效率上分别比传统方法高 35% 和 40%，但它的测试对象是报纸档案，不是商品页或商业目录，所以我不会把这些数字直接套到本文的场景里。相比之下，2025 年 Springer 的综述更值得一看：AI 模型对动态结构的适应性更强，但当领域或模式发生明显变化时，还是需要重新训练或备用逻辑。
| 维度 | 传统方式（CSS/XPath） | AI 提取 |
|---|---|---|
| 上手时间 | 每个网站 15–60 分钟 | 约 30 秒 |
| 技术要求 | 开发者级别 | 基本不需要 |
| 处理布局变化和新网站 | 容易失效——每次改版都要新规则，新站点也要新规则 | 通常能自适应——每次运行都会重新理解页面 |
| 可预测性 | 确定性高——同一条规则每次抓到的字段都一样 | 概率型——偶尔可能抓错字段，需要抽查 |
| 数据标注 / 转换 | 需要单独后处理 | 抓取时就能顺带标注、翻译、分类 |
| 最适合 | 稳定、高频、由开发者维护的数据管道 | 长尾网站、页面结构多样、非开发者用户 |
现实中最明显的区别，是维护。关于爬虫到底多久会坏，并没有可靠的公开统计，所以我不会在这里编一个数字。但在 G2 和 Capterra 对这类基于选择器的工具评论里，抱怨的模式非常一致：很少有人说“工具根本抓不到数据”，更多时候是“网站一改版，它就抓不到了”。
Thunderbit 是这类 AI-first 模式最清晰的例子。它的 AI 在你单击一次之后，就会自动挑出值得抓取的字段；你也可以直接用一句话描述你想要的数据。它的 Field AI Prompts 还可以在提取过程中直接对数据做标注、翻译、摘要或分类，而不只是提取后再处理。它的 Open API 提供 Distill 和 Extract 两个端点，因此同样的 AI 提取模型也可以编程调用。
12 款最佳网页采集服务一览
| 服务 | 类型 | 最适合 | 反爬 / 代理 | JS 渲染 | AI 提取 | 免费额度 | 起售价（月付） | 导出选项 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | 无代码 Chrome 扩展 + API | 非技术团队 | ⚠️ 基于云端处理 | ✅ | ✅ AI 映射字段 | ✅ 免费 6 页 | 免费；付费从 $15/月 起 | Excel、CSV、JSON、Sheets、Airtable、Notion |
| Bright Data | 全栈平台 | 企业级规模管道 | ✅ 顶级代理网络 | ✅ | ⚠️ 部分 / 较新的 AI 层 | ✅ 每月 5K 条记录 | 无月最低消费 | JSON、CSV、API、webhook |
| Oxylabs | 企业代理 + 采集 | SERP 抓取、受保护网站 | ✅ 住宅 / 数据中心代理 | ✅ | ⚠️ 有限 | ⚠️ 试用 | 约 $49/月 | JSON、CSV、API |
| Apify | 平台 + 市场 | 开发者、自动化构建者 | ✅ 可通过代理配置 | ✅ | ⚠️ 部分 actor 支持 | ✅ 每月 $5 免费额度 | $29/月 + 按量使用 | JSON、CSV、Excel、API |
| ScrapingBee | API 服务 | 开发者数据管道 | ✅ 内置 | ✅ | ⚠️ 部分 AI 提取 | ✅ 1,000 credits | $49/月 | JSON、HTML、Markdown、API |
| ScraperAPI | API 服务 | 大规模价格监控 | ✅ 内置轮换 | ✅ | ❌ | ⚠️ 7 天试用，5K credits | $49/月 | JSON、CSV、API |
| ZenRows | API 服务 | 强反爬网站 | ✅ 高级反爬 | ✅ | ⚠️ Beta | ✅ 每月 5K credits | $19/月 | JSON、API |
| Octoparse | 无代码桌面端 + 云端 | 可视化无代码抓取 | ✅ 内置 | ✅ | ⚠️ 有限自动识别 | ✅ 免费版（10 个任务） | $39/月 | Excel、CSV、JSON、HTML、XML、数据库、Sheets |
| Diffbot | AI/NLP 平台 | 结构化企业数据 | ⚠️ 基础到中等 | ✅ | ✅ 基于 NLP | ✅ 每月 10K credits | $299/月 | JSON、CSV、API |
| Firecrawl | 开发者 API（AI） | LLM/RAG 数据管道 | ✅ 内置 | ✅ | ✅ Markdown + 结构化输出 | ✅ 每月 1,000 credits | $19/月 | Markdown、JSON、HTML、API |
| Browse AI | 无代码监控 | 变更检测、非开发者用户 | ⚠️ 基础 | ✅ | ⚠️ 基于模板 | ✅ 每月 50 credits | $48/月 | CSV、JSON、Sheets、Airtable、API |
| ScrapeHero | 托管服务 / 代理公司 | 想完全省心的企业 | ✅ 全托管 | ✅ | N/A | ❌ | 从 $199/月 起 | 定制交付 |
整体规律很清楚。
Thunderbit、Browse AI 和 Octoparse 重点优化的是“快速上手”。ScrapingBee、ScraperAPI 和 ZenRows 重点优化的是“开发者控制力”。Bright Data、Oxylabs 和 Apify 重点优化的是“规模和基础设施”。Firecrawl 和 Diffbot 重点优化的是“AI 形态的输出”。ScrapeHero 重点优化的是“你不用自己操作任何东西”。
1. Thunderbit
Thunderbit 是本列表里最适合非技术用户的产品：你可以把网站里的内容直接变成表格，而完全不用碰选择器。它的核心流程非常直接：在任意页面上打开 Chrome 扩展，点一下，AI 就会自动判断哪些字段值得抓取并独立运行；如果你有明确需求，也可以直接用自然语言描述。对大多数页面来说，这真的就是全部流程。没有 CSS 选择器，没有 XPath，也不用检查元素。
Thunderbit 的特别之处，不只是“抓字段”，它还能在抓取过程中用 Field AI Prompts 直接给数据加标签、翻译、摘要、分类和重格式化。这一点非常重要，因为业务用户的真正瓶颈，往往不是抓取本身，而是导出后的清洗工作。用 Thunderbit，你甚至可以抓一个法语商品页，同时拿到英文输出和情绪标签，而且一次完成。
核心功能：
- 零选择器上手——点一下，AI 自动帮你选列；或者直接告诉它你要什么
- 浏览器模式适合登录后页面；云端模式（一次最多 50 页）适合快速抓公开页面
- 子页面抓取，可自动把详情页信息补充进列表页
- 内置分页和无限滚动处理
- 自然语言定时，可用于周期性监控（例如“每周一早上 9 点”）
- 热门网站即时模板，如 Amazon、Zillow、Google Maps 和 Indeed
- Open API，支持
Distill和Extract端点，适合开发者场景 - 支持 34 种语言，包括抓取过程中翻译
Thunderbit 在导出方面的优势尤其明显。它可免费原生导出到 Excel、CSV、JSON、Google Sheets、Airtable 和 Notion，还支持在 Airtable 和 Notion 导出中处理图片。对于日常就在 Sheets 或 Notion 里工作的销售团队和市场团队来说，这等于直接省掉了一整步数据转换，而这一步通常需要 API-first 工具自己补。
价格： 按 credits 计费。免费版每月 6 页，并提供 Pro 功能 7 天试用。浏览器付费方案月付起价 $15，按年付费约 $9/月。API 有单独定价：起步赠送 600 个免费单位，然后 Starter 方案 $29/月可得 6,000 units，Pro 1 是 $72/月可得 60,000，Pro 2 是 $120/月可得 120,000，最高可滑到每月 480,000 units。按年付费时，Starter 是每年 60,000 units 折合 $16/月，Pro 1 是每年 600,000 units 折合 $40/月。
优点：
- 这次对比里上手阻力最低
- 原生表格优先导出，而不是先 JSON 再自己折腾
- 抓取过程中就能做 AI 转换，而不只是抓完再处理
- 很适合销售、电商、研究和房地产场景
缺点：
- 有两套不同单位的 credits：扩展端按每行输出 1 credit 计费（子页面抓取为 2），API 端则是 Distill 每页 1 unit、Extract 每页 20 units，预算时必须分开算
- 免费额度只有每月 6 页，远低于这里其他 API 厂商的赠送量（Firecrawl 每月 1,000 credits、ZenRows 5,000、Diffbot 10,000）
- 自助服务止步于企业级大规模使用：目前公开的浏览器版最高为 Pro，月付 $38，再往上就需要定制 Business 报价
最适合： 销售线索开发、电商竞品监控、市场调研、职位和名录抓取、房地产列表。
2. Bright Data
Bright Data 是企业买家在寻找一个统一供应商时的常见选择：代理、采集 API、数据集、SERP API，以及越来越多的 AI 辅助提取，都可以放在同一个平台里。它更像是一整套数据获取基础设施，而不是单一产品。
它的 Web Scraper API 定价 是公开的：每月 5,000 条记录免费，按量付费约为每 1,000 条记录 $1.50，另有 $499/月 的规模方案，包含 384,000 条记录，超出部分按每 1,000 条 $1.30 计费。这里的 record 指的是一个被提取出来的数据项——也就是表格中的一行——而不是加载一个页面。 住宅代理 起价 $4/GB。除此之外，还有结构化数据集、Scraper Studio、AI scrapers 和 MCP 支持。
核心功能：
- 极强的代理网络（住宅、数据中心、移动、ISP）
- Web Scraper API 定价中已包含完整浏览器渲染和验证码处理
- 预采集数据集市场
- 企业级合规与 Trust Center 及认证体系
价格： 按量付费约 $1.50/千条记录起；规模方案从 $499/月起。
优点： 规模和代理基础设施无可匹敌，企业治理能力覆盖广。
缺点： 对大多数中型团队来说复杂度偏高。把 API、代理和附加层都算进去后，价格会很快变贵。即便有更新的 AI 功能，这个平台仍默认由技术负责人来操盘。
最适合： Fortune 500 级数据管道、抓取数百万页面的数据团队、跨地区抓取且代理质量很关键的场景、需要正式合规流程的企业。
3. Oxylabs
Oxylabs 是最强的纯企业级代理 + 采集方案之一，尤其适合那些最看重“被保护目标的稳定性”的团队。它提供住宅和数据中心代理、Web Scraper API、SERP Scraper API、Web Unblocker，以及较新的 Headless Browser 层。
定价 从 Web Scraper API 的 $49/月起，单次结果成本会随着目标网站和方案等级变化。在 $49 的 Micro 方案里，普通网站——也就是不是 Amazon 或 Google 的站点——如果不启用 JS 渲染，每 1,000 条结果 $1.15；启用后则是 $1.35。到了 $249 的 Advanced 方案，这两个数字会变成 $0.95 和 $1.25，并在更高档位继续下降。 住宅代理 起价 $6/GB，到了 1TB 会降到 $2.50/GB。
核心功能：
- 代理基础设施非常强，支持自动轮换和会话管理
- SERP Scraper API 专门面向搜索引擎监控
- 主打“只为成功结果付费”的计费思路
- Trust Center 和合规姿态清晰
价格： 从 $49/月起；没有持续性的免费额度（只有试用）。
优点： 代理可靠、非常适合 SERP 抓取、企业信任体系强。
缺点： 各方案标称的结果数量默认是 Amazon 且不开 JS 渲染；在普通网站上，$49 的 Micro 方案大约只有 42,600 条结果，而不是 98,000 条。因为每 1,000 条的价格会随着目标网站和方案层级一起变化，所以同样抓取量的两个团队，账单可能差很多。
最适合： SEO 团队、企业 SERP 监控、大规模且强依赖代理的工作负载。
4. Apify
Apify 是这里最灵活的“市场型平台”。它把云端执行、存储、调度、日志、API，以及庞大的预建 Actors 生态整合在一起——Apify Store 现在已经列出 59,000 多个 Actors。你不必从零写每个爬虫，很多时候可以直接从现成 actor 开始，像 Google Maps、Amazon、Instagram、TikTok，或者通用网站内容爬取器都能找到。
核心功能：
- 海量现成爬虫市场
- 可用 Apify SDK 自定义开发 actor
- 内置代理管理和云端执行
- API、存储、调度、日志能力都很完整
定价 基于用量：免费版包含 $5 可用额度，然后 Starter 为 $29/月，Scale 为 $199/月，Business 为 $999/月——同时还叠加 compute unit 计费。这种灵活性很强，但月度成本预测也比简单 API 产品更难。
优点： 社区大、现成爬虫多，非常适合从爱好级别一路用到生产环境，也适合严肃的自动化项目。
缺点： 自定义或排查 actor 有学习曲线。compute unit 费用、actor 费用和代理费用叠加后，很难提前准确预测。更适合构建者，而不是以表格为中心的业务用户。
最适合： 开发者和自动化构建者、想复用现成爬虫的团队、混合自建与采购的工作流。
5. ScrapingBee
ScrapingBee 是最容易理解、也最容易集成的网页抓取 API 之一。它专注于无头 Chrome 渲染、代理轮换和简洁的 API 体验，而不是做成可视化平台。
定价 从 $49/月起，包含 250,000 credits 和 50 个并发请求；Startup 方案是 $99/月，包含 1,000,000 credits 和 100 个并发请求。新用户可获得 1,000 个免费 API credits。需要注意的是：JS 渲染、高级代理、截图和 AI 提取都会以更高倍率消耗 credits。
核心功能：
- 非常简洁的 REST API
- 面向 Amazon、Google、YouTube、Walmart 和 ChatGPT 的专用端点
- 可返回 HTML、JSON、Markdown 或纯文本
- 对 AI/LLM 管道很友好，因为 Markdown 输出能减少清洗工作
优点： 对开发者友好、JS 渲染稳定、基础定价透明。
缺点： $49 方案表面上是 250,000 credits，但那只是 250,000 次普通请求；JS 渲染、高级代理、截图和 AI 提取每次都要花更多 credits，所以在真实目标站点上，可用页面数远少于宣传数字。并发数也和方案绑定（Freelance 为 50 并发），在实际吞吐量上可能会比页面数量更早把你推到更高档位。仍然需要代码维护。
最适合： 把抓取嵌入后端的开发者、喜欢简单 API 体验的团队、希望输出以文本为先的 LLM 管道。
6. ScraperAPI
ScraperAPI 依然是电商监控和周期性批量抓取里最强的结构化 API 方案之一。它的产品思路很简单：一个端点把代理、重试、JS 渲染、地理定位和结构化输出全部打包。
定价 从 $49/月起，包含 100,000 credits 和 20 线程；Startup 为 $149/月，包含 1,000,000 credits 和 50 线程。还有一个 7 天试用，附带 5,000 credits，不需要信用卡。ScraperAPI 真正有意思的地方在结构化层：异步 API、webhook 交付、适合低代码项目的 DataPipeline，以及面向 Amazon、eBay、Google、Redfin 和 Walmart 的 structured endpoints。
核心功能：
- 面向主流电商和搜索场景的结构化端点很强
- 异步和 webhook 支持不错
- 很适合高频监控
- 地理定位和渲染选项覆盖广
优点： 试用 credits 充足、文档不错、适合电商监控。
缺点： credits 倍数 让成本模型更难算。没有真正面向任意页面的 AI 提取。只能给开发者用。
最适合： 电商价格监控、竞争情报、搜索和市场平台数据管道。
7. ZenRows
ZenRows 是反爬专家。它专注于对付 Cloudflare、DataDome、Akamai、Imperva 等防护，同时保持现代开发者体验。
定价 从 Build 方案 $19/月起（45,000 credits，20 个并发请求）。Build 本身就是一个滑杆：$29 可得 80,000 credits，$39 可得 120,000；再往上是 Launch，$69/月包含 250,000 credits 和 50 个并发请求，以及 Growth，$199/月包含 120 万 credits。这些都是月付价，年付可享 17% 折扣。它的成本模型采用倍率制：JS 渲染是 5 倍，高级代理是 10 倍，而 两者同时使用是 25 倍。
核心功能：
- 对高度受保护网站的处理能力非常强
- 反爬相关文档和覆盖面广
- 集成生态现代，包括 LangChain、LlamaIndex 和 MCP
- 只对成功请求收费
优点： 在难目标上的反爬成功率很高。
缺点： 在受保护工作负载上，成本上涨很快。一个既需要 JS 渲染又需要高级代理的页面，会从 1 credit 变成 25 credits，所以看起来像 45,000 页的 $19 方案，在难目标上实际上只够 1,800 页。
最适合： 抓取高难度目标的开发者、反爬很重的监控任务、比起表格体验更看重“先过防护”的团队。
8. Octoparse
Octoparse 是经典的无代码桌面抓取器：有可视化工作流构建器、桌面执行、云端调度、内置浏览器导航，以及丰富的导出能力。如果说 Thunderbit 是 AI-first 的“一键式”选项，那 Octoparse 更像是给希望一步一步建模提取逻辑的用户准备的可视化流程构建器。
定价 比表面上看起来更复杂。帮助中心 列出的月付价格是：Basic $39/月、Standard 从 $83/月起、Professional $299/月；而主定价页默认展示的是年付，所以它的首页标价变成了 Standard $69/月、Professional $249/月。这其实是同一批方案在两种付费周期下的价格，不是互相矛盾的两个价目表；真正没展示出来的空档是 Basic，主页面根本没写。比较之前，先确认价格引用的是哪个付费周期。定价页还强调了住宅代理、验证码处理、爬虫搭建和全托管数据服务等附加项。
核心功能：
- 成熟的可视化工作流构建器
- 导出范围广：Excel、CSV、JSON、HTML、XML、Google Sheets、数据库
- 内置云端调度和自动化
- 提供常见网站模板
优点： 不需要写代码，适合中等规模的周期性抓取，导出选项丰富。
缺点： 在页面布局变化时，比 AI 原生工具更需要维护（因为还是选择器驱动）。动态或受保护网站仍可能带来阻力。桌面优先的交互会比浏览器优先工具显得更重。
最适合： 想要比简单 AI 提示更强控制力的无代码用户、中等规模的周期性抓取、习惯可视化流程的团队。
9. Diffbot
Diffbot 是列表里最具企业级 AI 提取能力的平台。它的卖点不是“把这个页面抓下来”，而是“理解这个页面类型，并把它大规模转成结构化数据”。产品包括 Extract、Crawl、Natural Language 和 Knowledge Graph。
定价 从免费版开始，包含 10,000 credits；然后是 Startup $299/月（250,000 credits）、Plus $899/月（1,000,000 credits），以及定制企业方案。标准网页提取每页 1 credit；Knowledge Graph 记录导出则贵得多。
核心功能：
- 对页面类型的自动理解能力很强（文章、商品、讨论等）
- 非常适合知识图谱构建和实体管道
- 基于 NLP 的提取，不需要选择器
- 高端支持和企业定位明确
优点： 对页面结构的 AI 理解能力强，非常适合知识图谱建设。
缺点： 对小项目或轻度使用来说太贵。DQL 和 KG 工作流有学习曲线。对于简单表格抓取来说有点大材小用。
最适合： 构建结构化数据集的企业、知识图谱和实体消歧项目、以 NLP 为核心的数据接入管道。
10. Firecrawl
Firecrawl 是这一组里最“开发者原生”的 LLM 数据接入工具。它能把 URL 变成干净的 Markdown、HTML、截图或结构化 JSON，而且整个产品围绕简单 API，而不是可视化应用来设计。
定价 很清楚：免费版每月 1,000 credits，Hobby 5,000，Standard 100,000，Growth 500,000，Scale 1,000,000，再往上是 Enterprise。入门方案是 $19/月，年付则是 $16/月。
核心功能：
- 干净的 Markdown 输出，非常适合 RAG 和 LLM 管道
- 支持基于 schema 或提示词的结构化 JSON
- 开发者文档不错，开源采用度高 open-source adoption
- 高阶方案下并发浏览器能力较强
优点： 专为给 LLM 喂数据而设计，入门价格亲民，输出干净。
缺点： 明显是给开发者用的。虽然有 playground 和一组 免费单页工具，但都不能跑可重复任务——任何需要定时、批量或接入管道的操作，都得通过 API 或 SDK。除 $749 的 Scale 方案外，下面所有方案的 credits 都会在月底过期。而且它的方案梯度中间有断层：credit 滑杆先到 5,000、6,500、8,000 页/月，然后直接跳到 100,000——也就是 $99 的 Standard 方案。
最适合： RAG 管道、AI agent、内容接入和分析。
11. Browse AI
Browse AI 更准确的理解方式是：它首先是一个监控产品，其次才是一个采集工具。它最强的使用场景，是周期性变更检测：价格、库存、文本、截图，以及页面随时间发生的变化。
定价 从免费版每月 50 credits 起，然后是 Personal $48/月，包含 2,000 credits；Professional 则是滑杆式定价——$87 可得 5,000 credits、$162 可得 10,000，最高到 $399 的 30,000；Premium 在年付下从 $500/月起。年付时 Personal 为 $19/月，Professional 为 $69/月。credits 的计算方式 基于行数和任务复杂度：打开单个详情页取其自身数据算 1 个任务，且至少 1 credit；10 行也只算 1 credit，而高级网站会贵 2 到 10 倍。
核心功能：
- 监控和告警导向很强
- 很适合周期性价格或库存检查
- 可与 Sheets、Airtable、webhook 和 API 工作流集成
- 非技术用户上手很快
优点： 非常适合“什么变了”这类场景，非开发者设置也很容易。
缺点： 在陌生或复杂网站上的灵活度不如通用抓取器。相比 Thunderbit，原生 AI 转换能力也有限。
最适合： 监控竞品价格的电商团队、需要变更提醒的非技术用户。
12. ScrapeHero
ScrapeHero 是个异类，因为它主要不是软件工具，而是托管采集服务。你只要告诉他们需要什么数据，他们的团队会负责构建、维护、质检并交付数据集。
定价 反映的就是这种服务模式：按需项目每个网站从 $550 起，月度 Business 方案从 $199 起，最多覆盖两个网站、每个网站 1–5K 页面；Enterprise Basic 从 $1,500/月起，可覆盖最多四个网站，页面可在多个站点之间打包，超额部分按每 100 万页 $650–$2,200 另计；Enterprise Premium 从 $8,000 起。Business 和 Enterprise Basic 都有单独的一次性设置费。交付流程 包含专属项目团队、人工质检和定制格式。
核心功能：
- 客户几乎不需要维护
- 人工质检和定制交付格式
- 适合复杂的多站点项目
- 面向企业要求的 合规姿态
优点： 几乎零维护，能处理复杂项目，白手套服务。
缺点： 相比自助工具价格更高。初次交付通常也比自己做慢。完全不是自助式。
最适合： 外包抓取的企业、比起工具所有权更看重交付结果的团队、经常变化的复杂多站点项目。
网页采集服务在 1 万、10 万和 100 万页面下的真实成本
把这些服务直接按价格横向比较其实很别扭，因为不同厂商的计费单位并不一样——有的按页面，有的按记录，有的按 credits，有的按计算时间，有的按行数，还有的直接按项目最低消费。所以下面这张表展示的是一个最能跨单位比较的数字：你的信用卡这个月最终会被扣多少。所有金额都按月付、按能覆盖对应“纯页面”量的最低档位计算——不包含 JavaScript 渲染、不包含高级代理——并且已经扣掉了厂商自带的每月免费额度。代理费用、验证码附加项和工程工时都不会塞进这个数字里，而是在最后一列注明。如果厂商公开资料里没有某个量级的对应方案，就写 Custom quote，而不是硬把最高档方案拉来凑。如果厂商不是按页面卖，就直接写它实际卖什么，而不是凭空捏造页面价格。
| 服务 | 免费额度 | 10K 页面月账单 | 100K 页面月账单 | 100 万页面月账单 | 计费方式，以及这个数字没有包含什么 |
|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit API | 一次性 600 units | $72 Pro 1 | $120 Pro 2 | Custom quote | Distill 按每页 1 unit 计费，Extract 按每页 20 units 计费。免费 units 是一次性赠送，不是每月额度，所以这里无需扣减。自助服务最高到每月 480,000 units。 |
| Bright Data | 每月 5,000 records | 10K records 为 $7.50 | 100K records 为 $142.50 | 1M records 为 $1,293 | 按 record 计费——也就是一个被提取出的数据项、一行表格——而不是按加载页面计费，所以一个列表页可能会产生很多 records。这里会把 5,000 条免费记录从三个档位里都扣掉。到了 100 万量级，Scale 比按量付费更划算：$499 + 611,000 条超额记录按 $1.30/千条。 |
| Oxylabs | 试用，2K results | $49 Micro | $249 Advanced | $999 Business | 按成功结果计费，单价会随目标网站和方案层级变化。页面上标出来的结果数默认是 Amazon 且不启用 JS 渲染——在普通网站上，$49 的 Micro 方案按 $1.15/千条算，大约只有 42,600 条结果，而不是 98,000。试用结果不会续期，所以这里不扣减。 |
| Apify | 每月 $5 使用额度 | 从 $29/月起 + 用量 | 从 $29/月起 + 用量 | 从 $29/月起 + 用量 | 不是按页面计费。方案费本质上是预付使用额度——$29 Starter、$199 Scale、$999 Business——再叠加 compute unit 和 Store Actors 的按结果定价，所以单看页面数无法决定账单。代理是单独加购项。 |
| ScrapingBee | 一次性 1,000 credits | $49 Freelance | $49 Freelance | $99 Startup | 普通请求 1 credit。JS 渲染、高级代理、截图和 AI 提取每次都会消耗更多 credits，所以在真实目标上可买到的页面远少于标称数量。注册赠送 credits 不会续期，所以这里不扣减。 |
| ScraperAPI | 7 天试用，5,000 credits | $49 Hobby | $49 Hobby | $149 Startup | 普通请求 1 credit，但 Amazon 要 5，Google 要 25。到了 100K 页时，Hobby 方案刚好用满，没有剩余预算可重试。试用 credits 不会续期，所以这里不扣减。 |
| ZenRows | 每月 5,000 credits | $19 Build | $39 Build | $199 Growth | 普通页面 1 credit，需要 JS + 高级代理的页面要 25。先扣掉免费 5,000 credits——也就是 5,000、95,000 和 995,000 个可计费页面——并不会改变你最终落在哪一档。 |
| Octoparse | 免费版，10 个任务 | 从 $39/月起 | 从 $39/月起 | 从 $39/月起 | 按任务数和云端并发计费，不按页面计费，所以页面量无法直接映射到档位：Basic $39、Standard $83、Professional $299（月付）。住宅代理和验证码处理作为附加项单独出售：分别为 $3/GB 和每千次 $1–1.5。 |
| Diffbot | 每月 10,000 credits | $0，免费额度足够 | $299 Startup | $899 Plus | 每个提取页面 1 credit。这里会像其他项目一样扣掉每月 10,000 免费 credits：在 10K 时刚好覆盖整月；在 100K 时还剩 90,000 页要买；在 100 万时还剩 990,000 页。 |
| Firecrawl | 每月 1,000 credits | $99 Standard | $99 Standard | $749 Scale | 每个抓取页面 1 credit。扣掉免费额度后，10K 时还剩 9,000 页要买，但仍然高于 Hobby 的 5,000 页，所以档位不会变化。Scale 以下的 credits 不滚存。 |
| Browse AI | 每月 50 credits | $162 Professional | Custom quote | Custom quote | 以 credits 计费：详情页算 1 个任务，最低 1 credit；10 行也只算 1 credit，所以一个 50 行列表页要 5 credits。高级网站费用会高 2 到 10 倍。自助方案最高 30,000 credits/月，再往上就是定制报价。 |
| ScrapeHero | 无 | 从 $199/月起 | 从 $1,500/月起 | 从 $1,500/月起 | 按网站、复杂度和更新频率报价，而不是按页面：Business 覆盖最多 2 个网站、每个 1–5K 页面；Enterprise Basic 可在最多 4 个网站之间打包页面，额外部分每 100 万页加收 $650–$2,200。设置费一次性单独收取。 |
有几个重要说明：
- Thunderbit 的浏览器产品是按行计费、面向用户的，所以上面的那一行使用的是 API——更准确地说是 Distill 端点，按 Markdown 每页 1 unit，因为其他 API 行也是这样对比的。Structured Extract 是每页 20 units，按这个算 10K 页就不是 $72，而是 $240。
- Apify 的实际成本非常依赖 actor 运行时间、内存，以及代理这类额外服务。
- ZenRows、ScrapingBee 和 ScraperAPI 在基础公开页面上看起来都不贵，但一旦涉及 JS 渲染、高级代理或强反爬目标，价格会迅速上升。
- ScrapeHero 的单位经济模型不同，因为你买的是工程、质检和项目管理，而不只是算力。
几乎所有定价页都不会明说的一项隐藏成本，其实是维护。只看代理成本，纸面上会更便宜；但如果把重试、解析器维护、被封会话和工程工时都算进去，打包型采集服务在总拥有成本上往往更划算。
如果你只是偶尔抓取，那无代码方案通常更适合先起步：Thunderbit 免费版每月包含 6 页，付费浏览器方案从 $15/月 起，按年大约 $9/月。这里的 API 服务并不一定在门槛上更贵——ZenRows 和 Firecrawl 都从 $19/月 起——但它们最小售卖单位就是每月成千上万页面，所以你其实是在为自己用不上的容量付费。对于每月 100 万页以上的企业管道来说，全栈平台或托管服务虽然标价更高，但因为把代理成本也一起打包了，整体上更合理。
你的抓取数据最终去哪？导出与集成对比
JSON 并不等于 Google Sheets。对非开发者来说，抓完数据之后送到哪里，和提取本身一样重要。
| 服务 | CSV | JSON | Excel | Google Sheets | Airtable | Notion | CRM / API / Webhook |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ 原生 | ✅ 原生 | ✅ 原生 | 提供 API |
| Bright Data | ✅ | ✅ | ❌ 无原生支持 | 间接支持 | 间接支持 | 间接支持 | 强 API / webhook |
| Oxylabs | ✅ | ✅ | ❌ 无原生支持 | 间接支持 | 间接支持 | 间接支持 | 强 API |
| Apify | ✅ | ✅ | ✅ | 通过集成 | 通过集成 | 通过集成 | 强 API |
| ScrapingBee | 通过工具 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 强 API |
| ScraperAPI | 在结构化端点上支持 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 强 API / webhook |
| ZenRows | 有限 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | 强 API |
| Octoparse | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ 原生 | ⚠️ 通过 Zapier | ❌ | API、数据库、Zapier |
| Diffbot | ✅ | ✅ | ❌ | 支持的工作流 | 间接支持 | 间接支持 | API |
| Firecrawl | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | API |
| Browse AI | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ 原生 | ✅ 原生 | ❌ | API、webhook、Zapier/Make |
| ScrapeHero | ✅ | ✅ | ✅ | 定制交付 | 定制交付 | 定制交付 | 定制 API / 数据库交付 |
这是 Thunderbit 最明显的优势之一。如果你是一个常年生活在 Google Sheets 或 Notion 里的业务团队，纯 API 服务会多出好几步：写代码把 JSON 转成你要的格式、手动上传、再重复一遍。Thunderbit 可以免费直接导出到 Sheets、Airtable 和 Notion——包括图片上传到 Notion 和 Airtable——完全消除了这种摩擦。再配合 定时抓取，数据就能按固定节奏自动流向指定位置，不需要任何胶水代码。
当网站发生变化时会怎样？维护性与可靠性
爬虫会坏。这是整个市场里最头疼的第一大问题。
这个市场大致分成三种维护模型：
- 基于选择器的工具（Octoparse、很多 Apify actors、Browse AI 模板）：网站布局一变就容易坏，需要手动更新规则。
- 带解析抽象的 API 服务（ScraperAPI 的结构化端点、Bright Data 的结构化数据集）：对常见站点表现很好，但在长尾或小众页面上，如果解析器不是预建的，就容易吃力。
- AI 驱动工具（Thunderbit、Firecrawl、Diffbot）：每次运行都会重新阅读页面，所以大多数布局变化都不需要改规则。失败模式会从“选择器坏了”变成“AI 理解错了”——而后者通常只要调一下提示词，比整套选择器重写更容易修。
除了布局变化，另一条可靠性瓶颈是反爬处理。
- Bright Data、Oxylabs 和 ZenRows 在这方面最强。
- ScraperAPI 和 ScrapingBee 在主流受保护目标上表现也不错。
- Browse AI 和 Octoparse 在防护很重、动态性很强的网站上更容易卡住。
- Thunderbit 的浏览器模式则更适合登录后页面和个性化页面，因为这类页面往往会让纯 API 工具变得更复杂。
结论很简单：如果你希望维护成本最低，AI 驱动提取（Thunderbit、Firecrawl、Diffbot）对布局变化的适应能力，比基于选择器的工具更强。如果你最关心的是反爬防护，Bright Data、Oxylabs 和 ZenRows 是最强选项。大多数团队这两类问题都会遇到，所以本文开头那个“哪种类型适合你的团队”的判断，比任何单项功能对比都更重要。
网页采集的法律与伦理注意事项
抓取公开数据通常是合法的，但这并不代表所有场景都没有风险。团队仍然应该在适当情况下尊重 robots.txt，检查服务条款，并在涉及个人数据时遵守 GDPR、CCPA 等隐私法规。hiQ v. LinkedIn 一系列案例支持这样一种观点：抓取公开数据在美国并不自动构成 CFAA 违规，但合同、版权和隐私问题仍然是独立风险。Bright Data、Oxylabs 和 ScrapeHero 等企业供应商会明确强调合规和治理功能。对其他人来说：如果你要大规模抓取，请先针对具体场景寻求法律建议。更多背景可以参考我们关于 网页抓取法律影响 的指南。
你到底该选哪一款网页采集服务？
表格看够了，直接说结论。测试完这 12 款之后，我的简版建议如下：
非技术业务团队（销售、运营、市场）： Thunderbit。一键 AI 抓取，可免费导出到 Sheets/Airtable/Notion，而且网站改版时返工会少很多。它同时消除了两个最主要的阻力——技术上手复杂度和导出后的摩擦。
开发者要搭建采集管道：
- 想要最干净 API 体验，选 ScrapingBee
- 想要结构化端点和周期性电商监控，选 ScraperAPI
- 你的核心痛点是反爬防护，那就选 ZenRows
要把数据喂给 AI/LLM 工作流的团队：
- 输出需要 Markdown 或基于 schema 的 JSON，就选 Firecrawl
- 如果同一支团队还需要无代码路径，就选 Thunderbit API，因为扩展和 API 用的是同一套提取模型
- 如果你在构建企业级知识层，就选 Diffbot
需要超大规模 + 代理基础设施的企业：
- 想要最全面的企业栈，选 Bright Data
- 如果你最重视的是被保护目标上的稳定性，选 Oxylabs
想要预建爬虫市场的团队： Apify。
想要完全托管交付的公司： ScrapeHero。
预算敏感、又需要无代码监控的团队： Browse AI。
想要可视化桌面构建器、而且希望有更多手动控制的无代码用户： Octoparse。
对于绝大多数业务用户来说，Thunderbit 还是最优解，因为它直接消除了两个最容易阻碍采用的点：技术设置和导出摩擦。你可以试试 免费版，或者直接安装 Chrome 扩展，亲自体验一下。如果 Thunderbit 不适合你，也可以试试本文里的其他工具——现在确实是告别手动复制粘贴的最好时机。想看这些工具在真实场景里怎么操作，可以去看看 Thunderbit YouTube 频道。
常见问题
什么是网页采集服务？
网页采集服务是一种帮你从网站收集数据的工具或托管服务。有些是你在浏览器里直接运行的无代码应用，有些是给开发者用的 API，还有些是完全托管的代理公司，直接交付清洗好的数据，不需要你自己部署任何基础设施。
使用网页采集服务需要编程技能吗？
不一定。Thunderbit、Browse AI 和 Octoparse 这类工具就是为非技术用户设计的。ScrapingBee、ScraperAPI、Firecrawl 和 ZenRows 这类 API 服务则默认你有开发者参与。ScrapeHero 则是另一端——他们团队会替你完成整个项目。
小企业最适合哪种网页采集服务？
对大多数小企业来说，Thunderbit 是最稳妥的推荐。它有不过期的免费计划（每月 6 页）、上手门槛低，而且可以直接导出到 Google Sheets、Airtable 和 Notion 这类很适合业务协作的地方。如果你的主要需求是长期监控变化，Browse AI 也很合适。
网页采集服务一般多少钱？
价格区间很大。有些服务提供免费版或试用。本文中的开发者 API 起价大约在每月 $19 到 $49 之间，而企业级 AI 平台则高得多——例如 Diffbot 从 $299 起。无代码工具大多在每月约 $15 到 $48 之间。企业级和托管服务很快就会进入每月几百甚至几千美元。更大的成本故事，不只是订阅价格，还包括 JS 渲染、高级代理的倍率，以及维持爬虫正常运行所需的内部时间成本。
网页采集服务合法吗？
通常在抓取公开数据时是合法的，但合法性取决于网站、数据类型、你的司法管辖区，以及你如何使用这些输出结果。即使是公开页面，隐私、版权和合同问题也依然重要。具体场景建议咨询法律意见。
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