上週，我一位做 sales ops 的朋友傳訊息問我：「我得把供應商網站上的 200 筆商品列表抓到試算表裡，該用 ScrapingBee 還是 Thunderbit？」我回他的第一句是：「你會寫程式嗎？」他的答案是——「完全不會。」老實說，這幾乎就已經替他做出決定了。不過，整件事其實比表面上更值得細看。
這兩個工具都在做同一件事——把網路上的結構化資料抓下來——但切入方式完全不同。ScrapingBee 提供的是 API 金鑰和文件；Thunderbit 則是瀏覽器按鈕加上會幫你判斷要抓哪些內容的 AI。一個是給想要細緻控制的開發者用的基礎設施；另一個則是給想直接拿到試算表的商務使用者設計的視覺化流程。接下來我會用同一個任務來實測兩者，拆解真實成本算法（先劇透：credit 數量很容易誤導人），誠實比較功能差異，並針對六種常見情境給你明確的「這種情況選它」建議。最後我也會談談少有人提到的狀況：什麼時候兩個工具一起用反而更合理。Thunderbit 是一款 agentic 網頁爬蟲。
Thunderbit 是一款 agentic 網頁爬蟲：在相容且已授權的頁面上，只要點一下 One Click Extract，代理就會自動偵測、閱讀並分析頁面，判斷哪些內容該被擷取。Run Now 會立即開始；如果你什麼都不做，任務也會自動啟動——所以預設只需要一次有意識的點擊，不需要程式碼、選擇器或 schema 設定。
ScrapingBee 是什麼？適合誰用？
ScrapingBee 是一款以 API 為核心的網頁爬取服務，專為開發者與技術團隊打造。你只要透過 HTTP request 傳入網址與設定參數，它就會替你抓取頁面內容，背後自動處理代理伺服器、JavaScript 渲染與反機器人機制。你可以依照設定拿回 HTML、Markdown、純文字、截圖，或結構化 JSON。
自從 Oxylabs 於 2025 年 6 月收購它 之後，這個產品有了明顯成長。ScrapingBee 仍然以獨立產品形式運作，而團隊後來也把客服改善、Google calls 的價格調整，以及未來基礎設施升級歸因於這筆交易。
ScrapingBee 目前的功能包括：
- 代理層級選擇： 傳統輪替代理、進階代理與 stealth 代理，支援國家路由與 sticky-IP session
- JavaScript 渲染，可設定等待時間、視窗尺寸控制，以及
js_scenario動作（點擊、捲動、填表、無限捲動） - 多種輸出格式： 渲染後 HTML、原始來源、純文字、Markdown、截圖（視窗、整頁或元素）、以及 JSON
- 結構化擷取，可透過 CSS/XPath
extract_rules，或使用 AI 驅動的ai_query/ai_extract_rules參數 - 專用網站 API，涵蓋 Google（網頁、新聞、地圖、圖片、購物、AI Mode）、Amazon、Walmart、YouTube（搜尋、metadata、字幕）與 Fast Search
- SDK 支援：Python、Node.js、Java、Ruby、PHP、Go 與 cURL，另有 CLI 與官方 Make、n8n、Zapier 整合
它的受眾很清楚：開發者、資料工程師，以及熟悉撰寫 API request 和建立擷取流程的技術團隊。ScrapingBee 也提供 dashboard request builder 和 remote MCP server 供 agent 工作流程使用，所以說它是「API-first」比說它是「只能寫程式」更準確——但它的思維模式本質上仍是 API request，而不是視覺化瀏覽器工具。
Thunderbit 是什麼？適合誰用？
Thunderbit 是一個以 AI 為核心的網頁爬取平台，主要面向商務使用者——特別是 sales 與 ops 團隊。它的主要介面是一個 Chrome/Edge 瀏覽器擴充功能，讓你在不用寫程式的情況下，直接從當前頁面擷取結構化資料。
核心流程很簡單：打開目標頁面、啟動擴充功能、點擊 One Click Extract，讓代理分析頁面；Run Now 可立即執行，而如果你什麼都不做，任務也會自動開始，接著可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。沒有 API request。沒有 CSS selector。也不需要 JSON parsing。
商務使用者最常用的能力包括：
- One Click Extract 會讀取頁面並建議表格 schema（例如 Product Name、Price、Rating、URL）
- Field AI Prompts 可讓你為每一欄加入指示——擷取時同步摘要、分類、翻譯、格式化或標記資料
- 子頁補強 可從清單頁連到詳細頁，抓取更深入的資料
- 分頁處理 支援多頁結果
- 排程擷取 可做週期性監控任務
- 文件與圖片解析 ——不只抓網頁，也能從 PDF 與圖片中擷取資料
- 直接匯出 到 Excel/CSV、Google Sheets、Airtable、Notion
但 Thunderbit 並不只是擴充功能而已。我們團隊也打造了 Open API，提供 Distill（乾淨 Markdown）與 Extract（結構化輸出）操作；也有 MCP Server 供 AI agent 工作流程使用，以及 CLI 供終端機操作。所以開發者同樣有程式化路徑，只是不是那位午餐前就要拿到名單的業務同仁的主要操作方式。
同一個頁面，兩個工具：實際流程拆解
與其把功能並排比較，我想直接用一個具體任務來示範：用兩個工具擷取一個公開電商分類頁上的商品列表（名稱、價格、評分、URL）。
ScrapingBee 流程：從 API 金鑰到解析後資料
步驟 1：註冊並取得 API 金鑰。 在 ScrapingBee 建立帳號，從 dashboard 取得 API key。很直接。
步驟 2：理解參數。 這裡就是學習曲線開始的地方。你必須決定：render_js（預設開啟）、代理層級（classic、premium、stealth）、輸出格式，以及擷取方式。每個選項都會影響結果，也會影響 credit 成本。
步驟 3：建立 request。 你可以用 dashboard request builder，也可以直接用程式寫。Python 範例可能長這樣：
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"}'
}
)
步驟 4：送出 request，驗證回應。 檢查 JSON 輸出、處理錯誤、確認資料格式正確。
步驟 5：把輸出送到下一站。 再寫程式把資料存成檔案、推進資料庫，或串接 Make、n8n 之類的自動化工具送到試算表。
每一步都需要技術背景。即使 extract_rules 或 AI 擷取能回傳結構化 JSON（所以不一定要自己手動解析原始 HTML），你仍然要自己處理 request 建構、錯誤處理、分頁邏輯，以及後續資料送出的流程。
Thunderbit 流程：瀏覽器到試算表
步驟 1：安裝並登入。 先安裝 Thunderbit Chrome extension，再登入你的帳號。
步驟 2：前往目標頁面。 在瀏覽器中打開電商分類頁。如果網站需要登入，你在瀏覽器 session 裡通常已經是登入狀態。
步驟 3：點擊 One Click Extract。 Thunderbit 的 AI 會讀取頁面並建議欄位——Product Name、Price、Rating、URL。它會幫你思考「我應該抓什麼」。
步驟 4：檢查並編輯。 重新命名欄位、刪掉不需要的欄位，並加入欄位層級指示（例如「把價格轉成 USD」或「分類為電子產品／服飾／其他」）。這個檢查步驟很重要——它不是盲目的一鍵完成。
步驟 5：讓任務自動開始（或使用 Run Now）。 資料會以結構化表格的方式顯示在擴充功能面板中。如果需要多頁，還可以設定分頁。
步驟 6：匯出。 點擊匯出，選擇目的地：Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。完成。
整個過程中完全不需要寫程式。你始終都在瀏覽器裡操作。
並排步驟比較表
| 步驟 | ScrapingBee（API） | Thunderbit（擴充功能） |
|---|---|---|
| 帳號設定 | 從 dashboard 取得 API key | 安裝擴充功能，登入 |
| 定義目標 | 建立 API request URL + 參數 | 在 Chrome 中打開目標頁面 |
| 指定欄位 | 撰寫 CSS/XPath selector 或使用 AI 擷取參數 | One Click Extract 建議欄位；可依需要修改 |
| 執行 | 送出 HTTP request（cURL/Python/Node/CLI） | 點擊「Scrape」 |
| 解析輸出 | 驗證 JSON 回應；在程式中處理錯誤 | 擴充功能面板中的結構化表格 |
| 匯出 | 透過程式寫入檔案/資料庫，或經由自動化工具轉送 | 匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion |
差異不只是外觀不同，而是架構思維完全不同。
ScrapingBee 讓你在每一層都保有控制權；Thunderbit 則把這些層次抽象化，讓你可以專注在資料本身。
首次拿到結果要多久？實際多久能抓到資料？
目前還沒有現成的比較文章把這件事量化，所以我不會胡亂捏造 benchmark 數字。不過我可以幫你數步驟、看需要哪些技能——而差異非常明顯。
ScrapingBee：開發者路線
對熟悉 REST API 的開發者來說：
- 註冊（2 分鐘）
- 閱讀 文件，理解 endpoint 參數、credit 倍數與擷取選項（第一次瀏覽大約 15–30 分鐘）
- 寫出第一個正確 selector 的 API request（10–20 分鐘，取決於頁面的 DOM 複雜度）
- 除錯、反覆調整、驗證回應（時間不固定）
- 寫程式把輸出格式化並儲存（5–15 分鐘）
熟悉 API 的開發者，針對簡單頁面有可能在 30–60 分鐘內完成。但這只是根據流程步驟做的編輯估算，不是實測結果。若是非開發者呢？沒有協助的話，通常根本做不完——除非先學會寫程式。
Thunderbit：瀏覽器路線
不論技術背景如何，任何人都能走這條路：
- 安裝擴充功能（1 分鐘）
- 前往目標頁面（1 分鐘）
- 點擊 One Click Extract；代理分析頁面並準備擷取
- 點擊 Run Now 立即開始，或等它自動啟動並出結果（1–2 分鐘）
- 匯出到你想要的目的地（1 分鐘）
總步驟更少，而且每一步都不需要技術知識。多數使用者實際上 10 分鐘內就能完成——但我得強調，這同樣是根據流程推估，不是受控實驗。
學習曲線：API 文件 vs. AI 建議
兩者的學習模式根本不同。ScrapingBee 需要你理解 REST API、HTTP method、JSON parsing、CSS 或 XPath selector、credit 倍數與代理設定。文件品質深受開發者肯定，問題不在文件好不好，而在於 API-first 對非技術使用者來說本來就比較複雜。
Thunderbit 的代理幫初學者處理了最難的部分：搞清楚「要抓什麼」以及「它在頁面的哪裡」。你不需要檢查 DOM 或撰寫 selector；代理會自行決定擷取計畫並自動開始。
| 面向 | ScrapingBee | Thunderbit |
|---|---|---|
| 上手步驟 | 註冊 → 閱讀文件 → 寫 request → 除錯 → 解析 → 匯出 | 安裝 → 前往頁面 → One Click Extract → 代理分析 → 自動啟動 → 匯出 |
| 所需技術能力 | API 理解、程式能力、DOM 檢查 | 瀏覽器操作、表格檢查 |
| 首次匯出預估時間 | 約 30–60 分鐘（開發者） | 約 5–10 分鐘（任何人） |
| 非開發者是否可行？ | 若無協助幾乎不可行 | 可以 |
Thunderbit vs ScrapingBee：功能逐項比較
我盡量在每個面向都公平比較——兩個工具都有真正的優勢。
| 功能 | Thunderbit | ScrapingBee |
|---|---|---|
| 主要介面 | 瀏覽器擴充功能 + 結果表格；Web App | REST API + SDK；dashboard request builder |
| 目標使用者 | Sales、ops、行銷、非技術團隊 | 開發者、資料工程師、技術團隊 |
| 設定模式 | 安裝擴充功能、登入 | API key、撰寫／設定 request |
| 是否需要寫程式 | 不需要（擴充功能）；需要（API/CLI） | 需要（API/SDK）；可透過 Make/n8n/Zapier 做低程式碼整合 |
| AI 擷取 | One Click Extract + 可選 Field AI Prompts | ai_query、ai_extract_rules、ai_selector |
| JavaScript 渲染 | Browser Mode（目前 session）；Cloud Mode；API render modes | 受管理的無頭瀏覽器；js_scenario 動作 |
| 代理／反機器人處理 | 受管理代理／反機器人；API 可控制國家、header、cookie | classic/premium/stealth 代理；地理位置、sticky IP、headers、cookies |
| 分頁／子頁 | 內建分頁、無限捲動、子頁補強 | 使用者自行編排網址／動作；CLI 爬取／批次處理 |
| 排程 | 週期性爬蟲；API 批次／webhook | 外部排程／自動化（無內建託管排程器） |
| 匯出目的地 | Excel/CSV、Google Sheets、Airtable、Notion | 透過程式寫入檔案／資料庫；或經自動化工具送到 Sheets/Airtable |
| 文件／圖片解析 | PDF 與圖片擷取 | 截圖；頁面／文件回應功能 |
| 專用網站 API | 一般擷取介面 | Google、Amazon、Walmart、YouTube、Fast Search |
| Agent 整合 | 官方 MCP Server 與 CLI | Remote MCP 與 CLI |
| 整合方式 | 直接匯出；API/MCP/CLI | Python、Node、Java、Ruby、PHP、Go SDK；Make、n8n、Zapier |
ScrapingBee 的優勢在哪裡
公平地說，ScrapingBee 確實在幾個面向表現出色：
- 細緻的代理控制。 你可以在 classic、premium 與 stealth 代理之間選擇，設定國家路由、使用 sticky IP session，並傳遞自訂 headers 與 cookies。如果你正在抓高度防護的目標，這種控制粒度非常重要。
- 專用網站 API。 Google Search（包含 AI Mode、地圖、圖片、購物）、Amazon、Walmart 和 YouTube 的 endpoint 能直接回傳這些平台的結構化資料。對於大規模 SERP 監控或電商價格追蹤團隊來說，這是很實際的優勢。
- 截圖能力。 視窗、整頁與元素層級的截圖，對視覺監控與合規流程都很有用。
- 深度 request 客製化。
js_scenario動作可讓你在擷取前先點擊、捲動、填表，甚至執行自訂 JavaScript。對複雜的多步驟爬取來說，這非常強大。 - 成熟的開發者生態。 七種語言的 SDK、完整 文件，以及超過 4,000 名開發者 的成熟社群。
Thunderbit 的優勢在哪裡
接著看 Thunderbit——是的，我是團隊成員，但我有依據：
- 免程式碼的視覺化流程。 從擴充功能到試算表的流程完全不需要技術能力。One Click Extract 省去手動寫 selector 或定義擷取邏輯。
- 直接面向商務工具的匯出。 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，不必寫程式或額外配置自動化工具。
- Field AI Prompts。 你可以在擷取過程中同步做摘要、分類、翻譯、格式化與標記，而不是事後再另外處理。
- 子頁補強。 可從清單頁跟進到詳細頁，把更深入的資料一併抓下來，而且全程都在擴充功能流程內完成。
- 瀏覽器 session 優勢。 因為擴充功能在你的瀏覽器裡執行，所以在已授權頁面上可以直接使用你現有的登入與 session 狀態。
- 文件與圖片解析。 同一套工具、同一個流程，就能從 PDF 和圖片中擷取結構化資料。
真實成本：Thunderbit vs ScrapingBee 的價格比較
多數比較文章把價格講錯了。他們把月費和 credit 數量並排列出，讀者就會以為「49 美元有 25 萬 credits，好像很多」；其實不一定——至少不總是這樣。
ScrapingBee 的 credit 倍數怎麼算
ScrapingBee 的 credit system 會依照每次 request 啟用的功能套用不同倍數：
| Request 設定 | 每次 Request 的 Credits |
|---|---|
| Classic proxy，JS 關閉 | 1 |
| Classic proxy，JS 開啟（預設） | 5 |
| Premium proxy，JS 關閉 | 10 |
| Premium proxy + JS | 25 |
| Stealth proxy + JS | 75 |
| AI 擷取 | 在基礎值上再加 5 |
由於 render_js 預設為 true，所以一般使用 classic proxy 的 request 會花 5 credits。這表示 Freelance 方案的 250,000 credits 實際上只能換到 50,000 次預設 JS request，而不是 250,000 次。如果你需要 premium proxy 加上 JavaScript，則只剩 10,000 次；如果是 stealth + JS，大約只有 3,333 次。
具體換算如下：
| 250,000 Credits 可換到… | 實際 Request 次數 |
|---|---|
| 靜態 classic（JS 關閉） | 250,000 |
| 預設 JS（classic） | 50,000 |
| Premium + JS | 10,000 |
| Stealth + JS | 約 3,333 |
| 預設 JS + AI 擷取 | 25,000 |
Thunderbit 的 credit 系統
Thunderbit 的免程式碼擴充功能是以輸出列數計費，而不是以輸入頁面數計費。每一列標準資料 = 1 credit。帶有子頁補強的一列 = 2 credits。所以一個有 50 個商品的分類頁，大約會花 50 credits（標準）或 100 credits（含子頁補強）。
Thunderbit 的 API pricing 則是另一套計費方式：Distill 是每頁 1 unit，Extract 是每頁 20 units，採用不同的計量標準。
依工作量比較成本
因為這兩種價格模型衡量的是不同東西（request vs. output row），要直接對比其實不太容易。不過以下是我盡可能做出的近似對照，供常見工作量參考。在做出購買決定前，請務必再次確認各工具目前的 ScrapingBee pricing 與 Thunderbit pricing 頁面。
| 工作量 | ScrapingBee | Thunderbit（擴充功能） |
|---|---|---|
| 1 萬頁，靜態/classic | Freelance $49（25 萬 credits 中的 1 萬） | Pro 3 $125（假設約 1 萬輸出列） |
| 1 萬頁，JS 渲染（預設） | Freelance $49（25 萬 credits 中的 5 萬） | Pro 3 $125（同樣以列數計費） |
| 1 萬頁，premium+JS | Freelance $49（25 萬 credits 中的 25 萬，剛好用完） | Pro 3 $125 |
| 5 萬頁，JS 渲染 | Startup $99（100 萬 credits 中的 25 萬） | 超出 Pro 4 或改用 Thunderbit API |
| 10 萬頁，JS 渲染 | Startup $99（100 萬 credits 中的 50 萬） | Thunderbit API 或客製方案 |
| 10 萬頁，premium+JS | Business $249（300 萬 credits 中的 250 萬） | Thunderbit API 或客製方案 |
有幾件事很明顯。
如果目標是大量、低防護的靜態頁面，ScrapingBee 的每次 request 成本可以非常低。若是一般商務資料的中等量抓取（名單、競品快照、市場研究），Thunderbit 以列數計費的方式更可預測，而且不會因為代理層級而波動。到了 5 萬頁以上的規模，兩者都會需要更高階方案或 API 存取。
關鍵洞見是：ScrapingBee 的實際成本很大程度取決於你怎麼抓（代理層級、JS 渲染、AI 擷取），而不只是抓多少。Thunderbit 的成本則主要取決於你擷取了多少列。
使用情境判斷：如果你是這種需求，該選 Thunderbit 還是 ScrapingBee？
這不是功能清單，而是決策樹。
| 使用情境 | 較適合的工具 | 原因 |
|---|---|---|
| 從單一網站快速建立名單 | Thunderbit 擴充功能 | 不用寫程式；One Click Extract + 匯出到 Sheets，幾分鐘內完成 |
| 放進正式產品的爬取流程 | ScrapingBee API | 專為開發整合設計，endpoint 穩定、代理管理完善、可處理錯誤 |
| 價格監控（定期排程） | 視規模而定 | 中等量可用 Thunderbit 排程擷取；高量流程則建議 ScrapingBee + 外部排程器 |
| 一次性的深度市場研究 | Thunderbit 擴充功能 | 視覺化、互動式；臨時任務幾乎沒有設定成本 |
| 大規模 SERP 資料收集 | ScrapingBee API（或 Thunderbit Open API） | 專用 Google Search API；大量處理時 API 吞吐量很重要 |
| 把資料餵給 AI/LLM 工作流程 | 兩者皆可（介面不同） | ScrapingBee 可透過程式或 LangChain；Thunderbit 可透過 MCP Server 或 Open API |
| 臨時競品分析 | Thunderbit 擴充功能 | 直接瀏覽競品頁面、抓取眼前所見、立即匯出 |
快速名單與一次性研究
如果你是業務，今天下班前就需要從供應商名錄拿到 200 個聯絡人，Thunderbit 擴充功能幾乎就是最佳解。打開頁面、One Click Extract、抓取、匯出到 Google Sheets。沒有 API key，沒有程式碼，也不用等工程團隊開發。這正是我們做 Thunderbit 的初衷——而且 免程式碼流程 真的可以幫你省下好幾個小時。
正式生產環境的爬取流程
如果你的工程團隊要建立一條每天夜間執行的自動資料管線，來源有 50 個、需要重試機制，最後要寫進資料庫——那麼 ScrapingBee 會是更好的基礎。它就是為開發整合而生：穩定的 API endpoint、細緻的代理控制、多種 SDK 選擇，以及生產環境可靠性所需的 request 層客製化。你需要自己掌控 orchestration，而這正是正式系統最該保有的能力。
價格監控與週期性排程
這真的要看規模。Thunderbit 提供排程擷取（週期性爬蟲），很適合監控中等數量的頁面——例如每週追蹤 500 個競品商品價格。若是要對數千個 URL 做高頻、全天候監控，ScrapingBee 的 API 搭配自訂排程器（cron job、Airflow，或自動化工具）會有更高的吞吐量與控制能力。
大規模資料收集與 AI 工作流程
如果是 SERP 監控或電商資料的大規模收集，ScrapingBee 的 Google、Amazon、Walmart 和 YouTube 專用 API 真的很有優勢——它們會直接回傳這些平台的結構化資料，你不必自己想辦法推敲擷取邏輯。Thunderbit 的 Open API 也支援開發者流程與 AI 結構化擷取，但沒有同樣的專用網站 endpoint。
在 AI/LLM 管線方面，兩者都有可供 agent 使用的介面。ScrapingBee 提供 remote MCP server 與 LangChain 整合；Thunderbit 則有 官方 MCP Server 和 CLI。選擇取決於你想要的是原始頁面存取加上自己定義擷取邏輯（ScrapingBee），還是把 AI 結構化擷取直接納入抓取步驟（Thunderbit）。
什麼時候 Thunderbit 與 ScrapingBee 一起用反而更好
我看過的每一篇比較文都把這兩者寫成非此即彼。
但有些團隊真的兩個都需要——只是用在不同任務上。
想像一家中型公司有兩種截然不同的資料需求。Sales 和 marketing 團隊需要快速、可視化、臨時性的擷取：名錄名單、競品價格快照、潛在合作夥伴研究。他們不寫程式，也不想等工程團隊，而且明天就要把資料放進試算表。Thunderbit 擴充功能。
同時，你的工程團隊正在建立自動化資料管線：每天夜間監控 10,000 個 SKU 的價格、進行 SEO SERP 追蹤、把結構化資料送進推薦引擎。他們需要 API 層級控制、代理管理、重試邏輯，以及與既有技術堆疊整合的能力。ScrapingBee API。
另外還有一個中間選項：如果開發者想要 AI 結構化擷取，但不想自己管理代理，可以使用 Thunderbit 的 Open API 或 MCP Server。這是不同的抽象層——你能透過程式化介面取得結構化輸出，而不用寫 selector。
我不會假裝這是最常見的情況。多數團隊會根據主要需求選一個工具。但承認同一團隊裡不同角色有不同問題，而這些工具解決的是不同問題，這樣比假裝一個工具包辦一切來得誠實得多。
Thunderbit vs ScrapingBee：摘要比較表
| 面向 | Thunderbit | ScrapingBee |
|---|---|---|
| 主要介面 | 瀏覽器擴充功能 + 視覺化表格 | REST API + dashboard builder |
| 目標使用者 | Sales、ops、行銷、非技術使用者 | 開發者、資料工程師 |
| 設定時間 | 幾分鐘（安裝擴充功能） | 幾分鐘（取得 API key），但後續還有學習曲線 |
| 是否需要寫程式 | 不需要（擴充功能）；需要（API/CLI） | 需要（API）；可透過 Make/n8n/Zapier 低程式碼整合 |
| AI 擷取 | One Click Extract + 可選 Field AI Prompts | ai_query、ai_extract_rules |
| 匯出目的地 | Excel、Google Sheets、Airtable、Notion | 透過程式寫入檔案/資料庫；或用自動化工具送到 Sheets |
| 代理管理 | 受管理（擴充功能/API） | classic/premium/stealth，具細緻控制 |
| 專用網站 API | 沒有 | Google、Amazon、Walmart、YouTube、Fast Search |
| 排程 | 內建週期性爬蟲 | 需要外部排程器 |
| 文件／圖片解析 | 有 | 截圖；頁面回應功能 |
| 價格模型 | 以輸出列數計費（擴充功能）；以頁面／操作計費（API） | 依 request 計費，並套用 credit 倍數 |
| 免費方案 | 免費方案（每月 6 頁） | 免費試用（1,000 credits，免信用卡） |
| 最適合 | 臨時擷取、名單建立、市場研究、非技術使用者 | 正式流程、高流量 API 工作、受保護目標 |
| 學習曲線 | 低 | 中到高 |
| API／開發者存取 | Open API、MCP Server、CLI | REST API、SDK（7 種語言）、CLI、MCP |
| G2 評分 | 5.0/5（評論數較少） | 4.8/5（26 則評論） |
| Capterra 評分 | 4.8/5（9 則評論） | 4.9/5（137 則評論） |
(樣本數不同；請把評分視為參考方向。)
哪個工具更適合你的團隊？
核心差異從第一段到現在都沒變。ScrapingBee 是給想掌控爬取流程每一層的開發者用的基礎設施；Thunderbit 則是給想不用工程協助就能把資料直接放進試算表的商務使用者準備好的工具。
選 Thunderbit，如果： 你是非技術使用者、需要快速拿到資料、任務多半是臨時或中等量，而且很重視直接匯出到商務工具。試試免費方案，看看你能多快把網頁變成可用的試算表。
選 ScrapingBee，如果： 你的團隊裡有開發者、你正在建立自動化流程、你需要對受保護目標做細緻的代理控制，或你是透過專用網站 API 做高流量爬取。他們的 免費試用 提供 1,000 credits，足夠讓你測試 API。
兩個都選，如果： 你的組織裡同時有做臨時研究的非技術團隊，以及建立正式資料基礎設施的工程團隊。不同工具解決不同工作——這完全沒問題。
沒有任何一個工具是放諸四海皆準的最佳解。真正的選擇取決於誰在用、他們在做什麼，以及他們需要多少控制權。我已經盡量提供足夠多的細節，好讓你能有把握地下決定。
常見問題
ScrapingBee 是免費的嗎？
ScrapingBee 提供免費試用，包含 1,000 API credits，不需要信用卡。這 1,000 credits 以 5 credits 一次計算，等於 200 次預設 JS request；若是 1 credit 一次的靜態 request，則可達 1,000 次。付費方案從每月 49 美元起，提供 250,000 credits。
Thunderbit 需要寫程式嗎？
不用——至少瀏覽器擴充功能流程不需要。標準流程就是 One Click Extract → 代理分析欄位 → Scrape → Export。沒有 selector、沒有 API 呼叫、也沒有 parsing code。Thunderbit 也提供 Open API、MCP Server 與 CLI 供偏好程式化存取的開發者使用。
我可以用 Thunderbit 和 ScrapingBee 抓同一個網站嗎？
可以。它們服務的是不同工作流程。你可以用 Thunderbit 的擴充功能在瀏覽器裡快速、互動式地擷取資料（例如研究時先抓一份名單），再用 ScrapingBee 的 API 針對同一網站做正式、大規模、排程化的自動抓取。
哪個工具更適合抓取 JavaScript 很重的網站？
兩者都能處理 JavaScript 渲染。ScrapingBee 是在伺服器端透過受管理的無頭瀏覽器處理（預設 JS 會花 5 倍 credit，premium/stealth 代理則更多）。Thunderbit 的 Browser Mode 則是在你目前的瀏覽器 session 中渲染頁面，同樣適合 JS 很重的網站，也能利用你現有的登入或 session 狀態。但沒有任何工具能保證每個網站都成功——結果仍會因目標站點而異。
ScrapingBee 的 credit 倍數到底怎麼運作？
每一次 ScrapingBee API request 都會依啟用的功能消耗 credits：靜態 classic request 1 credit、JS 渲染 5 credits（預設）、premium 或 stealth 代理 10–75 credits，而 AI 擷取則是在基礎值上再加 5。這代表 Freelance 方案的 250,000 credits，依設定不同，實際可抓的頁面數可能從 3,333 到 250,000 不等。務必根據你實際會使用的 request 類型來計算有效成本。
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