Die besten AI Web Scraping Tools von 2025: Vollständiger Vergleich

In diesem Leitfaden werden Sie sehen:

• Was ein AI-Web-Scraping-Tool ist
• Wichtige Faktoren, die bei der Auswahl des besten AI-Scraping-Tools zu berücksichtigen sind
• Die 7 besten derzeit erhältlichen AI-Web-Scraping-Tools
• Eine Übersichtstabelle zum einfachen Vergleich der Hauptmerkmale der einzelnen Lösungen

Lasst uns eintauchen!

Was ist ein AI Web Scraping Tool?

Ein KI-Web-Scraping-Tool nutzt künstliche Intelligenz, um den Prozess der Datenextraktion aus Websites zu automatisieren. Dabei kann es sich um eine Cloud-Lösung handeln, die KI-gestützte Scraping-APIs, eine Python- oder JavaScript-Scraping-Bibliothek oder eine Reihe von Funktionen zur Erreichung dieses Ziels bietet.

Der Vorteil von KI-gestütztem Scraping gegenüber herkömmlichen Scrapern besteht darin, dass sich diese Tools an Layoutänderungen anpassen können, ohne dass Code-Updates erforderlich sind. Das bedeutet weniger Wartungsaufwand und höhere Effektivität. Allerdings können sie aufgrund der KI-Verarbeitung langsamer sein und gelegentlich halluzinierte Daten produzieren.

AI-Web-Scraping-Tools bieten in der Regel Funktionen wie diese:

• Verarbeitung natürlicher Sprache für intelligentes Daten-Targeting
• Integration mit KI-Modellen für das Verständnis von Inhalten
• Vorgefertigte Konnektoren für beliebte Websites

Um effektiv zu sein, muss ein KI-Web-Scraping-Tool auch die Handhabung von Proxys unterstützen , um IP-Sperren zu vermeiden, und Anti-Bots umgehen, um Scraping-Sperren zu verhindern. Letztendlich zielen diese Tools darauf ab, die Erfassung von Webdaten schneller, intelligenter und für technische und nichttechnische Nutzer zugänglicher zu machen.

Aspekte bei der Auswahl der besten AI Scraping Tools auf dem Markt

Bei der Bewertung der besten AI-Web-Scraping-Tools und -Lösungen sind diese Elemente zu beachten:

• Fähigkeiten: Der Umfang der vom KI-Scraping-Tool unterstützten Merkmale und Funktionen.
• Art: Handelt es sich um eine Premium-Lösung, eine Open-Source-Lösung oder bietet das Tool beide Optionen?
• Unterstützte Programmiersprachen: Die Programmiersprachen, in die die Lösung problemlos integriert werden kann.
• Unterstützte KI-Anbieter: Die KI-Modelle oder -Plattformen, mit denen sich das Tool verbinden oder die es im Hintergrund nutzen kann.
• Preisgestaltung: Das Preismodell für die Premium-Version des Tools, falls zutreffend.
• GitHub-Sterne: Die Anzahl der Sterne im GitHub-Repository des Projekts (falls verfügbar).
• G2-Bewertungen: Benutzerbewertung von G2 (falls zutreffend).

Die 7 besten AI-Scraping-Lösungen

Entdecken Sie die besten KI-Web-Scraping-Tools, die online verfügbar sind, ausgewählt und nach den oben genannten Kriterien geordnet.

Hinweis: Die AI-Web-Scraping-Landschaft entwickelt sich schnell weiter, und fast täglich kommen neue Tools auf den Markt. Daher ist es eine Herausforderung, mit jeder neuen Version Schritt zu halten. Hier listen wir die beliebtesten und leistungsfähigsten Optionen auf, die zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels verfügbar sind.

1. Helle Daten

Bright Data ist eine Web-Scraping- und Proxy-Plattform, die auf Leistung, Skalierbarkeit und Compliance ausgelegt ist. Sie wird auf Plattformen wie G2 und Trustpilot hoch bewertet und hat das Vertrauen von über 20.000 Kunden.

Bright Data bietet eine umfassende Suite von Tools zur Extraktion von LLM-fähigen Echtzeit-Webdaten. Diese Daten können verwendet werden, um KI-Agenten zu betreiben, mit jedem KI-Anbieter für RAG-Pipelines zu integrieren, Basismodelle zu trainieren oder vertikal-spezifische Erkenntnisse zu sammeln.

Seine Scraping-Lösungen umfassen branchenführende Anti-Bot-Umgehungstechnologien. Außerdem werden diese Tools von einem der größten und zuverlässigsten Proxynetzwerke der Welt mit über 100 Millionen IPs unterstützt.

Zu den in Bright Data verfügbaren KI-Scraping-Tools gehören insbesondere:

• Such-API: LLM-fähige Suchmaschine, die kontextabhängige Echtzeit-Ergebnisse liefert, die für Inferenz, KI-Agenten und hybride RAG-Systeme optimiert sind.
• Unlocker API: Skalierbare Lösung zur Umgehung von Zugangsbeschränkungen, die eine nahtlose und effiziente Erfassung öffentlicher Webdaten ermöglicht.
• Agent-Browser: Unterstützt mehrstufige, agentenbasierte Workflows mit dynamischem Laden von Inhalten mithilfe von serverlosen Browsern und integrierter Entsperrung.
• Datensatz-Marktplatz: Ständig aktualisierte, strukturierte Datensätze für das Modelltraining, die Entwicklung von Wissensdatenbanken und den sofortigen Datenzugriff.
• Web Scraper: Vorgefertigte Endpunkte für die Erfassung von Live-Daten von mehr als 120 Top-Domains oder einer beliebigen benutzerdefinierten Website nach Bedarf.
• Archiv-API: Umfangreiches historisches Datenarchiv mit kosteneffizientem Zugriff – täglich kommen mehr als 2,5 Petabyte an neuen Inhalten hinzu.
• Beschriftungsdienst: Skalierbare, hochpräzise Beschriftung für vorhandene und benutzerdefinierte Datensätze – zur Steigerung der KI-Modellleistung mit hochwertigen Trainingsdaten.
• MCP-Server: Versorgen Sie Ihre KI-Modelle und -Agenten mit einem zuverlässigen Echtzeit-Zugang zu öffentlichen Webdaten.

Erfahren Sie, wie Sie diese Lösungen mit Gemini-Datenextraktion und Perplexity-Web-Scraping nutzen können.

Insgesamt machen diese Funktionen Bright Data zum besten AI-Web-Scraping-Tool, das derzeit auf dem Markt erhältlich ist.

🛠️ Fähigkeiten:

• Dedizierte Endpunkte für mehr als 120 Domänen, darunter LinkedIn, eCommerce und soziale Medien
• Mehr als 150 Millionen IPs von echten Peer-Geräten in 195 Ländern rotiert
• Zentralisierte Kontrolle und Optimierung der Proxy-Nutzung
• Anti-Blocker und CAPTCHA-Löser in die Tools integriert
• Skalierung von AI-Scraping-Browsern mit integrierter Entsperrung und Cloud-Hosting für unbegrenzte Skalierbarkeit
• Möglichkeit, Scraper als serverlose Funktionen auszuführen
• Codefreie Integration für Web Scraping APIs
• Vorab gesammelte Daten aus über 120 Domänen
• Vollständig verwalteter, unternehmensgerechter Datenerfassungsdienst
• Handlungsfähige Marktintelligenz durch maschinelles Lernen
• Möglichkeit zum Aufbau zuverlässiger benutzerdefinierter Pipelines zur Extraktion von Webdaten aus branchenspezifischen Quellen
• Erfüllt die Normen CSA STAR Registry, GDPR, ISO 27001, SOC 2 und SOC 3
• Großer Fundus an Bildern, Videos und Audiodateien, die für das KI-Training optimiert sind
• Petabyte-großer Web-Datenspeicher mit täglich 2,5 PB neuer KI-optimierter Daten
• Qualitativ hochwertige Anmerkungen für vorhandene oder benutzerdefinierte Scraper zur Verbesserung des KI-Trainings
• Unterstützung für MCP(Model Context Protocol)

🔎 Natur: Premium-Lösungen mit Open-Source-Integrationsbibliotheken wie langchain-brightdata und @brightdata/mcp

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Jede

🔌 Unterstützte AI-Anbieter: Jeder

💰 Preisgestaltung: Hängt vom gewählten AI-Scraping-Tool ab, aber die Preise beginnen in der Regel bei Bruchteilen eines Cents pro Datensatz

⭐ GitHub-Sterne: –

💬 G2 Bewertungen: 4.6/5 (239 Bewertungen)

2. Crawl4AI

Crawl4AI ist ein quelloffener, KI-fähiger Webcrawler und Scraper für die Datenextraktion in Echtzeit. Diese Python-Bibliothek ist für KI-Scraping-Agenten optimiert und bietet schnelles Crawling, strukturierte Datenextraktion und erweiterte Browserintegration.

Im Vergleich zu anderen AI-Web-Scraping-Tools auf der Liste ist Crawl4AI speziell auf Leistung ausgelegt. Insbesondere nutzt es Heuristiken und fortschrittliche Datenverarbeitungstechniken, um die LLM-basierte Datenextraktion zu beschleunigen. Das macht den gesamten Prozess schneller und effizienter.

Mit einer langen Liste von Funktionen hat Crawl4AI eine beträchtliche Popularität erlangt und erreichte mehrmals die Position 1 auf GitHub.

Sehen Sie es in Aktion in unserem Integrationsleitfaden mit Crawl4AI und DeepSeek.

🛠️ Fähigkeiten:

• Open-Source-Webcrawler und Scraper für LLMs, KI-Agenten und Datenpipelines
• Unterstützt Sitzungsmanagement, Proxys und benutzerdefinierte Browser-Hooks
• Verwendet heuristische Algorithmen zur effizienten Extraktion von Daten ohne umfangreiche LLM-Aufrufe
• Befehlszeilenschnittstelle für schnelles Crawlen vom Terminal aus
• Geolocation-aware Crawling mit Anpassung von Gebietsschema und Zeitzone
• Erfasst MHTML-Snapshots zur Analyse des Seitenstatus
• MCP-Integration für KI-Tools wie Claude Code
• Unterstützung von Deep Crawling mit BFS-, DFS- und BestFirst-Strategien
• Adaptiver Dispatcher, der die Gleichzeitigkeit auf der Grundlage des Systemspeichers anpasst
• Fähigkeit, JavaScript auszuführen und dynamische Inhalte zu extrahieren
• Browser-Profilverwaltung für dauerhafte Benutzersitzungen
• KI-Codierassistent für Crawl-Konfiguration und Codegenerierung

🔎 Natur: Open-Source-Bibliothek

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Python

🔌 Unterstützte KI-Anbieter: Ollama, Groq, OpenAI, Anthropic, Gemini und DeepSeek

💰 Preisgestaltung: Kostenlos

⭐ GitHub-Sterne: 41,4k+

💬 G2 Bewertungen: – (0 Bewertungen)

3. ScrapeGraphAI

ScrapeGraphAI ist ein KI-gestütztes Web-Scraping-Tool, das jede Website in saubere, strukturierte Daten umwandelt. Es ist ideal für den Aufbau von KI-Agenten und Analyse-Workflows, die durch autonome Datenextraktion über natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen angetrieben werden.

ScrapeGraphAI ist sowohl als Open-Source-Python-Bibliothek als auch als Premium-API verfügbar, mit offiziellen Clients in Python und JavaScript. Sie unterstützt verschiedene Scraping-Pipelines, die auf unterschiedliche Anwendungsfälle zugeschnitten sind:

• SmartScraperGraph: Scraped eine einzelne Seite mit nur einer Benutzerabfrage und einer Eingabe-URL.
• SearchGraph: Durchforstet mehrere Seiten, indem es Daten aus den Top-n-Suchmaschinenergebnissen extrahiert.
• SpeechGraph: Extrahiert Informationen aus einer einzelnen Seite und wandelt sie in eine Audiodatei um.
• ScriptCreatorGraph: Erzeugt ein Python-Skript, um Daten aus einer einzelnen Seite zu extrahieren.
• SmartScraperMultiGraph: Scrapes mehrere Seiten mit einer Eingabeaufforderung und eine Liste von Eingabe-URLs.
• ScriptCreatorMultiGraph: Erzeugt ein Python-Skript zur Extraktion von Daten aus mehreren Seiten und Quellen.
• Markdownify: Konvertiert Webseiteninhalte in ein sauberes, gut strukturiertes Markdown-Format.

Eine vollständige Anleitung finden Sie in unserem Leitfaden zum Web Scraping mit ScrapeGraphAI.

🛠️ Fähigkeiten:

• KI-gestütztes Web-Scraping mit LLMs und Graphenlogik
• Erstellen von Scraping-Pipelines für Websites und lokale Dokumente (XML, HTML, JSON, Markdown)
• Unterstützung für mehrere Scraping-Aufgaben
• Parallele LLM-Aufrufe werden für Pipelines mit mehreren Versionen unterstützt
• Integrationen mit LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Agno, und Langflow
• Unterstützt OpenAI, Groq, Azure, Gemini und lokale Modelle über Ollama
• Strukturierte Ausgabe über pydantische Schemata
• API-Endpunkte mit Zugriff auf SmartScraper, SearchScraper und Markdownify
• Eingebaute automatische Wiederholungsversuche und detaillierte Protokollierung
• Unterstützung für Proxy-Rotation
• Unterstützung für JavaScript-Rendering über Playwright

🔎 Natur: Open-Source-Bibliothek mit Premium-Funktionen

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Jede über API + Python und JavaScript SDKs

🔌 Unterstützte KI-Anbieter: OpenAI, Gemini, Groq, Azure, Hugging Face Hub, Anthropic, Ollama, und andere

💰 Preisgestaltung:

• ScrapeGraphAI: Kostenlos über die Open-Source-Bibliothek
• ScrapeGraphAPI

  :Polylang-Platzhalter nicht ändern

⭐ GitHub-Sterne: 19,4k+

💬 G2 Bewertungen: – (0 Bewertungen)

4. Firecrawl

Firecrawl ist eine Web-Scraping- und Crawling-Plattform, die für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Sie stellt APIs bereit, die eine URL nehmen, die Website crawlen und saubere Markdown- oder strukturierte Daten zurückgeben. Diese APIs können einfach über verschiedene offizielle SDKs aufgerufen werden. Eine Open-Source-Version dieses Tools ist ebenfalls verfügbar.

Firecrawl unterstützt dynamische Inhalte, JavaScript-Rendering, Handhabung von Ratenbegrenzungen, Proxy-Rotation und interaktive Aktionen wie Klicken oder Scrollen. Beachten Sie, dass einige dieser Funktionen ausschließlich in der Cloud-Version und nicht in der Open-Source-Version verfügbar sind.

Es enthält integrierte Unterstützung für KI-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex.

🛠️ Fähigkeiten:

• Scraping einer URL und Rückgabe ihres Inhalts in LLM-kompatiblen Formaten
• Kann eine Website abbilden, um schnell alle URLs abzurufen
• Ermöglicht Suchanfragen im gesamten Web und liefert den vollständigen Inhalt der Ergebnisse
• Extrahiert strukturierte Daten von einzelnen Seiten, mehreren Seiten oder ganzen Websites
• Unterstützt Markdown, HTML, Screenshots, Links, Metadaten und andere LLM-kompatible Ausgabeformate
• Behandelt Proxys, Anti-Bot-Mechanismen, dynamische JavaScript-gerenderte Inhalte und die Analyse von Ausgaben
• Ermöglicht Anpassungen wie die Einstellung der maximalen Crawl-Tiefe und das Hinzufügen benutzerdefinierter Header
• Analysiert Medienformate wie PDFs, DOCX-Dateien und Bilder
• Unterstützt Benutzeraktionen wie Klicken, Scrollen, Eingeben und Warten vor der Extraktion
• Bietet eine Batching-Funktion zum gleichzeitigen Scrapen von Tausenden von URLs über einen asynchronen Endpunkt
• Integriert mit LLM-Frameworks wie Langchain, Llama Index und Crew.ai
• Unterstützt Low-Code-Tools wie Dify, Langflow und Flowise AI
• Verbindet sich mit Automatisierungsplattformen wie Zapier und Pabbly Connect

🔎 Natur: Open-Source-Bibliothek mit Premium-Funktionen

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Jede über API + Python, Node.js, Go und Rust SDKs

🔌 Unterstützte AI-Anbieter: Nicht bekannt gegeben

💰 Preisgestaltung:

• Firecrawl Open-Source: Kostenlos
• Firecrawl Cloud

  :Polylang Platzhalter nicht ändern

⭐ GitHub-Sterne: 37,3k+

💬 G2 Bewertungen: – (0 Bewertungen)

5. KI durchsuchen

Browse AI ist eine KI-Web-Scraping-Plattform ohne Code, mit der Sie Daten von jeder Website extrahieren, überwachen und integrieren können. Im Detail verwandelt sie Websites in Live-Datenpipelines, die entweder vorgefertigte oder benutzerdefinierte KI-gesteuerte Scraping-Roboter verwenden.

Um neue Roboter zu erstellen, verwenden Sie einfach eine Point-and-Click-Schnittstelle. Browse AI kümmert sich um die Bot-Erkennung, CAPTCHAs, Ratenbeschränkungen und mehr. Sie können auch Überwachungsaufgaben planen und die gesammelten Daten mit über 7.000 Tools verbinden, darunter Google Sheets und Airtable.

Beachten Sie, dass die spezifischen KI-Modelle, die die Scraping-Fähigkeiten von Browse AI antreiben, nicht öffentlich bekannt gegeben wurden.

🛠️ Fähigkeiten:

• Datenextraktion per Mausklick über KI (keine Codierung erforderlich)
• KI-gestützte Überwachung des Standortlayouts, um Daten korrekt und aktuell zu halten
• Integrierte Bot-Erkennung, Proxy-Verwaltung, automatische Wiederholungsversuche und Ratenbegrenzung
• Emulation menschlichen Verhaltens für eine zuverlässige Extraktion
• SOC 2 Typ II, GDPR- und CCPA-konform
• Über 200 vorgefertigte AI-Scraping-Roboter
• Über 7.000 Integrationen für automatisierte Workflows (einschließlich Google Sheets, Airtable, Zapier, API und Webhook-Integrationen)
• Daten als Tabellenkalkulation herunterladen oder jede Website in eine Echtzeit-API verwandeln
• Unterstützung für Bulk Scraping

🔎 Natur: Hochwertige Lösung

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Jede

🔌 Unterstützte AI-Anbieter: Nicht bekannt gegeben

💰 Preisgestaltung:

• Kostenlos: Kostenlos für 50 Credits/Monat
• Starter: $19/Monat für 10.000 Credits/Jahr
• Professional: $99/Monat für 60.000 Credits/Jahr
• Team: $249/Monat für 120.000 Credits/Jahr

⭐ GitHub-Sterne: –

💬 G2 Bewertungen: 4.7/5 (50 Bewertungen)

6. LLM-Schaber

LLM Scraper ist eine TypeScript-Bibliothek, die LLMs verwendet, um strukturierte Daten aus beliebigen Webseiten zu extrahieren. Dieses AI-Web-Scraping-Tool baut auf dem Playwright-Framework auf und unterstützt mehrere LLM-Anbieter

Sie definieren Ihre Datenstruktur mit Zo und geben dem Scraper eine URL an. Anschließend extrahiert die Bibliothek auf der Grundlage des konfigurierten LLM die Daten im gewünschten Format. Zu den unterstützten Formaten für die Datenverarbeitung gehören HTML, Markdown, einfacher Text und Bildschirmfotos.

Die Bibliothek hat in der Entwickler-Community große Beachtung gefunden und in nur wenigen Monaten über 4.000 Sterne erhalten. Weitere Anleitungen finden Sie in unserem Leitfaden zum Web Scraping mit llm-scraper.

🛠️ Fähigkeiten:

• Extrahiert strukturierte Daten aus jeder Webseite mit LLMs
• Integration sowohl mit lokalen Modellen als auch mit Cloud-Anbietern
• Unterstützt mehrere Modi für die Datenextraktion aus Seiten
• Ausgabeschemata werden mit Zod definiert
• Vollständig typsicher mit TypeScript
• Aufbauend auf dem Playwright-Framework, mit Unterstützung für Browser-Automatisierung
• Unterstützt das Streaming von Teilobjekten
• Unterstützt die Code-Generierung von wiederverwendbaren Playwright-Skripten auf der Grundlage von Schemata

🔎 Natur: Open-Source-Bibliothek

💻 Unterstützte Programmiersprachen: TypeScript/JavaScript

🔌 Unterstützte KI-Anbieter: OpenAI, Groq, Ollama, GGUF, Vercel AI SDK-Anbieter

💰 Preisgestaltung: Kostenlos

⭐ GitHub-Sterne: 4.8k+

💬 G2 Bewertungen: –

7. Leser

Jina Reader ist eine API, die jede Webseite in saubere, strukturierte und LLM-freundliche Inhalte umwandelt. Unter der Haube holt sie die Zielseite und nutzt Jina AI-Modelle wie ReaderLM-v2 für die Umwandlung von HTML in Markdown/JSON.

Standardmäßig werden störende Elemente wie Skripte und Werbung entfernt. Anschließend wird der lesbare Kerntext im Markdown- oder JSON-Format zurückgegeben. Zu den erweiterten Funktionen gehören CSS-Targeting, Bild- und Link-Gruppierung, Anpassung von Gebietsschemata, Proxy-Unterstützung, Caching, Streaming und Browser-Automatisierung.

Beachten Sie, dass die API kostenlos aufgerufen werden kann und ein API-Schlüssel nicht erforderlich ist.

🛠️ Fähigkeiten:

• Erfordert keinen API-Schlüssel
• Konvertiert jede URL in ein LLM-freundliches Textformat mit Jina AI
• Unterstützt Websuche und Konvertierung von Top-Suchergebnissen
• Unterstützt die Extraktion von Inhalten aus PDF-URLs
• Unterstützt das Lesen von Bildern
• Ermöglicht die Einschränkung der Suche auf eine bestimmte Domain
• Enthält einen adaptiven Crawler zur rekursiven Extraktion relevanter Inhalte von einer Website
• Unterstützt Header für die Weiterleitung von Cookies
• Unterstützung für die Integration von Proxys
• Interne Handhabung von Browser-Rendering und JavaScript/CSS-Blockierung

🔎 Natur: Open-Source-Bibliothek

💻 Unterstützte Programmiersprachen: Jede

🔌 Unterstützte KI-Anbieter: Jina AI

💰 Preisgestaltung: Kostenlos

⭐ GitHub-Sterne: 8.7k+

💬 G2 Bewertungen: – (0 Bewertungen)

Beste AI Web Scraping Tools

Vergleichen Sie die besten AI-Scraping-Lösungen, die wir oben untersucht haben, in der folgenden Übersichtstabelle:

Schlussfolgerung

In diesem Artikel haben Sie etwas über KI-Scraping-Tools und die wichtigsten Faktoren erfahren, die Sie bei der Auswahl eines Tools berücksichtigen sollten. Auf der Grundlage dieser Kriterien haben wir eine Liste der besten Tools zusammengestellt, die derzeit für Scraping mit LLM-Modellen verfügbar sind.

Bright Data ist der führende Anbieter, der mehrere innovative KI-Dienste anbietet, wie z. B.:

• Autonome KI-Agenten: Suche, Zugriff und Interaktion mit jeder Website in Echtzeit über eine Reihe leistungsstarker APIs.
• Vertikale KI-Anwendungen: Erstellen Sie zuverlässige, benutzerdefinierte Datenpipelines, um Webdaten aus branchenspezifischen Quellen zu extrahieren.
• Grundlegende Modelle: Greifen Sie auf konforme, webbasierte Datensätze zu, um Pre-Training, Bewertung und Feinabstimmung zu unterstützen.
• Multimodale KI: Nutzen Sie den weltweit größten Fundus an Bildern, Videos und Audiodateien, die für KI optimiert sind.
• Datenanbieter: Verbinden Sie sich mit vertrauenswürdigen Anbietern, um hochwertige, KI-fähige Datensätze in großem Umfang zu beziehen.
• Datenpakete: Erhalten Sie kuratierte, gebrauchsfertige Datensätze – strukturiert, angereichert und mit Anmerkungen versehen.

Weitere Informationen finden Sie in unserem AI-Hub.

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