Хотя многие до сих пор используют их именно так, LLM ушли далеко от своих скромных истоков в виде чат-ботов. Они позволяют быстро создавать новые обучающие датасеты и пайплайны поиска, одновременно прокладывая путь к следующей волне — агентному ИИ.

Каждый, кто работает над обучением и развитием этих систем, рано или поздно сталкивается с препятствием. Сами LLM редко оказываются проблемой. Проблема — в неограниченном доступе, необходимом для полноценной разработки. Прокси — наиболее прямолинейное и эффективное решение.

Почему именно прокси, или точнее — какие препятствия они помогают обойти при работе с LLM? Вот всё, что нужно знать, плюс лучшие рекомендации — будь то простой прокси для обхода троттлинга ChatGPT или инструмент для создания следующего большого ИИ.

Зачем нужны прокси для сбора данных и обучения ИИ?

Обычный пользователь, скорее всего, никогда не будет задумываться о прокси при работе с LLM. Однако для разработчиков и команд автоматизации, которые используют эти ресурсы для развития своих ИИ-инструментов, требования кардинально меняются.

Одного лишь обучения моделей недостаточно для продвижения современных ИИ-разработок. Надёжный и непрерывный доступ к огромным объёмам данных необходим для поддержания актуальности моделей и предотвращения их предвзятости. Взаимодействие с LLM и запуск окружающих их рабочих процессов в масштабе, необходимом для этого, неизбежно приводит к троттлингу и блокировкам IP. В обычных условиях это означало бы серьёзные задержки или даже конец разработки — именно здесь и приходят на помощь прокси.

То, как именно стартапы, исследователи, предприятия и другие взаимодействуют с LLM, зависит от их целей. Это может быть что угодно — от простого ИИ-дополненного парсинга до создания новых ИИ-агентов. Несколько разных примеров:

Парсинг данных

Первый приходящий на ум сценарий. Способность LLM суммировать информацию или извлекать важные данные отлично сочетается с традиционными методами парсинга. Компания, создающая агрегатор игровых новостей, может парсить соответствующие порталы для получения последних материалов, а затем поручать ChatGPT создавать резюме или анализировать тональность комментариев. Без прокси запросы на парсинг начнут проваливаться — сайты начнут кидать капчи или блокировать IP.

Генерация синтетических данных

Вместо того чтобы тратить большие деньги и ещё больше времени на ожидание данных, созданных людьми, с помощью прокси можно поручить LLM генерировать их в масштабе. Например, производитель бытовой техники может обучать своих чат-ботов службы поддержки, предоставляя сотни тысяч взаимодействий с клиентами на разных языках через Gemini. Прокси обеспечивают возможность делать это быстро с нескольких аккаунтов без троттлинга.

Агентный ИИ

Одно из наиболее продвинутых применений, поскольку агенты могут действовать самостоятельно, но генерируют много веб-трафика. Агент, которому поручено найти лучшие предложения на туристических сайтах и который обращается к Claude для интерпретации данных и выдачи конкретных советов, нуждается в прокси для обхода агрессивных блокировок IP и получения геоспецифичных данных.

По существу, прокси делают одновременный сбор и использование данных возможным и беспроблемным, внося значительный вклад в любые усилия по обучению LLM.

Какой тип прокси использовать для больших языковых моделей?

Каждый из четырёх основных типов прокси может быть жизнеспособным. Какой из них лучше, зависит от таких факторов, как конкретный сценарий использования, насколько агрессивны меры антибот-защиты, с которыми вы работаете, ваш бюджет и т. д.

  • Датацентровые прокси — IP от облачной инфраструктуры или датацентров, а не от провайдеров: быстрые и дешёвые, что делает их лёгкими в развёртывании и масштабировании. Недостаток — они проще всего обнаруживаются. Датацентровые прокси наиболее оправданы при генерации данных или обработке высокообъёмных, низкорискованных API-запросов.
  • Резидентские прокси — IP-адреса, выдаваемые провайдерами реальным домохозяйствам: оптимальный выбор для прокси при работе с LLM. Сайты воспринимают их как обычных пользователей, заходящих из реального жилья, то есть уровень доверия высокий, а частота обнаружения низкая. Используются для основных задач: сбора обучающих данных, SEO-исследований для ИИ и тестирования локализации.
  • ISP-прокси — выбор для ситуаций, когда нужна скорость как у датацентровых прокси без сопутствующего ущерба репутации IP-адреса. Дороги и менее распространены, чем первые два типа. Тем не менее ISP-прокси — лучший вариант для тестирования Copilot и сценариев, где важна постоянство.
  • Мобильные прокси — похожи на резидентские, но ещё сложнее обнаружить, поскольку получены от реальных мобильных провайдеров. Мобильные прокси — правильный выбор, если нужен прокси для интеграции Grok или любой другой работы, связанной с социальными сетями. Большинство пользователей взаимодействуют с соцплатформами со смартфонов, поэтому уровень доверия очень высок.

6 лучших прокси для обучения LLM в 2026 году

1. 1Browser

1browser

Доступ к качественным и доступным резидентским прокси — основа 1Browser. Однако он идёт дальше, предоставляя фреймворк для наиболее сложных операций с LLM.

1Browser — это интуитивный антидетект-браузер, а также провайдер прокси. С его помощью можно создавать изолированные среды не только с отдельными IP, но и с фингерпринтами браузера и куки. Это делает 1Browser идеальным для работы с агентным ИИ.

Он позволяет одному стартапу или небольшой команде исследователей одновременно запускать десятки агентов. Каждый из них может взаимодействовать с сайтами, SaaS-платформами, GUI и т. д., не создавая конфликтов сессий и не срабатывания продвинутых антибот-систем.

2. Floppydata

Floppydata

Расходы на обучение LLM и связанный с ним парсинг быстро накапливаются. Это означает, что большинство устоявшихся провайдеров прокси плохо подходят для студентов, независимых исследователей и стартапов на ранних стадиях. Floppydata — исключение: доступ к хорошему пулу ротирующихся резидентских прокси стоит $1 за гигабайт.

Поскольку оба сервиса являются экономически эффективными решениями, наиболее естественным сочетанием было бы использование Floppydata как прокси для DeepSeek. При этом любая учебная активность, предполагающая эксперименты или масштабирование в рамках бюджета, будет проще реализуема без необходимости платить премиум.

3. Bright Data

Bright Data

У Bright Data есть много преимуществ: узнаваемость бренда, больший пул датацентров, чем у конкурентов, и широкое покрытие. Это хорошее решение для корпоративных клиентов — цены это отражают. Освоение платформы занимает время, так что она не так дружелюбна к новичкам, как большинство альтернатив, не говоря уже о 1Browser.

Bright Data хорошо подходит, если вы опытный корпоративный клиент, ищущий прокси для Perplexity, или имеете другие сценарии, где потребность в соответствующей инфраструктуре и структурированном извлечении данных в масштабе важнее стоимости.

4. Oxylabs

Oxylabs

Bright Data позиционирует себя как универсальное решение для клиентов с большими бюджетами. У Oxylabs схожие цены, которые оправдываются заявлениями о наиболее продвинутых методах обхода антибот-защиты. Сильная репутация в плане длительного аптайма и надёжности резидентских и ISP-прокси делает Oxylabs весомым претендентом.

В сочетании с вышесказанным, глобальное покрытие Oxylabs делает его привлекательным прокси для пользователей Gemini. Поскольку Gemini является частью более широкой экосистемы Alphabet, использование инфраструктуры Oxylabs для сравнения результатов между странами, тестирования различных локальных ответов из любой точки мира и т. д. вполне логично.

5. Decodo

Decodo

Большинство провайдеров прокси интегрируют ИИ хотя бы в маркетинг. После ребрендинга из Smartproxy изменения Decodo оказались более конкретными. Сервис имеет LLM-дополненный парсер, способный разобраться в перепутанных HTML-данных, и хорошо интегрируется с различными инструментами оркестрации ИИ.

Эта близость к теме позиционирует Decodo как естественный прокси для Claude или задач, требующих данных, структурированных для исследований или RAG-рабочих процессов. Главным сдерживающим фактором остаются цены, сопоставимые с Bright Data и Oxylabs без серьёзных долгосрочных обязательств.

6. NetNut

NetNut

То, чего NetNut не хватает по объёму, компенсируется стабильностью. Акцент на ISP-инфраструктуре позволяет настраивать ИИ-агентов, которым необходимо постоянно оставаться залогиненными и экспортировать данные с сайтов или сервисов. ISP-прокси NetNut также являются адекватным решением для автоматизации взаимодействий с сайтами вроде досок объявлений о работе или систем бронирования, которые не столь агрессивны в своих проверках, как платформы соцсетей.

NetNut более нишевый, чем остальные, и его пул прокси сравнительно невелик.

Заключение

Если стремительная эволюция ИИ что-то и показала, так это то, что зависимость от обширных и доступных источников данных стала ещё более значимой, чем предполагалось ранее. В таких масштабах устойчивый доступ к данным начинает приобретать куда большее значение, чем стандартные модели и промпты. Прокси для рабочих процессов с LLM теперь является важной частью инфраструктуры, и 1Browser выделяется как очевидный выбор первого приоритета.