ChatGPT

Extrae respuestas de ChatGPT enviando prompts, con datos analizados que incluyen texto de respuesta, salida Markdown, citas, enlaces externos e información del modelo LLM.

La chatgpt source te permite enviar un prompt a ChatGPT y recibir una respuesta totalmente analizada y estructurada, incluyendo la respuesta en texto plano y en Markdown, las citas de las fuentes, las consultas de búsqueda que usó el modelo y los productos y anuncios de compras.

Ejemplos de solicitud

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo enviar un prompt a ChatGPT usando Push-Pull.

cURL

curl 'https://data.oxylabs.io/v1/queries' \
--user 'USERNAME:PASSWORD' \\
-H 'Content-Type: application/json' \\
-d '{
        "source": "chatgpt",
        "prompt": "best supplements for better sleep",
        "parse": true,
        "geo_location": "United States",
        "callback_url": "https://your-server.com/oxylabs-callback"
    }'

Python

import requests
from pprint import pprint

# Estructura del payload.
payload = {
    'source': 'chatgpt',
    'prompt': 'best supplements for better sleep',
    'parse': True,
    'geo_location': "United States",
    'callback_url': "https://your-server.com/oxylabs-callback"
}

# Obtener respuesta.
response = requests.request(
    'POST',
    'https://data.oxylabs.io/v1/queries',
    auth=('USERNAME', 'PASSWORD'),
    json=payload,
)

# Print prettified response to stdout.
pprint(response.json())

Node.js

const https = require("https");

const username = "USERNAME";
const password = "PASSWORD";
const body = {
    source: "chatgpt",
    prompt: "best supplements for better sleep",
    parse: true,
    geo_location: "United States",
    callback_url: "https://your-server.com/oxylabs-callback"
};

const options = {
    hostname: "data.oxylabs.io",
    path: "/v1/queries",
    method: "POST",
    headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        Authorization:
            "Basic " + Buffer.from(`${username}:${password}`).toString("base64"),
    },
};

const request = https.request(options, (response) => {
    let data = "";

    response.on("data", (chunk) => {
        data += chunk;
    });

    response.on("end", () => {
        const responseData = JSON.parse(data);
        console.log(JSON.stringify(responseData, null, 2));
    });
});

request.on("error", (error) => {
    console.error("Error:", error);
});

request.write(JSON.stringify(body));
request.end();

PHP

<?php

$params = array(
    'source' => 'chatgpt',
    'prompt' => 'best supplements for better sleep',
    'parse' => true,
    'geo_location' => "United States",
    'callback_url' => "https://your-server.com/oxylabs-callback"
);

$ch = curl_init();

curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, "https://data.oxylabs.io/v1/queries");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, 1);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, json_encode($params));
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);
curl_setopt($ch, CURLOPT_USERPWD, "USERNAME" . ":" . "PASSWORD");


$headers = array();
$headers[] = "Content-Type: application/json";
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, $headers);

$result = curl_exec($ch);
echo $result;

if (curl_errno($ch)) {
    echo 'Error:' . curl_error($ch);
}
curl_close($ch);

Golang

package main

import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)

func main() {
const Username = "USERNAME"
const Password = "PASSWORD"

  payload := map[string]interface{}{
        "source": "chatgpt",
        "prompt": "best supplements for better sleep",
        "parse":  true,
        "geo_location": "United States",
        "callback_url": "https://your-server.com/oxylabs-callback",
    }

jsonValue, _ := json.Marshal(payload)

client := &http.Client{}
request, _ := http.NewRequest("POST",
"https://data.oxylabs.io/v1/queries",
bytes.NewBuffer(jsonValue),
)

request.SetBasicAuth(Username, Password)
response, _ := client.Do(request)

responseText, _ := ioutil.ReadAll(response.Body)
fmt.Println(string(responseText))
}

C#

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Json;
using System.Threading.Tasks;

namespace OxyApi
{
    class Program
    {
        static async Task Main()
        {
            const string Username = "USERNAME";
            const string Password = "PASSWORD";

            var parameters = new
            {
                source = "chatgpt",
                prompt = "best supplements for better sleep",
                parse = true,
                geo_location = "United States",
                callback_url = "https://your-server.com/oxylabs-callback"
            };

            var client = new HttpClient();

            Uri baseUri = new Uri("https://data.oxylabs.io");
            client.BaseAddress = baseUri;

            var requestMessage = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "/v1/queries");
            requestMessage.Content = JsonContent.Create(parameters);

            var authenticationString = $"{Username}:{Password}";
            var base64EncodedAuthenticationString = Convert.ToBase64String(System.Text.ASCIIEncoding.UTF8.GetBytes(authenticationString));
            requestMessage.Headers.Add("Authorization", "Basic " + base64EncodedAuthenticationString);

            var response = await client.SendAsync(requestMessage);
            var contents = await response.Content.ReadAsStringAsync();

            Console.WriteLine(contents);
        }
    }
}

Java

package org.example;

import okhttp3.*;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;

public class Main implements Runnable {
    private static final String AUTHORIZATION_HEADER = "Authorization";
    public static final String USERNAME = "USERNAME";
    public static final String PASSWORD = "PASSWORD";

    public void run() {
        JSONObject jsonObject = new JSONObject();
        jsonObject.put("source", "chatgpt");
        jsonObject.put("prompt", "best supplements for better sleep");
        jsonObject.put("parse", true);
        jsonObject.put("geo_location", "United States");
        jsonObject.put("callback_url", "https://your-server.com/oxylabs-callback");

        Authenticator authenticator = (route, response) -> {
            String credential = Credentials.basic(USERNAME, PASSWORD);
            return response
                    .request()
                    .newBuilder()
                    .header(AUTHORIZATION_HEADER, credential)
                    .build();
        };

        var client = new OkHttpClient.Builder()
                .authenticator(authenticator)
                .build();

        var mediaType = MediaType.parse("application/json; charset=utf-8");
        var body = RequestBody.create(jsonObject.toString(), mediaType);
        var request = new Request.Builder()
                .url("https://data.oxylabs.io/v1/queries")
                .post(body)
                .build();

        try (var response = client.newCall(request).execute()) {
            if (response.body() != null) {
                try (var responseBody = response.body()) {
                    System.out.println(responseBody.string());
                }
            }
        } catch (Exception exception) {
            System.out.println("Error: " + exception.getMessage());
        }

        System.exit(0);
    }

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(new Main()).start();
    }
}

JSON

{
        "source": "chatgpt",
        "prompt": "best supplements for better sleep",
        "parse": true,
        "geo_location": "United States",
        "callback_url": "https://your-server.com/oxylabs-callback"
}

Nota: JavaScript rendering is enabled by default for all LLM sources. You do not need to include rendering parameters in your request payload.

Al enviar un trabajo con Push-Pull integración (incluidas consultas por lotes) el método devuelve el ID del trabajo de inmediato – no el resultado. Una vez que el estado del trabajo es done, recupere la respuesta analizada. Consulte Método de integración en la página LLMs and AI para el flujo completo de envío y recuperación.

Parámetros de la solicitud

Opciones básicas de configuración y personalización para extraer datos de ChatGPT.

Parámetro	Descripción	Valor predeterminado
source	Establece el objetivo del scraper. Usa chatgpt.	–
prompt	El prompt o pregunta que se enviará a ChatGPT. Debe tener menos de 4000 caracteres.	–
callback_url	Recomendado. URL donde entregamos una notificación una vez que el trabajo se completa. Más información	–
búsqueda	Establécelo en true para la búsqueda web.	false
parse	Establécelo en true para resultados JSON estructurados.	false
geo_location	Especifique un país desde el que enrutar la solicitud. Más información.	–
browser_instructions	Instrucciones personalizadas opcionales del navegador al renderizar JavaScript. Más información.	–

- parámetro obligatorio

Datos estructurados

Una vez que el trabajo se recupera a través del endpoint de resultados Push-Pull, Web Scraper API devuelve un objeto HTML o JSON que contiene la salida de ChatGPT, con datos estructurados sobre varios elementos de la página de resultados.

chatgpt salida estructurada

{
  "results": [
    {
      "job_id": "7470033199733683201",
      "status_code": 200,
      "url": "https://chatgpt.com/?model=auto",
      "content": {
        "prompt": "best supplements for better sleep",
        "llm_model": "gpt-5-5",
        "response_text": "If you're looking for supplements with the best evidence for improving sleep, I'd rank them roughly like this: 1. Magnesium glycinate Best all-around starting point for many people ...",
        "markdown_text": "If you're looking for supplements with the best evidence for improving sleep, I'd rank them roughly like this:\n\n### 1. Magnesium glycinate\n\n**Best all-around starting point for many people**\n\n* ...",
        "markdown_json": [
          {
            "type": "paragraph",
            "children": [
              {
                "type": "text",
                "raw": "If you're looking for supplements with the best evidence for improving sleep, I'd rank them roughly like this:"
              }
            ]
          },
          {
            "type": "blank_line"
          },
          ...
        ],
        "citations": [
          {
            "title": "Best Sleep Supplements: Evidence-Based Gui | Holistic Health",
            "url": "https://holistic.health/journal/best-sleep-supplements-beyond-melatonin?utm_source=chatgpt.com",
            "text": "Holistic Health",
            "description": "May 26, 2026"
          },
          {
            "title": "Natural Sleep Aids: Which Are the Most Effective?",
            "url": "https://www.sleepfoundation.org/sleep-aids/natural-sleep-aids?utm_source=chatgpt.com",
            "text": "sleepfoundation.org",
            "description": "July 14, 2025 — NATURAL SLEEP AIDS: WHICH ARE THE MOST EFFECTIVE?  Updated July 15, 2025  Written by Lucy Bryan ...",
            "section": "more"
          },
          {
            "title": "Do Magnesium Sleep Drinks Really Work? What the Science Says",
            "url": "https://www.health.com/magnesium-drink-before-bed-11920427?utm_source=chatgpt.com",
            "text": "Health",
            "description": "Magnesium sleep drinks are beverages containing powdered magnesium and often calming ingredients like herbs or amino acids..."
          },
          ...
        ],
        "search_queries": [
          "best supplements for sleep evidence melatonin magnesium valerian 2025"
        ],
        "parse_status_code": 12000
      }
    }
  ]
}

La composición de la respuesta puede variar según si la consulta se realizó desde un desktop o móvil dispositivo.

Diccionario de datos de salida

Ejemplo en HTML

Estructura JSON

Todos los destinos LLM devuelven la misma envoltura de nivel superior trabajo y results[] envoltura. Consulte LLMs and AI para la referencia completa de metadatos.

La siguiente tabla muestra campos específicos de ChatGPT results[].content campos:

El número de elementos y campos para un tipo de resultado específico puede variar según el prompt enviado.

Campo	Descripción	Tipo
prompt	Prompt enviado para generar el resultado.	cadena
llm_model	Modelo específico de ChatGPT usado para la respuesta (p. ej., gpt-4o).	cadena
response_text	Respuesta de ChatGPT en texto plano.	cadena
markdown_text	Respuesta de ChatGPT en Markdown.	cadena
markdown_json	Representación JSON estructurada de la respuesta en Markdown. Cada elemento contiene type y children.	arreglo
citations	Lista de citas de las fuentes de la respuesta. Los objetos contienen title, url, text, description, y section.	arreglo
search_queries	Consultas de búsqueda usadas por el modelo para recopilar información.	array de cadenas
links	Lista de objetos con detalles de enlaces de fuente en línea: url y text.	arreglo
shopping_products	Lista de objetos que contienen detalles del producto: precio, title, rating, moneda, price_str, y thumbnail.	arreglo
ads	Detalles del anuncio que contienen url, title, image_url, description, y un advertiser_info objeto.	arreglo
ads.advertiser_info	Objeto con información del anunciante url, nombre, y image_url	objeto
parse_status_code	12000 – exitoso. De lo contrario, el analizador no pudo extraer algunos o todos los campos estructurados.	entero

– condicional, devuelto solo cuando el contenido está en la respuesta del LLM.