Tutorials

Testen von CaptchaAI vor der vollständigen Migration: Parallellaufhandbuch

Der Wechsel des CAPTCHA-Anbieters ohne Prüfung ist riskant. Bei einem parallelen Lauf werden dieselben CAPTCHA-Aufforderungen gleichzeitig an Ihren aktuellen Anbieter und CaptchaAI gesendet, sodass Sie nebeneinander Daten zu Lösungsrate, Geschwindigkeit und Kosten erhalten.

Warum paralleles Testen wichtig ist

Benchmarks auf einer Marketingseite spiegeln nicht Ihre spezifischen Verkehrsmuster wider. Ihre CAPTCHAs weisen einzigartige Merkmale auf – Site-Schlüssel, Proxy-Konfigurationen, geografische Verteilung. Parallele Tests zeigen echte Leistungsunterschiede zu Ihrer tatsächlichen Arbeitslast.

Architektur

                    ┌──────────────┐
                    │ Your App     │
                    └──────┬───────┘
                           │
                    ┌──────▼───────┐
                    │ CAPTCHA      │
                    │ Router       │
                    └──┬───────┬───┘
                       │       │
              ┌────────▼──┐ ┌──▼────────┐
              │ Current   │ │ CaptchaAI │
              │ Provider  │ │           │
              └────────┬──┘ └──┬────────┘
                       │       │
                    ┌──▼───────▼──┐
                    │ Metrics     │
                    │ Collector   │
                    └─────────────┘

Python-Implementierung

Anbieterabstraktion

import os
import time
import requests
from dataclasses import dataclass, field
from typing import Optional
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor


@dataclass
class SolveResult:
    provider: str
    success: bool
    solution: Optional[str] = None
    error: Optional[str] = None
    elapsed: float = 0.0
    cost: float = 0.0


class CaptchaProvider:
    def __init__(self, name, submit_url, result_url, api_key):
        self.name = name
        self.submit_url = submit_url
        self.result_url = result_url
        self.api_key = api_key
        self.session = requests.Session()

    def solve_recaptcha(self, sitekey, pageurl):
        start = time.time()

        resp = self.session.post(self.submit_url, data={
            "key": self.api_key,
            "method": "userrecaptcha",
            "googlekey": sitekey,
            "pageurl": pageurl,
            "json": 1
        })
        data = resp.json()
        if data.get("status") != 1:
            return SolveResult(
                provider=self.name, success=False,
                error=data.get("request"), elapsed=time.time() - start
            )

        captcha_id = data["request"]

        for _ in range(60):
            time.sleep(5)
            result = self.session.get(self.result_url, params={
                "key": self.api_key, "action": "get",
                "id": captcha_id, "json": 1
            }).json()

            if result.get("status") == 1:
                return SolveResult(
                    provider=self.name, success=True,
                    solution=result["request"], elapsed=time.time() - start
                )
            if result.get("request") != "CAPCHA_NOT_READY":
                return SolveResult(
                    provider=self.name, success=False,
                    error=result.get("request"), elapsed=time.time() - start
                )

        return SolveResult(
            provider=self.name, success=False,
            error="TIMEOUT", elapsed=time.time() - start
        )

Parallelläufer

class ParallelTestRunner:
    def __init__(self, primary, challenger):
        self.primary = primary
        self.challenger = challenger
        self.results = {"primary": [], "challenger": []}

    def run_test(self, sitekey, pageurl, num_runs=20):
        print(f"Running {num_runs} parallel solves...")

        for i in range(num_runs):
            with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:
                primary_future = executor.submit(
                    self.primary.solve_recaptcha, sitekey, pageurl
                )
                challenger_future = executor.submit(
                    self.challenger.solve_recaptcha, sitekey, pageurl
                )

                primary_result = primary_future.result()
                challenger_result = challenger_future.result()

            self.results["primary"].append(primary_result)
            self.results["challenger"].append(challenger_result)

            print(f"  Run {i+1}/{num_runs}: "
                  f"{self.primary.name}={'OK' if primary_result.success else 'FAIL'} "
                  f"({primary_result.elapsed:.1f}s) | "
                  f"{self.challenger.name}={'OK' if challenger_result.success else 'FAIL'} "
                  f"({challenger_result.elapsed:.1f}s)")

        return self.generate_report()

    def generate_report(self):
        report = {}
        for label, results in self.results.items():
            total = len(results)
            successes = sum(1 for r in results if r.success)
            times = [r.elapsed for r in results if r.success]
            errors = [r.error for r in results if not r.success]

            report[label] = {
                "provider": results[0].provider if results else "unknown",
                "total": total,
                "successes": successes,
                "success_rate": (successes / total * 100) if total else 0,
                "avg_time": sum(times) / len(times) if times else 0,
                "min_time": min(times) if times else 0,
                "max_time": max(times) if times else 0,
                "errors": errors
            }

        return report


# Usage
current = CaptchaProvider(
    name="CurrentProvider",
    submit_url="https://current-provider.com/in.php",
    result_url="https://current-provider.com/res.php",
    api_key="current_key"
)

captchaai = CaptchaProvider(
    name="CaptchaAI",
    submit_url="https://ocr.captchaai.com/in.php",
    result_url="https://ocr.captchaai.com/res.php",
    api_key=os.environ["CAPTCHAAI_API_KEY"]
)

runner = ParallelTestRunner(primary=current, challenger=captchaai)
report = runner.run_test(
    sitekey="6Le-wvkSAAAAAPBMRTvw0Q4Muexq9bi0DJwx_mJ-",
    pageurl="https://example.com/form",
    num_runs=20
)

for label, stats in report.items():
    print(f"\n{stats['provider']}:")
    print(f"  Success rate: {stats['success_rate']:.1f}%")
    print(f"  Avg time: {stats['avg_time']:.1f}s")
    print(f"  Min/Max: {stats['min_time']:.1f}s / {stats['max_time']:.1f}s")
    if stats['errors']:
        print(f"  Errors: {stats['errors']}")

Verkehrsaufteilung

Leiten Sie für die Produktion einen Prozentsatz des Datenverkehrs an CaptchaAI weiter:

import random


class TrafficSplitter:
    def __init__(self, primary, challenger, challenger_pct=10):
        self.primary = primary
        self.challenger = challenger
        self.challenger_pct = challenger_pct

    def solve(self, sitekey, pageurl):
        if random.randint(1, 100) <= self.challenger_pct:
            result = self.challenger.solve_recaptcha(sitekey, pageurl)
            if not result.success:
                # Fall back to primary on failure
                return self.primary.solve_recaptcha(sitekey, pageurl)
            return result
        return self.primary.solve_recaptcha(sitekey, pageurl)


# Start with 10%, increase as confidence builds
splitter = TrafficSplitter(current, captchaai, challenger_pct=10)
result = splitter.solve(sitekey="...", pageurl="...")

JavaScript-Implementierung

const axios = require("axios");

class CaptchaProvider {
  constructor(name, submitUrl, resultUrl, apiKey) {
    this.name = name;
    this.submitUrl = submitUrl;
    this.resultUrl = resultUrl;
    this.apiKey = apiKey;
  }

  async solveRecaptcha(sitekey, pageurl) {
    const start = Date.now();
    try {
      const submit = await axios.post(this.submitUrl, null, {
        params: { key: this.apiKey, method: "userrecaptcha", googlekey: sitekey, pageurl, json: 1 },
      });
      if (submit.data.status !== 1) {
        return { provider: this.name, success: false, error: submit.data.request, elapsed: (Date.now() - start) / 1000 };
      }

      const captchaId = submit.data.request;
      for (let i = 0; i < 60; i++) {
        await new Promise((r) => setTimeout(r, 5000));
        const poll = await axios.get(this.resultUrl, {
          params: { key: this.apiKey, action: "get", id: captchaId, json: 1 },
        });
        if (poll.data.status === 1) {
          return { provider: this.name, success: true, solution: poll.data.request, elapsed: (Date.now() - start) / 1000 };
        }
        if (poll.data.request !== "CAPCHA_NOT_READY") {
          return { provider: this.name, success: false, error: poll.data.request, elapsed: (Date.now() - start) / 1000 };
        }
      }
      return { provider: this.name, success: false, error: "TIMEOUT", elapsed: (Date.now() - start) / 1000 };
    } catch (err) {
      return { provider: this.name, success: false, error: err.message, elapsed: (Date.now() - start) / 1000 };
    }
  }
}

async function parallelTest(current, captchaai, sitekey, pageurl, runs = 20) {
  const results = { current: [], captchaai: [] };

  for (let i = 0; i < runs; i++) {
    const [currentResult, captchaaiResult] = await Promise.all([
      current.solveRecaptcha(sitekey, pageurl),
      captchaai.solveRecaptcha(sitekey, pageurl),
    ]);

    results.current.push(currentResult);
    results.captchaai.push(captchaaiResult);

    console.log(`Run ${i + 1}/${runs}: ${current.name}=${currentResult.success ? "OK" : "FAIL"} ` +
      `(${currentResult.elapsed.toFixed(1)}s) | ${captchaai.name}=${captchaaiResult.success ? "OK" : "FAIL"} ` +
      `(${captchaaiResult.elapsed.toFixed(1)}s)`);
  }

  for (const [label, data] of Object.entries(results)) {
    const successes = data.filter((r) => r.success).length;
    const times = data.filter((r) => r.success).map((r) => r.elapsed);
    const avgTime = times.length ? times.reduce((a, b) => a + b, 0) / times.length : 0;
    console.log(`\n${label}: ${successes}/${runs} success (${((successes / runs) * 100).toFixed(1)}%), avg ${avgTime.toFixed(1)}s`);
  }
}

// Run
const currentProvider = new CaptchaProvider("CurrentProvider", "https://current-provider.com/in.php", "https://current-provider.com/res.php", "current_key");
const captchaai = new CaptchaProvider("CaptchaAI", "https://ocr.captchaai.com/in.php", "https://ocr.captchaai.com/res.php", process.env.CAPTCHAAI_API_KEY);

parallelTest(currentProvider, captchaai, "SITE_KEY", "https://example.com", 20);

Empfohlener Testplan

Phase Dauer Verkehrsaufteilung Ziel
1. Validierung 1 Tag 0 % live, nur parallel Überprüfen Sie die API-Kompatibilität
2. Schattentest 3 Tage 5 % auf CaptchaAI (mit Fallback) Sammeln Sie Basismetriken
3. Hochfahren 1 Woche 25 % → 50 % → 75 % Überwachen Sie auf jeder Ebene
4. Vollständige Umstellung 100 % CaptchaAI Alten Anbieter außer Betrieb nehmen

Zu vergleichende Metriken

Metrisch So messen Sie
Erfolgsquote successful_solves / total_attempts × 100
Durchschnittliche Lösungszeit Zeit von der Übermittlung bis zum Erhalt der Lösung
P95 Lösungszeit 95. Perzentil der Lösungszeiten
Fehlerquote nach Typ Zählen Sie jeden Fehlercode separat
Kosten pro Lösung Gesamtausgaben / erfolgreiche Lösungen
Gültigkeit des Tokens Funktioniert das zurückgegebene Token tatsächlich auf der Zielseite?

Fehlerbehebung

Problem Ursache Lösung
Token wird erzeugt, aber vom Ziel abgelehnt sitekey, pageurl oder Session-Kontext stimmen nicht Erfasse Parameter erneut und verwende den Token in derselben Browser- oder HTTP-Sitzung
Polling endet im Timeout Intervall, Wartezeit oder Fehlerbehandlung sind zu eng gesetzt Poll alle 5-10 Sekunden, trenne Timeout von echten Fehlercodes und logge die Ursache
Beispiel funktioniert lokal, aber nicht im Workflow Callback, Form-Feld oder Token-Injektion fehlt in der echten Zielkette Prüfe den exakten Übergabepfad vom Solver bis zur finalen Zielanfrage

Verwandte Leitfäden

  • Warum Entwickler von 2captcha zu CaptchaAI wechseln
  • Warum Entwickler von AntiCaptcha zu CaptchaAI wechseln
  • CaptchaAI Schnellstart

Diskussionen (0)

Noch keine Kommentare.