Apify vs Xooriq 2026: por qué data engineers están migrando a caché compartido

1. Modelo de pricing Apify: la trampa compute-unit

Apify opera en modelo compute-units-based. 1 CU = 1 GB-hora de procesamiento. El plan Starter ($49/mes) incluye 19 CU. Cada CU adicional cuesta $0.40.

Para escalar un pipeline B2B global, los números se vuelven malos rápido. Un actor promedio consume:

• Receita Federal CNPJ: ~1.5 CU por 1.000 registros
• LinkedIn (community actor): ~3 CU por 1.000 perfiles + proxy residencial ($50/mes extra)
• Sitio institucional + email decisor: ~2 CU por 1.000 páginas

Para la base completa de 13.3M CNPJs brasileños, necesitarías ~26.000 CU. Sin descuento bulk: US$ 10.400 solo en compute. Más $50 proxy, $100 storage, y 40 horas/mes de engineer arreglando actors rotos.

2. Por qué los actors community se rompen tanto

Apify tiene ~50.000 actors en el Apify Store. ~80% son community-built. En tests que hicimos en abril 2026:

3. Xooriq FoxScraper: caché compartido como ventaja injusta

Xooriq usa FoxScraper — engine proprietario Central Fox Tecnologia con caché PostgreSQL compartido entre clientes:

# Apify: cada cliente paga por el mismo crawl
Cliente A corre actor → consume CU → recibe datos
Cliente B corre actor → consume CU → recibe datos (IGUALES)
Cliente C corre actor → consume CU → recibe datos (IGUALES)
Costo total Apify = 3× compute

# Xooriq: 1 crawl, N consultas
FoxScraper corre 1× → caché PostgreSQL (Fernet AES-128)
Cliente A query → cache hit → $0.0006 latencia
Cliente B query → cache hit → $0.0006 latencia
Cliente C query → cache hit → $0.0006 latencia
Costo marginal = O(1) por query

4. Comparativo lado-a-lado