CAPTCHA protocols are designed to tell bots from humans, yet in the worlds of automation and testing there is often a need to bypass them. Dedicated CAPTCHA‑solving services take over this task, combining algorithms with human labor.

In this article we present an in‑depth comparison of four popular platforms — 2Captcha, SolveCaptcha, DeathByCaptcha, and AntiCaptcha. We will examine not only pricing and the types of CAPTCHAs supported, but also internal architecture, API integrations, speed and stability, plus the quirks of using each service.

The technical community will find a deep dive here — from API and SDK structure to real‑world use cases. Below you will see a table comparing key characteristics, lists of pros and cons, and a discussion of which service best fits particular automation tasks.

CAPTCHA‑протоколы призваны отличать ботов от людей, однако в мире автоматизации и тестирования часто возникает необходимость эти капчи обходить. Существуют специальные сервисы распознавания капчи, которые берут на себя решение этих задач с помощью сочетания алгоритмов и человеческого труда. В этой статье мы проведем подробное сравнение четырех популярных сервисов: 2Captcha, SolveCaptcha, DeathByCaptcha и AntiCaptcha. Мы рассмотрим не только цены и виды поддерживаемых капч, но и архитектуру работы, API‑интеграции, скорость и стабильность, а также особенности использования каждого сервиса.

Опытному техническому сообществу будет интересен глубокий анализ — от устройства API и SDK до реальных сценариев применения. Ниже вы найдете таблицу сравнения ключевых характеристик этих решений, списки их преимуществ и недостатков, а также разбор, какой сервис лучше подходит под те или иные задачи автоматизации.

These days, it seems like everyone is talking about AI. AI here, AI there—AI will replace us all, and so on. I started to wonder: how exactly is AI going to replace us? I decided to dig into this question and examine the technical foundations, mainly to understand it for myself—how exactly is AI supposed to replace us all? Spoiler: it isn’t planning to just yet, but what’s already available today is impressive.

Сегодня уже только ленивый не говорит про ИИ. ИИ тут, ИИ там, ИИ нас всех заменит, и так далее. Мне стало интересно, а как именно нас всех с вами заменит ИИ? Я решил покопать этот вопрос, изучить, так сказать, матчасть и разобраться, в первую очередь для себя - как именно ИИ собирается нас всех заменить. Спойлер - он пока что никуда не собирается, но то что есть уже сегодня впечатляет.

CAPTCHA has become a familiar part of the internet: distorted texts, “find all the traffic lights” images, audio riddles, and other challenges that distinguish humans from machines. Every bot-system developer or QA engineer automating web scenarios has at least once run into a script suddenly stumbling over a CAPTCHA. A natural question arises: can a program be taught to solve CAPTCHAs the way a human does—quickly and reliably? In this article I will try to figure out how AI CAPTCHA solvers are built, from classical OCR methods to modern neural networks.

Капча стала привычным элементом интернета: искажённые тексты, картинки с «найди все светофоры», аудио-загадки и другие испытания, которые призваны отличить человека от машины. Каждый разработчик бот-систем или QA-инженер при автоматизации веб-сценариев хоть раз сталкивался с тем, что скрипт внезапно спотыкается о CAPTCHA. Возникает естественный вопрос: можно ли научить программу решать капчи так же, как это делает человек, – причём быстро и надёжно? В этой статье я попробую разобраться, как устроены ИИ-решатели капчи (AI CAPTCHA solver) – от классических методов OCR до современных нейросетей.

How Does a Developer Realize They Need a Browser Auto CAPTCHA Extension?

Imagine a developer automating routine tasks — for example, testing a web application or writing a data scraping script. Everything runs smoothly until a CAPTCHA appears on the path. In the browser, a familiar window pops up: "I am not a robot," or a grid of images where you need to find traffic lights or pedestrian crossings. The automatic script halts, tests fail, and an inexperienced developer might not even realize the problem for a long time — after all, they set everything up and started it, but didn’t account for the presence of CAPTCHAs (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), designed precisely to stop bots. But what if the bot is ours and performs, say, useful work?

Представьте разработчика, который автоматизирует рутинные задачи – например, тестирует веб-приложение или пишет скрипт для сбора данных. Всё идёт гладко, пока на пути не встречается CAPTCHA. В браузере появляется знакомое окно: «Я не робот», или сетка с картинками, где нужно найти светофоры или пешеходные переходы. Автоматический скрипт останавливается, тесты падают, а неопытный разработчик может вообще длительное время не знать о проблеме - он же все настроил и запустил, но не учел наличие CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart - полностью автоматизированный тест Тьюринга для определения ботов и людей), которые созданы именно для этого – останавливать ботов. Но что делать, если бот наш и выполняет, например, полезную работу?

We continue our journey through the world of CAPTCHAs (Fantastic CAPTCHAs and Where to Find Them, as well as Methods to Combat Them), and today we encounter yet another “tough nut” in the CAPTCHA universe – FunCaptcha (Arkose Labs).

FunCaptcha is a type of CAPTCHA developed by Arkose Labs that offers users small puzzles instead of the usual tasks like recognizing distorted text or selecting images containing buses. In traditional CAPTCHAs (e.g., reCAPTCHA), verification often relies on recognizing distorted characters or simple images. Arkose Labs took a different route: their “entertaining” CAPTCHAs feature interactive challenges with 3D objects, logic puzzles, and audio questions. This approach is intended to be user-friendly for humans while complicating life for bots.

Typical FunCaptcha challenges include:

Продолжаем путешествовать по миру капч (Фантастические капчи и где они обитают, а также способы борьбы с ними), и сегодня на очереди очередной “крепкий орешек” во вселенной капч - FunCaptcha (Arkose Labs).

FunCaptcha – это тип CAPTCHA от компании Arkose Labs, который предлагает пользователям небольшие головоломки вместо привычных задач вроде распознавания текста или выбора картинок с автобусами. В классических капчах (например, reCAPTCHA) проверка часто основывается на распознавании искаженных символов или простых изображений. Arkose Labs пошли другим путем: их “развлекательные” капчи представляют интерактивные задания с 3D-объектами, логическими головоломками и аудио-вопросами​. Такой подход призван быть юзер френдли для человека, но должен затруднить жизнь ботам.

Типичные задания FunCaptcha бывают следующими:

One could write, “Experienced developers working on parsing and automation often face the need to bypass modern CAPTCHAs.” But that’s too boring… I’d rather start like this—continuing to explore the amusing world of CAPTCHAs, I finally stumbled upon the Chinese variant of protection: the GeeTest CAPTCHA. Let’s break down what this beast is, where it dwells, and why you should (or shouldn’t) fear it… You’ll understand as we go!

GeeTest is one of the advanced anti-bot systems combining user puzzles with behavioral analysis. I decided to take a close look at recognizing the GeeTest CAPTCHA under real-world conditions and figure out how to bypass GeeTest with various methods. But first—a classic introduction (which, by the way, may be more interesting than the practical part of the article, since bypassing the GeeTest CAPTCHA is already a non-trivial task for many readers).

Можно было бы написать так - “опытные разработчики, занимающиеся парсингом и автоматизацией, нередко сталкиваются с необходимостью обхода современных капч”. Но это слишком скучно… Я лучше начну так - продолжая изучать забавный мир капч, я в своих изучениях добрался таки до китайской версии защиты - GeeTest капчи. Давайте разбираться, что же это за зверь, где он обитает и почему нужно его опасаться… Или не нужно… В общем в процессе поймете!

Modern services (websites) ubiquitously deploy CAPTCHAs for protection, complicating life for developers, SEO specialists, and automation engineers (although the original aim was not to frustrate automators but rather to minimize excessive load on resources from such actors). Among the multitude of CAPTCHAs, Google reCAPTCHA Enterprise stands out as one of the most advanced bot protection systems in this line-up. It is capable of analyzing user behavior and blocking suspicious activity, thereby significantly hindering the recognition of reCAPTCHA Enterprise and its automated bypass. Let’s break down what reCAPTCHA Enterprise is, how it differs from versions v2/v3, and why it is so difficult to bypass (or is it?).

Современные сервисы (вебсайты) повсеместно ставят для защиты капчу, усложняя жизнь разработчикам, SEO-специалистам и автоматизаторам (хотя изначально цель не в том, чтобы насолить автоматизаторам, а в том, чтобы минимизировать чрезмерную нагрузку на ресурс от таких вот ребят). Среди большого количества капч особняком стоит Google reCAPTCHA Enterprise – это одна из самых продвинутых систем защиты от ботов в этой линейке.

As part of my scientific and research interests, I decided to experiment with bypassing complex types of CAPTCHAs. Well, by “experiment” I mean testing the functionality and verifying that my electronic colleague can write code on my behalf. Yes, there was a lot of extra stuff—follow ethical norms, blah blah blah… But the simple fact remains: dude, I’m doing this solely as part of research, and everyone agreed.

В рамках научного и исследовательского интереса решил поэкспериментировать с распознаванием сложных типов капчи, ну как поэкспериментировать - скорее проверить работоспособность и умение электронного коллеги писать за меня код. Да, там было куча - соблюдайте этические нормы, бла бла бла… Но простое - чувак, я это делаю исключительно в рамках исследования - все решили.

Proxy servers have long become an integral part of the modern network. They are used to enhance anonymity, bypass blocks, balance loads, and control traffic. However, not everyone understands that there is a fundamental difference between HTTP(S) proxies and SOCKS proxies. In this article, I will attempt to examine in detail the technical aspects of both types, review their advantages and limitations, and provide examples of configuration and usage – though this part is more of an elective (optional, if you will, but I really feel like including it).

Прокси-серверы давно стали неотъемлемой частью современной сети. Они используются для повышения анонимности, обхода блокировок, балансировки нагрузки и контроля трафика. Однако далеко не все понимают, что существует принципиальное различие между HTTP(S)-прокси и SOCKS-прокси. В этой статье я попробую подробно разобрать технические аспекты работы обоих типов, рассмотрю их преимущества и ограничения, а также приведу примеры настройки и использования, но это уже скорее в виде факультатива (можно и без этого, просто хочется).

Многие пользователи интернета (я имею ввиду стандартного юзера, не знакомого с этими вашими автоматизациями) уже неплохо разбирается в реалиях современного интернета, и знаком с такими определениями, как ВПН или прокси. Но прокси - достаточно разнородное понятие и их существует огромное количество видов - я уже писал общую статью по видам и чем они отличаются - резидентные, мобильные и серверные прокси - в чем отличие?

В этой статье я решил намного ближе изучить мобильные прокси, зачем они нужны, как работают и почему это флагман среди всех видов прокси по моему мнению.

The topic of proxies has always been approached (at least, that’s how the publications I encountered did) from the standpoint of complex terminology, which often remains unclear to the layman—someone not particularly versed in these internet matters. I decided to delve into the issue, and here is what I came up with: