Apify Facebook Scraper 替代：五类实测

同样拿 1,000 条 Facebook 公开主页帖子，Apify Store 上用户最多的 Facebook Posts Scraper（apify 官方，近 30 天 18,261 位用户）公开价是 Free 档 $5.00、Business 计划对应的 Gold 档 $2.00；我们在 2026-11-07 凌晨用 EveryInfra 的 facebook/user_posts 真调，一次回 50 条、扣 $0.002778，折合每千条 $0.0556，比它的 Free 档便宜 90 倍，比 Store 里最便宜、用户数过百的帖子 scraper（$1.50）便宜 27 倍。评论两次各 50 条，每千条同样 $0.0556，比官方 Facebook Comments Scraper Free 档（$2.50）便宜 45 倍，比 Store 最便宜的评论 scraper（$0.25）便宜 4.5 倍；Marketplace 一次 200 行、去重 181 条只扣 $0.001389，每千条 $0.0077。反过来也要说清楚：关键词搜帖子这一项，我们实测每千条 $2.91，Store 里有 $1.90 的第三方款比我们便宜；主页资料按 Apify 最高的 Diamond 档（$2.00）算，也比我们的 $2.78 便宜；而且我们一次最多回 50 条帖子、50 条评论，不能翻页，要从一个主页挖出 1,000 条历史帖子，现在只有 Apify 那一类工具能做到。

本文的「每千条价」，是把一次请求实际扣掉的钱（响应里的 charged_usd），除以这次实际返回并且去重后的条数，再乘 1,000。它回答的问题是「拿到 1,000 条可用结果要花多少钱」。EveryInfra 按请求计费，一次请求不论回 1 条还是 50 条都是同一个价（关键词搜索例外，按每 10 条一档）；Apify Store 里的 Facebook scraper 几乎都按结果计费（Apify 叫 pay per event），每多一条结果就多一笔。两种单位只有换成同一个分母才能比。Apify 一侧我们只用公开材料：Store 页面、价格页、文档，以及不需要账号就能读的公开接口 api.apify.com/v2/acts/<作者>~<名字>；我们没有注册 Apify，也没有跑它的 actor（Apify 对云端抓取程序的叫法），所以表里 Apify 的数字都是「公开单价」，不是「实测账单」，我们这一侧的数字都是真调。

apify facebook scraper 和 EveryInfra：先看总表

下面这张表只放两类数：Apify Store 的公开单价（读取时间 2026-11-07 00:15–00:16 新加坡时间，档位写在格子里），以及我们 2026-11-07 的真调结果（新加坡时间、能力名、返回条数、charged_usd）。Apify 的档位跟着月套餐走：价格页写的是 Free 计划每月送 $5 额度、不打折；Starter $19/月对应 Bronze 档；Scale $199/月对应 Silver；Business $999/月对应 Gold；Platinum 和 Diamond 是更大的定制合同。同一个 scraper 在不同档位的单价能差到 6 倍，所以表里同时列 Free 档、Gold 档和最低的 Diamond 档。「Store 最便宜」一栏的挑法在动笔前就定好：在 Store 搜索接口返回的 195 个 Facebook 相关条目里，取近 30 天用户 ≥100、Free 档单价最低的那一个。

这张表最容易被误读的地方有三个。第一，两边的字段不一样，倍数只说明「同样拿到一条结果」要花的钱，不说明「拿到的东西一样多」；后面每个场景里，我们把自己实测的字段填充率和 Apify 页面自己写的字段分开列，不写「两边一样」。第二，Apify 的价格是 Store 上的单价乘 1,000，实际账单还会受启动费、日期过滤附加费、Free 计划的 $5 上限和失败重跑影响；我们这一侧是把真实扣费除以真实条数，所以条数少的那次（比如搜索只回了 6 条）价格就被算高。第三，倍数大的都是「一次回一整页」的能力；关键词搜索按每 10 条一档计费，主页资料一次只回一个主页，这两项的倍数只剩 1–4 倍，碰上 Store 里的便宜款或 Apify 的大客户档位，我们反而更贵。

我们怎么测、怎么算

真调全部在 2026-11-07 凌晨完成，时间按新加坡时间记，从 00:16:18 开始。用的是一把测试 Key，每分钟最多 10 次请求，还和另外几位同事共用，所以每次请求之间隔至少 8 秒，碰到 429（请求太频繁）就按响应里的 retry_after 等够再发。挑测试对象的规则也是先定的：帖子和评论用 National Geographic 的公开主页（机构账号，更新频繁，评论多）；Marketplace 用纽约站搜 iphone 15（二手手机是 Marketplace 上最常见的比价需求）；关键词搜索用两个生活类词。前 2 次调用是我们故意制造的错误（不带 Key、参数拼错），第 3–12 次碰上了 Facebook 能力的临时故障，这件事本身也是数据，下面单独写。

每千条价按同一个公式算：实扣合计 ÷ 去重后的条数 × 1,000。去重键按数据类型定：帖子和商品用 id；评论用 comment_url，原因在场景二里写。失败的钱算进分子，条数不算进分母，所以哪次回得少，我们这边的价格只会被算高。Apify 一侧，我们从公开接口读每个 scraper 的 pricingInfos（每种收费事件在每个档位的单价）和 stats（30 天用户数、运行次数、各状态的运行数），把「每条结果对应的主事件」单价乘 1,000；启动费、日期过滤附加费、详情附加费单独写出来，不混进主单价。

Apify 上的 Facebook scraper 怎么收费

先把 Apify 的收费方式讲清楚，因为它决定了后面每一笔账怎么算。Apify 的文档 Actors in Store 写明，Store 里的每个 scraper 只用两种收费模式之一：按事件（pay per event），由作者定义「产生一条结果」「启动一次」这类事件的价格；或按用量（pay per usage），只收平台的计算单元、存储和代理费。同一页还写了：多数按事件收费的 scraper 把平台用量包含在事件价里，但也有一些另收，运行前要看清楚。我们读到的 14 个 Facebook scraper，用的全是按事件收费。

Apify 官方出的五个 Facebook scraper，价格结构几乎一样：一个主事件按条收费，外加每次启动收 $0.001，再加可选的附加事件。以 Facebook Posts Scraper 为例，公开接口里的 post 事件在六个档位分别是 $0.005、$0.004、$0.0025、$0.002、$0.0016、$0.0008（每条）；如果你用了日期范围过滤，每条再加 filter-applied 事件，Free 档 $0.002，相当于每千条从 $5.00 涨到 $7.00。这个附加费很容易被忽略：只想要「最近 7 天的帖子」的人，正是最常用日期过滤的人。

这张表能读出两件事。其一，Apify 把折扣给了月费更高的人：Business 计划每月 $999，换来的 Gold 档也只把帖子降到 $2.00；要拿到 $0.80 的 Diamond 档，得签定制合同。按每千条 $5.00 算，Free 计划每月送的 $5 额度刚好够 1,000 条帖子，再加上启动费就超了；Apify 的价格页写明，Free 计划用完额度后服务会被停用到下个计费周期，而付费计划会把超出的部分记到下一张账单上。其二，Apify 的档位折扣对第三方作者是可选的：Store 里不少便宜款在六个档位都是同一个价（比如 curious_coder 的 Marketplace scraper 六档都是 $0.50），这意味着你升级套餐也不会更便宜。

有一项 Apify 一侧的费用我们没法从公开材料算准：结果写进数据集之后，再读、再导出也算平台用量。Apify 文档的原话是，运行结束后对数据集的读写都按标准平台用量收费；价格页给的单价是每千次数据集读取 $0.0004、每千次写入 $0.005。这部分对 1,000 条结果来说只有零点几美分，不影响倍数，但长期把数据留在 Apify 上的团队会看到每月的存储费，所以我们只在这里提一句，不放进表里。

为什么同一类数据在 Store 里能差出 10 倍以上的价格？先看查得到的事实：Apify 给作者的按事件收费说明写明，作者拿事件收入的 80%，再减去自己承担的平台成本；Free 计划用户产生的平台成本由 Apify 承担，也不算进作者收入；作者还可以选择把平台用量另外转嫁给用户，开启后 14 天生效。下面是我们的推断，没有拿到任何作者的成本数据：作者定价时要先扣掉自己的计算单元和代理成本，用浏览器渲染页面的 scraper 跑一次的成本更高，只解析接口数据的更低，所以前者的标价通常也更高。读者能用上的结论是：同一类数据，先在 Store 里多比几款，价格差异主要来自作者的做法，不一定来自数据质量。

场景一：1,000 条主页帖子（apify facebook posts scraper）

我们的做法是一次请求 facebook/user_posts，参数只有主页地址和条数上限。目录（/api/v1/social/catalog?platform=facebook）写的这个能力单价是每次 $0.002778，默认 10 条，最多 50 条，异步执行。00:28:54 发出请求后立刻拿到 job_id，按 poll_url 每 8 秒查一次，00:30:06 进入收尾，结果是 50 条帖子，按 id 去重还是 50 条，时间从 2026-10-28 01:00 UTC 到 2026-11-06 11:00 UTC，正好是这个主页最近 10 天发的全部内容。扣费 $0.002778，每千条 $0.0556。

curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"facebook","action":"user_posts","mode":"async",
       "params":{"url":"https://www.facebook.com/natgeo","limit":50}}'
# 立刻返回 202 和 job_id，扣 $0.002778；再 GET /api/v1/jobs/<job_id> 取结果

这 50 条里，11 条是 Reels（url 指向 /reel/），播放数 view_count 只有这 11 条带（22%）；播放最多的一条 Reels 发于 2026-11-03（UTC），播放 2,447,538 次、点赞 65,875、评论 554、分享 3,510；评论最多的一条图文帖是 2026-11-02（UTC）那条「翻翻你的相册」，993 条评论。这些数字来自原始返回，我们后面的评论测试就挑了这条。字段填充率按 50 条算：text 96%（2 条只有图片）、media 92%、link 76%、comment_count 98%、group_name 0%（主页帖子本来就没有群组），其余 13 个字段都是 100%；图文帖点赞中位数 1,142，最低 83、最高 10,588。

Apify 一侧，官方 Posts Scraper 的 Free 档每条 $0.005，1,000 条是 $5.00，加一次启动 $0.001；Store 里 30 天用户 ≥100 的帖子 scraper 里最便宜的是 curious_coder 的 Facebook posts scraper，Free 档每条 $0.0015，另收启动费（Free 档 $0.005，按内存每 GB 一次；内存规格怎么取，见 Apify 的用量与资源文档），它的公开评分 3.06 分（满分 5）。按我们的实测，同样 1,000 条帖子，我们比官方款 Free 档便宜 90 倍，比 Gold 档便宜 36 倍，比 Diamond 档便宜 14.4 倍，比 curious_coder 便宜 27 倍。

但是有一个限制必须写在倍数旁边：facebook/user_posts 一次最多 50 条，没有翻页参数，回来的是这个主页最新的 50 条。要凑 1,000 条，你得换 20 个不同的主页各拿 50 条，或者每天跑一次、靠时间积累。反过来，如果你的需求是「把一个主页过去两年的帖子全部拉下来」，Apify 的 Posts Scraper 支持设条数和日期范围，一次运行就能往回翻；它页面上写的是「Get 500 posts for free in less than 2 minutes」。这一类「单个主页深挖历史」的活，今天我们做不了，按每千条比价没有意义。我们适合的是「盯 20 个、200 个主页，每天拿最新的帖子」这种横向监控。

这张图只用了一次 $0.002778 的调用。它说明一次 50 条在监控场景里够用：这个主页 10 天发 50 条，一天 5 条，每天调一次就不会漏；更新慢的主页，一次 50 条能覆盖几个月。做竞品内容监控的人，最关心的通常是「对方最近发了什么、哪条火了」，而不是三年前的旧帖。

监控场景还有一笔账要单独算，因为它会把我们的优势缩小。每天调一次 user_posts，回来的是最新 50 条，其中大部分是前一天已经拿过的；按 natgeo 这 10 天的发帖节奏，一天新增大约 5 条。只按「新帖子」算，我们每天每个主页 $0.002778 换 5 条新帖，每千条新帖约 $0.56。Apify 这边可以把条数上限设成 5，每天每个主页付 5 条结果加一次启动：Free 档 $0.026，Gold 档 $0.011，Diamond 档 $0.005。这样比，我们每天每个主页比它的 Free 档便宜约 9.4 倍，比 Gold 档便宜约 4 倍，比 Diamond 档便宜约 1.8 倍。倍数从 90 倍降到个位数，但方向没变。再极端一点：主页一天只发 1 条，Apify Free 档每天每个主页是 1 条结果加 1 次启动，共 $0.006，我们仍便宜约 2.2 倍；到了 Diamond 档，每天 $0.0018，就比我们的 $0.002778 便宜了。所以盯的主页越不活跃、你在 Apify 的档位越高，按次计费的优势越小；盯的主页越活跃、你的用量越小，我们越划算。

场景二：1,000 条评论（apify facebook comments scraper）

评论测了两条帖子，都是 natgeo 的：一条显示 993 条评论，一条显示 718 条。每次请求 facebook/comments 上限 50 条，两次都回满 50 条，各扣 $0.002778，合计 100 条、$0.005556，每千条 $0.0556。两次的构成不一样：第一条帖子回了 30 条一级评论、18 条一级回复、2 条二级回复；第二条回了 11 条一级评论、21 条一级回复、18 条二级回复。也就是说，50 条的额度里一级评论和回复是混着给的，不是先给满一级评论。

这里有一个我们自己踩到的坑，必须写出来。按 id 去重，第一次的 50 条会变成 30 条：回复那一行的 id 填的是它所属的一级评论的 ID，回复自己的 ID 放在 reply_to_id 里，和字段名的字面意思正好相反。我们核对了 comment_url：一级评论是 ?comment_id=<一级 ID>，回复是 ?comment_id=<一级 ID>&reply_comment_id=<回复 ID>，50 行的 comment_url 全部不同。所以去重请用 comment_url，或者用 id 加 reply_to_id 拼成的组合键。字段名这件事是我们这边的问题，已经记下来要改；在改之前，下面的导出脚本就按 comment_url 去重。

Apify 一侧，官方 Facebook Comments Scraper 的 comment 事件 Free 档每条 $0.0025，每千条 $2.50，Diamond 档 $0.40；它页面上写可以按「最相关、最新、全部」排序，还能按时间过滤（过滤另收附加费）。Store 里更便宜的两款是 thedoor 的 Facebook Comments Scraper（30 天 261 位用户）和 dami_studio 的同名 scraper（400 位用户，价格和用户数取自它的公开接口，Store 页面我们没有单独读），都是每千条 $0.25。thedoor 的页面写得很具体：能拿到未登录访客能看到的全部评论，2,000 条来自 50 个帖子的评论约 90 秒，一个大帖子的 10,000 多条评论约 15 分钟，重复运行时只收新增评论的钱。

按每千条算，我们比官方款 Free 档便宜 45 倍，比 Diamond 档便宜 7.2 倍，比 thedoor 和 dami_studio 便宜 4.5 倍。但和帖子一样，我们一次最多 50 条、不能翻页：第一条帖子显示 993 条评论，我们拿到的 50 条只占 5.0%；第二条 718 条，占 7.0%。如果你要的是「这一个爆款帖子底下的全部评论」，thedoor 那一款能拿全，我们拿不全，这时候应该选它。如果你要的是「这 20 个帖子各自最新、最热的一批评论」，比如每天给几十个竞品帖子做情绪抽样，我们更便宜。

这 100 条评论在说什么？我们把原始返回逐条读了一遍，人工归类，一条可以归进多类。第一条帖子请大家翻相册、说说最爱拍的自然题材，30 条一级评论几乎全是正面分享：16 条提到风景、天空、树和水，12 条提到动物（野生动物、鸟、宠物），7 条是建筑、人、自家后院这类其他题材；20 条回复大多是一两句赞美，点赞合计只有 7 个，另有 2 条回复怀疑别人贴的是 AI 生成的图。第二条帖子讲一项研究：美国一个地区 20–54 岁人群的中风率三十年里几乎翻倍，研究者也在查大麻是否有关。它的 11 条一级评论里，6 条为大麻辩护（其中 4 条讲自己的经历），3 条把矛头转向酒（比如说这项研究是酒业赞助的），2 条是玩笑；一级评论点赞中位数 87，是第一条帖子（中位数 7）的 12 倍多。39 条回复以争论为主，还夹着 1 条西班牙语。两条帖子放在一起看：同样 50 条，情绪和话题可以完全不同，做情绪抽样时要按帖子分开统计，不要把一个主页下的评论混成一个平均数。评论作者的名字我们没有放进分析表，本文也不展示。

场景三：1,000 条 Marketplace 商品

Marketplace 测了一次：纽约站（location 填 nyc）、关键词 iphone 15、上限 200。同步返回用了 25.3 秒，200 行，按 id 去重 181 条（有 19 行重复），扣 $0.001389，每千条 $0.0077。181 条里，纽约州 105 条、新泽西 69 条、宾夕法尼亚 5 条、康涅狄格 2 条；价格为 $0 的 2 条，低于 $100 的 19 条（多是手机壳和配件）。把标题里带「iPhone 15」、价格 ≥$100 的 134 条挑出来，中位价 $459.50；其中标准版 56 条中位 $400，Pro 33 条中位 $489，Pro Max 37 条中位 $550。这些数是一次 $0.001389 的调用换来的，做二手比价的人可以直接用。

这三个空字段要老实说。目录里 facebook/marketplace 的 response_fields 列了 currency、condition、posted_at，这次一个都没回。Apify 官方 Marketplace Scraper 的页面写着能给最低和最高价、售价、位置、卖家、视频、是否已售（Sold、Live、Pending）、配送方式；它的 listing-details 附加事件每条再收一次同价（Free 档 $0.0062），用来抓单个商品的详情。curious_coder 的 Marketplace scraper（654 位用户，评分 4.92）页面样例里有经纬度、邮编、是否已售、卖家 ID。要这些字段的人，我们这边要再按商品调 facebook/marketplace_item（目录价每次 $0.000958），1,000 条详情就是 $0.958，加上列表也才 $0.966，仍然比官方款 Free 档的列表价 $6.20 便宜，但比 curious_coder 列表 $0.50 贵。

所以 Marketplace 这一项的结论分两层：只要列表（标题、价格、城市、图片），我们每千条 $0.0077，比官方款 Free 档便宜 808 倍，比 Store 最便宜的 $0.50 便宜 65 倍；要成色、发布时间、卖家这些详情，按我们的详情能力算每千条约 $0.966，比 curious_coder 只拿列表贵，和官方款带详情的 $12.40（列表 + 详情两个事件）比还是便宜 12.8 倍。

场景四：关键词搜帖子（facebook scraper api 的另一种用法）

关键词搜索是这次唯一「按条数档位」计费的能力：目录写 facebook/search 单价 $0.016、rows_per_unit 为 10，也就是每 10 条一档。00:33:17 搜 air fryer recipe、上限 10，20.3 秒回了 6 条，扣了一整档 $0.016。6 条帖子的发布时间从 2025-09-25 到 2026-11-05，其中 4 条在最近 30 天内，点赞 8 到 436。按实际 6 条算，每千条是 $2.67；00:34:58 又搜了 meal prep ideas，按最新排序、上限 20，26.8 秒回了 5 条。这一次响应里写得很清楚：请求了 2 档（requested_units 为 2），实际只够 1 档（billed_units 为 1），多预扣的那一档当场退回，最终扣 $0.016。两次合计 11 条、$0.032，每千条 $2.91。

这个价格要放在 Apify 的搜索 scraper 旁边看。官方 Facebook Search Scraper 的 facebook-result 事件 Free 档每千条 $6.00、Gold 档 $3.00、Diamond 档 $2.00；Store 里 30 天用户 ≥100 的最便宜一款是 memo23 的 Facebook Search Scraper，每千条 $1.90，外加每次启动 $0.005。所以搜索这一项，我们只比官方款 Free 档便宜 2.1 倍、和 Gold 档几乎持平（$2.91 对 $3.00），比 Diamond 档和 memo23 都贵。原因有两个：一是按 10 条一档计费，回 5 条、6 条也收一整档，今天两次都没装满；二是 Facebook 的关键词搜索本身回得少，我们两次要 10 条和 20 条，各回 6 条和 5 条。如果每次都能回满 10 条，我们的每千条会是 $1.60，比 memo23 便宜一点；但今天的实测没有做到，所以这里不写「我们更便宜」。搜索结果里的作者大多是个人账号，本文不展示他们的名字；11 条里有 8 条发布于最近 30 天内，最高的一条 Reels 点赞 9,985。

主页资料：Apify 的 Diamond 档比我们便宜

主页资料是这次唯一「一次只回一个对象」的能力，按次计费的优势在这里消失。facebook/profile 目录价每次 $0.002778，一个主页一次，每千个主页就是 $2.778。00:34:04 我们调了一次 natgeo 的主页资料，异步约 46 秒出结果，扣 $0.002778，回来的是名称、简介、分类（Page、Media/news company）、粉丝数 51,441,764、网站和头像；目录里列的 is_verified、phone、email、rating 这次是空的，like_count 回的是 0，看起来没取到真实值。如果你只要名称、分类、粉丝数、网站这类基础字段，一次 $0.002778 就够；要商家电话、邮箱、评分，今天这次调用没有给出来，我们不把它算作已经做到。 Apify 官方 Facebook Pages Scraper 的页面写得很直接：每千个主页 $12，Free 计划最多抓 416 个主页；Starter 计划降到 $8.20。公开接口里 Gold 档是 $5.40，Diamond 档 $2.00。

所以这一项的倍数是：比官方款 Free 档便宜 4.3 倍，比 Gold 档便宜 1.9 倍；但在 Diamond 档，Apify 每千个 $2.00，比我们的 $2.778 便宜 1.39 倍。Store 里 30 天用户 ≥100 的主页 scraper 最便宜的是 premiumscraper 的 $3.00，和我们只差 8%。主页资料如果是你的主要需求（比如批量补全几万个商家主页的电话、网站、评分），而且你已经是 Apify 的大客户，留在 Apify 更划算。

一篮子：1,000 条帖子、1,000 条评论、1,000 条商品

单项比完，再算一个更接近真实项目的组合：一个做品牌监控的团队，每月要 1,000 条竞品主页帖子、1,000 条这些帖子下的评论、1,000 条 Marketplace 二手价。Apify 官方三款按 Free 档：$5.00 + $2.50 + $6.20 = $13.70，再加几次启动费；按 Business 计划的 Gold 档：$2.00 + $1.40 + $2.60 = $6.00（但月费 $999 先付）；按 Diamond 档：$0.80 + $0.40 + $0.80 = $2.00；三类各挑 Store 最便宜的：$1.50 + $0.25 + $0.50 = $2.25。

EveryInfra 按今天的实测条数算：帖子每次 50 条，1,000 条要 20 次 × $0.002778 = $0.0556；评论每次 50 条，20 次 = $0.0556；Marketplace 每次去重 181 条，6 次 × $0.001389 = $0.0083；合计 $0.119。和 Apify 官方三款 Free 档比便宜 115 倍，和 Diamond 档比 16.7 倍，和三款最便宜的组合比 18.8 倍。

这笔账的前提要写清楚：我们的 20 次帖子调用必须是 20 个不同主页（同一主页 5 分钟内重复请求会拿到上一份结果，见上手步骤），20 次评论调用必须是 20 个不同帖子，6 次 Marketplace 要换城市或关键词。如果你的 1,000 条帖子全部来自同一个主页，或者 1,000 条评论来自同一个帖子，这一篮子我们给不出来，只能去用 Apify 那类能翻页的工具。另外，Apify 的 Free 计划每月只有 $5 额度，$13.70 的篮子在 Free 计划上跑不完，最少要 Starter 计划（$19/月，Bronze 档价 $4.00 + $2.00 + $5.00 = $11.00）。

facebook scraper api：两边的调用方式

Apify 的调用方式是「启动一次运行，等它跑完，再读数据集」。它的 API 也提供同步跑完就返回数据集的端点，接到程序里大致是：

# Apify：启动官方 Posts Scraper 并等它跑完（配置示例，未实测）
import requests, os
r = requests.post(
    "https://api.apify.com/v2/acts/apify~facebook-posts-scraper/run-sync-get-dataset-items",
    params={"token": os.environ["APIFY_TOKEN"]},
    json={"startUrls": [{"url": "https://www.facebook.com/natgeo"}], "resultsLimit": 50},
    timeout=300,
)
posts = r.json()  # 每条 $0.005（Free 档），外加启动 $0.001

这段我们没有跑（没有 Apify 账号），参数名取自它 Store 页面的输入说明，写成配置示例。EveryInfra 这边，同一件事是一个 POST /api/v1/social，异步能力回 202 和 job_id，再查 /api/v1/jobs/<job_id>。下面是我们把评论导出成 CSV 的完整脚本，按 comment_url 去重，翻多个帖子、写 CSV，标准库的 csv 模块就够：

# 把多条 Facebook 帖子的评论导出到 comments.csv（按 comment_url 去重）
import csv, json, os, time, urllib.request

KEY = os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]
API = "https://api.everyinfra.com"

def call(path, body=None):
    req = urllib.request.Request(API + path, data=json.dumps(body).encode() if body else None,
        headers={"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Content-Type": "application/json"},
        method="POST" if body else "GET")
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=120) as r:
        return json.loads(r.read())

def comments(post_url):
    job = call("/api/v1/social", {"platform": "facebook", "action": "comments", "mode": "async",
                                  "params": {"url": post_url, "limit": 50}})
    while True:
        time.sleep(8)
        res = call(job["poll_url"])
        if res["status"] in ("succeeded", "failed"):
            return res.get("results", [])

seen, rows = set(), []
for url in open("post_urls.txt").read().split():
    for c in comments(url):
        if c["comment_url"] in seen:
            continue
        seen.add(c["comment_url"])
        rows.append({k: c.get(k) for k in ("comment_url", "depth", "text", "like_count",
                                            "reply_count", "posted_at")})
with open("comments.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=rows[0].keys())
    w.writeheader(); w.writerows(rows)
print(len(rows), "comments")

两种方式的差别，除了价格，主要在三处。一是参数：Apify 每个 scraper 的输入字段名各不相同（帖子用 startUrls，评论另有排序和是否带回复的选项），我们 16 个 Facebook 能力用同一个请求格式，参数写错时 422 会回 did_you_mean 和允许的参数名（测试表里第 2 次调用就是 limt 被纠正成 limit）。二是结果的形状：Apify 官方款的样例输出保留了大量 Facebook 原始结构（textReferences、feedbackId、媒体里的 photo_image），信息多但要自己清洗；我们回的是统一的 19 个帖子字段、13 个评论字段，可以直接写 CSV。三是速度：Apify 的优势在「一次跑很多」，thedoor 写的是每分钟最多 1,300 条评论；我们单次请求 20–75 秒，适合一次几十条、每天定时跑。

这张图是我们给自己挑的毛病：评论字段全有值；关键词搜索回的帖子比主页帖子少 7 个字段，没有媒体和播放数；主页资料和 Marketplace 各缺几项商家和商品详情。要这些字段的，先看清再下单。

把今天 7 次成功调用的耗时摊开看，更容易判断适合哪种节奏。同步能力里，Marketplace 一次 200 行用了 25.3 秒，两次关键词搜索分别 20.3 秒和 26.8 秒；异步能力从发出请求到结果可取，主页资料约 46 秒，评论约 42 秒和 75 秒，帖子约 72 秒。换算成吞吐，帖子是每分钟 40 多条，评论每分钟 40–70 条，Marketplace 每分钟 400 多条（按去重后的条数算）。Apify 的官方 Posts Scraper 自己写的是 2 分钟内拿 500 条帖子，thedoor 写的是每分钟最多 1,300 条评论；这两个数是对方页面上的说法，我们没有实测。所以结论要打个折扣：按对方页面的说法，单次要几千条时 Apify 快一个数量级，但这不是同一方法下的实测对比；每天定时给几十个主页各拉一次，我们一分钟左右出结果，已经够用。我们的测试 Key 每分钟只有 10 次请求的额度，正式 Key 的并发和速率以控制台显示为准。Apify 一侧也有并发上限：它的限额文档写明，Free 计划同一时间最多跑 5 个运行（Starter 32 个、Scale 128 个、Business 256 个），每个用户最多 100 个定时任务；要盯几百个主页，就得把多个主页地址放进同一次运行的输入里，而不是一个主页建一个定时任务。

失败和空结果扣不扣钱

今天的真调正好把失败情况测全了。00:16:33 到 00:27:39，Facebook 能力连续 10 次失败：5 次 503「service temporarily unavailable」，4 次服务端 429「rate limited」，另有 1 次是这把共用测试 Key 自己超过了每分钟 10 次。10 次的 billing.charged_usd 都是 0，refund.status 是 succeeded；第 3 次连续失败时，返回里的 next_steps 直接写「3 failures in 10 minutes for facebook/search; none was charged」，并给出一个可以先试的示例请求，建议确认是不是我们这边的问题再决定要不要开工单。加上开头那次不带 Key 的 401 和参数拼错的 422，12 次失败合计 $0。

Apify 一侧，按事件收费的规则决定了失败时扣多少：主事件只在「一条结果写进数据集」时收，没结果就不收；但「启动」事件在运行开始时就收了，官方款每次 $0.001，有的第三方款是 $0.005 到 $0.09（Store 里我们读到的最高启动费是两款 powerai scraper 的 $0.09）。运行失败、超时、被你中途停掉，启动费不退。Apify 自己的数字也说明失败不罕见：Posts Scraper 的公开统计写近 30 天 6,050,949 次运行，其中 14,398 次超时、63 次失败、成功率 99.69%；成功的运行也可能回 0 条（比如主页设了地区限制），那种情况只收启动费。两边在「没拿到数据就不收结果钱」这一点上是一样的；区别是我们没有启动费，失败的请求整笔退回。

还有一种情况要单独说：搜索按 10 条一档，回 6 条也收一档。这不是失败，但会让小批量搜索的每千条价偏高；想把这项成本压下来，就把 limit 设成 10 的倍数，让每档尽量装满。

在 Apify 上防止花超，最有用的是一个参数：同步运行接口上的 maxTotalChargeUsd，限定这次运行的总花费。举个具体数：用官方 Posts Scraper 的 Free 档抓 1,000 条帖子，结果费 $5.00 加启动费 $0.001，把 maxTotalChargeUsd 设成 $5.50，即使输入写错、条数失控，这次运行最多也只花 $5.50。运行有哪几种结束状态、失败后能不能带着原来的存储接着跑，见运行与构建文档。

最后一个和钱有关的坑是结果存多久。Apify 的数据集文档写明，没命名的数据集 7 天后过期，命名的数据集一直保留；数据集只能追加、不能修改。照做只需要一句话：跑完 7 天内导出，或者给数据集命名；否则过期后要再拿，就得重跑一次、再付一次结果费。我们这边的异步结果同样只是临时存放，拿到就写进自己的库。

接 MCP 和 AI 工具

两边都能接 AI 工具。Apify 的 MCP 文档写的是远程地址 https://mcp.apify.com，首次连接走浏览器 OAuth 登录，也可以用 API Token；它能让 AI 搜索 Store、运行 actor、读取结果；开源仓库 apify/apify-mcp-server 在 2026-11-06 还有提交，2026-11-07 读到 15,051 颗星。

EveryInfra 的远程 MCP 是 https://api.everyinfra.com/mcp，今天用 tools/list（不带 Key、不计费）读到 12 个工具，其中和本文有关的是 everyinfra_list_capabilities（列出 106 个平台、573 项能力）、everyinfra_call_api（调任意能力）和 everyinfra_get_job（取异步结果）。在 Claude Code 里加上它，按 Claude Code 的 MCP 文档用 HTTP 方式：

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${EVERYINFRA_API_KEY}" }
    }
  }
}

接上以后，对 AI 说「拉 natgeo 主页最近 50 条帖子，挑评论最多的 3 条，各拿 50 条评论，按 comment_url 去重后总结大家在说什么」，它会依次调 everyinfra_call_api（facebook/user_posts）→ everyinfra_get_job → 三次 facebook/comments，按今天的单价总共 $0.011112。两边的 MCP 都遵循同一个 Model Context Protocol。差别还是计费单位：让 AI 自己决定调多少次的时候，按次计费更好预估，一次最多 $0.016（关键词搜索），而按结果计费要靠 maxTotalChargeUsd 这类上限防止 AI 一次拉太多。thedoor 的页面就专门提醒给 AI 用的时候设 maxTotalChargeUsd，比如 0.50。

自己用 Graph API 或开源库，行不行

在比两家价格之前，先问一句：能不能不花钱，自己拿？Meta 的 Page Feed 接口文档写得很清楚：读一个主页的帖子，申请访问令牌的人要在这个主页上有发帖、管理或审核权限；不是你管理的主页，就得用 Page Public Content Access，而那项功能要过应用审核和企业验证。即使拿到了权限，文档还列了几条限制：一年大约只返回 600 条按排序挑出的已发布帖子；limit 最多 100，超过直接报错；视频帖要主页管理员才能列出来；不用主页令牌请求时，回应里不带用户信息。对「盯住 50 个竞品主页」这种需求，这条路基本走不通。

开源库是另一条路。最常被提到的是 kevinzg/facebook-scraper，GitHub 上 3,323 颗星，但最近一次提交在 2024-06-22，PyPI 上的最新版本 0.2.59 还是 2022-08-31 发布的，已经两年多没更新；Meta 自己在 2021 年的文章《How We Combat Scraping》里写，它有一支 100 多人的外部数据滥用团队，专门检测、拦截抓取，手段包括访问频率限制、数据量限制、识别自动化行为，以及发律师函、封号和起诉。这意味着自己写的脚本，维护成本主要花在跟反爬措施较劲上，而不是业务本身。已经在用 Apify 的团队，最省事的做法是用它的官方 Python 客户端：自带指数退避重试（对网络错误、429 和 5xx），也能直接迭代数据集，不用自己处理分页。

Meta 的条款和公开页面抓取：哪些要注意

这一节不是法律意见，只把公开文件里写的东西摆出来，用不用、怎么用请你自己或律师判断。

Meta 自己的态度写得很明白。Meta 服务条款第 3.2 节写：不得在未经事先许可的情况下用自动化方式访问或收集 Meta 产品里的数据，并且特意加了一句「不论是否登录 Facebook 账号」。facebook.com/robots.txt 开头的注释写的是：未经 Facebook 明确书面许可，禁止用自动化方式收集 Facebook 上的数据；文件里还点名禁止了 ClaudeBot、GPTBot、Google-Extended、PerplexityBot 等一长串爬虫。

法院的态度没有那么一边倒。2024-01-23，美国加州北区联邦地区法院在 Meta 诉一家数据公司的案子（案号 3:23-cv-00077）里判数据公司一方胜，Meta 的违约主张没有成立；多家律所的解读是，法院区分了「登录后受条款约束的使用」和「未登录抓取公开数据」。更早的 hiQ v. LinkedIn（第九巡回法院，2022-04-18）和美国最高法院的 Van Buren v. United States（2021）都把讨论引向「公开页面不需要授权」这一边。但这些都是美国的判例，只针对特定的诉由，不等于抓取在所有地方都合法。

个人数据是另一条线。欧盟的 GDPR 不因为数据「公开」就不适用；2022-11-28，爱尔兰数据保护委员会因为 Facebook 数据被大规模抓取一事对 Meta 罚了 €2.65 亿，理由是 Meta 没有做到「设计即保护」。这说明监管机构把公开资料被批量抓走当成真实风险。我们的建议很朴素：只拿业务需要的字段，评论作者的名字和主页链接不需要就别存；做情绪统计时只留文本和时间。

监管机构也在盯平台本身。2024-10-29，澳大利亚信息专员办公室（OAIC）和另外 16 个国家和地区的隐私监管机构发布了第二份数据抓取联合声明，要求社交平台组合使用多种防抓取措施并定期更新，同时写明：出于商业或公益目的、被允许的抓取，也要合法并遵守严格的合同条款。对使用方来说，这句话的意思是：即使数据是从合规渠道拿到的，用途和保存方式仍然要经得起问。

如果你要的是「合规地拿公开内容」而且身份合适，Meta 自己有渠道：Page Public Content Access 能读公开主页的帖子和评论，但要过应用审核和企业验证；Meta Content Library 面向学术和非营利研究机构，申请页写了审核约 2–3 周、处理再 2–3 周，Meta 自己的安全环境里不收费；它取代的 CrowdTangle 已于 2024-08-14 停用。Bellingcat 的工具手册转述，SOMAR（密歇根大学 ICPSR 的研究数据平台）2026 年夏季通讯写的是新建虚拟数据环境一次性 $1,000、每月 $371（Bellingcat 工具手册，原文是 SOMAR 通讯，我们没读到原件）。商业公司做竞品监控，这两条路通常走不通，这也是 Apify 和我们这类工具存在的原因。

什么时候 Apify 更合适

把对方比我们强的地方照实列出来，按今天读到的公开材料和我们的实测：

最后一条要多说一句。Store 搜索「facebook」返回 3,141 个条目，我们读了前 195 个；长尾需求（某种特定页面、特定字段）在 Apify 上大概率有人做过，而我们目录里 Facebook 一共 16 项能力：搜索、主页、帖子、单帖、评论、粉丝数、广告素材、群组帖子、Marketplace 列表和详情、评价、广告主搜索、广告详情、活动搜索、主页活动、视频文稿。需求落在这 16 项里，看价格；落在外面，就用 Apify。Reddit 上也有人说 Apify 的 Facebook scraper 改了收费方式之后「越来越贵」（r/n8n 的讨论），但同一个帖子里也有人提醒：抓别人公开主页的便宜方案，长期不一定稳。凌晨那 10 次 503/429 就是一个提醒：任何一家都可能在某个时段拿不到 Facebook 的数据，重要的流程要有重试。

和站内其他 Apify 文章有什么不同

站内已经有几篇和 Apify 相关的文章，本篇不重复它们。Apify 价格怎么读讲的是 Apify 的计划、计算单元和按事件收费的通用规则；Apify 替代方案是跨平台的总览；Apify TikTok Scraper 替代和 Apify LinkedIn Scraper 替代分别是 TikTok 和 LinkedIn 的每千条实测；n8n 里替换 Apify讲工作流迁移。本篇只讲 Facebook，并且是站内第一次把 Facebook 的帖子、评论、Marketplace、搜索、主页五类数据逐项实测。想看所有替代方案的对照，可以去替代方案页。

最近的变化

最近 30 天里和「抓 Facebook 公开数据」直接相关的有四件事，每件后面写了读者该做什么：

Meta 新版商业条款，从提出到撤回只用了一个月。2026-10-15 前后，Nieman Lab 报道了这份条款：使用 Meta 商业账号的企业，要授权 Meta 用爬虫抓取与其相关的网站内容，原定 2026-10-30 生效；2026-10-28，Meta 宣布暂停并征求业界意见（此前生效日期已推到 2026-11-20）；我们 2026-11-07 读到，Meta 在商业帮助中心的通知里写明这些更新已暂停、不会在 2026-11-20 生效，现行条款继续有效，抓取做法不变，网站所有者仍可用 robots.txt 表明偏好。该做什么：不想让 Meta 爬虫抓自己网站的团队，不用等新条款，现在就按 Meta 爬虫文档在 robots.txt 里给 meta-externalagent、meta-externalads 这些爬虫写 Disallow；文档也写明，FacebookExternalHit 做安全检查时、Meta-ExternalFetcher 替用户取单个链接时，可能不遵守 robots.txt。

2026-10-27，Graph API v26.0 的一批变更开始对所有仍在支持的版本生效，包括 Commerce Order Management API 的 47 个端点下线、?ids= 根请求报错等。该做什么：已经用 Graph API 的项目，在代码里搜一遍 ?ids= 根请求和订单管理端点，有就按变更日志改；走官方接口同样要跟着 Meta 的版本节奏改代码。

2026-10-30，英国竞争与市场管理局（CMA）正式立案调查 Meta 的商业条款是否滥用支配地位。该做什么：在英国有业务、靠 Facebook 数据做长期项目的团队，把数据来源和用途写进项目文档，调查结论如果改变条款，可以直接对照调整。

Apify Store 一侧也在变：thedoor 评论 scraper 现行价格从 2026-10-29 起生效，curious_coder 帖子 scraper 的现行价格从 2026-10-31 起生效（都来自各自公开接口的 pricingInfos）。该做什么：本文表格里的 Apify 价格只代表 2026-11-07 那一刻，下单前打开对应 scraper 的公开接口再看一次。

常见问题

apify facebook posts scraper 免费吗？

不完全免费。（问题来自 Google 联想词「apify facebook posts scraper free」。）Apify 的 Free 计划每月送 $5 额度、不用信用卡；官方 Posts Scraper 的 Free 档每条 $0.005，$5 大约够 1,000 条帖子减去启动费，用完后服务停到下个计费周期。我们这边按次计费，今天 50 条帖子扣 $0.002778，按这个价，$5 能拿到大约 90,000 条帖子（要分布在 1,800 个不同主页上）。

apify facebook comments scraper 一次能拿多少条评论？

（问题来自联想词「apify facebook comments scraper」。）官方 Comments Scraper 页面写可以抓「成千上万条」，并按排序和时间过滤；thedoor 的版本写能拿到未登录可见的全部评论，大帖子 10,000 多条约 15 分钟。我们的 facebook/comments 一次最多 50 条、不能翻页，今天两条帖子分别显示 993 和 718 条评论，我们各拿到 50 条。

有没有开源的 Facebook 爬虫，比如 GitHub 上的 Python 库？

（问题来自联想词「apify facebook posts scraper github」「facebook 爬虫 github」「how to scrape facebook posts using python」。）最常被提到的是 kevinzg/facebook-scraper，现状见上文「自己用 Graph API 或开源库，行不行」一节：3,323 颗星，但两年多没有提交，PyPI 最新版停在 2022 年，仓库还有 447 个未关闭的问题；它的 README 里多处要求提供登录后的 cookie。自己维护的成本，主要不是写代码，而是应对 Facebook 页面结构和反爬的频繁变化。

抓取 Facebook 公开数据合法吗？

（问题来自联想词「is it legal to scrape facebook」「is it legal to scrape facebook data」。）没有一句话的答案，本文也不提供法律意见。公开文件能告诉你的是：Meta 条款禁止未经许可的自动化收集；美国法院在 Meta 诉一家数据公司案（2024-01-23）里没有支持 Meta 对未登录抓取公开数据的违约主张；欧盟 GDPR 对公开的个人数据同样适用，爱尔兰监管机构 2022 年就 Facebook 数据抓取对 Meta 罚了 €2.65 亿。用之前请按你所在地区的法律自行判断。

能抓 Facebook Marketplace 吗？

（问题来自联想词「can you scrape facebook marketplace」「facebook marketplace scraper api」。）Meta 没有给第三方读取 Marketplace 商品的公开 API，Reddit 的 r/learnpython 上也有人问过这件事。今天我们用 facebook/marketplace 在纽约搜 iphone 15，一次拿到 181 条不重复商品，扣 $0.001389；Apify 官方 Marketplace Scraper 每千条 $6.20 起，Store 里 curious_coder 的款 $0.50。

Facebook Graph API 能直接拿主页帖子吗？

（问题来自联想词「facebook graph api get page posts」。）能，但只限你有管理权的主页，或者你的应用通过了 Page Public Content Access 审核。这项功能要应用审核和企业验证，Meta 文档写明它的用途限于「分析和展示主页上的帖子与互动」。没有通过审核的应用，上线后看不到任何别人的主页公开内容。

上手步骤

1. 在 EveryInfra 控制台注册，拿一把 API Key，按价格页充值，最低额度和计费单位以页面为准；失败和空结果不扣费。
2. 先读免费目录 GET /api/v1/social/catalog?platform=facebook，确认 Facebook 平台页上的 16 项能力和单价；要找具体字段，看 facebook/user_posts、facebook/comments、facebook/marketplace、facebook/search、facebook/post 各自的能力页。
3. 用本文的 curl 先调一次 facebook/user_posts，异步能力会回 job_id，按 poll_url 查结果；不要在 5 分钟内重复发同一个请求等结果，那样会拿到「已重放」的 202。
4. 要在 AI 里用，按 MCP 接入页把 https://api.everyinfra.com/mcp 加进 Claude Code、Cursor 等工具；或者去试用台直接在网页上点几次。
5. 同一个 Key 也能调 Instagram 数据接口和其他 100 多个平台；做竞品监控时，把 Facebook 和 Instagram 放在同一个脚本里，计费方式一样。

参考资料

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