# Apify Facebook Scraper 替代：五类实测

> 千条 Facebook 帖子：Apify 官方款 $5，我们实测 $0.056；评论和 Marketplace 也更省，搜索与主页资料 Apify 便宜。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/apify-facebook-scraper-alternative
- Published: 2026-11-07T01:58:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-07T01:40:00+08:00

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。

> **本文要点**
>
> - 主页帖子：`facebook/user_posts` 一次 50 条、$0.002778，每千条 $0.0556；Apify 官方 Posts Scraper Free 档 $5.00、Gold 档 $2.00、Diamond 档 $0.80，分别差 90、36、14.4 倍。
> - 评论：两次各 50 条（30 条一级 + 20 条回复、11 条一级 + 39 条回复），每千条 $0.0556；官方 Comments Scraper Free 档 $2.50（差 45 倍），Store 最便宜的两款 $0.25（差 4.5 倍）。
> - Marketplace：纽约搜 iphone 15，200 行去重 181 条、$0.001389，每千条 $0.0077；官方 Marketplace Scraper Free 档 $6.20，但我们这次没回成色、发布时间、币种三个字段。
> - 一篮子 1,000 条帖子 + 1,000 条评论 + 1,000 条商品：Apify 官方三款 Free 档合计 $13.70，各挑 Store 最便宜的合计 $2.25，我们按实测条数算 $0.119。
> - 2026-11-07 凌晨 00:16–00:28 新加坡时间，前 12 次调用全部 $0：10 次 503 或 429（Facebook 能力临时故障和限流），1 次 401（故意不带 Key），1 次 422（故意把参数拼错）；之后 7 次成功调用合计扣 $0.044501。

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。

![示意插图：三个托盘并排。左边托盘里一张卡片配一枚灰色硬币，表示一次只回一条；中间托盘里一大叠卡片只配一枚青绿色硬币，表示一次回一整页、只收一次钱；右边托盘是空的，一枚灰色硬币正弹回小杯子里，表示失败的请求把钱退回。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/img-explain-billing.webp)

按次计费时，一次回一整页的能力每千条价最低；没拿到数据的请求不扣钱。 [EveryInfra 生成的示意图](https://everyinfra.com/blog/apify-facebook-scraper-alternative)

## 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](https://apify.com/pricing)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](https://api.apify.com/v2/store?search=facebook&limit=200)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。

| 数据 | Apify 官方款（30 天用户） | 官方款每千条：Free / Gold / Diamond | Store 最便宜（30 天用户） | EveryInfra 能力 | 实测（新加坡时间、条数、实扣） | EveryInfra 每千条 | 倍数（官方 Free ÷ 我们） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 主页帖子 | Facebook Posts Scraper（18,261） | $5.00 / $2.00 / $0.80，另每次启动 $0.001 | curious_coder 帖子 scraper（207）$1.50 | `facebook/user_posts` | 00:28:54，1 次 50 条，$0.002778 | $0.0556 | 90 倍 |
| 评论 | Facebook Comments Scraper（5,458） | $2.50 / $1.40 / $0.40，另每次启动 $0.001 | thedoor（261）、dami_studio（400）各 $0.25 | `facebook/comments` | 00:31:04、00:31:54，2 次共 100 条，$0.005556 | $0.0556 | 45 倍 |
| Marketplace 商品 | Facebook Marketplace Scraper（1,092） | $6.20 / $2.60 / $0.80；详情另加同价 | curious_coder（654）$0.50 | `facebook/marketplace` | 00:30:14，1 次 200 行、181 条，$0.001389 | $0.0077 | 808 倍 |
| 关键词搜帖子 | Facebook Search Scraper（1,597） | $6.00 / $3.00 / $2.00，另每次启动 $0.001 | memo23（262）$1.90，另每次启动 $0.005 | `facebook/search` | 00:33:17、00:34:58，2 次共 11 条，$0.032 | $2.91 | 2.1 倍 |
| 主页资料 | Facebook Pages Scraper（9,130） | $12.00 / $5.40 / $2.00 | premiumscraper（145）$3.00 | `facebook/profile` | 00:34:04，1 个主页，$0.002778 | $2.778 | 4.3 倍 |

![横向条形图，对数刻度，比较每 1,000 条结果的美元价，分五组。主页帖子：Apify 官方 Free 档 $5.00、Gold 档 $2.00、Store 最便宜 $1.50，EveryInfra $0.0556。评论：$2.50、$1.40、$0.25，EveryInfra $0.0556。Marketplace：$6.20、$2.60、$0.50，EveryInfra $0.0077。关键词搜帖子：$6.00、$3.00、$1.90，EveryInfra 为本次实测值。主页资料：$12.00、$5.40、$3.00，EveryInfra $2.78。EveryInfra 的条用青绿色标出，后两组和 Apify 便宜款差距很小或反超。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-03-per1k-bar.zh.light.svg)

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。

| # | 新加坡时间 | 能力 | 结果 | 返回条数 | 实扣 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 00:16:18 | `facebook/user_posts`（不带 Key） | 401 missing_key | 0 | $0 |
| 2 | 00:16:25 | `facebook/user_posts`（把 limit 拼成 limt） | 422 unknown_param，提示 did you mean `limit` | 0 | $0 |
| 3–12 | 00:16:33–00:27:39 | `facebook/user_posts`、`facebook/marketplace`、`facebook/search` | 5 次 503 unavailable、5 次 429（其中 1 次是这把 Key 自己超速，4 次是服务端限流） | 0 | $0 |
| 13 | 00:28:54 | `facebook/user_posts`（natgeo，异步） | 成功，约 72 秒出结果 | 50 | $0.002778 |
| 14 | 00:30:14 | `facebook/marketplace`（iphone 15，nyc，limit 200） | 成功，25.3 秒 | 200 行，去重 181 | $0.001389 |
| 15 | 00:31:04 | `facebook/comments`（评论数 993 的帖子，异步） | 成功，约 42 秒 | 50 | $0.002778 |
| 16 | 00:31:54 | `facebook/comments`（评论数 718 的帖子，异步） | 成功，约 75 秒 | 50 | $0.002778 |
| 17 | 00:33:17 | `facebook/search`（air fryer recipe，limit 10） | 成功，20.3 秒 | 6 | $0.016 |
| 18 | 00:34:04 | `facebook/profile`（natgeo，异步） | 成功，约 46 秒 | 1 | $0.002778 |
| 19 | 00:34:58 | `facebook/search`（meal prep ideas，latest，limit 20） | 成功，26.8 秒；要 20 条回 5 条，只收 1 档、另 1 档退回 | 5 | $0.016 |

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](https://docs.apify.com/platform/actors/running/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](https://apify.com/apify/facebook-posts-scraper) 为例，[公开接口](https://api.apify.com/v2/acts/apify~facebook-posts-scraper)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。

| 档位（对应计划） | 帖子 / 千条 | 评论 / 千条 | Marketplace / 千条 | 关键词搜索 / 千条 | 主页资料 / 千条 | 日期过滤附加 / 千条（帖子） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Free（$0，每月 $5 额度） | $5.00 | $2.50 | $6.20 | $6.00 | $12.00 | $2.00 |
| Bronze（Starter，$19/月） | $4.00 | $2.00 | $5.00 | $5.00 | $8.20 | $1.00 |
| Silver（Scale，$199/月） | $2.50 | $1.70 | $3.80 | $4.00 | $6.50 | $0.80 |
| Gold（Business，$999/月） | $2.00 | $1.40 | $2.60 | $3.00 | $5.40 | $0.60 |
| Platinum（定制） | $1.60 | $0.90 | $1.50 | $2.50 | $4.00 | $0.40 |
| Diamond（定制） | $0.80 | $0.40 | $0.80 | $2.00 | $2.00 | $0.20 |
| EveryInfra 实测（不分档） | $0.0556 | $0.0556 | $0.0077 | $2.91 | $2.778 | 不另收 |

![折线图，横轴是 Apify 的六个档位，从 Free 到 Diamond，纵轴是每 1,000 条的美元价，对数刻度。三条灰线分别是帖子（$5.00 降到 $0.80）、评论（$2.50 降到 $0.40）、Marketplace（$6.20 降到 $0.80）；三条青绿色虚线是 EveryInfra 实测的帖子和评论 $0.0556、Marketplace $0.0077，不随档位变化，始终在灰线下方。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-04-tier-ladder-line.zh.light.svg)

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](https://apify.com/pricing)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](https://apify.com/pricing)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](https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pay-per-event)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`](https://api.everyinfra.com/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。

```bash
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](https://api.apify.com/v2/acts/curious_coder~facebook-post-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](https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources)），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。

![散点图，横轴是发帖时间，从 2026 年 10 月 28 日到 11 月 6 日，纵轴是点赞数，对数刻度。50 个点代表 National Geographic 主页最近 50 条帖子，其中 11 条 Reels 用青绿色标出，图文帖用灰色。最高的一条 Reels 点赞 65,875，发于 11 月 3 日（UTC）；图文帖点赞中位数 1,142，从 83 到 10,588。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-05-reach-scatter.zh.light.svg)

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。

![堆叠横向条形图，两条帖子各一根条，每根 50 条评论。评论数 993 的帖子：一级评论 30、一级回复 18、二级回复 2；评论数 718 的帖子：一级评论 11、一级回复 21、二级回复 18。旁边标注：按 id 去重只剩 30 条和 11 条，按 comment_url 去重是 50 条和 50 条。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-06-comment-depth-bar.zh.light.svg)

Apify 一侧，官方 [Facebook Comments Scraper](https://apify.com/apify/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](https://apify.com/thedoor/facebook-comment-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。

| 字段 | 填充率（181 条） | 说明 |
| --- | --- | --- |
| `id`、`url`、`name`、`price`、`city`、`state`、`image_url` | 100% | 价格是字符串，例如 "459.50" |
| `currency` | 0% | 这次全部为空；纽约站默认美元，但字段没回 |
| `condition` | 0% | 成色没回，要靠标题判断 |
| `posted_at` | 0% | 发布时间没回，不能按新旧排序 |

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](https://apify.com/apify/facebook-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](https://api.apify.com/v2/acts/apify~facebook-marketplace-scraper)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](https://api.apify.com/v2/acts/curious_coder~facebook-marketplace)（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](https://api.apify.com/v2/acts/memo23~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](https://apify.com/apify/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](https://api.apify.com/v2/acts/apify~facebook-pages-scraper)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。

![横向条形图，比较一篮子 1,000 条帖子、1,000 条评论、1,000 条 Marketplace 商品的接口费：Apify 官方款 Free 档 $13.70，官方款 Gold 档 $6.00，Store 最便宜组合 $2.25，官方款 Diamond 档 $2.00，EveryInfra 按实测 $0.119。EveryInfra 的条用青绿色标出。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-07-basket-bar.zh.light.svg)

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：

```text
# 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](https://docs.python.org/3/library/csv.html)就够：

```text
# 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")
```

![接口返回截图：上面是 facebook/user_posts 异步请求 00:28:54 的 202 返回，charged_usd 0.002778 用青绿框标出；中间是 facebook/marketplace 00:30:14 的 200 返回，count 200 和 charged_usd 0.001389 被框出，商品图片链接已截短；下面是 00:16:33 那次 503 unavailable，next_steps 里的 Not charged 和 charged_usd 0 被框出，reason 为 request_failed_refunded。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/img-shot-ei-response.webp)

三次真实返回：成功按次扣费，失败显示 Not charged、0 扣费（截图来自我们的接口原始返回，新加坡时间 2026-11-07）。 [EveryInfra 接口原始返回](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog?platform=facebook)

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。

![堆叠横向条形图，比较五项能力在目录里列出的字段中，这次真调实际有值的个数：评论 13 个里 13 个有值；主页帖子 19 个里 18 个，空的是 group_name；关键词搜帖子 19 个里 12 个，头像、媒体、表情、播放数等为空；主页资料 15 个里 10 个，认证、电话、邮箱、评分为空；Marketplace 商品 11 个里 8 个，币种、成色、发布时间为空。有值部分用青绿色，空的部分用浅灰色。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-09-field-fill-bar.zh.light.svg)

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](https://docs.apify.com/platform/limits)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。

![时间线散点图，横轴是 2026 年 11 月 7 日 00:16 到 00:36 新加坡时间，纵轴分三行：失败、成功（按次计费）、成功（按 10 条一档计费）。前 12 个点都在失败行，灰色，标注扣费 $0；之后的成功调用用青绿色，标注每次扣费 $0.001389 到 $0.016。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/fig-08-calls-timeline-scatter.zh.light.svg)

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](https://api.apify.com/v2/acts/apify~facebook-posts-scraper)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](https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post)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](https://docs.apify.com/platform/actors/running/runs-and-builds)。

最后一个和钱有关的坑是结果存多久。Apify 的[数据集文档](https://docs.apify.com/platform/storage/dataset)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](https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp)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](https://github.com/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](https://code.claude.com/docs/en/mcp)用 HTTP 方式：

```text
{
  "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](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro)。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](https://developers.facebook.com/docs/graph-api/reference/page/feed/)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](https://github.com/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](https://pypi.org/project/facebook-scraper/) 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](https://about.fb.com/news/2021/04/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](https://github.com/apify/apify-client-python)：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](https://www.facebook.com/terms/)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](https://www.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。

![网页截图：facebook.com/robots.txt 开头几行注释，青绿框标出「Collection of data on Facebook through automated means is prohibited unless you have express written permission from Facebook」这一句，下面是几行 User-agent 和 Disallow 规则。](https://everyinfra.com/articles/apify-facebook-scraper-alternative/img-shot-meta-robots.webp)

facebook.com/robots.txt 开头的注释（2026-11-07 读取）。 [Meta](https://www.facebook.com/robots.txt)

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](https://www.govinfo.gov/app/details/USCOURTS-cand-3_23-cv-00077/USCOURTS-cand-3_23-cv-00077-7)（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](https://cdn.ca9.uscourts.gov/datastore/opinions/2022/04/18/17-16783.pdf)（第九巡回法院，2022-04-18）和美国最高法院的 [Van Buren v. United States](https://www.supremecourt.gov/opinions/20pdf/19-783_k53l.pdf)（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](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj) 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](https://www.dataprotection.ie/en/news-media/press-releases/data-protection-commission-announces-decision-in-facebook-data-scraping-inquiry)，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](https://www.oaic.gov.au/news/media-centre/global-privacy-authorities-issue-follow-up-joint-statement-on-data-scraping)，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](https://developers.facebook.com/docs/features-reference/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](https://transparency.meta.com/researchtools/meta-content-library/) 面向学术和非营利研究机构，[申请页](https://developers.facebook.com/docs/content-library-and-api/get-access/)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](https://transparency.meta.com/researchtools/other-data-catalogue/crowdtangle/)。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](https://bellingcat.gitbook.io/toolkit/more/all-tools/meta-content-library)，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：

| 场景 | 更合适的一方 | 依据 |
| --- | --- | --- |
| 从一个主页往回翻几百上千条历史帖子 | Apify Posts Scraper | 支持条数和日期范围；我们一次最多最新 50 条、不能翻页 |
| 一个爆款帖子底下的全部评论 | thedoor 等评论 scraper | 能拿到未登录可见的全部评论；我们一次 50 条，993 条里只拿到 5.0% |
| 批量主页资料，且你是 Diamond 档大客户 | Apify Pages Scraper | Diamond 档每千个 $2.00，我们 $2.778 |
| 小批量关键词搜帖子 | memo23 等第三方搜索 scraper | 每千条 $1.90；我们按每 10 条一档计费，今天实测 $2.91 |
| Marketplace 要成色、卖家、是否已售 | curious_coder 或官方款带详情 | 我们列表这次没回成色、发布时间、币种 |
| 已经在 Apify 上搭了 n8n、Make 工作流 | 留在 Apify | 迁移成本可能比省下的接口费高 |
| 我们 16 项能力之外的长尾数据（比如群组成员名单、Reels 专用列表） | Apify Store 搜「facebook」有 3,141 个结果，大概率有现成的 | 我们的 Facebook 能力只有 16 项 |

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](https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1mlgpna/alternative_to_apify_for_fb_scraping/)），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](/blog/apify-pricing-explained)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](/blog/apify-alternatives)是跨平台的总览；[Apify TikTok Scraper 替代](/blog/apify-tiktok-scraper-alternative)和 [Apify LinkedIn Scraper 替代](/blog/apify-linkedin-scraper-alternative)分别是 TikTok 和 LinkedIn 的每千条实测；[n8n 里替换 Apify](/blog/apify-n8n-alternative)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](/alternatives)。

## 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](https://www.niemanlab.org/2026/10/metas-new-commercial-terms-will-allow-the-scraping-of-news-sites-legal-experts-say/)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](https://www.facebook.com/business/help/2481113349080785)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](https://developers.facebook.com/documentation/sharing/webmasters/web-crawlers)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](https://developers.facebook.com/docs/graph-api/changelog/version26.0/)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](https://www.gov.uk/government/news/cma-opens-investigation-into-metas-commercial-terms--2) 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](/docs#quickstart)注册，拿一把 API Key，按[价格页](/pricing)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。
1. 先读免费目录 `GET /api/v1/social/catalog?platform=facebook`，确认 [Facebook 平台页](/facebook-api)上的 16 项能力和单价；要找具体字段，看 [`facebook/user_posts`](/facebook-api/user_posts)、[`facebook/comments`](/facebook-api/comments)、[`facebook/marketplace`](/facebook-api/marketplace)、[`facebook/search`](/facebook-api/search)、[`facebook/post`](/facebook-api/post) 各自的能力页。
1. 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。
1. 要在 AI 里用，按 [MCP 接入页](/mcp-server)把 `https://api.everyinfra.com/mcp` 加进 Claude Code、Cursor 等工具；或者去[试用台](/market)直接在网页上点几次。
1. 同一个 Key 也能调 [Instagram 数据接口](/instagram-api)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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