Apify LinkedIn Scraper 替代：千条实测

同样拿 1,000 份 LinkedIn 个人资料，Apify Store 上近 30 天用户最多的 LinkedIn Profile Scraper（harvestapi，15,718 位用户）公开价是 Free 和 Starter 档 $4.00、Business 档 $3.20，带邮箱查找是 $10.00；我们在 2026-11-05 用 EveryInfra 的 linkedin/person_profile 真调，一次一份、一次 $0.000556，折合每千份 $0.556，比它的 Free 档便宜 7.2 倍。差距最大的是「一次能回很多条」的数据：linkedin/jobs 在新加坡搜 11 个岗位词，1,853 条不重复职位共扣 $0.006116，每千条 $0.0033，比用户最多的 Linkedin Jobs Scraper（curious_coder，Free 档 $2.00）便宜 606 倍；linkedin/profile_search 一次回 78 人，每千人 $0.0071。反过来也要说清楚：Store 里有一个只有 132 位用户的 LinkedIn Profile API，单查个人资料每千份只要 $0.02，比我们便宜 27.8 倍；我们的 linkedin/job_detail 这次 5 次全部 503（没扣钱），单条职位详情这一项，Apify 上能跑通而且更便宜。

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 200 条都是同一个价；Apify Store 里的 LinkedIn scraper 大多按结果（事件）计费，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 linkedin scraper 和 EveryInfra：先看总表

下面这张表只放两类数：Apify Store 的公开单价（网址见参考资料，读取时间 2026-11-05 00:16–00:40 新加坡时间，档位写在格子里），以及我们 2026-11-05 的真调结果（新加坡时间、能力名、返回条数、charged_usd）。Apify 的档位跟着你的月套餐走：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 actor 在不同档位的单价可以差到一半，所以我们把 Free 档和最低的 Diamond 档都列出来。

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」的钱，不说明「拿到的东西一样多」；我们在后面每个场景里，把自己这边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 的价格是写在 Store 上的单价乘 1,000，实际账单还会受最少结果数、启动费、失败重跑、Free 计划的运行次数上限影响；我们这一侧是把真实扣费除以真实条数，空结果和失败的钱算进分子。第三，倍数大的那几行，都是 EveryInfra「一次回一页」的能力；一次只回一份的个人资料和公司资料，倍数只有 7.2，碰上 Store 里最便宜的第三方，我们反而更贵。

我们怎么测、怎么算

真调全部在 2026-11-05 凌晨完成，时间都按新加坡时间记，从 00:14 开始，到 01:17 结束。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，所以我们每次请求之间隔 8 秒，碰到 429（请求太频繁）就等 62 秒再发，429 的那几次不计入结果。个人资料、公司、职位三类各测了 5 次以上：个人资料 5 位公开人物加 1 个不存在的用户名；公司 4 家加 1 个不存在的公司名，其中 Microsoft、Grab、Santander 各撞过 1 次 429，62 秒后重发，表里只计重发那次；职位在新加坡用 10 个岗位词搜了 11 次（data engineer 隔 39 分钟又搜了一次）。单条职位详情 4 次（01:10 又补了 1 次），按条件搜人同步、异步各 1 次（只有异步那次成功），公司员工名单 1 次，这三类样本小，结论只作参考；再加上「不带 Key」和「参数拼错」各 1 次，用来看失败时扣不扣钱。

每千条价按同一个公式算：实扣合计 ÷ 去重后的条数 × 1,000。空结果、失败的钱算进分子，条数不算进分母，所以我们这边哪次回得少，价格只会被算高。职位按 id 去重，搜人按个人主页地址去重。Apify 一侧，我们从 api.apify.com/v2/acts/<作者>~<名字> 读每个 actor 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、成功率），把「每条结果对应的主事件」单价乘 1,000；如果这个 actor 还收「每次启动」或「每页搜索」的钱，我们按页面写明的每页条数摊进去，并在表里写出来。挑选规则在动笔前就定好：每类数据取「近 30 天用户最多」的一个，再取「用户数 ≥100 里 Free 档最便宜」的一个。

本篇全部真调的接口费合计 $0.016680，没有超过事先定的 $0.10。另外两张示意图用了生图服务，各约 $0.03。我们没有为了凑好看的数字重跑：第一次同步搜人在 89 秒时超时（503，没扣钱），我们照实记下，再按错误提示改成异步跑了一次。

apify linkedin scraper cost：Store 上的价格怎么读

在 Apify Store 搜「linkedin」，2026-11-05 00:17 新加坡时间一共列出 370 个结果。我们按公开接口把这 370 个逐个读了一遍：近 30 天用户数 ≥100 的有 109 个；这 109 个里，有 78 个在标题或简介里明说「No cookies」「No login」之类，不需要你交出自己的 LinkedIn 登录信息。收费方式上，370 个里有 31 个属于「按事件 + 平台用量」，也就是除了每条结果的钱，还要另付运行时的计算、代理和存储费；用户 ≥100 的 109 个里，这样收费的只有 4 个，其余 105 个都是纯按事件收费。只看个人资料类、30 天用户 ≥100 的 12 个 scraper，Free 档每千份的中位价是 $5.00，最低 $0.02，最高 $10.00（带邮箱）。

读 Apify 的价格有四个坑。第一个是档位。Apify 的价格页写得很清楚，Free 计划每月送 $5 额度且「No Apify Store discount」，付费计划才分 Bronze、Silver、Gold 折扣档；Store 的每个 actor 自己决定每档打多少折。harvestapi 的个人资料 scraper 在 Free 和 Bronze 都是每千份 $4.00，Silver $3.60，Gold $3.20，Platinum $2.60，Diamond $2.20；职位 scraper curious_coder 则是 Free $2.00、Bronze 起一律 $1.00，Free 档整整贵一倍。所以同一个 actor，「一个月只抓几千条的个人用户」和「Business 套餐的公司」看到的价可以差将近一倍，比价时要先确认自己在哪一档。

上表来自 Apify 价格页（2026-11-05 00:39 新加坡时间读取）。额度用完之后按用量继续付费，可以在账户里设上限。计算单元（CU）指 1 GB 内存跑 1 小时，按事件收费的 actor 一般不另收 CU，370 个里属于「按事件 + 用量」的 31 个会另收（用户 ≥100 的里只有 4 个）。

第二个坑是标题价和实际档位。好几个 actor 在标题或简介里写一个很低的价，那往往是高档位的价。datadoping 的个人资料 scraper 简介写「For just $3 per 1,000 profiles」，公开接口里的 Free 档是 $4.00、Bronze $3.50，要 Gold 档才是 $3.00；它的公司 scraper 简介写「$1.2 per 1,000 companies」，Free 档其实是 $1.55。curious_coder 的职位页写「Pricing from $1.00 / 1,000 results」，这个「from」就是 Bronze 以上，Free 计划用户每千条付 $2.00。这不算对方写错，只是读的时候要把「from」当回事。

第三个坑是启动费和每页费。harvestapi 的公司员工 scraper 每次启动收 $0.02，按条件搜人 scraper 每个搜索页收 $0.10、一页最多 25 人，页面原文写「regardless of how many profiles were found on the page」，也就是一页不满 25 人也按一页收。我们把每页费按满页 25 人摊进去算出每千人 $4.00，这是对 Apify 最有利的算法；如果你的条件很窄、一页只有几个人，实际每千人会更贵。valig 的职位 scraper 每次启动收 $0.001，fantastic-jobs 的职位 API 在 Free 档每次启动收 $0.01。跑一次几千条时这些费用可以忽略，但如果你像很多 n8n 流程那样「每来一条线索就启动一次」，启动费会变成主要成本。

第四个坑是 Free 计划的运行次数。harvestapi 的个人资料页写着「Users on free-tier plans are limited to 50 runs in total」，Free 计划用户总共只能跑 50 次。Free 计划每月的 $5 额度，按 $4.00 每千份算能拿 1,250 份个人资料，这也是截图里「up to 1,250」的来历。r/n8n 上有人分享一个「免费」的 LinkedIn 招聘信息抓取流程，用 Apify 的 Free 档抓 LinkedIn 帖子；一位用户回复说试了之后「the apify $5 just went away in a few minutes」，跑一次要 1 美元以上。另一篇求助帖里，两位用户推荐 curious_coder 的职位 scraper，说 Free 档每月大约能拿 5,000 条。我们没法核对他们的账单。按 curious_coder 现在的 Free 档 $2.00 每千条算，$5 只够 2,500 条，比那条回复说的少一半；它的现行价格是 2026-08-14 开始的，帖子里的数可能是旧价。这也说明 Store 上的价格会变，引用别人的经验之前要先看当前的 Pricing 标签。

EveryInfra 这一侧没有档位：LinkedIn 的 person_profile、company_profile、jobs、profile_search、employees 目录价都是每次 $0.000556，job_detail 每次 $0.001194，person_posts 每次 $0.004；不分套餐、没有月费，充多少用多少。试用是在 GitHub 给 2 个仓点星，领 $1 额度、24 小时内有效；正式使用从 $10 起充值。价格也写在每个能力页上，例如 LinkedIn 个人资料接口、LinkedIn 职位搜索接口。

这张表的最后一列是「每次都回满」时的理论值，实测往往回不满：这次职位搜索平均每次 179 条，所以实测每千条是 $0.0033 而不是 $0.0028；搜人回了 78 人而不是 100 人，实测是 $0.0071 而不是 $0.0056。按次计费的能力，真正的价格取决于你一次能拿回多少条。

场景一：1,000 份个人资料

我们先用 linkedin/person_profile 查了 5 位公开身份的商界人物：Microsoft 的 Satya Nadella、LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman、Bill Gates、前 LinkedIn CEO Jeff Weiner、LinkedIn 高管 Ryan Roslansky。参数 username 可以填主页路径里的用户名，也可以填完整主页地址，我们第 3 次用的是完整地址，结果一样。5 次都返回 200，每次扣 $0.000556，耗时 17.3 到 51.6 秒；最慢的那次（00:18 新加坡时间）返回的资料里没有工作经历也没有教育经历，和目录字段说明写的一致：主来源暂时不可用时，结果来自备用来源，follower_count、top_skills、open_to_work 等字段可能缺，经历条目没有时长文字。

再用一个不存在的用户名查了一次（00:19 新加坡时间），32 秒后回 503，错误码 unavailable，billing.charged 为 false，reason 写 request_failed_refunded，扣费 $0。也就是说，「查无此人」在我们这边表现为「暂时拿不到」而不是「200 空结果」，不扣钱，但你没法从这一次的响应里区分「这个人不存在」和「这次真的没取到」；错误里的 next_steps 会告诉你「Not charged」并建议隔 retry_after 秒再试，连续失败到第 3 次会说明该检查什么。

Apify 这边，个人资料 scraper 的选择最多。用户最多的 harvestapi 每千份 $4.00（带邮箱 $10.00），页面写「No cookies or account required」，可以填用户名、主页地址或内部 ID，邮箱查找模式会做 SMTP 验证，资料不全查不了邮箱时不收邮箱的钱。apimaestro 的 Profile Details Scraper 每千份 $5.00，Diamond 档 $2.10，近 30 天 4,636 位用户、运行成功率 100%。最便宜的是 johnvc 的 LinkedIn Profile API：每份资料 $0.00001，加上每条数据集记录 $0.00001，合计每千份 $0.02，每次启动另收 $0.00001。它只有 132 位用户，近 30 天运行成功率 91.12%，比 harvestapi 的 99.97% 低不少，但按价格看，单查个人资料这件事，它比我们便宜 27.8 倍。我们没有跑过它，不知道它回的字段完整到什么程度；它的页面写的是姓名、头衔、所在地、当前公司、经历、教育和粉丝数。

所以单查个人资料的结论是：和 Store 上用户最多的几个比，我们便宜 7 到 9 倍；和最便宜的那一个比，我们贵。如果你的活就是「每天拿一份名单去补全个人资料」，而且对成功率要求不高，那个 $0.02 的 actor 值得先试；如果你还要搜人、搜职位、拿公司资料，放在一个账户、一把 Key 里按同一个价结算，省掉的是对账和维护几个 actor 的时间。也可以先用一次 按条件搜人，它一次回几十人的完整经历，比逐个查个人资料便宜得多，这一点在场景四里细说。

场景二：1,000 份公司资料

linkedin/company_profile 查了 4 家公司：Stripe、Microsoft、Grab 和西班牙的 Santander（用完整主页地址）。4 次都在 6 到 9 秒内回 200，各扣 $0.000556。Stripe 的员工数是 16,694，employee_count_range 写 5001-10000，14 个办公地点；Microsoft 员工数 231,125，粉丝 29,447,391，45 个办公地点；Grab 员工数 58,341，总部 Singapore，2012 年成立；Santander 员工数 131,291，总部在马德里的 Boadilla del Monte。要留意的是 employee_count（在 LinkedIn 上把这家公司填为现职的会员数）和 employee_count_range（公司自己选的规模档）可以对不上，Stripe 和 Grab 都是会员数超过了自报的规模档，做线索打分时两个字段要分开用。

4 家公司的 description、website、industries、headquarters、offices 都有值，founded_year 只有 2 家有，crunchbase_url 和 latest_funding_round 4 家都为空。目录的字段说明写了：主来源不可用时，结果来自备用来源，融资、Crunchbase 链接、坐标等字段会缺。如果你买公司资料主要是为了融资轮次，这次的实测说明这两项我们这边不能指望。

这一节有一个必须照实写的问题。我们用一个不存在的公司名（00:20 新加坡时间）查了一次，返回的是 HTTP 200、results 里所有字段都是空字符串，并且扣了 $0.000556。按我们自己的规则，空结果应该不扣钱，这次是我们的问题，已经报给工程团队修。在修好之前，如果你的公司名单来源不可靠，最好先过一遍格式，或者把 results.name 为空的那几次连同 request_id 记下来，找我们核对。算上这一次空结果，这 5 次的实际每千家价是 $0.695，比只算成功的 $0.556 贵了 25%。

Apify 这边，用户最多的是 harvestapi 的 LinkedIn Company Details Scraper（8,071 位用户），每千家 Free $4.00、Diamond $1.20，另收每次启动 $0.00005，页面写「No cookies or account required」，还能按公司名批量找主页地址。最便宜的是 datadoping 的 Linkedin Company Details Scraper：Free 档 $1.55，Gold 起 $1.20，近 30 天 116 位用户、成功率 99.99%。和它比我们便宜 2.8 倍；和 harvestapi 比便宜 7.2 倍。公司资料一次一家，倍数天然不会大，真正的差距在下面「一次回一页」的能力上。想直接试，可以打开 LinkedIn 公司资料接口 页面用页上的试用框跑一次。

场景三：1,000 条职位（apify linkedin scraper jobs）

职位是 LinkedIn 数据里最常见的需求，也是两种计费方式差距最大的地方。linkedin/jobs 的参数很简单：keyword 是岗位搜索词（也可以直接填 LinkedIn 职位搜索页的完整地址），location 是地点，limit 最多 200。我们在新加坡按 10 个常见岗位词各搜一次（data engineer 后来又搜了一次，共 11 次），limit 都填 200：data engineer、software engineer、product manager、data scientist、data analyst、marketing manager、account executive、business analyst、devops engineer、finance manager。大 limit 的搜索比较慢，第一次同步调用用了 89.9 秒，之后我们都加了 "mode": "async"，先拿到 job_id，再按 poll_url 每 8 秒查一次。

11 次搜索（10 个岗位词，data engineer 隔 39 分钟又搜了一次）全部成功，各扣 $0.000556，合计 $0.006116；每次返回 102 到 200 条，合计 1,970 条，按职位 id 去重后 1,853 条，每千条 $0.0033。异步任务从提交到拿到结果用了 115 到 221 秒。第 7 次搜索之后累计就超过了 1,000 条（1,193 条），也就是说，凑够 1,000 条不重复的新加坡职位，在我们这边只用了 7 次请求、$0.003892。重复主要来自复测：00:14 同步搜 data engineer 只回了 102 条，00:53 异步再搜同一个词回了 198 条，其中 101 条和第一次重合；不同岗位词之间只有 14 条重复，来自 data analyst 和 business analyst 这两个和别的词交叉的岗位。

新加坡之外我们也各搜了一次。00:56 搜「software engineer」+「United States」，180.7 秒回 198 条、扣 $0.000556，但这 198 条只来自 31 家公司，其中 Affirm 一家就占 100 条，AWS 32 条，JPMorganChase 20 条；把整个国家当地点、搜一个很宽的词，结果会被几家大量发帖的公司占满，想看一个市场的分布，按城市搜更稳。马德里「analista de datos」回 199 条、来自 165 家公司，墨西哥城「data analyst」回 158 条、来自 126 家公司，分布就均匀得多；两次各扣 $0.000556，带 salary 的分别只有 3 条和 10 条。

字段方面，第一次搜索返回的 102 条职位里，title、text（完整职位描述）、company_name、company_url、location、employment_type、seniority、applicant_count、posted_at 都是 102 条全有，职位描述的中位长度 3,567 个字符；salary 只有 4 条有值，因为新加坡的大多数职位帖本来就不写薪资。发布时间方面，102 条里 64 条是 2026 年 10 月发的，25 条是 11 月头几天发的。把 11 次的 1,970 条放在一起看：salary 只有 66 条有值（3.4%），写的都是新元月薪或年薪区间；employment_type 有 1,884 条是全职；seniority 有 1,046 条写 Not Applicable；applicant_count 的中位数是 101.5；1,853 条不重复职位来自 817 家公司，最多的是 OCBC（35 条）、GovTech Singapore 和 Shopee（各 33 条）。按发布月份看，1,853 条里有 1,232 条是 10 月发的、329 条是 11 月头几天发的，合计 84%；最早的一条是 2024 年 8 月的旧帖，说明搜索结果里会混进少量长期挂着的职位，做「新职位提醒」时要按 posted_at 再筛一遍。

Apify 的职位 scraper 种类最多。用户最多的 curious_coder Linkedin Jobs Scraper（15,193 位用户）每千条 Free $2.00、Bronze 起 $1.00，页面写它能带上职位发布人和公司详情；它也写明了一个 LinkedIn 自己的限制：「Linkedin limits number of jobs per search to 1000」，一次搜索最多 1,000 条，要更多就打开「Split search urls by location」，按城市拆成多个搜索再去重。valig 的 LinkedIn Jobs Scraper（8,091 位用户）每千条 $0.40、每次启动 $0.001；cheap_scraper 写「No login or cookies needed」，每千条 $0.70；worldunboxer 的 Rapid Linkedin Jobs Scraper 快速模式每千条只要 $0.10，详细模式 $0.35，它写自己有「cron schedules, webhooks and MCP for AI agents」。fantastic-jobs 的 Advanced LinkedIn Job Search API 是另一种东西：它说自己是每月 1,000 万条新职位的数据库，有招聘人和 AI 补充字段，Free 档每千条 $5.00、Gold 起 $1.50。

和这些比，我们的 linkedin/jobs 每千条 $0.0033，比 curious_coder 的 Free 档便宜 606 倍，比 valig 便宜 121 倍，比 Store 里最便宜的 $0.10 也便宜 30 倍。但单条职位详情是反过来的：linkedin/job_detail 目录价每次 $0.001194，折合每千条 $1.194，而且这次 5 次（三个真实职位编号，其中一个是 01:10 从 data engineer 搜索结果里另取的；一个不存在的编号；一个错误提示里给的示例编号）全部返回 503、全部没扣钱。worldunboxer 的详细模式每千条 $0.35，比我们的目录价便宜 3.4 倍。好在 linkedin/jobs 的 text 字段已经带了完整职位描述，大多数场景不需要再逐条查详情；需要申请链接、福利这类只在详情页出现的字段时，这一项现在 Apify 更合适。

场景四：按条件搜人、公司员工名单

linkedin/profile_search 是按职位头衔和所在地搜人：keyword 填当前职位头衔，location 填地点，limit 最多 100。我们搜「head of growth」+「Singapore」，limit 填 100。第一次同步调用在 89.4 秒时返回 503 timeout，没扣钱；响应里的提示写着大 limit 应该加 "mode":"async"。00:26 新加坡时间我们改成异步重发，约 2 分钟后拿到 78 人，扣 $0.000556，折合每千人 $0.0071。这 78 人里，experience 78 人都有（中位 7 段经历），education 74 人有，about 59 人有，email 47 人有，is_premium 为 true 的 27 人。也就是说，一次搜人拿回来的就是带完整经历的资料，比逐个查 person_profile 便宜约 78 倍。

要提醒一点：location 不等于「现在人在这个城市」。这 78 人里，location 写着 Singapore 的只有 27 人，其余在悉尼、纽约、旧金山湾区、孟买、伦敦、香港、巴黎等地；但整条记录里出现过 Singapore 的有 48 人，看起来经历里在新加坡待过的人也会被搜进来。01:06 我们在马德里搜「data scientist」复核，limit 100，229.4 秒回 100 人、扣 $0.000556：location 带 Madrid 的 55 人，整条记录里出现过 Madrid 的 77 人，headline 里有 data scien 的 94 人。所以要的是「现在在当地」的名单，拿回来后自己再按 location 过滤一遍；按这次的比例，实际能用的人数大约是返回数的一半。

linkedin/employees 是按公司拿员工：我们查 Stripe、limit 200，61.5 秒回 200 人，扣 $0.000556，折合每千人 $0.0028。这 200 人都有 headline 和 location，email 为 0（目录写明员工名单里的邮箱只在本人公开时才有），is_premium 为 true 的有 106 人。这两次返回的是普通人的姓名和职业信息，本文不展示任何一个人的名字或邮箱。

Apify 上同类的选择：harvestapi 的 LinkedIn Profile Search Scraper（8,094 位用户）short 模式只收每页 $0.10、一页最多 25 人，按满页算每千人 $4.00；full 模式再加每人 $0.004，每千人 $8.00；带邮箱再贵。它的强项是筛选条件多，页面列了按公司、行业、学校、年限等组合搜索，还有专门按姓名搜人的 actor。harvestapi 的 Company Employees Scraper short 模式每千人 $3.00、每次启动 $0.02，full 模式每千人 $8.00，并且写「This actor can try to find contact emails」。和 short 模式比，我们的搜人便宜 561 倍、员工名单便宜 1,079 倍；但我们只有头衔加地点两个条件，没有按行业、学校、在职年限的组合筛选，要精细圈人群，Apify 那几个 actor 更顺手。

一篮子：1,000 份资料、1,000 家公司、1,000 条职位

把三类最常见的需求凑成一篮子，结果取决于你在 Apify 上怎么挑。按「每类用 Store 用户最多的那个」，Free 档是 $4.00 + $4.00 + $2.00 = $10.00，Starter（Bronze）档是 $9.00，Business（Gold）档是 $6.70；Free 计划每月只送 $5，这一篮子 Free 计划的额度都不够，至少要上 $19/月的 Starter。按「每类都挑 Store 里用户 ≥100、Free 档最便宜的」，是 johnvc $0.02 + datadoping $1.55 + worldunboxer $0.10 = $1.67。我们这边是 $0.556 + $0.556 + $0.0033 = $1.12。

最后这一行的差距只有 1.5 倍，原因很直接：最便宜的个人资料 actor 比我们便宜 27.8 倍，把职位上的优势吃掉了大半。如果你的篮子里个人资料占多数，在 Apify 上「每类挑最便宜」是可行的省钱路线，代价是要维护三个作者不同、输入格式不同、成功率不同的 actor；如果篮子里职位、搜人、员工名单占多数，按次计费的优势会越拉越大。

再换一个更接近日常的算法：一个招聘或销售团队每天跑一次例行任务，搜 10 个岗位词的职位、更新 50 家目标公司的资料、补 20 份候选人资料，连跑 30 天。职位条数按我们这次实测的每次 179 条算，两边都用同一个条数，只是计费方式不同。

这张表说明一件事：例行任务里只要有「一次回一页」的数据，按结果计费的账单就主要由它决定。用 Store 用户最多的三个 actor，Starter 计划每月 $19 的额度不够，要按用量再付约 $43；每类都挑最便宜的，月费在 $8 左右，我们是 $1.33，差 5.8 倍。启动费已按每次运行算进去，金额很小。

apify linkedin scraper api 和 EveryInfra 接口：调用方式对比

Apify 的每个 actor 都能用同一套 REST 接口启动。最常用的是「同步运行并取回数据集」：POST https://api.apify.com/v2/acts/<作者>~<名字>/run-sync-get-dataset-items，请求体是这个 actor 自己的输入（每个 actor 的输入字段不同，要看它 Store 页的 Input 标签），查询参数里可以带 timeout、memory、maxItems、maxTotalChargeUsd。其中 maxItems 按 Apify 文档的说法是「最多为多少条结果付钱」，并不保证 actor 只回这么多条；maxTotalChargeUsd 是这一次运行的花费上限，按次计费和按用量计费的都管用。这两个参数是 Apify 在控制花费上做得很好的地方，我们这边没有对应的「单次花费上限」，因为单次请求的价格本来就是固定的。下面是一段 Apify 的配置示例，我们没有运行它，输入文件要按你选的 actor 填。

# 配置示例（未运行）：Apify 同步运行一个 LinkedIn 职位 actor，最多为 1,000 条付钱，整次最多花 $2
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/curious_coder~linkedin-jobs-scraper/run-sync-get-dataset-items?maxItems=1000&maxTotalChargeUsd=2" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @input.json   # 输入字段以该 actor 的 Input 标签为准

EveryInfra 这边所有平台共用一个地址：POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social，请求体固定是 platform、action、params 三个键，换平台、换能力只改这三个值。慢的请求加 "mode": "async"，立即拿到 job_id 和 poll_url，再用 GET 轮询；扣费在第一次响应里就写明，任务失败时按同一笔记录退回。下面是我们这次实测用的写法，Key 只从环境变量读。

# 实测写法：在新加坡搜 data scientist 职位，异步，最多 200 条
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"linkedin","action":"jobs","mode":"async",
       "params":{"keyword":"data scientist","location":"Singapore","limit":200}}'
# 返回 202：{"job_id":"…","status":"running","poll_url":"/api/v1/jobs/…","billing":{"charged_usd":0.000556,…}}
curl -s "https://api.everyinfra.com/api/v1/jobs/<job_id>" -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"
# 轮询到 status=succeeded 后，results 里是职位数组

参数写错时，两边的反馈方式也不一样。我们故意把 location 拼成 locaton 发了一次（00:25 新加坡时间），0.1 秒就回了 422，错误码 unknown_param，里面列出这个能力支持的参数，并给了「did you mean location」，没扣钱；不带 Key 再发一次，回 401 missing_key，同样没扣钱。这样的错误文案是写给 AI 客户端看的：模型读到 422 可以自己改参数重发。Apify 的 actor 输入由各作者用 JSON Schema 定义，平台会在启动前校验类型和必填项，多余字段怎么处理各 actor 不一样，这一点我们没有实测。

除了 REST，Apify 有官方的 JavaScript、Python 客户端和 CLI，有 n8n、Make、Zapier 集成，还有定时任务（Schedules）和 Webhooks；EveryInfra 有 OpenAPI 文档、llms.txt、n8n 里直接用 HTTP Request 节点，以及下面要说的远程 MCP。想从 n8n 流程换过来，可以看站内的 Apify n8n 替代，那篇专门讲节点怎么改。

要不要登录态、要不要自带 cookie

LinkedIn 的大部分资料只有登录后才能完整看到，所以「要不要交出自己的 cookie」是选 LinkedIn scraper 时最该先问的问题。我们这一侧很简单：所有 LinkedIn 能力都只用你的 EveryInfra API Key，不需要、也不接收你的 LinkedIn 账号、密码或 cookie，参数里没有任何登录相关的字段。Apify 这一侧，我们这次读到的主流 actor 大多在标题里写明不要 cookie：harvestapi 的个人资料、公司、搜人、员工四个 actor 都写「No cookies or account required」；apimaestro 写「No Cookies」「No login required」；cheap_scraper 写「No login or cookies needed」；worldunboxer 写「without login cookies」；lergassy 写「No account at risk」。curious_coder 和 valig 的职位 scraper，我们读的简介和说明里没有写要不要 cookie，这里写「页面未说明」。Store 里也有要求填 li_at cookie 的 actor，用户数 ≥100 的 109 个里，没有在标题或简介明说不要 cookie 的有 31 个，用之前要逐个看清。

为什么这件事重要？LinkedIn 用户协议 8.2 条第 2 项写明，不得用爬虫、脚本、浏览器插件等手段抓取或复制服务（原文见下一节）。把自己账号的 cookie 交给第三方工具去批量抓取，抓取是挂在你自己的账号下进行的，账号被限制或封禁，损失落在你身上。用别人的 cookie 还会撞上第 1 项：不得「use or attempt to use another's account (such as sharing log-in credentials or copying cookies)」，括号里点名了共享登录凭据和复制 cookie。

LinkedIn 用户协议对抓取写了什么

我们读的是 linkedin.com/legal/user-agreement 当前版本，页面写「Effective on November 3, 2025」（2025 年 11 月 3 日生效）。和抓取最相关的是第 8.2 条「Don'ts」，「You agree that you will not」下面列了很多项，其中第 2 项是不能「Develop, support or use software, devices, scripts, robots or any other means or processes (such as crawlers, browser plugins and add-ons or any other technology) to scrape or copy the Services, including profiles and other data from the Services」，也就是不能开发、支持或使用爬虫、插件、脚本等手段抓取或复制服务，包括个人资料；第 3 项是不能绕过访问控制或使用限制（例如搜索结果、个人资料）；还有一项是不能通过第三方（括号里点名了「data aggregators or brokers」，数据聚合商或数据经纪商）复制、分发服务里的信息。第 5 条还写明，8.2 条在合同终止后继续有效。

这些条款约束的是「使用 LinkedIn 服务、同意了这份协议」的人。不登录、只看公开页面的访问是否同样受约束，美国法院在 hiQ Labs 诉 LinkedIn 一案里讨论了多年：第九巡回上诉法院 2022 年 4 月 18 日的意见认为，抓取公开可见的资料，很可能不构成美国《计算机欺诈和滥用法》（CFAA）意义上的「未经授权访问」；这份意见是最高法院 2021 年 Van Buren 案对「超出授权访问」作出解释之后，第九巡回法院重新审理的结果；但同年加州北区联邦地区法院又认定 hiQ 违反了用户协议，案子最后以和解结束。2025 年 1 月 24 日，LinkedIn 在加州北区法院起诉 Proxycurl 的运营方 Nubela（案号 3:25-cv-00828），指控它用几十万个假账号抓取会员资料，Proxycurl 在 2025 年 7 月 4 日宣布关停；2025 年 10 月 LinkedIn 又起诉了 ProAPIs、Netswift 两家公司，指它们用数以百万计的假账号抓资料再转卖，据 The Record 报道，加州联邦法院后来批准了双方的同意判决，要求两家停止抓取、出售和转移会员数据，不再用假账号访问 LinkedIn，并删除已抓的数据。这些案子的共同点，是被告都被指用了假账号或绕过登录墙。

LinkedIn 另有一份「Crawling Terms」（2017 年 5 月 25 日修订）和 robots.txt，写明未经许可的自动抓取被禁止，只给白名单里的搜索引擎放行；它的官方 API（Microsoft Learn 上的 LinkedIn API 文档）对一般开发者开放的权限只有登录、读取自己的基本资料和邮箱、代表会员发帖，按条件搜人、读取别人的完整资料要走 Sales Navigator 或 Talent Solutions 这类合作伙伴计划，审核制。所以 LinkedIn 自己并没有给「批量读取公开资料」开一个人人能申请的口子，这也是第三方 scraper 有市场的原因。

我们不提供法律意见。实际要不要用、怎么用，取决于你的业务、所在地和数据用途，请找你所在地的律师确认。我们能说的事实是：本文用到的 EveryInfra LinkedIn 能力都只返回公开页面能看到的信息，不需要你的账号；person_profile 和 profile_search 里的 email 字段是根据公开信息推断并验证过的工作邮箱，employees 里的邮箱只在本人公开时才有。拿到的个人数据要按你所在地的个人数据法规处理，例如新加坡的 PDPA、欧盟的 GDPR，用来做营销前尤其要先看清对方是否同意。

失败和空结果扣不扣钱

失败扣不扣钱，决定了「跑得不顺」的那一天你要多付多少。这次我们一共遇到 4 类失败。

我们这边的规则是：确认失败或空结果，按同一个 charge_id 退回原账户；结果未知时保留真实状态，先核对再处理。这次唯一不符合规则的是「不存在的公司回 200 空结果并扣费」，前面已经写了。Apify 的按事件收费（pay per event），文档的说法是 actor 作者在代码里每产生一个事件才收一次钱；没抓到结果就不会有结果事件，但「Actor start」这类启动事件、按页收的「search page」事件照收。harvestapi 的搜人 actor 明写一页「regardless of how many profiles were found」都收 $0.10；它的邮箱查找写「if a LinkedIn profile is not complete enough to perform the email search - we will not charge you for the search」。所以 Apify 的失败成本由每个作者自己定，要逐个读。

接 MCP 和 AI 工具

两边都能接 MCP（Model Context Protocol，让 AI 客户端调用外部工具的协议）。Apify 的 MCP 服务器在 https://mcp.apify.com，按 Apify 文档，第一次连接会打开浏览器用 OAuth 登录，也可以用 Bearer token；默认加载 actor 搜索、运行和文档几类工具，可以在网址后面用 ?tools= 指定只加载某几个 actor；没有账号时只能用搜索 actor、查文档这类工具；为安全起见，需要完全权限的 actor 被排除在 MCP 之外。它还支持按请求付费的「agentic payments」，只对按事件收费的 actor 有效。我们 2026-11-05 不带 token 访问 https://mcp.apify.com，返回 401，要求认证，这和文档一致。

EveryInfra 的远程 MCP 在 https://api.everyinfra.com/mcp，2026-11-05 我们用 tools/list 读到 12 个工具，名字都以 everyinfra_ 开头，其中 everyinfra_list_capabilities 列能力和价格，everyinfra_call_api 调任意平台能力，everyinfra_get_job 查异步任务，everyinfra_get_account 查余额。2026-11-05 01:02 新加坡时间，我们用 MCP 的 tools/call 调 everyinfra_call_api，参数是 {"platform":"linkedin","action":"company_profile","params":{"company":"openai"}}，6.4 秒后返回，结果放在 content 的文本里，就是和 REST 接口一样的 JSON（约 3,300 个字符）：OpenAI 的 employee_count 是 11,489，规模档 1001-5000，粉丝 12,126,872，扣费同样是 $0.000556。 在 Claude Code 里加一行就能用：

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

AI 客户端里最在意的是「一次工具调用回来多少东西」。Apify 的 MCP 每次是启动一个 actor 运行，跑完回数据集；我们的 MCP 每次是一次接口请求，回的就是上面那些 JSON。对 AI 来说，「搜一次职位拿 200 条」用我们这边是一次工具调用、$0.000556；用 Apify 是一次 actor 运行，按 200 条结果收钱。完整的 MCP 配置和各客户端写法见 EveryInfra MCP 服务器。

什么时候 Apify 更合适

这一节照实写 Apify 有、我们没有，或者 Apify 更便宜的地方。第一，单查个人资料：johnvc 的 LinkedIn Profile API 每千份 $0.02，比我们便宜 27.8 倍；即使它的成功率只有 91.12%，失败的不收结果的钱，按成功条数算依然便宜。如果你的活只有「拿 URL 名单补全个人资料」，可以先试它。第二，单条职位详情：我们的 linkedin/job_detail 这次 5 次全部 503，目录价每千条 $1.194；worldunboxer 的详细模式 $0.35，能跑通又便宜。第三，精细筛选：harvestapi 的搜人和员工 actor 能按公司、行业、学校、在职年限组合筛选，还能按姓名搜人；我们的 profile_search 只有头衔加地点，employees 只按公司。

第四，邮箱查找：harvestapi 带 SMTP 验证的邮箱模式、dev_fusion 的「verified email」「phone number」都是专门做的功能，我们这边 email 只是资料里的一个字段，这次 5 份公开人物资料里 3 份有、78 人搜索结果里 47 人有。第五，量大的现成职位库：fantastic-jobs 自称每月 1,000 万条新职位，带招聘人和 AI 补充字段，要做职位市场分析的，它的数据组织方式更合适。第六，运行控制：maxTotalChargeUsd 给单次运行设花费上限，Schedules 定时跑、Webhooks 回调、数据集自动存储和导出 CSV、Excel，这些平台功能我们没有，要自己用 cron 和数据库补。第七，选择多：Store 里光 LinkedIn 就有 370 个 actor，个人资料、公司帖子、活动、群组、Sales Navigator 各有专门的工具，我们 LinkedIn 一共 11 项能力。

反过来，我们更合适的场景是：一次要拿很多条的数据（职位、搜人、员工、评论），倍数从几十到上千；一个项目同时要 LinkedIn 和别的平台（Instagram、TikTok、X 等）的数据，用一把 Key、一种请求格式、一个账户结算；在 AI 客户端里用 MCP 调，每次工具调用的价格是固定的，不会因为结果多而失控；以及不想维护多个作者不同、输入格式不同、价格随时调整的 actor（这次读到的价格里，harvestapi 的四个 actor 都是 2026-10-27 开始的新价，apimaestro 的是 2026-11-02，worldunboxer 是 2026-10-29，cheap_scraper 有一个 2026-11-07 生效的新价）。

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，各管一件事。Apify 价格详解 讲 Apify 的套餐、计算单元和按事件收费是怎么回事，适合第一次接触 Apify 的读者；Apify 替代方案总览 按平台列出替代选择；Apify Twitter Scraper 替代 和 Apify Reddit Scraper 替代 分别比 X 和 Reddit 的价格。本篇只讲 LinkedIn，重点是三件那几篇没有的事：LinkedIn 一次一份和一次一页两类能力的价格差、cookie 和用户协议的问题、以及 Store 里那个比我们便宜的个人资料 actor。各家对比页汇总在 /alternatives。

最近的变化

和选型直接相关的变化有两类。第一类在 LinkedIn 一侧：LinkedIn 帮助中心写，传统的职位搜索从 9 月起逐步由 AI 职位搜索取代，用自然语言描述想找的工作，这可能会改变按关键词搜职位的结果；拿 linkedin/jobs 或 Apify 的职位 actor 做长期监控的，最好定期用同一组关键词抽查返回条数。第二类在 Apify 一侧：主流 LinkedIn actor 最近一个月密集调价（见下表），引用旧文章或旧帖子里的价格之前要先看当前的 Pricing 标签；2026-10-30，Agentic AI Foundation 的博客发了 Apify MCP 团队的文章，他们把省 token 的 TOON 格式在 MCP 服务器上试了 30 天，没有稳定收益，改回了 JSON；它的价格页这次也多了「We're live on x402」，让 AI 代理按次付费跑 actor。

常见问题

apify linkedin scraper cost 一般是多少？

按 2026-11-05 读到的 Store 公开价，个人资料类每千份 $0.02 到 $10.00，用户最多的 harvestapi 是 Free 档 $4.00、带邮箱 $10.00；公司资料类 $1.55 到 $5.00；职位类 $0.10 到 $5.00，用户最多的 curious_coder 是 Free 档 $2.00、付费计划 $1.00。实际花费还要看你的套餐档位、启动费和每页费。EveryInfra 的 LinkedIn 能力每次 $0.000556（职位详情 $0.001194），换算成每千条，个人资料和公司 $0.556，职位 $0.0033，搜人 $0.0071。

apify linkedin scraper api 怎么调用？

每个 Apify actor 都能用 POST /v2/acts/<作者>~<名字>/run-sync-get-dataset-items 同步运行并取回结果，输入字段按该 actor 的 Input 标签填写，可以加 maxItems 和 maxTotalChargeUsd 控制花费；也能用 Apify 的 JavaScript、Python 客户端。EveryInfra 是一个固定地址 POST /api/v1/social，请求体写 platform、action、params。

apify linkedin scraper jobs 一次能抓多少条？

curious_coder 的页面写，LinkedIn 自己把每次职位搜索限制在 1,000 条，要更多就按城市拆成多个搜索再去重。我们的 linkedin/jobs 每次 limit 最多 200，这次在新加坡 11 次搜索平均每次回 179 条；目录写明备用来源每次最多 25 条。

有没有免费的 LinkedIn scraper？

Apify 的 Free 计划每月送 $5 额度，按 $4.00 每千份大约能拿 1,250 份个人资料，但 harvestapi 写明 Free 计划总共只能跑 50 次；GitHub 上也能搜到开源的 LinkedIn 抓取脚本，但登录、代理和页面改版都要你自己维护，用自己的账号去跑，同样受用户协议约束。EveryInfra 的试用是给 2 个 GitHub 仓点星领 $1，24 小时有效，按每次 $0.000556 约 1,798 次请求。

LinkedIn 允许抓取吗？

LinkedIn 用户协议 8.2 条明确写了不得用爬虫、脚本等抓取或复制服务，也不得复制 cookie 使用别人的账号；它的 Crawling Terms 写未经许可的自动抓取被禁止。法院对「不登录只看公开页面」是否构成违法有过不同判决，LinkedIn 也持续起诉用假账号抓取的公司。本文不提供法律意见，请咨询你所在地的律师。

LinkedIn 官方 API 要多少钱？

LinkedIn 官方 API 没有按调用量公开售卖会员资料的价目表：一般开发者能直接用的只有登录、读自己的基本资料和邮箱、代表会员发帖；按条件搜人、读别人完整资料要申请 Sales Navigator、Talent Solutions 等合作伙伴计划，审核通过后按合同计费。

在 n8n 或 Claude 里怎么用？

n8n 里用 HTTP Request 节点直接调 POST /api/v1/social 即可，Apify 则有现成的 n8n 节点；Claude Code、Claude 桌面版这类支持 MCP 的客户端，可以加 https://api.everyinfra.com/mcp 或 https://mcp.apify.com，前者用 API Key，后者默认走 OAuth 登录。

上手步骤

第一步，拿到 API Key。在 GitHub 给 2 个 EveryInfra 仓点星，可以在控制台领 $1 试用额度，24 小时内有效；正式使用从 $10 起充值，按每次 $0.000556 算约 17,986 次 LinkedIn 请求（快速上手、价格页）。第二步，打开对应能力的文档页，用页上的试用框跑一次：试 LinkedIn 职位搜索、试按条件搜人、试个人资料、试公司资料、试公司员工。第三步，看响应里的 charged_usd 和返回条数，用「实扣 ÷ 条数 × 1,000」算出你自己这个场景的每千条价，再和你现在的账单比。LinkedIn 全部 11 项能力见 LinkedIn 数据接口；同一把 Key 也能调 TikTok 数据接口 和 Instagram 数据接口，或者在数据市场里按平台找。

从 Apify 换过来时，要改的地方见下表；按次计费时，一次回得越多越便宜，所以「每来一条线索启动一次」最好改成「攒一批再搜一次」。

参考资料

1. LinkedIn Profile Scraper（Store 页面、Pricing 标签），Apify / harvestapi，2026-11-05 00:28 新加坡时间截图。https://apify.com/harvestapi/linkedin-profile-scraper
2. LinkedIn Profile Scraper 公开元数据（pricingInfos、stats），Apify API，2026-11-05 00:16 新加坡时间读取。https://api.apify.com/v2/acts/harvestapi~linkedin-profile-scraper
3. LinkedIn Company Details Scraper，Apify / harvestapi，2026-11-05 读取。https://apify.com/harvestapi/linkedin-company
4. LinkedIn Profile Search Scraper（每页 25 人、每页 $0.10 的原文），Apify / harvestapi，2026-11-05 读取。https://apify.com/harvestapi/linkedin-profile-search
5. LinkedIn Company Employees Scraper，Apify / harvestapi，2026-11-05 读取。https://apify.com/harvestapi/linkedin-company-employees
6. Profile Details Scraper for LinkedIn + EMAIL，Apify / apimaestro，2026-11-05 读取。https://apify.com/apimaestro/linkedin-profile-detail
7. LinkedIn Profile API，Apify / johnvc，2026-11-05 读取。https://apify.com/johnvc/linkedin-profile-api
8. Linkedin Profile Scraper with Email & Company Data，Apify / datadoping，2026-11-05 读取。https://apify.com/datadoping/linkedin-profile-scraper
9. Linkedin Company Details Scraper，Apify / datadoping，2026-11-05 读取。https://apify.com/datadoping/linkedin-company-scraper
10. Linkedin Jobs Scraper（每次搜索 1,000 条上限的说明），Apify / curious_coder，2026-11-05 读取。https://apify.com/curious_coder/linkedin-jobs-scraper
11. LinkedIn Jobs Scraper，Apify / valig，2026-11-05 读取。https://apify.com/valig/linkedin-jobs-scraper
12. Rapid Linkedin Jobs Scraper，Apify / worldunboxer，2026-11-05 读取。https://apify.com/worldunboxer/rapid-linkedin-scraper
13. LinkedIn Jobs Scraper，Apify / cheap_scraper，2026-11-05 读取。https://apify.com/cheap_scraper/linkedin-job-scraper
14. Advanced LinkedIn Job Search API，Apify / fantastic-jobs，2026-11-05 读取。https://apify.com/fantastic-jobs/advanced-linkedin-job-search-api
15. Apify 价格页（Free $5、Starter $19、Scale $199、Business $999，各档 Store 折扣），2026-11-05 00:39 新加坡时间读取。https://apify.com/pricing
16. Run Actor synchronously and get dataset items（maxItems、maxTotalChargeUsd），Apify API 文档。https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post
17. Get Actor，Apify API 文档。https://docs.apify.com/api/v2/act-get
18. Get list of Actors in Store，Apify API 文档。https://docs.apify.com/api/v2/store-get
19. Actors in Store（折扣档由作者设定），Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store
20. Monetize your Actor（按事件收费的规则），Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize
21. Usage and resources，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources
22. Apify MCP server，Apify 文档，2026-11-05 读取。https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp
23. apify-mcp-server，GitHub。https://github.com/apify/apify-mcp-server
24. Schedules，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/schedules
25. Webhooks，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks
26. Dataset，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/storage/dataset
27. Limits，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/limits
28. n8n integration，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n
29. Zapier integration，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/integrations/zapier
30. Apify API client for JavaScript，Apify 文档。https://docs.apify.com/api/client/js
31. Apify CLI，Apify 文档。https://docs.apify.com/cli
32. LinkedIn User Agreement（Effective on November 3, 2025，第 8.2 条），2026-11-05 00:28 新加坡时间截图。https://www.linkedin.com/legal/user-agreement
33. LinkedIn Crawling Terms and Conditions。https://www.linkedin.com/legal/crawling-terms
34. LinkedIn Privacy Policy。https://www.linkedin.com/legal/privacy-policy
35. LinkedIn Cookie Policy。https://www.linkedin.com/legal/cookie-policy
36. LinkedIn Professional Community Policies。https://www.linkedin.com/legal/professional-community-policies
37. LinkedIn API Terms of Use。https://www.linkedin.com/legal/l/api-terms-of-use
38. Getting Access to LinkedIn APIs，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/getting-access
39. Sign In with LinkedIn using OpenID Connect，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/consumer/integrations/self-serve/sign-in-with-linkedin-v2
40. LinkedIn Sales Navigator 开发文档，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/sales/
41. Job Posting API overview，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/job-postings/api/overview
42. API rate limiting，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/api-guide/concepts/rate-limits
43. LinkedIn Developer Solutions。https://developer.linkedin.com/
44. hiQ Labs v. LinkedIn Corp.，美国第九巡回上诉法院意见，2022-04-18。https://cdn.ca9.uscourts.gov/datastore/opinions/2022/04/18/17-16783.pdf
45. Van Buren v. United States，美国最高法院，2021。https://www.supremecourt.gov/opinions/20pdf/19-783_k53l.pdf
46. hiQ v. LinkedIn Wrapped Up: Web Scraping Lessons Learned，ZwillGen。https://www.zwillgen.com/alternative-data/hiq-v-linkedin-wrapped-up-web-scraping-lessons-learned
47. LinkedIn Corp. v. ProAPIs 起诉状，加州北区联邦地区法院（CourtListener）。https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.457309/gov.uscourts.cand.457309.1.0.pdf
48. LinkedIn wins court order blocking mass scraping of user data，The Record。https://therecord.media/linkedin-wins-court-order-blocking-mass-scraping
49. Proxycurl Shuts Down，Nubela，2025-07-04。https://nubela.co/blog/goodbye-proxycurl/
50. 新加坡《个人数据保护法》（PDPA 2012），新加坡法规在线。https://sso.agc.gov.sg/Act/PDPA2012
51. 新加坡个人数据保护委员会（PDPC）。https://www.pdpc.gov.sg/
52. 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR），EUR-Lex。https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
53. EveryInfra LinkedIn 能力目录（price_usd、response_fields、field_note），2026-11-05 00:12 新加坡时间读取。https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
54. EveryInfra llms.txt。https://api.everyinfra.com/llms.txt
55. EveryInfra OpenAPI。https://api.everyinfra.com/openapi.json
56. EveryInfra 远程 MCP（tools/list），2026-11-05 读取。https://api.everyinfra.com/mcp
57. Model Context Protocol 介绍。https://modelcontextprotocol.io/introduction
58. Connect Claude Code to tools via MCP，Claude Code 文档。https://code.claude.com/docs/en/mcp
59. HTTP Request node，n8n 文档。https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/
60. TOON（Token-Oriented Object Notation），GitHub。https://github.com/toon-format/toon
61. We Added TOON to Our MCP Server, Then Removed It，Agentic AI Foundation，2026-10-30。https://aaif.io/blog/we-added-toon-to-our-mcp-server-then-removed-it
62. AI-powered job search（传统职位搜索自 9 月起逐步下线），LinkedIn 帮助中心。https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a6889044
63. r/n8n：免费 LinkedIn 职位抓取流程及「$5 几分钟用完」的回复（用户名已隐去）。https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t4lk7a/i_built_a_100_free_linkedin_job_scraper_using_n8n/
64. r/n8n：LinkedIn 职位抓取流程求助（用户名已隐去）。https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t9trjv/n8n_linkedin_job_scraper_workflow_help/
65. LinkedIn Copyright Policy。https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy
66. LinkedIn User Agreement Summary。https://www.linkedin.com/legal/user-agreement-summary
67. LinkedIn Talent Solutions 开发文档，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/
68. LinkedIn Marketing API 文档，Microsoft Learn。https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/
69. Runs and builds，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/actors/running/runs-and-builds
70. Billing，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/console/billing
71. Apify API client for Python，Apify 文档。https://docs.apify.com/api/client/python
72. Make integration，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/integrations/make
73. Apify Proxy，Apify 文档。https://docs.apify.com/platform/proxy