Apify Reddit Scraper 替代：每千条实测

同样拿 1,000 条 Reddit 评论，Apify Store 里用户最多的 Reddit Scraper Lite 按公开价要 $4.04（Free 档，每条 $0.004 加一次 $0.04 起步费），常用 scraper 里最便宜的 automation-lab 要 $0.59；我们在 2026 年 11 月 4 日用 EveryInfra 的 reddit/comments 真调 13 个帖子，一次 $0.000556，拿回 997 条不重复评论，实扣 $0.007228，折合每千条 $0.00725，比 Lite 便宜 557 倍、比 automation-lab 便宜 81 倍。帖子这一侧，关键词搜索每千条 $0.0293、subreddit 帖子每千条 $0.0114，比 Lite 便宜 138 倍和 353 倍。但有三件事 Apify 做得到、我们做不到：一个帖子我们每次最多回 100 条评论，771 条评论的热帖只拿到 13%；返回的评论里有二、三层的回复，却没有父评论 ID，拼不回评论树；一个 subreddit 换了 8 种排序也只拿到 286 个不重复帖子，凑不出 1,000 个。下面把四种数据逐个实测，连同 Apify 那边 9 月 21 日下架的「Reddit Scraper」、Store 里 700 多个 Reddit scraper 的价格分布、Reddit 官方 API 10 月 31 日起不收新申请的时间表，一起写清楚。

本文的「每千条价」，是把实际扣掉的钱除以实际拿到的不重复条数，再乘 1,000。它回答的问题是：拿到 1,000 条 Reddit 帖子或评论，要花多少钱。EveryInfra 按请求计费，一次请求回多少条都收一个价，搜索最多 25 条、subreddit 和评论最多 100 条、用户帖子最多 50 条（见免费目录的 max_limit）；Apify Store 里的 Reddit scraper 几乎全部按结果计费，每写进数据集一条收一次钱。两种单位要换到同一个分母才能比。我们这一侧的分母一律是按 id 去重后的条数，不用请求里写的 limit，所以回得少、重复多的那几次，我们的价格只会被算高。Apify 一侧只用公开材料：Store 页面、价格页、文档，以及不需要账号就能读的公开 actor 元数据接口（Get Actor 接口文档）；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。

先看总表：Apify Reddit Scraper 和 EveryInfra，每 1,000 条多少钱

下表是本文的结论。Apify 一侧每行列两个数：一个是 Store 里 Reddit 类用户最多的 Reddit Scraper Lite，另一个是近 30 天用户不少于 100 个、能做这一类数据的 scraper 里 Free 档最便宜的那个。价格从 Apify 公开元数据的 pricingInfos 字段读出，2026-11-04 00:15 新加坡时间读取，均按「一次运行拿 1,000 条、Free 档」算，起步费按各自默认值计入。EveryInfra 一侧全部是本文真调，实扣金额取响应里的 billing.charged_usd，条数取 results，去重按 id。

倍数都用 Apify 的价格除以我们的价格。读这张表要注意四件事。第一，差距主要来自「一次请求回一页」：评论一次最多 100 条，一页越满，我们的单价摊得越薄；每次只回一两条时，结论会反过来，下文「分界点」一节算给你看。第二，automation-lab 的评论价 $0.59，是按每条 $0.000575、一次起步 $0.003、外加 10 个帖子行各 $0.00115 算的；它的 Store 页写明 11 月 17 日起评论 Free 档涨到 $0.00075，同样算法是 $0.76（automation-lab Store 页）。第三，帖子两行我们便宜，但「1,000 个」这个数量我们不一定凑得出来：搜索只覆盖最近一个月，subreddit 没有翻页，后面两节写了我们实际能拿到多少。第四，Apify 的单价每隔一两个月就会改一次，「最近的变化」一节列了日期。

我们怎么测，和怎么判对错

动笔之前，我们先写下判据：四种数据各至少真调 2 次、分布在 3 个以上不同时刻；每千条价一律用去重后的条数做分母；评论树完不完整，要拿至少两个帖子和第三方读到的页面逐条对照，不凭字段表推断；只要某一项 Apify 更便宜、更全或更合适，正文和总表都照写；至少 2 次「没拿到数据」的请求要记下扣费金额；两项贵能力里 reddit/user_comments 只真调 1 次，reddit/painpoint 不真调，只按目录算账。所有请求都发到 POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social，第一次请求在 2026 年 11 月 4 日 00:15 新加坡时间发出，评论那一轮从 00:26 跑到 00:32 新加坡时间，最后一次在 00:36 新加坡时间结束；每次记下发出时间、HTTP 状态、用时、条数和 charged_usd，再用脚本从原始响应重算一遍，正文、表和图的数字都从脚本输出里取。

本篇一共真调 49 次，实扣合计 $0.056311。所有请求共用一把限速每分钟 10 次的测试 Key，这一轮里碰到过 HTTP 429（请求过多），脚本等 60 秒再发，429 本身不扣费，也不计入上面的次数。

场景一：apify reddit scraper 最常见的用法，关键词搜索 1,000 个帖子

reddit/search 一次最多回 25 条，时间范围固定是最近一个月（目录里 sort 参数的说明原文：时间范围固定为最近一个月，排序不改变这一范围）。我们用 7 个不同的关键词各搜一次：standing desk、notion alternative、claude code、best vpn、airpods pro 3、home espresso machine、sourdough starter，回来的条数是 25、17、25、25、25、24、25，平均每次 23.7 条，发帖时间全部落在 10 月 3 日到 11 月 3 日之间，和目录写的一个月一致。7 次实扣 $0.003892，166 条没有一条重复，每千条 $0.0234。

换排序的结果差别很大。同一个词 standing desk，默认的相关性排序回 25 条，popular 回 22 条，top 只回 4 条，newest 只回 3 条，而且 newest 那 3 条全是 11 月 3 日当天的帖子。原因在目录里也写了：搜索只返回对得上关键词的帖子，只沾一个词的不返回，所以条数可能少于 limit；一条都没有时按空结果退款，但回了 3 条就照常扣 $0.000556。把这 3 次排序加进来，10 次一共 195 条、去重 190 条、实扣 $0.00556，每千条 $0.0293。总表用的是这个更保守的数。

要拿 1,000 个帖子，按平均每次 23.7 条算，需要大约 42 次搜索，也就是 42 个不同的关键词或者关键词组合，花 $0.0234 左右。如果你只关心一两个关键词，就拿不到 1,000 个：一个词一个月里能对得上的帖子就那么多，而且我们的搜索不往一个月以前翻。这一点 Apify 那边不一样：Lite 的 time 参数可以选 all（全部时间）、year、month 等（Store 页「Advanced parameters」一节），clearpath 的搜索 scraper 写明支持 5 种排序和时间过滤，每条结果 $0.00099、写进数据集再收 $0.00001，加上起步费，每千条合计 $1.00（clearpath Search Store 页）。要搜历史上某个话题的 1,000 个帖子，用 Apify 更合适；要每天、每周盯一批关键词最近一个月的新帖，一次 $0.000556 拿 20 多条，便宜得多。

场景二：某个 subreddit 的 1,000 个帖子，我们只拿到 286 个

reddit/subreddit_posts 一次最多回 100 条，没有翻页参数。要拿更多，只能换排序和时间窗：sort 有 newest、popular、top、rising、relevance，date_range 只在 sort=top 时生效（目录原文）。我们在 r/Python 上把 8 种组合各跑一次，下图是每多跑一种，多拿到几个新帖子。

结果很清楚：newest、popular、relevance 三种排序回来的 100 条几乎是同一批（合计 101 个不重复），rising 回 25 条，全部已经见过；真正带来新帖的只有 top 加 all_time（100 个，最早一条是 2017 年）和 top 加 past_year（新增 85 个）；top 加 past_month、past_week 回来的 87 条和 25 条也全部已经见过。8 次实扣 $0.004448，只拿到 286 个不重复帖子，每千条 $0.0156。如果一开始就知道只跑 newest、top 全部时间、top 一年这三种，3 次 $0.001668 就能拿到同样的 286 个，每千条 $0.0058。r/smallbusiness 的两次（newest、top 一年）各回 100 条、互不重复，每千条 $0.0056。10 次合计 837 条、去重 486 条、实扣 $0.00556，每千条 $0.0114，就是总表那一行。

所以「一个 subreddit 的 1,000 个帖子」我们做不到，这一项 Apify 更合适。Reddit 的列表本身大约只能往回翻 1,000 条，Lite 的说明里也这样写，并建议组合不同排序、用搜索、用时间过滤来凑更多（Store 页「Reddit's 1,000 items limit」一节）。能翻页的 scraper 每种排序都能翻到将近 1,000 条，我们每种排序只有第一页的 100 条。如果你要的是「每天看一眼这个社区的新帖和热帖」，一次 newest 加一次 top past_day，两次 $0.001112；要一次性导出一个社区几年的历史，就去用 Apify，或者走 Reddit 自己的研究者计划。

场景三：apify reddit comment scraper 要比的，1,000 条评论和评论树

评论是这次差距最大的一项，也是 Apify 在功能上最有优势的一项。reddit/comments 传一个帖子的 URL，一次最多回 100 条评论。我们挑了 13 个帖子，评论数从 16 条到 771 条不等，各请求一次，结果如下。

13 次实扣 $0.007228，997 条评论没有一条重复，每千条 $0.00725。这个数有两个前提。第一，评论数少于 100 的帖子，我们拿到的是帖子显示评论数的 74% 到 90%；差的那部分，一部分是被删除、被移除的评论（帖子的评论数里还算着它们，但已经没有正文），一部分是被 Reddit 折叠在「加载更多」后面的。第二，评论数超过 100 的帖子，一次只能拿 100 条，771 条评论的热帖只拿到 13%。要从一个热帖拿全部评论，按我们的上限做不到；clearpath 的评论 scraper 写明把 maxCommentsPerPost 设成 0、打开 expandAllComments 就能拿全树，包括嵌套 10 层以上、被「continue this thread」藏起来的回复（clearpath Store 页）。这个场景 Apify 更合适。

「评论树完不完整」要分两层说。我们先看返回里有没有深层回复：拿评论数 16 和 23 的两个帖子，用一个第三方网页读取工具把帖子页面连评论一起读下来，页面上能看到的评论一共 27 条，其中 1 条是已删除的占位。剩下 26 条，我们按正文开头逐条去返回里找，26 条全部找到了，其中顶层评论 12 条、第二层回复 10 条、第三层回复 4 条；我们还多返回了 5 条那个读取工具没显示出来的评论。所以返回的不只是顶层评论，二、三层的回复也在。第二层是结构：这 13 次返回的每条评论都只有 id、text、author_username、like_count、url、posted_at、platform 七个字段（目录里还列了 community，但这 13 次返回里都没有，别依赖它；要社区名，从帖子列表的 community 或评论的 url 里取），没有父评论 ID，也没有层级。你知道这 14 条里有回复，但不知道谁回的谁。Apify 这边，Lite 的评论记录带 parentId 和 numberOfReplies（Store 页「Example Reddit post」一节），automation-lab 带 depth 和 parentId，并且老实写了 commentCoverage 是 unverified、不保证整棵树（Store 页「Comment fields」一节），clearpath 10 月 6 日的更新专门修了全展开时回复的 depth。

这对用途意味着什么？做情绪统计、关键词频次、主题分类、找差评原文，平铺的评论表够用，而且每千条 $0.00725；做「谁和谁在吵」「回复链有多深」「OP 回了哪些问题」这类需要树结构的分析，要用带 parentId 的工具。我们之前在Reddit 评论为什么采集不完整里写过 PRAW 的 MoreComments 占位和 replace_more 的含义（PRAW 文档）：Reddit 返回的评论树本身就有没展开的位置，Reddit 的 JSON 文档把它叫 more 对象（reddit-archive Wiki）。研究上这个问题也有先例：2018 年 Gaffney 和 Matias 发现一个被广泛使用、号称包含「所有公开 Reddit 评论」的数据集有大量缺失，并指出这对研究用户历史和网络结构的风险最大（arXiv 论文）。所以无论用谁，导出时都要把「拿到多少、帖子显示多少」两个数一起存下来。

单帖详情 reddit/post_detail 我们调了两次，771 条和 40 条两个帖子的 comment_count 和列表里的一致，各扣 $0.000556。需要先筛帖子再决定拉哪些评论时，可以先用列表里的 comment_count 排序，不必再单独调详情。

场景四：某个用户的帖子和评论，贵能力什么时候不值得

reddit/user_posts 一次最多 50 条，价格和其他能力一样是 $0.000556。我们先查了 Reddit CEO 的账号 spez，换了 newest、top 全部时间、top 一年、popular 四种排序，四次回来的都是同样 24 条帖子，最早一条是 2015 年 7 月 11 日，最新一条是 10 月 29 日那篇登录墙公告。也就是说，这个账号用这四种排序拿不到更多，排序参数在这里没有改变结果，四次花了 $0.002224，第二到第四次都是浪费。机构账号 washingtonpost 一次就回了满 50 条，从 2026 年 4 月 20 日到 11 月 3 日，每千条 $0.0111。换成 top 全部时间再请求一次，回来的还是同样 50 条。NASA 的账号 nasa 按 newest 一次也是满 50 条，从 2025 年 6 月 5 日到 2026 年 10 月 29 日。所以用户帖子一次最多 50 条，换排序也拿不到更早的；要往回翻一个活跃账号的全部历史，能翻页的 Apify scraper 更合适，比如 harshmaur 的 Reddit User Scraper 写的是能抓一个用户完整的发帖和评论历史，clearpath 的用户内容 scraper 写明每个用户最多 1,000 条。

reddit/user_comments 是另一回事：一次 $0.032403，是普通能力的 58 倍，一次最多 200 条。我们按 limit 200 请求了一次 spez，回来 100 条，从 2025 年 7 月 31 日到 2026 年 10 月 29 日，每千条 $0.324。还有一个要照实写的情况：这 100 条的正文最长都是 300 个字符，平均 160 个。目录对这个能力的 field_note 写的是：其他来源不可用时，结果来自一个兜底来源，评论正文截到前 300 个字符。这一次就是这种情况。所以这一次的结果，适合看一个人最近一年在哪些帖子下发言、发言频率和点赞，不适合拿长评论全文做分析。

这个能力什么时候不值得用？分界点是一次能回多少条。一次 $0.032403，除以 Apify 按条计费的单价，就是我们至少要回多少条才划算：对 Lite（每条 $0.004）是 8.1 条，对 clearpath 的用户内容 scraper（每条 $0.00199，加写入 $0.00001，合计 $0.002）是 16.2 条，对 harshmaur 的用户 scraper（每条 $0.0015）是 21.6 条，对 automation-lab 的评论价（每条 $0.000575）是 56.4 条。所以三种情况别用它：第一，目标用户本来就没几条评论，比如一个新号、一个只发过十几条的账号，按条计费的 scraper 更便宜；第二，你要的其实是某个帖子下的讨论，那直接用 reddit/comments，每千条 $0.00725，是它的 45 分之一；第三，你需要完整长评论，而这一次碰上了 300 字符截断，那就要换工具或者换时间重试。批量研究很多用户的评论历史时，一次能回 100 到 200 条，每千条 $0.16 到 $0.32，比 harshmaur 用户 scraper 的每千条 $1.52 便宜 4.7 到 9.4 倍；但如果你还要每个用户的 karma、注册时间这类资料，harshmaur 那一个一次就给齐了。

reddit/painpoint 更贵，一次 $0.072，我们没有真调，只按目录说清它卖的是什么：按关键词找帖子（最多 15 个），读这些帖子的顶层评论，返回一行汇总（找到多少帖、读了多少评论、负面和正面评论的粗略计数、负面评论里反复出现的词、来自哪些社区），加上热门帖和点赞最多的几条负面评论原文。目录写明负面和正面是按词表判的，反讽和褒贬混杂判不准，是粗略计数，不是不满意率；高频词里会混进 any、it's 这类常用词。自己做同样的事：1 次 reddit/search 加 15 次 reddit/comments，16 次 $0.0089，再交给你自己的模型去分类，比 painpoint 便宜 8 倍，而且评论能拿到每帖 100 条，不只是顶层。它适合不想写代码、只想先看一眼某个产品在 Reddit 上被骂什么的人；要做成每周报告，自己拼更划算，我们在用 Claude Code 定时任务挖 Reddit 痛点里写过完整做法。

失败和空结果扣不扣钱

这一节是 Apify 和我们规则差别最大的地方。我们故意发了 6 个拿不到数据的请求，结果如下表。

前三种是参数问题，我们先查 Key 再查参数，错了直接回 4xx，不扣钱，错误里写明怎么改，方便 AI 客户端自己改了重发。第五种是正常的空结果：请求成功但一条都没有，按空结果自动退款。第四种要单独记住：社区名不存在时，返回是 HTTP 200、count 为 1，唯一的一行 id 以 target-status: 开头，只带 community 和 platform 两个字段，没有标题、正文和链接，这一次按一条结果扣了 $0.000556。所以批量跑 subreddit 时，先按 id 前缀把这一行过滤掉，再数条数、算单价；过滤后一条不剩，说明社区名写错了或者社区已经不存在，把它从名单里拿掉，下次就不会再为它付这一次的钱。

Apify 这边，规则按每个 actor 自己定。Apify 自己做的 Reddit Scraper 有一个「No result」事件，每次 $0.0005：社区已删除、搜索无命中、帖子没有评论，都会写一条说明原因的记录并按这个价收费（Store 页）；automation-lab 写的是无结果的运行不收费；Lite 按内存收的起步费在开始运行时就收，哪怕最后一条结果也没有，默认 2 GB 就是 $0.04。运行失败、超时的情况更常见：下一节会看到，Lite 近 30 天的 36 万多次运行里有 10% 超时。Apify 的文档写明用户可以给每次运行设最高扣费，达到上限就停（Actors in Store），跑大任务前一定要设。

Apify Reddit Scraper Lite 怎么收费：每条 $0.004，外加 2 GB 起步费

搜「apify reddit scraper」的人，最先看到的几乎都是 trudax 的 Reddit Scraper Lite。它近 30 天有 8,543 个用户（Store 列表接口，2026-11-04 00:14 新加坡时间读取；同一时刻单个 actor 详情接口的读数是 8,540 个用户、363,964 次运行，差别不到 1%，本文的用户数和运行数统一取列表接口），是 Store 里 Reddit 类用户最多的一个，比第二名多出约 50%。它的收费分两件事：每往数据集里写一条结果收一次钱，Free 档 $0.004，也就是每千条 $4.00，Starter 对应的 Bronze 档 $0.0038，Scale 对应的 Silver 档 $0.0036，Business 对应的 Gold 档 $0.0034；另外每次运行按内存收一笔起步费，每 GB $0.02，默认内存是 2,048 MB，所以默认每次运行先收 $0.04，平台也把这一次运行的最低扣费定成 $0.04（以上全部来自 Lite 的公开元数据的 pricingInfos 和 defaultRunOptions，2026-11-04 00:15 新加坡时间读取）。档位和套餐的对应关系，按 Apify 文档是 Free 用 FREE 价、Starter 对应 BRONZE、Scale 对应 SILVER、Business 对应 GOLD，PLATINUM 和 DIAMOND 只给企业客户（Actor pricing and costs）。

这张截图里有两处容易误读。第一，侧栏写的「from $3.40 / 1,000」是最高折扣档的价，Free 用户实际付 $4.00，再加每次运行的 $0.04；只跑一次拿 1,000 条，Free 档合计 $4.04，Business 档合计 $3.44。第二，正文推荐的「$49/month Starter plan」和 Apify 现行价格页不一致：价格页写的是 Free 每月 $5 预付额度、Starter $19 起、Scale $199、Business $999，额度当月用完不结转。这段说明文字没有跟着价格页更新，算账时以价格页为准。

还有一个算账时常被忽略的细节：Lite 把「每个帖子、每条评论、每个用户、每个社区」都算一条结果（Store 页「Results」一节原文）。所以你让它抓一个 subreddit 的 100 个帖子、不关评论，它会顺带把这些帖子下的评论也写进数据集，每条都按 $0.004 收钱。页面给的参数是 skipComments、maxComments、maxItems；不设上限时，一次「抓 100 个帖子」的运行，最后写进去的可能是几千条。

「Reddit Scraper」本身已经下架：9 月 21 日起只对老用户开放

很多教程里的「Apify Reddit Scraper」指的是 trudax 的另一个 Reddit Scraper。它从 2022 年 2 月起按月租收费，每月 $45，带 1,440 分钟试用；2026 年 9 月 21 日改成按事件计费（每条结果 $0.0001、每次启动 $0.00005），改价说明原文是：Apify 在淘汰月租定价，这个 actor 将不再公开列出，已有用户保留完整访问（公开元数据里的 reasonForChange 字段，2026-11-04 读取）。同一份元数据里 isDeprecated 是 true，Store 页标题也已经带上「[DEPRECATED]」。它近 30 天仍有 459 个用户在跑，但新用户已经开不了。换句话说，今天新来的人能用的「官方同名」选择，就是上面的 Lite 和 Apify 自己做的 Reddit Scraper。

Apify 自己做的这一个按四种结果分开定价：帖子 Free 档 $0.004、Gold 档 $0.0025；评论 Free 档 $0.0032、Gold 档 $0.002；社区 $0.0065；用户 $0.002；每次启动 $0.001；它还有一个很少见的「无结果」事件，每次 $0.0005。页面原文写的是：你要的东西没有结果时（社区已删除、搜索无命中、帖子没有评论），会写一条说明原因的记录，按低于正常结果的价格收费；同一个帖子从两个入口进来，会写两遍、收两次钱（Store 页「How much will it cost?」一节）。这和我们的规则不同，前面「失败和空结果扣不扣钱」一节有实测对比。

Apify Store 里 746 个 Reddit scraper：价格怎么分布、跑得稳不稳

我们用 Apify 公开的 Store 列表接口（Get list of Actors in Store）搜 reddit，翻完 14 页、去重后，标题或名字带 Reddit 的 actor 一共 746 个，其中 717 个按事件计费，29 个免费。近 30 天用户不少于 100 个的有 17 个，下图是其中 16 个按结果计费的 Free 档主事件单价（另一个是免费的 red_crawler，做的是社区信息和社区内浏览）。最便宜的是 clearpath 的搜索 scraper，每千条 $0.99；用户第二、第三多的 harshmaur 通用 scraper 和 fatihtahta 分别是 $2.00 和 $1.49，harshmaur 专做评论的 Reddit Comment Scraper 是 $1.50；最贵的一档是每千条 $4.00，有三个：用户最多的 Lite、practicaltools 的一个，和 Apify 自己做的那一个；中位数约 $2.00。所有价格都不含起步费，起步费按内存、按次另收，比如 Lite 每次 $0.04、harshmaur 每次 $0.02、clearpath 每次 $0.00099。

价格之外，Apify 每个 actor 的公开元数据里还有近 30 天的运行结果统计：成功、失败、超时、中止各多少次。我们把用户最多的 4 个和 Apify 自己做的那一个画在一起：

两个数要读对。第一，Lite 近 30 天 360,661 次运行里有 35,919 次超时，约 10%，比其他几个高一个数量级。超时的原因只能推测：一部分是用户自己设的运行时限太短，一部分是没设 maxItems、一次跑了太多帖子和评论。超时的运行，已经写进数据集的结果照样收费，起步费也照收。第二，Apify 自己的 Reddit Scraper 15,672 次运行里有 5,296 次失败，约 34%；按它的页面说明，没结果的情况会写一条记录收 $0.0005，并不算失败，所以这些失败更可能是输入错误或者被 Reddit 拦下。这些是平台公开统计，不等于 actor 本身的成功率，Apify 文档对运行状态的定义见 Runs and builds。17 个常用 actor 合计 1,526,908 次运行，成功 95.3%、超时 2.6%、失败 1.1%、中止 1.0%。另外，Apify 会给每个公开 actor 跑每日自动测试，连续不过的会被标成「维护中」（Automated testing），选 actor 前看一眼 Store 页上有没有这个标记。

我们这一侧，本篇 49 次请求里 46 次 HTTP 200，只算这 46 次，单次用时 6 到 41 秒，中位 14 秒；最慢的是评论多的帖子和单帖详情。3 次 4xx 是我们故意写错的参数。没有一次请求超时或者返回 5xx，但样本只有 49 次，不足以算成功率；我们只能说这一轮里没有碰到。

在代码和 AI 客户端里怎么调

下面这段 Python 是本文评论实测的写法：给一批帖子 URL，各请求一次 reddit/comments，按评论 id 去重，把每次的 charged_usd 加起来，同时把「帖子显示多少评论、我们拿到多少」两个数一起存下来，后面算覆盖率用。它还顺手跳过了 id 以 target-status: 开头的占位行，原因见「失败和空结果扣不扣钱」一节。

import os, requests

API = "https://api.everyinfra.com/api/v1/social"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['EVERYINFRA_API_KEY']}"}

def call(action, **params):
    r = requests.post(API, headers=HEADERS, timeout=120,
                      json={"platform": "reddit", "action": action, "params": params})
    r.raise_for_status()
    body = r.json()
    rows = [x for x in body["results"] if not str(x.get("id", "")).startswith("target-status:")]
    return rows, body["billing"]["charged_usd"]

posts, spent = call("subreddit_posts", subreddit="Python", sort="top", date_range="past_year", limit=100)
seen, coverage = {}, []
for p in posts[:13]:
    rows, cost = call("comments", url=p["url"], limit=100)
    spent += cost
    seen.update({c["id"]: c for c in rows})
    coverage.append((p["url"], p["comment_count"], len(rows)))

print(len(seen), "unique comments, spent", round(spent, 6), "USD")
for url, listed, got in coverage:
    print(f"{got}/{listed}", url)

在 AI 客户端里用，就接我们的远程 MCP 服务 https://api.everyinfra.com/mcp，工具名以 everyinfra_ 开头，模型可以自己决定先搜帖子还是直接拉评论。下面是一份通用的配置示例，Claude Code、Cursor 等支持远程 MCP 的客户端格式相近，具体写法以各客户端文档为准（Claude Code 的 MCP 文档、Cursor 的 MCP 文档、OpenAI 的 MCP 文档，协议本身见 MCP 规范）。

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

Apify 也有自己的 MCP 服务，能把 Store 里的 actor 当工具给模型用（Apify MCP 文档，源码在 GitHub），写代码则用它的 Python 客户端。两者的区别在于：Apify 的 MCP 是让模型启动一次 actor 运行，等它跑完再读数据集，适合一次导出几万条；我们的 MCP 每次调用直接回一页数据，适合在对话里边问边查。MCP 服务的说明和支持的客户端列表见 MCP 服务页。

算一笔账：三件常见的活，30 天各花多少钱

下面三件活都是按本文实测的每次条数估算的，前提写在表下。EveryInfra 一侧是「请求次数 × $0.000556」（用户评论是 × $0.032403）；Apify 一侧按各 actor 的 Free 档公开单价，每做一次活跑一次，每次加一笔默认起步费。

估算的前提有三个。第一，假设每次都回满一页；本文实测里评论超过 100 条的帖子都回满了，但小帖子回不满，用户评论那一次 limit 200 只回了 100 条，回得少时我们的总价不变、单价变高。第二，Lite 一行假设关掉了顺带抓评论（skipComments），否则帖子那一行会多出几倍条数。第三，三件活都不扣除跨天重复：同一个热帖第二天再拉，评论大部分已经拿过，两边都会为重复的部分付钱，Apify 那边可以用时间过滤减少重复，我们这边要自己按 id 去重。即便如此，用户评论这一行我们也贵在每次 $0.032403：要是这 200 个用户大多只有十几条评论，我们的总价不变，Apify 按条计费的总价会降到几美元，这时候 Apify 更划算。

字段：两边拿到的东西一样多吗

便宜的另一面是字段少。我们这一侧，下表是本文 49 次请求里实际返回的字段，不是目录里写的字段表；两者不一致的地方我们照实列出。Apify 一侧各家 scraper 字段差别很大，harshmaur 的通用 scraper 写的是每个帖子 60 多个字段、带媒体和图集，Lite 和 automation-lab 的评论记录带 parentId，具体以各自 Store 页的示例输出为准，我们没有跑它们，不替它们列全。

对大多数「看大家在说什么」的用途，这几列够用：评论的正文、作者、点赞和时间都在，帖子有标题、社区和评论数，可以先按评论数挑帖子，再拉评论。帖子的 url 可以直接拿去调 reddit/comments，上面的 Python 示例就是这样串起来的。需要媒体文件、需要评论树、需要用户画像的，字段多的 Apify scraper 更合适，按条付钱买的是这部分。

还有一点和计费有关：Lite 的默认运行时限是 3,600 秒、内存 2,048 MB（Lite 公开元数据的 defaultRunOptions），内存越大起步费越高，按 Usage and resources 的说法，内存也决定了它能用多少 CPU。把内存调低能省起步费，但跑得更慢、更容易碰到时限。我们这边没有内存和时限可调，一次请求就是一个价，慢的那次 41 秒，也是 $0.000556。

Apify 上的价格变得很勤

我们读的 15 个 Reddit actor，每一段价格在公开元数据里都带 startedAt。Apify 自己的 Reddit Scraper 从 2026-09-25 到 2026-10-20 一共有 8 段价格记录，其中 2026 年 10 月 1 日一天就有 4 段，当前这一段从 2026-10-20 起生效，页面最近一次修改是 2026-10-27。maximedupre 的评论搜索 scraper 当前价格从 2026-10-18 起生效；automation-lab 已经公布 2026-11-17 起评论涨价；trudax 的老 Reddit Scraper 在 2026-09-21 改成按事件计费并下架。相比之下，Lite 当前这一段价格从 2026 年 6 月 30 日起就没变过。对你意味着：任何一篇比价文章，包括本文，里面的 Apify 单价过一两个月就可能不准；下单前用 Get Actor 接口重新读一次 pricingInfos，并记下读取时间。Apify 的完整接口说明在 API 参考，按事件计费的规则在 Pay-per-event 文档。

Reddit 官方 API 现在什么情况：10 月 31 日起不收新申请

比价绕不开 Reddit 自己的 Data API。按 Reddit Data API Wiki，符合免费条件的用户每个 OAuth client 每分钟 100 次请求，按 10 分钟窗口平均；不用 OAuth 的流量会被直接拦掉；删掉的帖子和评论，你手里的副本也要删，Reddit 建议 48 小时内清理一次。免费用途之外的情况，Data API Terms 第 3.1 条写得很清楚：Reddit 保留对今后使用收费的权利，费率由 Reddit 自行决定；要做商业用途、超出限速的研究，或者条款没有明确允许的用途，都要另签协议。这份条款 2023 年 6 月 19 日生效，最近一次修订是 2026 年 7 月 20 日。

商业用途具体收多少钱，Reddit 现行的公开页面没有写价格。Developer Platform & Accessing Reddit Data 只写了「需要更大访问量的部分开发者可能要付费」，并列出了算作商业用途的例子：带广告或付费墙的 App、按费用提供的服务或数据访问、订阅服务、出售用 Reddit 数据训练的模型等。市面上流传的「每千次请求 $0.24」来自 2023 年：Reddit 当年 5 月 31 日在 r/redditdev 宣布 7 月 1 日起执行免费档限速（原帖），同一天第三方客户端 Apollo 的开发者公开转述 Reddit 给他的报价是每 5,000 万次请求 $12,000（原帖），折合每千次 $0.24。这是一位开发者的转述，不是 Reddit 公开的价目表。如果按这个数、每次列表请求 100 条来算，每千条帖子只要约 $0.0024，比任何一家第三方都便宜；但前提是你拿得到这份合同。

拿合同这条路正在关上。2026 年 8 月，Reddit 先在 r/redditdev 说了公共 Data API 的未来计划（原帖）；2026 年 9 月 30 日，Reddit 在 r/redditdev 公布了公共 Data API 的关闭时间表（原帖）：

替代路线是 Reddit 自己的开发平台 Devvit：迁移指南写明它主要面向审核工具和社区 App，参加迁移计划的 App 迁完可以拿 $1,000，计划期是 2026 年 3 月 31 日到 12 月 31 日。它不是一个让你把数据导出去做分析的接口：Devvit App 要在 App registration 登记，对外发请求的范围受 HTTP Fetch 的规则限制，完整说明在 Devvit 文档。对研究者，Responsible Builder Policy 写的是：在 Reddit for Researchers 计划之外收集的数据做研究，违反这项政策；未经书面批准，不得出售、授权或拿来训练模型。

10 月 29 日，Reddit CEO Steve Huffman 在个人主页发帖说，Reddit 要改成「以登录为主的体验」，先在美国以外的部分市场测试，理由之一是绝大多数未经授权的数据获取发生在未登录页面上（原帖）。Axios 当天的报道补充，首页和从搜索引擎、外部链接点进来的帖子仍会对未登录访客开放，具体边界在测试里定。

登录墙对所有不登录读页面的工具都是风险，包括 Apify Store 里的 scraper，也包括我们。我们不能保证 Reddit 改版以后每个能力都照常返回。你能做的有三件：第一，失败的请求不扣费，Reddit 那边拦下来的请求你不用付钱；第二，能力出问题时，免费目录里这个能力会标成「暂不可用」（available 为 false），批量任务开跑前读一次目录，就不会白跑；第三，要长期用的数据定期存到自己那边，不要只靠哪一个工具随时能取。是否可以抓取、抓了能怎么用，取决于你所在的司法辖区、用途和 Reddit 的条款，本文不提供法律意见，涉及具体项目请问律师。

什么时候 Apify 更合适

把上面的实测合起来，下面这几种情况，我们建议直接用 Apify Store 里的 scraper，而不是 EveryInfra。要搜一个话题一个月以前的帖子：我们的 reddit/search 只覆盖最近一个月，Lite 的 time 可以选全部时间。要一个 subreddit 的 1,000 个以上帖子：我们每种排序只有第一页 100 条，r/Python 换 8 种组合只拿到 286 个；能翻页的 scraper 每种排序都能翻到将近 1,000 条。要单个热帖的全部评论，或者要完整的评论树：我们每帖最多 100 条、不带父评论 ID；clearpath 能全展开，Lite 和 automation-lab 带 parentId、depth。要用户资料：karma、注册时间这类字段我们没有，harshmaur 的用户 scraper 一次给齐。只看少数几个用户：一个用户一次回不到 22 条评论时，reddit/user_comments 比 harshmaur 的用户 scraper 贵。已经在用 Apify 的定时任务、数据集和集成：换过来要自己写调度和存储，省下的钱不一定抵得上这部分工作。

反过来，需要大量、经常、按页拿的数据时，我们便宜两到三个数量级：每天拉几百个帖子的评论、每天看几十个社区的新帖、给 AI 客户端在对话里查 Reddit。我们另有 reddit/trending_posts，按页给全站热门帖，每页 25 条，用 page_token 翻页，每页同样 $0.000556，可以补上 subreddit 列表不能翻页的缺口，但它是全站热门，不是某个社区的历史。我们之前写过这两种计费方式各自的坑：Apify 的计费说明、Apify 替代方案汇总，以及失败退款怎么对账的失败退款核对。

最近的变化

• 2026-11-17：automation-lab 的 Reddit scraper 评论单价 Free 档从 $0.000575 涨到 $0.00075，涨 30%（automation-lab Store 页）。对你意味着：本文按它算的每千条评论 $0.59，这天以后是 $0.76。
• 2026-10-29：Reddit CEO 关于登录墙的帖子（原帖）。对你意味着：未登录访问会在部分市场先收紧，所有不登录读页面的工具，包括 Apify 的和我们的，都可能受影响。
• 2026-10-20：Apify 自己的 Reddit Scraper 当前价格开始生效，这是它一个月里的第 8 段价格（Store 页）。对你意味着：按它算账，要以读取当天的公开元数据为准。
• 2026-10-18：maximedupre 的评论搜索 scraper 当前价格开始生效，Free 档每条 $0.00265。对你意味着：按关键词搜评论的 scraper 里，它比 harshmaur 的 $0.0015 贵 77%。
• 2026-10-16 和 2026-10-06：clearpath 的评论 scraper 两次更新，修了全展开时深层回复的 depth（clearpath Store 页）。对你意味着：要用 depth 重建树的，用这两次更新以后的版本。
• 2026-09-21：trudax 的 Reddit Scraper 改成按事件计费并下架，只对老用户开放。对你意味着：教程里写的「每月 $45 不限量」已经不能再订。

上手：从一次试用到每天自动跑

本文除用户评论以外的 48 次请求一共只花了约 $0.024，注册以后先用小额跑通一遍，再决定要不要批量用。步骤是：在快速上手拿 Key；在 Reddit 爬虫 API 页面看全部能力，分别打开 Reddit 搜索爬虫 API、Reddit subreddit 帖子爬虫 API、Reddit 评论爬虫 API 的试用台各跑一次；需要单帖详情和用户数据的，再看 Reddit 帖子详情爬虫 API、Reddit 用户帖子爬虫 API 和 Reddit 用户评论爬虫 API；想先看一眼某个产品在 Reddit 上被抱怨什么的，用 Reddit 痛点爬虫 API；全站热门帖用 Reddit 热门帖子爬虫 API。同样的做法还能用在 Twitter 爬虫 API 和 TikTok 爬虫 API；全部能力和单价在数据市场和价格页，和其他工具的对比在替代方案页。

同样按「每千条实测价」比 Apify 的，还有 Apify Twitter Scraper 替代、Apify TikTok Scraper 替代 和 Apify Amazon Scraper 替代。

常见问题

Apify Reddit Scraper 免费吗？

Apify 的 Free 套餐每月给 $5 预付额度（价格页），用 Lite 按每条 $0.004 加每次 $0.04 起步费算，大约够拿 1,200 条结果；Store 里也有 29 个免费的 Reddit actor，但近 30 天用户过百的只有一个。trudax 那个按月租收费的 Reddit Scraper 已经下架，新用户开不了。Reddit 官方 API 对符合条件的非商业用途免费，每个 OAuth client 每分钟 100 次，但 2026 年 10 月 31 日起不收新申请（Data API Wiki）。

Apify reddit scraper pro 是哪个，比 Lite 好吗？

Store 里名字带 pro、近 30 天用户最多的 Reddit scraper 是 harshmaur 的 reddit-scraper-pro，标题写的是线索、品牌监测和提醒，Free 档每条 $0.0015，近 30 天 435 个用户，运行成功率 98.7%（公开 Store 列表，2026-11-04 读取）。它比 Lite 便宜 60% 多、超时也少得多；Lite 的优点是用户最多、说明最全、评论带 parentId。哪个「好」取决于你要不要评论树，要的话两个都不如 clearpath 的评论 scraper 全。

Apify reddit comment scraper 能拿一个帖子的全部评论吗？

能，但要选对 actor 并设好参数。clearpath 的评论 scraper 把 maxCommentsPerPost 设成 0 并打开全展开，就能拿到包括深层「continue this thread」的整棵树；Lite 用 maxComments 控制上限。Reddit 自己的树里本来就有没展开的 more 位置（Reddit JSON 说明），用 PRAW 自己抓也要调 replace_more。我们的 reddit/comments 每帖最多 100 条，含二、三层回复，但没有父评论 ID，不适合要整棵树的场景。

Reddit 爬虫 API 收费多少，官方 API 和第三方哪个便宜？

Reddit 官方对商业用途要另签协议，现行公开页面没写价格（Developer Platform & Accessing Reddit Data）；常被引用的每千次请求 $0.24 是 2023 年一位开发者转述的报价。第三方里，Apify Store 常用的 Reddit scraper 每千条 $0.99 到 $4.00，中位约 $2.00；EveryInfra 按请求计费，本文实测每千条帖子 $0.011 到 $0.029、每千条评论 $0.0073。完整的 OAuth 流程和接口列表见 Reddit 的 OAuth2 说明和 API 文档。

不用 API 抓 Reddit 合法吗？

这要看你所在的司法辖区、用途，以及 Reddit 的用户协议、开发者条款和 Public Content Policy。Reddit 的 Responsible Builder Policy 写明，在 Reddit for Researchers 计划之外收集的数据做研究违反政策，未经书面批准不得出售、授权或训练模型。本文不提供法律意见；拿数据做商业产品或训练模型前，请问律师。

Reddit 爬虫在 GitHub 上有现成的吗，和用 API 服务比怎么选？

有。Reddit 早年的网站代码和接口说明归档在 reddit-archive/reddit，已经不再更新；最常用的现成工具是 Python 的 PRAW，它走 Reddit 官方 OAuth API，免费、字段最全，但受每分钟 100 次限速，而且 2026 年 10 月 31 日以后新申请的 OAuth client 已经拿不到。自己写爬虫要处理登录墙、限速和反爬；用 Apify 或我们这类服务，是用钱换掉这部分工作。无论选哪种工具，都先算清楚每千条价和起步费。

参考资料

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2. Apify API：trudax~reddit-scraper-lite 公开元数据（pricingInfos、stats），2026-11-04 读取
3. [Apify / trudax：Reddit Scraper [DEPRECATED]（Store 页），2026-11-04 读取](https://apify.com/trudax/reddit-scraper)
4. Apify API：trudax~reddit-scraper 公开元数据（含 2026-09-21 改价说明），2026-11-04 读取
5. Apify / harshmaur：Reddit Scraper（Store 页），2026-11-04 读取
6. Apify / automation-lab：Reddit Scraper（Store 页，含 2026-11-17 调价说明），2026-11-04 读取
7. Apify / clearpath：Reddit Post Comments Scraper（Store 页，含 2026-10-06、10-16 更新记录），2026-11-04 读取
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11. Apify / clearpath：Reddit User Posts & Comments Scraper（Store 页），2026-11-04 读取
12. Apify / clearpath：Reddit Search Scraper（Store 页），2026-11-04 读取
13. Apify：Reddit Scraper: Posts, Comments, and Users（Apify 自己的 Store 页），2026-11-04 读取
14. Apify：价格页（套餐、计算单元、Store 折扣档），2026-11-04 读取
15. Apify 文档：Pay-per-event pricing model
16. Apify 文档：Actor pricing and costs（折扣档 FREE 至 DIAMOND）
17. Apify 文档：Actors in Store（计费模式、维护中标记、Store 折扣）
18. Apify API 文档：Get Actor
19. Apify API 文档：Get list of Actors in Store
20. Apify 文档：Usage and resources（内存与计算单元）
21. Apify 文档：Runs and builds（运行状态、超时）
22. Apify 文档：Automated testing（不过测试会被标维护中）
23. Apify 文档：Dataset
24. Apify 文档：Apify MCP server
25. GitHub：apify/apify-mcp-server
26. GitHub：apify/apify-client-python
27. Reddit：Data API Terms（2023-06-19 生效，2026-07-20 修订），2026-11-04 读取
28. Reddit：Developer Terms
29. Reddit：User Agreement
30. Reddit Help：Reddit Data API Wiki（免费额度 100 QPM）
31. Reddit Help：Responsible Builder Policy
32. Reddit Help：Developer Platform & Accessing Reddit Data（商业使用与收费）
33. Reddit Help：Public Content Policy
34. Reddit Help：App Migration Program 2026 Terms
35. Reddit Developer Platform：Migrating apps from the Data API to Devvit
36. Reddit Developer Platform：App registration
37. Reddit Developer Platform：HTTP Fetch
38. r/redditdev：Moving Data API Apps to the Developer Platform: migration dates and next steps（2026-09-30）
39. r/modnews：Continuing our infrastructure updates: what's changing in the coming months（2026-09-30，RSS 停用）
40. r/redditdev：Our Plans for the Future of Reddit's Public Data API（2026 年 8 月）
41. r/redditdev：API Update: Enterprise Level Tier for Large Scale Applications（2023-05-31）
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44. Axios：Reddit moves to logged-in experience as AI eats search（2026-10-29）
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48. GitHub：reddit-archive/reddit Wiki，JSON（more 对象）
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