Apify TikTok Shop Scraper 替代实测

同样拿 1,000 个 TikTok Shop 美国站商品，Apify Store 里按 Business 档最便宜的搜索 scraper 公开价是 $1.22，用户最多的搜索 scraper 是 $9.00（Free 档 $15.00）；我们 2026 年 11 月 6 日用 EveryInfra 真调，tiktok/shop_search 在美国站每次 $0.000556 回 10–15 个商品，按不重复商品算每千个 $0.089，最便宜的那个 scraper 的价是我们的 13.7 倍。到了新加坡站和马来西亚站，同样的价一次回 100 个，每千个 $0.0056，最便宜的那个 scraper 的价是我们的 219 倍以上。按类目取商品每千个 $0.0537，热销榜 $0.0403，达人资料每千个 $0.556，Apify 同类的价分别是我们的 37 倍、52 倍和 9 倍。店铺商品和商品评价两项，我们 11-04、11-06 两轮一共 17 次请求全部 503、全部没扣钱，没有测出价格，表里照实写「未测出」。下面把七类数据逐个实测，连同站点差异、翻页重复、失败扣不扣钱、Apify 一侧的运行失败率，一起写清楚。

本文的「每千条价」，是把一次请求实际扣掉的钱，除以这次实际返回的条数，再乘 1,000，回答的是「拿到 1,000 条结果要花多少钱」。EveryInfra 按请求计费，Apify Store 里的 TikTok Shop scraper 按结果（事件）计费，两种单位只有换到同一个分母上才能比。分母一律用实际返回条数，不用请求里写的 limit；如果同一批商品重复出现，按不重复的条数算，所以回得少、回得重的那几次，只会把我们这一侧的价格算高。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；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」。

价格数据来自 2026-11-06 00:13 开始的第二轮实测；11-04 的第一轮赶上我们自己的一次故障，没拿到价格，经过写在「失败和空结果扣不扣钱」一节。两轮合计 108 次请求，实扣 $0.011452。Store 里的第三方 scraper 本文按编号称呼（#1 到 #15，见下文价格表），作者名和链接放在文末参考资料。

先看总表：七类 TikTok Shop 数据，每 1,000 条各多少钱

下表把七类常用的 TikTok Shop 数据放在一起。EveryInfra 一侧全部是 2026-11-06 的真调：实扣金额来自响应里的 billing.charged_usd，条数来自响应里的 results，0 条和失败的请求不进分母。Apify 一侧每类取两个 scraper：一个是这类数据里 Business 档最便宜的，一个是累计用户最多的，价格来自公开接口的 pricingInfos，2026-11-06 00:13 新加坡时间读取（获取 Actor 接口说明）。表中 #编号对应下一节的价格表。四档套餐对应的折扣见 Actor 定价与成本。

倍数一律用 Apify 的价格除以我们的价格。读这张表要注意三件事。

第一，倍数的大小几乎完全取决于「一次请求回多少条」。我们每次请求的价固定（搜索和达人 $0.000556，类目、店铺、热销 $0.000806，评价 $0.000764，都是目录价），回 1 条和回 100 条收一样的钱。所以一次回 100 条的东南亚站搜索是几百倍的差距，一次回 10 条的美国站搜索只有十几倍，一次只查一个人的达人资料只有 9 倍。

第二，Apify 一侧还有两类钱不在每千条价里：每次运行的启动费，和部分 actor 另收的平台用量，下一节价格表后面细说。我们这一侧没有启动费、没有月费，最低充值 $10。

第三，有两行我们没有测出数：店铺商品和商品评价。这两项 11-04 和 11-06 两轮都返回 503，前后 17 次请求，一次都没扣钱，也一次都没拿到数据。我们在表里照实写「未测出」，不拿目录价去推一个漂亮的倍数；只在月度成本那一节按目录写的「每页 20 条」做了一个标明是估算的推算。

Apify TikTok Shop Scraper 价格：Store 里 16 个常用 scraper 的公开价

Apify Store 里搜「tiktok shop」，公开的 Store 搜索接口返回 1,665 个结果（11-04 我们读的时候是 1,626 个，两天多了 39 个），接口返回的前 39 个，标题里全都写着 TikTok Shop（Store 搜索接口，2026-11-06 00:13 新加坡时间读取）。这些 scraper 绝大多数由第三方作者发布，Apify 自己维护的只有 Clockworks 名下的一个。它们几乎全部用「按事件计费」（pay-per-event）：作者定义一组事件，每发生一次收一次钱，最常见的是「返回一条结果」和「启动一次运行」，后者叫启动费（Pay-per-event 文档）。要看一个 actor（Apify 对云端抓取程序的叫法）全部的收费事件，Apify 文档给的办法是读公开的「获取 Actor」接口（Get Actor），不需要账号。我们按累计用户数取了 16 个，把接口里的 pricingInfos 逐个读出来：

表里价格都是「每 1,000 个主事件」的美元价，#7 那一行是「每 1,000 次运行」，它一次运行只收一个达人用户名，所以等于每 1,000 个达人 $5.00。四档对应 Apify 套餐：Free 每月给 $5 额度，Starter $19、Scale $199、Business $999 一个月，套餐本身就是预付的用量，档位越高，Store 单价越低（Apify 价格页）；Store 里叫 Bronze、Silver、Gold，参加不参加折扣由作者自己定（Actors in Store）。表里能看出三件事。第一，最便宜和最贵差 15 倍：#13 的 $1.99 和 Clockworks、#4 的 $30.00 都是 Free 档。第二，用的人最多的那个不是便宜的那个：累计 3,064 个用户的 #1 在 Free 档每千条 $25.00，是 #13 的 12.6 倍。第三，Apify 自己维护的 Clockworks TikTok Shop Scraper 是 Free 档最贵的两个之一，而且它的页面写明「目前只支持美国」（见下图）。

截图里的 $30.00 和公开接口一致：result 事件在 Free 档 $0.03 一个，Business（Gold）档 $0.013 一个，企业 Diamond 档 $0.003 一个（Clockworks TikTok Shop Scraper 元数据）。

还有两类费用不在表里。一是启动费，即表里「每次运行另收」那一列：#1、#2 每次 $0.002，#12 每次 $0.005，#11 每次 $0.01，#8 每次 $0.05，#4 在 Free 档每次 $0.14、付费套餐每次 $0.014；如果你每天对 50 个关键词各跑一次，启动费就是每天 50 笔。二是平台用量：Apify 文档说多数按事件计费的 actor 已经把算力、存储、代理算进事件价，但也有一些另收，要看每个 actor 的价格说明（Actors in Store）；平台用量指算力单位、存储读写、住宅代理和数据传输这些按量计的资源（Usage and resources），住宅代理在 Free 和 Starter 套餐是每 GB $8（Apify 价格页）。运行结束以后再读写数据集，也算平台用量（Actors in Store）。

价格之外还有一个信号：公开接口里的 modifiedAt（作者最近一次改动的时间）显示，16 个里有 14 个在最近 30 天内改过，其中 5 个在我们两次读取之间的两天里又改了一次（2026-11-06 00:13 新加坡时间读取，日期见价格表最后一列）。页面常变，scraper 要跟着改，价格也会跟着变，下文「最近的变化」里 #11 和 #12 两次调价就是例子。

我们怎么测，和怎么判对错

动笔前我们先把判据写死，结果出来后不再改。每千条价的算法是：实际扣掉的钱（响应里的 billing.charged_usd），除以实际返回的条数（响应里 results 的行数），再乘 1,000。同一类数据测了多次的，钱和条数分别加总再除；返回 0 条的请求不进分母，单独看扣没扣钱。条数一律按实际返回算，不按请求里写的 limit 算，所以回得少的那几次只会把我们的价格算高。

Apify 一侧，只用不需要账号就能读的公开材料：Store 搜索接口、每个 actor 的公开元数据接口（api.apify.com/v2/acts/<作者>~<名称>，里面的 pricingInfos 是价格历史，取读取时刻已生效的最后一条），以及 Store 页面和 Apify 文档。我们没有注册 Apify，也没有跑它的 actor，所以表里 Apify 的数字是公开单价，不是实测账单。选对比对象的规则也先定：在 Store 搜索「tiktok shop」（2026-11-04 读取时）得到的 1,626 个结果里，按累计用户数取前列的，补上评价类、达人类的专门 scraper 和 Apify 自己维护的 Clockworks，一共 16 个；每类数据各取「最便宜的」和「用的人最多的」，不只挑贵的比。

倍数小于 3 的照实写进表，但不进标题；Apify 更便宜或更合适的情况单独成节。时间一律写新加坡时间（UTC+8），Apify 的价格我们读了两次：2026-11-04 00:13:46 和 2026-11-06 00:13:35 新加坡时间，16 个 scraper 的全部收费事件和档位价两次完全一样，也没有登记在未来生效的新价；用户数、运行统计和改动时间这类会变的数，正文一律取 11-06 的值。测试用的是一把内部测试 Key，按公开目录价扣费，和普通客户的价一样。

站点覆盖：美国、东南亚、墨西哥实测，欧洲和巴西两边差在哪

TikTok Shop 不是一个站，是一组按国家分开的商城：同一个关键词，在美国站、新加坡站、马来西亚站搜出来的是不同的商品、不同的币种、不同的卖家。所以「支持 TikTok Shop」这句话本身没有信息量，要看支持哪几个站、作者测过哪几个站。我们把 Store 里 9 个写明了站点的 scraper 的输入定义逐个读出来（站点通常是输入里的一个枚举字段），再和我们目录里每项能力的 country 说明对照，画成下面这张格子图。

图里的几件事值得展开说。

第一，Apify 自己维护的 Clockworks TikTok Shop Scraper 只支持美国站，这是它页面 FAQ 的原话，我们 2026-11-06 重读时还是这句（见上文截图）。#7 的达人 scraper 也只做美国站，README 写「其他地区即将上线」。如果你的生意在东南亚，这两个直接排除。

第二，列了很多站点不等于每个站点都好用。#3 的 scraper 在输入里列了 16 个站点，但作者在说明里写着只有美国「完全支持、经过测试」，其他站点「有时有数据，但不稳定」。#10 列了 10 个站点，但它的输入说明写明关键词搜索只在美国和 5 个东南亚站可用，其余站点只能按类目或商品 ID 取。我们格子图里把 #3 的非美国站点标成中灰，就是这个原因。

第三，我们的覆盖面。按目录，tiktok/shop_category_products、tiktok/shop_products、tiktok/shop_product_reviews 支持美国、墨西哥、日本，以及新加坡、马来西亚、菲律宾、泰国、越南、印尼 6 个东南亚站，一共 9 个；tiktok/shop_hot_products 支持其中除美国以外的 8 个，美国、英国、巴西站没有热销榜，传了会在扣费之前被拒（能力目录，2026-11-06 00:12 新加坡时间读取）。我们没有英国、欧洲大陆和巴西站。要做这些站，现在只能用 #2 搜索 scraper、#12 的热销 scraper 或 #14 的评价 scraper，下文「什么时候 Apify 更合适」会再说。

第四，也是这次实测最有意思的一点：同一个能力、同一个价，在不同站点一次能拿回的条数差了将近 10 倍。2026-11-06 00:13 到 00:14，我们用 tiktok/shop_search 在美国站搜「lip gloss」，一次回 10 个商品，搜「phone case」回 15 个；在新加坡站和马来西亚站搜「lip gloss」，各一次回 100 个。每次请求的价都是 $0.000556，所以美国站的每千条价大约是东南亚站的 9 倍；如果只算不重复的商品（美国站第 2、3 页和第 1 页完全一样，见下文），是 16 倍。墨西哥站搜西语「brillo labial」（唇彩）回了 0 条，按空结果退款，没有扣钱；同一时间段，墨西哥站按类目取商品正常回了 15 个。也就是说，墨西哥站这个类目有货，只是这个关键词在搜索里没有结果，或者搜索在墨西哥站的覆盖还不完整，我们没有更多证据区分这两种情况，照实写「搜索 1 次 0 条，类目 1 次 15 条」。

分场景实测：搜索、类目、热销、店铺、评价、达人

下面每个场景都写清楚：我们发了什么请求、什么时候发的（新加坡时间）、回了几条、扣了多少钱，再和 Apify Store 里同类 scraper 的公开价放在一起。Apify 一侧每类取两个：Business 档最便宜的一个，和累计用户最多的一个。原始响应都存了文件，表里每一行都能对回去。

TikTok Shop 关键词搜索：美国站每次 10–15 个，东南亚站每次 100 个

tiktok/shop_search 的必填参数只有 keyword，可选 country（站点）和 page（页码，从 1 开始）。2026-11-06 00:13 起我们发了 7 次：

这张表里有一个我们自己没想到的结果：美国站传 page=2、page=3，回来的 10 个商品和第 1 页逐个 id 一模一样。也就是说，这一次在美国站按页码往后翻没有翻出新商品，3 次请求花了 3 份钱，只拿到 10 个不重复的商品。我们把它当成实测结论如实写：在美国站做关键词搜索，先按一次请求 10–15 个商品来估算，不要指望靠 page 把一个词翻到几百个；要更多美国站商品，用下面的类目接口按 next_page_token 翻页更可靠。

按不重复商品算，美国站 4 次请求花 $0.002224，拿到 25 个不重复商品，每千个 $0.0890；如果按返回行数算（45 行），每千行 $0.0494。新加坡和马来西亚两次各 100 个，没有重复，每千个 $0.0056。

和 Apify 比：搜索类 scraper 里 Business 档最便宜的是 #10，每千个商品 Free 档 $2.00、Business 档 $1.22，另有每次运行 $0.00005 的启动费；用户最多的搜索专用 scraper 是 #2，累计 2,592 个用户，Free 档 $15.00、Business 档 $9.00，每次运行另收 $0.002。Free 档最便宜的是 #13，$1.99，但它 Business 档也要 $1.93，比 #10 贵。于是美国站的倍数是：#10 Business 档 $1.22 ÷ $0.0890 = 13.7 倍，Free 档 22.5 倍；#2 Business 档 101 倍，Free 档 169 倍。东南亚站的倍数大得多：#10 Business 档 219 倍，#2 Business 档 1,619 倍。

要说公平，还要补一点：Apify 的 scraper 是「你要多少条，它尽量抓多少条」，比如 Clockworks 的输入 productsPerSearch 默认 10、没有上限（Clockworks Store 页）。也就是说，在美国站想一个关键词拿 300 个商品，Apify 的 scraper 可以一次跑完，按 300 条收钱；我们这一次实测做不到，只能拿到前 10–15 个。对「一个词要很深」的需求，这是 Apify 的真实优势，下文单独列进「什么时候 Apify 更合适」。

TikTok Shop 类目商品：每页 15 个，翻 4 页 60 个不重复

tiktok/shop_category_products 按类目 ID 取商品，每次一页，响应最后一行带 next_page_token，原样传回去就是下一页。我们用美妆个护类目（category_id=601450，Beauty & Personal Care），在美国站连翻 4 页，再在马来西亚站和墨西哥站各取第 1 页：

美国站 4 页 60 个商品，id 两两比对没有一个重复，翻页是真的在往后翻。6 次合计 90 个商品、$0.004836，每千个 $0.0537。每次响应用时 2.5 到 5.9 秒。第一页第一个商品是一款男士剃须刀，累计销量 24,201、评分 3.7、2,140 条评价，字段里 sold_count、rating、review_count、shop_name、shop_id 都有；目录里列了 category 字段，但这一批返回里是空的，做类目分析时请以你请求时传的 category_id 为准。

Apify 一侧，明确写了按类目取的 scraper 里，最便宜的是 #6，每条结果四档都是 $2.00（每千条），用户最多的是 #3，四档都是 $4.50。倍数：#6 37 倍，#3 84 倍。类目接口每页固定 15 个，比东南亚站的关键词搜索少，所以倍数也落在几十倍，而不是几百倍。

TikTok Shop 热销榜：limit=100 超时，limit=20 正常

tiktok/shop_hot_products 是按站点取热销榜，返回 rank（名次）。00:16 到 00:17，我们按 limit=100 在马来西亚、泰国、新加坡、墨西哥各调一次，4 次全部 503：前两次是「服务暂时不可用」，后两次是超时，错误文案里直接建议「把 limit 调小再试，或者加 "mode":"async" 走异步任务」。4 次都没扣钱。00:28 我们照它的建议把 limit 改成 20，马来西亚站和新加坡站各一次，都在 7 秒内各回 20 个商品，各扣 $0.000806。

马来西亚站热销榜第 2 名是一款蒜蓉辣椒油，累计销量 348,113、评价 53,742 条；新加坡站第 2 名是一套挖耳勺，评价 1,885 条。按这两次算，每千个热销商品 $0.0403。Apify 上做热销榜的是 #12，每个商品 Free 档 $0.003、Business 档 $0.0021，即每千个 $3.00 和 $2.10，每次运行另收 $0.005；打开「带分析数据」后每个商品 $0.04。按基础价算，倍数是 52 到 74 倍。#12 的优势是有按 30 天、7 天、1 天的销售额排序和成交额估算，我们只有名次和累计销量，这一点在「什么时候 Apify 更合适」里写了。

TikTok Shop 店铺商品：两轮 6 次都是 503

tiktok/shop_products 传店铺 ID，目录写每页最多 30 个商品，用 next_page_token 翻页。我们拿美国站的 Disney Store 店铺测：11-04 两次，11-06 的 00:15、00:28、00:43、00:58 四次，一共 6 次，全部返回 503 unavailable，响应里都是 charged: false 和退款原因 request_failed_refunded，一次也没扣钱。00:58 那次 0.2 秒就返回，说明服务在主动拒绝新请求，而不是让你等到超时。所以这一行我们没有每千条实测价。

Apify 一侧，能按店铺取商品的 scraper 里，Free 档最便宜的是 #13，每千个商品 $1.99（Business 档 $1.93），它在近 30 天每 1 万次运行里有 2,065 次没跑成；用户最多的是 #5，Free 档 $4.00、Business 档 $2.40，每 1 万次 2,572 次没跑成。按我们目录价每页 $0.000806、每页最多 30 个推算，每千个大约 $0.027，但这是没测通的推算，我们不把它写进倍数，也不写进要点。

TikTok Shop 商品评价：两轮 11 次都是 503

tiktok/shop_product_reviews 传商品 ID，目录写每页 20 条、页大小会变；可以按 rating 只看 1 到 5 星中的某一档，按 sort 选最新（newest）或平台推荐（recommended），翻页用 next_page_token，令牌 24 小时内有效。我们挑了 3 个评价多的商品：美国站一款心形手机壳（330 条评价）、马来西亚站一款唇釉（34,789 条评价）、新加坡站一款镜面唇彩（776 条评价）。11-04 1 次，11-06 从 00:18 到 00:58 9 次，全部 503 unavailable，多数在 0.2 秒内返回，全部 0 扣费。

11-06 00:43 第 3 次失败时，响应的 next_steps 写着「10 分钟内失败 3 次，都没有扣费」，并且在响应里直接附了一个可以照抄的 example 请求（换了一个商品 ID）：example 能用，说明是你这个目标的问题（商品删了、私密或 ID 写错），告诉用户；example 也失败，就是我们这边的问题，让 AI 先问用户要不要提交工单，用户同意了才提。01:02 我们照做了一次，example 也是 503，没扣钱。按它自己的判断规则，这一次就是我们这边的问题，而不是这 3 个商品的问题。参数错的请求倒是测出来了：11-04 传 rating=6，当场 422，写明只能是 1 到 5，也没扣钱。

Apify 一侧，评价类 scraper 里最便宜的是 #14，每千条 Free 档 $1.99、Business 档 $0.79，每次运行另收 $0.005；用户最多的是 #11，四档都是每千条 $2.00，每次运行另收 $0.01。#14 还写明覆盖 16 个站点，并附带每个商品的 1 到 5 星分布（Store 页见参考资料）。评价是这一轮里唯一一个「Apify 价格不高、覆盖更广、而我们又没测通」的数据，所以下文「什么时候 Apify 更合适」把它单独列了一条。

TikTok Shop 达人：4 次里 1 次成功，每个达人 $0.000556

tiktok/shop_creator 一次查一个达人账号。00:17 到 00:18 我们查了 3 个美妆品牌账号和 1 个不存在的用户名：tarte cosmetics 成功，返回粉丝 2,064,277、带货商品 121 个、平均播放 248，类目是 Beauty & Personal Care 和 Health，扣 $0.000556；colourpop、e.l.f. 两个和不存在的那个都返回 503，暂时不可用、不扣费，响应建议 20 秒后重试；00:29 再查 colourpop 一次，仍是 503。00:43 再查 e.l.f. 一次，仍是 503。11-06 一共查了 6 次，只有 tarte 那 1 次成功；巧的是，11-04 第一轮里唯一成功的一次请求，也是 00:55 查 tarte。

这里要照实说两点。一是不存在的用户名也回了 503，而不是一个明确的「查无此人」，调用方分不清是「这个人不存在」还是「暂时没拿到」，只能按建议隔一会儿重试。二是这次返回的字段比目录少：目录列了 video_count、sold_count，tarte 这一行里没有。每个达人 $0.000556，每千个 $0.556；#7 的达人 scraper 每次运行查一个达人、收 $0.005，每千个 $5.00，倍数 9 倍，但 #7 有近 30 天成交额和粉丝画像，我们没有。

失败和空结果扣不扣钱：两轮实测里的 503、超时和空结果

本文第一轮实测的第一分钟就遇上了一次真实的故障。2026-11-04 00:14 新加坡时间起，我们的六项 TikTok Shop 能力全部返回 503，同一时间非商城的 tiktok/profile 正常返回、正常扣费。我们没有改写这段经历，而是把它当成「失败扣不扣钱」最好的一次实测：从 00:14 到 02:01，六项 TikTok Shop 能力连续 1 小时 47 分基本不可用。这期间我们一共发了 67 次 TikTok Shop 请求，其中 33 次是每 3 分钟一次、确认是否恢复的同一个搜索请求；结果是 63 次 503，3 次因为没带 Key 或参数错在扣费前被拒（1 次 401、2 次 422），全部 0 扣费；只有 00:55 那一次查达人 tarte 成功返回，按目录价扣了 $0.000556。按结果汇总如下：

两天后的第二轮，搜索、类目、热销、达人恢复了，店铺商品和评价仍然不可用。第二轮一共 40 次请求（含 01:02 照响应附的 example 补发的 1 次），按能力汇总：

这张表里有三件事值得单独说。第一，503 的响应不只是一个错误码：第 4 次失败时，响应的 next_steps 写着「10 分钟内 tiktok/shop_search 失败 4 次，都没有扣费」，建议先用目录自带的 example 试一次，如果 example 也失败，就是我们这边的问题，让客户的 AI 先问用户要不要提交工单。这是写给调用方的 AI 看的，它照着做就能自己判断该等还是该换目标，不会一直重试烧钱。第二，参数错的请求在扣费之前就被挡下：country=US 的热销榜请求直接 422，错误文案里列了允许的站点，也解释了为什么不行；评价的 rating=6 同样 422，写明范围。第三，每一次失败的响应里都有 billing.charged=false 和退款原因，不用等账单再对账。

Apify 那边，失败的运行怎么收钱取决于每个 actor 的事件设计。按 Apify 的按事件计费文档，actor 的作者自己决定什么时候「记一个事件」；平台按记下的事件向用户收费，算力、存储这些平台用量多数已含在事件价里，也有作者选择另收（按事件计费、用量与资源）。启动费是平台在运行开始时自动记的事件（文档叫 apify-actor-start），一次运行就算中途失败，启动费和失败前已经写进数据集的结果照样收费。所以「失败不扣费」在 Apify 上不是平台保证，要看每个 actor 的写法。下一节列的 #5、#13 这几个近 30 天没跑成比例高的 scraper，就值得先用小批量试。

Apify 这边的运行有多少没跑成：近 30 天每 1 万次

价格之外，按结果计费的 scraper 还有一个容易被忽略的成本：运行失败。Apify 的公开接口里，每个 actor 都带近 30 天的运行统计 publicActorRunStats30Days，分成成功、失败、超时、中止四类。我们把上面 16 个逐个读出来，算「每 1 万次运行里没跑成的次数」：#5 近 30 天 9,269 次运行里 2,373 次失败，每 1 万次 2,572 次没跑成；#13 2,107 次里 269 次失败、165 次超时，每 1 万次 2,065 次；#15 的评价 scraper 每 1 万次 1,633 次，但它近 30 天只跑了 98 次（16 次没跑成），样本太小，只能参考；#7 的达人 scraper 每 1 万次 912 次，它这 30 天跑了 627,168 次，是这一组里运行次数最多的。另一头，#1、#2 两个和 #3 的那个，每 1 万次不超过 3 次（2026-11-06 00:13 新加坡时间读取；11-04 读的时候 #5 是 2,563 次，两天里变化不大）。

这个数不能直接当成「失败率」看。运行失败有一部分是用户自己的输入写错了、或者主动设了很低的花费上限，Apify 的统计不区分原因；而且每次运行抓多少条也不一样。它能说明的是：同一类数据，不同作者的 scraper 稳定性差别很大，一个 25% 的运行会失败的工具，单价再低，也要把重跑的时间和启动费算进去。Apify 自己也有一套健康检查：每天用默认输入跑一次，最近三天里一半以上没跑成就标「维护中」，连续坏一个多月就标「弃用」（Actor testing）；被标「维护中」的 actor 运行可能失败或者结果不全（Actors in Store）。Apify 允许启动运行时设一个最高花费，到了就停；失败运行里已经发生的事件会不会退，文档没写，我们没有账号，只能写「未核实」。

TikTok Shop API：官方接口能拿到什么

搜「tiktok shop api」的人，很多是想先确认有没有官方的路。TikTok 有两套和 TikTok Shop 有关的官方接口，但都不是给「拿公开商品数据做研究或选品」的普通开发者用的。

第一套是 TikTok Shop Partner API，给卖家和服务商：开发者在 Partner Center 建应用，由卖家、达人或合作方授权以后，才能读写这个授权方自己的商品、订单、物流、结算等数据（Partner Center 开发者指南、授权概览）。换句话说，它能管你自己的店，看不了别人的店。

第二套是 TikTok 研究接口（Research API）里的 TikTok Shop 部分，有查店铺、查商品、查评价三个接口，文档 2026-09-01 更新（查店铺、查商品、查评价）。限制写得很清楚：返回的是在欧盟经营的店铺、在欧盟有售的商品；一次最多 10 条；申请人要是合格的学术或非营利研究机构，审核一般要 4 周（Research Tools 申请说明）。这套接口和欧盟《数字服务法》第 40 条有关：这条规定超大型平台要向审核过的研究者开放数据，欧盟委员会 2025-07-02 通过了具体办法（欧盟委员会：数据访问授权法案、研究者数据访问问答）。所以它不覆盖美国和东南亚，也不对商业用途开放。

所以对「同时看很多店的公开商品和评价」这个需求，现实中的选择就是两类：Store 里按结果计费的 scraper，或者按请求计费的数据接口。本文前面的实测比的就是这两类。

合规边界：公开数据、平台条款和评价规则

TikTok 美国服务条款（2026-07-15 更新）写明，除非事先得到 TikTok USDS Joint Venture 书面同意，不得用任何自动化系统或软件从平台抓取、爬取、导出或以其他方式提取任何数据（TikTok 服务条款（美国））。这条对 Apify 上的 scraper 和按请求计费的数据接口一样适用，用哪一种工具都不改变条款本身。公开数据的抓取在很多司法辖区并不当然违法，但个人数据保护法照样适用；商品评价里的买家昵称虽然平台已经打码（能力目录写明 author_name 已打码，形如 n**h），仍然按个人数据处理比较稳妥。本文不构成法律意见，用途和存储期限请按当地法律确认。

评价数据还有一层：美国联邦贸易委员会（FTC）2024 年 8 月 14 日公布、2024 年 10 月 21 日生效的《消费者评价和推荐规则》禁止买卖假评价，也禁止以「必须给好评」为条件发放奖励（FTC 公告、16 CFR Part 465 原文、FTC 问答）。这就是为什么 tiktok/shop_product_reviews 返回的 is_incentivized（是否带激励，例如晒图返券）和 is_verified_purchase（是否确认购买）两个字段有用：做竞品评价分析时，先把带激励的评价单独分出来，结论更站得住。

按月算账：四个常见用法，一个月各花多少

每千条价适合比较，但做预算要的是「一个月多少钱」。下面四个场景都按 30 天算，我们一侧用目录价乘请求次数，请求次数按本文实测的每次条数推出来；Apify 一侧用公开单价乘条数，再加每次运行的启动费，不含可能另收的平台用量。

这张表的 Apify 一列和倍数都含每次运行的启动费，所以东南亚那一行是 219–1,622 倍，比总表只按单价算的 219–1,619 倍略高。

几点算法说明。东南亚那一行，#10 是 300,000 × $1.22 / 1,000 = $366，加上每天 100 次运行、每次 $0.00005 的启动费，一个月 $0.15；#2 是 300,000 × $9.00 / 1,000 = $2,700，加每次 $0.002 的启动费，一个月 $6。评价那一行要特别说明：我们两轮都没测通评价，每页 20 条是目录写的页大小（目录同时写明「页大小会变」），所以这一行的条数和倍数都是估算；Apify 一侧 #14 每条评价 $0.00079 加每次运行 $0.005（每周 20 个商品就是 20 次运行），#11 每条 $0.002 加每次 $0.01。达人那一行最平：#7 每次运行查一个达人、收 $0.005，我们每次也只查一个、收 $0.000556。

这张表还有一个隐藏前提：美国站选品我们用的是类目接口，不是关键词搜索。原因在上一节：美国站关键词搜索一次只回 10–15 个，而且 page 翻不出新商品，想靠搜索在美国站每天拿 5,000 个不重复商品，我们这一次实测做不到；类目接口按 next_page_token 翻页，4 页 60 个没有一个重复，才撑得起这个量。反过来，如果你的需求就是「美国站一个关键词要 300 个结果」，Apify 那几个按条收费、可以一次跑深的 scraper 更合适，这一点写在后面的「什么时候 Apify 更合适」。

最后，Apify 的套餐本身也是钱。Starter $19、Scale $199、Business $999 一个月，套餐费就是预付的用量，没用完不结转到下个月（Apify 价格页）。上表的 Business 档单价，只有在你每月已经付 $999 的前提下才拿得到；如果你在 Free 或 Starter 套餐，单价按 Free 档或 Bronze 档算，东南亚那一行 #10 在 Free 档是 $600 一个月，Starter 对应的 Bronze 档是 $480。我们一侧没有月度套餐，按次从余额里扣。

TikTok Shop Scraper API：在代码和 AI 客户端里调用

两边都能用接口调，调用方式不一样。Apify 是「启动一次运行，再取这次运行的数据集」，未命名的数据集在保留期后自动删除（Dataset）；它的同步接口在运行超过 300 秒时返回 408（同步运行接口）。EveryInfra 是「一个请求拿一页」：请求体写 platform、action、params，响应里直接是这一页的数据、billing.charged_usd 和下一页的 next_page_token。下面是取商品评价第一页和第二页的写法：

# 第一页：最新的 20 条评价
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"tiktok","action":"shop_product_reviews","params":{"product_id":"<商品ID>","country":"US","sort":"newest"}}'

# 第二页：把上一次响应里的 next_page_token 原样传回（24 小时内有效，每页算一次调用）
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"tiktok","action":"shop_product_reviews","params":{"product_id":"<商品ID>","country":"US","page_token":"<next_page_token>"}}'

六项 TikTok Shop 能力返回的字段和目录 response_fields 一一对应（能力目录，2026-11-06 00:12 新加坡时间读取）：

在 AI 客户端里，EveryInfra 是一个远程 MCP 服务（MCP 是 Model Context Protocol，AI 客户端调用外部工具的协议，见规范），工具名都以 everyinfra_ 开头，加一段配置就能用：

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

然后可以直接对模型说：「用 EveryInfra 查马来西亚站 TikTok Shop 热销榜前 100，挑出评分 4.5 以上、销量过万的，再把前 3 个商品各取 3 页最新评价，按 variant 汇总差评。」Apify 也有自己的 MCP 服务 mcp.apify.com，推荐用 OAuth 登录，模型可以在 Store 里搜 actor 再运行（Apify MCP server，源码在 GitHub）。要注意的是，模型在 Store 里搜到哪个 actor，排序参考的是 Apify 的质量分，不是价格（Apify MCP server）；上面那张价格表里，同一类数据最便宜和最贵差 15 倍，让模型自己挑，未必挑到便宜的那个。两边在 AI 客户端里都能用，区别仍然是计费：让模型多翻几页，Apify 按条加钱，我们按次加钱。配置细节见 Cursor 里用 MCP 拿 TikTok、Instagram、Amazon 数据和 TikTok 达人数据实战，全部工具说明在 MCP 服务页。

什么时候 Apify 更合适

按每千条价，我们在每一类数据上都更便宜；但价格不是唯一的标准。下面几种情况，Apify Store 里的某个 scraper 更合适，我们照实写。

第一，欧洲站和巴西站。TikTok Shop 现在有 10 个欧洲站点（TikTok Newsroom），我们的目录里一个都还没有，巴西站也没有。#14 的评价 scraper 列了英、德、法、意、西、爱尔兰、巴西在内的 16 个站点；#2 搜索 scraper 和 #12 的热销 scraper 也列了欧洲主要站点（Store 页见参考资料）。要做欧洲站，现在只能用它们。不过要看清作者原文：#3 的 scraper 虽然列了 16 个站点，输入说明里写着只有美国完全支持、经过测试，其他站点「有时有数据，但不稳定」（Store 页见参考资料）。

第二，销售额估算和达人成交数据。#12 的热销 scraper 可以按近 30 天、7 天、1 天的销售额排序，打开「带分析数据」以后每个商品还有更多分析字段，Free 档每条 $0.04（Store 页见参考资料）；#7 的达人 scraper 返回近 30 天的成交额（GMV）、千次播放成交额、粉丝的年龄和性别分布、合作品牌数（Store 页见参考资料）。我们的 tiktok/shop_creator 在目录里列的是粉丝数、视频数、带货商品数、销量和平均播放量（实测那一条没返回视频数和销量），没有成交额和粉丝画像；tiktok/shop_hot_products 有名次和累计销量，没有按时间窗的销售额。需要 GMV，就用它们。

第三，规格和库存。Clockworks 的 scraper 每个商品带全部规格（颜色、尺码等）的价格、是否有货、剩余库存（Clockworks）；#5 有一个「商品详情」事件（Free 档每个 $0.005，Business 档 $0.003），包括规格、库存、运费和店铺资料（Store 页见参考资料）。我们的商品行没有库存和规格明细，只在评价行里有买家买的 variant。

第四，你已经在 Apify 上。如果你的团队已经用 Apify 的定时任务、数据集和 Google Sheets 等集成跑着别的流程（Schedules），而 TikTok Shop 每月只有几千条，那么 Free 套餐每月 $5 的额度（Apify 价格页）按 #13 的 $1.99 算是 2,500 条左右，可能根本不用另外付钱，换工具的工作量反而更贵。

第五，评价和店铺商品，至少在本文实测的这两天。我们的 tiktok/shop_product_reviews 和 tiktok/shop_products 在 11-04 和 11-06 两轮里一共 17 次请求，全部 503，没有一次拿到数据（也没有一次扣钱）。如果你这周就要交一份竞品评价分析，#14 的评价 scraper（Business 档每千条 $0.79、写明 16 个站点）或 #11（每千条 $2.00）是现在能用的路；我们这两项恢复以后，按目录价每页 $0.000764 计，可以再按本文的方法复测。

第六，一个关键词要很深的美国站搜索。本文实测美国站 tiktok/shop_search 一次只回 10–15 个商品，传 page=2、page=3 回来的还是同样 10 个。Clockworks、#10 这类按条计费的 scraper，可以让一个关键词一次跑出几百个结果（Clockworks 的 productsPerSearch 没有上限），贵是贵，但能拿到我们这一次拿不到的深度。想要美国站的量，我们这边的替代办法是按类目翻页，见上文实测。

最近的变化（2026 年 9–11 月）

• 2026-11-11 到 11-30 是 TikTok Shop 美国站的黑五网一活动；TikTok 说 2025 年美国站有超过 1,000 亿次带购物意图的搜索（TikTok Newsroom：假日购物季）。对读者意味着：大促期商品排序和销量变化快，抓取频率要提高，按月预算也要按提高后的频率重算。
• 2026-10-28，#11 的 TikTok Shop 评价 scraper 调价：每条评价从 $0.003 降到 $0.002，每次运行的启动费从 $0.005 涨到 $0.01；2026-10-22，#12 的热销商品 scraper 把「带分析数据」的每条价从 $0.02 调到 $0.04，同时新加了 $0.005 的启动费（两者都见公开接口的 pricingInfos 历史，链接见参考资料）。对读者意味着：Store 的价格由各作者随时调，按月预算要每月重新核一次。
• 2026-09-01，TikTok 更新了研究接口里查店铺、查商品、查评价三个 TikTok Shop 接口的文档，仍然只返回欧盟的店铺和商品，一次最多 10 条（查评价接口）。对读者意味着：官方研究通道没有覆盖美国和东南亚，也不对商业用途开放。
• 2026-07-15，TikTok 美国服务条款改由 TikTok USDS Joint Venture 签约，条款里仍然写着未经书面同意不得用自动化手段提取平台数据（服务条款）。对读者意味着：合规上的判断不因你用哪家工具而改变。
• 2026-06-15 起，TikTok Shop 在奥地利、比利时、荷兰、波兰上线，加上法、德、爱尔兰、意、西、英，欧洲站点到了 10 个（TikTok Newsroom）。对读者意味着：做欧洲站的数据，目前要看 Store 里写了欧洲站点的那几个 scraper，我们的目录还没有欧洲站。

上手：从一次试用到每周自动跑

在 GitHub 给 everyinfra/everyinfra-agent-plugins 仓库点星，注册后在控制台「余额与充值」里领 $1 试用额度，24 小时内有效，按本文实测的价，$1 够发大约 1,798 次搜索，或 1,240 次类目、热销请求。步骤是：在快速上手拿 Key；在 TikTok 爬虫 API 页面看全部能力，分别打开 TikTok Shop 商品搜索爬虫 API、TikTok Shop 店铺商品爬虫 API、TikTok Shop 商品评价爬虫 API、TikTok Shop 热销榜爬虫 API、TikTok Shop 达人带货爬虫 API 的试用台各跑一次；按类目拿商品的，看 TikTok Shop 类目商品爬虫 API；同一批商品还想看短视频评论的，用 TikTok 评论爬虫 API。同样的做法能用在 Amazon 爬虫 API 和 Shopee 爬虫 API；全部能力和单价在数据市场和价格页，试用额度用完后最低充值 $10。

每周自动跑的写法很简单：周一早上按关键词或类目拿一遍商品，把 sold_count 和上周比，涨得最快的 20 个商品各拿 3 页最新评价，按 rating 和 variant 汇总差评。定时可以用 cron、n8n、Make，或者直接让接了 MCP 的 AI 客户端每周跑一次。按本文的价算，每周 10 页类目（150 个商品）加 20 个商品各 3 页评价，是 10 × $0.000806 + 60 × $0.000764，约 $0.054 一周、$0.23 一个月；同样的量在 Apify 上按 #10 和 #14 的 Business 档算，约 $1.23 一周（含 20 次评价运行的启动费）。评价这一部分是按目录页大小的估算，本文两轮都没测通评价。

同样按「每千条实测价」比 Apify 的，还有 Apify TikTok Scraper 替代（短视频、评论、账号）和 Apify Amazon Scraper 替代；Apify 全线的价格算法见 Apify 定价详解，各平台的替代方案汇总在 Apify 替代方案和替代方案总览。

常见问题：Apify TikTok Shop scraper、TikTok Shop scraper API 和 TikTok Shop product scraper

Apify TikTok Shop scraper 免费吗？

Apify 的 Free 套餐每月给 $5 平台额度（Apify 价格页），按结果计费的 scraper 从这 $5 里扣。按 2026-11-04 读到的公开单价，$5 在 Apify 自己维护的 Clockworks TikTok Shop Scraper 上（Free 档每千条 $30）只够大约 166 个商品，在 #13（Free 档每千条 $1.99）上大约 2,500 个，启动费另算，个别 actor 还另收平台用量。Clockworks 的页面还写着只支持美国站（见上文截图）。我们这一侧，点星领 $1 试用额度，24 小时内有效；按本文实测，$1 够大约 1,240 次类目请求，每页 15 个，约 18,600 个商品；如果在新加坡、马来西亚站做关键词搜索，1,798 次每次 100 个，约 18 万个商品。（问题出处：搜索联想词「tiktok shop scraper apify」「tiktok shop scraper free」，2026-11-04 读取。）

TikTok Shop scraper API 和 TikTok Shop 自己的开放平台 API 有什么区别？

TikTok Shop 开放平台（Partner Center）的 API 给卖家和服务商管理自己授权的店铺：要先注册成开发者、建应用，卖家在授权页同意后才拿得到访问令牌（授权说明），它拿不到别人店铺的商品和评价。TikTok 另有给研究者的 TikTok Shop Research API，可以查公开店铺、商品和评价，但目前只对欧盟的非营利学术研究者开放，要单独申请（Research API 商品接口）。做选品、竞品监控、评价分析的商业团队，两条官方路都走不通，这就是第三方 TikTok Shop scraper API 存在的原因。（问题出处：搜索联想词「tiktok shop api documentation」「tiktok shop api key」，2026-11-04 读取。）

GitHub 上有免费的 TikTok Shop scraper 吗？

我们在 GitHub 搜「tiktok shop scraper」，一共 56 个仓库，星标最多的一个只有 13 颗星；tiktok-shop-scraper 话题标签下只有 1 个公开仓库，它 11 月 2 日才建，描述里写着「runs on Apify」，其实是调用 Apify 上某个 scraper 的示例代码（两个仓库的链接见参考资料）。真正自己抓的开源脚本，多数用无头浏览器打开商品页再解析。脚本本身免费，但 TikTok Shop 对机房 IP 和高频访问拦得紧，要稳定跑下去通常得买住宅代理：Apify 自己的住宅代理在 Free 和 Starter 套餐是每 GB $8（住宅代理文档），页面一改版脚本就要跟着改。Reddit r/webscraping 上有人想拿到某个卖家的全部商品 ID，讨论的就是商品链接藏在视频里、翻不出来的问题（原帖）。这类需求对应的是我们的 tiktok/shop_products：传店铺 ID 翻页，目录写每页最多 30 个、按 next_page_token 翻页；不过本文两轮实测这项能力 6 次都是 503，还没测出实际每页条数，建议先小批量试，失败的请求不扣钱。（问题出处：搜索联想词「tiktok shop scraper github」，2026-11-04 读取。）

TikTok Shop review scraper 能拿到一个商品的全部评价吗？

能不能拿全，取决于能翻多少页。我们的 tiktok/shop_product_reviews 目录写每页 20 条、页大小会变，用 next_page_token 一页页往下翻，还能按 rating 只看某一档星级；但本文两轮实测这项能力 11 次都是 503，没有测出一个商品实际能翻多少页，我们不替它打包票。Apify 上 #14 写明抓一个商品的全部买家评价、覆盖 16 个站点，每千条 Business 档 $0.79、Free 档 $1.99，另收每次运行 $0.005；#11 每千条 $2.00、每次运行 $0.01（Store 页见参考资料）。不管用哪家，做全量之前先拿一两个商品试翻，确认能翻到第几页、条数和商品页上的评价总数差多少，再按条数估预算。（问题出处：搜索联想词「tiktok shop review scraper」，2026-11-04 读取。）

TikTok Shop product scraper 能拿到准确销量和销售额吗？

销量是大家最想要的字段。我们的商品行带 sold_count（商品页显示的累计销量），热销榜还有 rank；本文实测美国站美妆个护类目第一页第一个商品的 sold_count 是 24,201，马来西亚站热销榜第 2 名是 348,113。这是商品页显示的累计数，不是按天的增量；想知道每天卖了多少，就每天取一次、自己做差。但「近 30 天销售额」「达人 GMV」这类估算我们没有，要用 #12 或 #7 这类带分析数据的 scraper，见上文「什么时候 Apify 更合适」。（问题出处：搜索联想词「tiktok shop product scraper」「tiktok shop data scraper」，以及 Reddit r/apify 上一位开发者推广自己 scraper 的帖子，标题就是「准确销量、免登录」，原帖。）

抓取 TikTok Shop 数据合法吗？

TikTok 美国服务条款（2026 年 7 月 15 日更新）禁止未经授权用自动化手段收集平台数据（服务条款），评价里还有买家的个人信息，在欧盟要守 GDPR。美国 FTC 禁止虚假评价的规定 2024 年 10 月 21 日生效，管的是造假和买卖评价，不是读评价（FTC 公告）。是否合法取决于你所在的司法辖区、拿什么、怎么用，请咨询律师；本文不提供法律意见。（问题出处：搜索联想词「is it legal to scrape tiktok shop data」「is it legal to scrape tiktok shop products」，以及 Reddit r/DataHoarder 的讨论，原帖。）

参考资料

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