# How to scrape TikTok comments：三种方法

> 1 万条 TikTok 评论：Apify 公开价 $5 到 $12.5，我们实测约 $0.03，但单条视频最多 200 条；附导出 CSV 的脚本。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/how-to-scrape-tiktok-comments
- Published: 2026-11-07T01:58:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-07T01:30:00+08:00

同样拿 1 万条 TikTok 评论，Apify Store 里用的人最多的 TikTok Comments Scraper 公开价是 $5.00（Business 档）到 $12.50（Free 档），Store 里最便宜的第三方 scraper 是 $2.50；我们在 2026 年 11 月 7 日用 EveryInfra 真调，`tiktok/comments` 一次 $0.000556 拿回 200 条，50 条视频各取 200 条只要 $0.028，连回复一起展开、去重后写成 CSV，实跑单价是每千条 $0.0114，1 万条约 $0.11。这个价格有一条硬边界：我们一条视频最多给 200 条顶层评论，想从一条爆款视频里拿满 1 万条，我们做不到，那种活应该用 Apify 或 TikTok 官方的研究接口。实跑里还有三个别处没写过的发现：同一条视频隔 75 秒取两次，200 条里只有 183 条相同；评论里附带的回复只占这些评论自报回复数的 47%，要用回复翻页补，补完 9 个线程拿到 107 条里的 106 条；一条护肤视频的评论里 14% 没有文字，是图片或贴纸评论。

这篇是教程：先讲三条路（无代码工具、Python 自己抓、调接口）各自怎么做、卡在哪，再给一份完整的 Python 脚本，把评论和回复翻页、去重、写成 Excel 能直接打开的 CSV，最后用同一个场景「拿 1 万条评论」把三条路的钱和时间算清楚。各类 TikTok 数据和 Apify 的逐项比价，我们在 [Apify TikTok Scraper 替代](/blog/apify-tiktok-scraper-alternative) 里已经写过，本文不重复那张总表。

> **本文要点**
>
> - 1 万条评论：Apify Clockworks 的 TikTok Comments Scraper 按条计费 $5.00–$12.50，Store 里最便宜的第三方 $2.50；EveryInfra 50 条视频各 200 条 $0.028，含回复展开的 CSV 实跑单价折合约 $0.11。
> - 边界：`tiktok/comments` 一条视频最多 200 条顶层评论、不能翻页；回复用 `tiktok/comment_replies` 每页 20 条翻到底，9 个线程 107 条拿回 106 条。
> - 同一条视频隔 75 秒取两次，200 条里 183 条相同，隔 33 分钟只剩 169 条相同，而且换掉的全是排序变动、不是新评论；合并多次结果必须按评论 id 去重，我们的 CSV 实跑 703 行去重后 685 行。
> - 30 次真调里 11 次失败（7 次 503、3 次 429、1 次参数错），全部没扣钱；评论请求成功时每次 37–90 秒，回复翻页每页约 1 秒。
> - Python 开源路线：TikTokApi 7.3.3 要 Playwright 和 `ms_token`，评论抓取问题至今未关；yt-dlp 2026.10.26 的 TikTok 提取器不抓评论正文。

本文的「每千条价」都按同一个算法：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。分母用实际条数，不用请求里写的 `limit`；回得少的那几次，我们这一侧的单价只会被算高。第三方工具一侧只用公开材料：Store 页面、价格页、文档，以及不用账号就能读的公开接口。我们没有注册 Apify 或任何浏览器插件的账号，没有买它们的服务，所以表里对方的数字都是「公开单价」，不是「实测账单」；EveryInfra 一侧的每个数字都能回到我们保存的原始响应。

![示意插图：后方一排三张空白竖卡片代表三条视频，前方三条并排的跑道通向同一张小桌子。左边跑道上，一只手形光标在慢慢滚动一长条纸，代表浏览器插件一页页往下翻评论；中间跑道弯弯曲曲，经过两个齿轮、一把挂锁和一截断开的链条，代表自己写脚本要处理签名、登录和失效；右边跑道是一根笔直的青绿色管子，评论气泡顺着管子直接落到桌上，代表调接口。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/img-routes.webp)

三条路：插件靠页面滚动，自己写脚本要过签名和登录这几关，接口直接回结构化的行。

## 一条 TikTok 评论里有什么：顶层评论、回复和回复的回复

动手之前先把要抓的东西说清楚。TikTok 的评论区是一棵两层半的树：视频下面是顶层评论；每条顶层评论下面是回复；回复里还可以 @ 另一条回复，形成「回复的回复」，但在页面上它们仍然平铺在同一条顶层评论下面，并不会再缩进一层。TikTok 自己给研究人员的接口把这件事写得很直白：传 `video_id` 返回这条视频的评论，传 `comment_id` 返回这条评论的回复，两种查询不能同时用（[Query Video Comments](https://developers.tiktok.com/doc/research-api-specs-query-video-comments)）。所以无论用哪种工具，「抓评论」其实是两件事：先拿顶层评论，再对有回复的那些评论逐条展开。很多工具只做第一件，或者第二件只做一半，这是后面比价时最容易看漏的地方。

评论区也越来越不只是文字。TikTok 在 2026 年 9 月 3 日宣布上线语音评论（最长 60 秒）、评论区投票、一条评论最多 9 张图的图片轮播和实况照片评论，同一篇公告里给出的数字是每天超过 17 亿条评论（[TikTok 新闻室，2026-09-03](https://newsroom.tiktok.com/say-more-in-the-comments?lang=en)）。对抓数据的人，这意味着「文本为空」的评论会越来越多：一条只有贴纸或语音的评论，在大多数导出工具里就是一行空文本。开源库 TikTokApi 的问题列表里，2026 年 5 月 25 日就有人报告贴纸评论只回一个 `[Sticker]` 占位符、拿不到图片地址（[issue #1303](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1303)）。我们在实测里也数了空文本的条数，见下文。

一条评论值得保存的字段大致是这几类：评论 ID、文本、点赞数、回复数、发表时间、作者标识，以及它在树里的位置（是不是回复、回复的是谁）。下表把 EveryInfra 两个评论能力在目录里登记的返回字段列出来，和 TikTok 研究接口的字段对照。目录是公开的，不用 Key 就能读（[能力目录](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)，2026-11-07 00:13 新加坡时间读取）。

| 字段 | `tiktok/comments` | `tiktok/comment_replies` | TikTok 研究接口 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 评论 ID | `id` | `id` | `id` | 去重和拼树都靠它 |
| 文本 | `text` | `text` | `text` | 贴纸、语音评论可能为空 |
| 点赞数 | `like_count` | `like_count` | `like_count` |  |
| 回复数 | `reply_count`（顶层评论） | 无 | `reply_count` | 顶层评论自报的回复总数 |
| 是否回复 | `is_reply` | `is_reply` | 用 `parent_comment_id` 判断 |  |
| 回复给哪条评论 | `reply_to_id` | `reply_to_id` | `parent_comment_id` |  |
| 回复给哪条回复 | 无 | `reply_to_reply_id` | 无 | 只在回复的回复上出现 |
| 作者 | `author_username`、`author_id` | 另有 `author_name`、`author_url`、`author_avatar_url` | `display_name`（只在查回复时） | 公开字段，导出时建议打码 |
| 作者点赞、置顶 | `liked_by_author`、`pinned_by_author` | `liked_by_author` | 无 |  |
| 语言 | 无 | `language` | 无 |  |
| 发表时间 | `posted_at`（ISO 8601） | `posted_at` | `create_time`（Unix 秒） |  |
| 翻页 | 无，单次最多 200 条 | `next_page_token`，每页最多 20 条 | `cursor`、`has_more`，每次最多 100 条 |  |

## 三条路总览：无代码工具、Python 自己抓、调接口

搜「how to scrape tiktok comments」，排在前面的基本是三类结果：Apify Store 里的评论 scraper 页面、Reddit 和 GitHub 上的讨论、教你写 Python 的视频。它们分别对应三条路：不写代码，用别人做好的工具点几下；自己写 Python，直接对着 TikTok 网页抓；或者调一个已经把结果整理好的接口。三条路的差别不只是价钱，还有一条视频最多能拿多少条、回复拿不拿得全、要不要登录 TikTok、出了错由谁处理。下表先把六个具体工具放在一起，后面三节逐条展开，再用同一个场景「拿 1 万条评论」算账。

| 路线 | 代表 | 上手步数 | 一条视频最多拿多少 | 回复 | 要不要账号或登录 | 每千条（公开价或实测） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 浏览器插件 | Chrome 应用店里的评论导出插件 | 装插件、注册、粘链接、导出 | 免费 200 条，更多要付费版 | 有 | 要插件账号，用你自己的浏览器 | 付费版价格在插件内，未公开 |
| 网页导出服务 | 按档位收费的评论导出网站 | 粘链接、导出 | 免费 100 条；付费档每条 5,000 到 250,000 条 | 有 | 免费档不用注册 | 价格表由页面脚本加载，未读到 |
| 云端 scraper | Apify TikTok Comments Scraper | 注册、填链接和条数、运行、导出 | 按 `commentsPerPost` 设定 | 按 `maxRepliesPerComment` 设定 | 要 Apify 账号 | $1.25（Free 档）到 $0.50（Business 档） |
| Python 开源库 | TikTokApi 7.3.3 | 装库、装 Playwright、取 `ms_token`、写脚本 | 理论上可翻页，实际常被拦 | 有方法，未实测 | 要从浏览器复制 `ms_token` | 软件免费，代理和时间另算，未实测 |
| 官方研究接口 | TikTok Research API | 申请、审核约 4 周、取 token | 每次 100 条，用 `cursor` 翻页 | 有 | 只给获批的学术和非营利研究 | 免费，每天 1,000 次请求 |
| 数据接口 | EveryInfra `tiktok/comments` + `tiktok/comment_replies` | 拿 Key、发一个 POST | 顶层评论一次最多 200 条，不能再翻 | 每页 20 条，可翻到底 | 只要 API Key | 实测 每千条 $0.0028（评论）、每千条 $0.0278（回复页） |

这张表里最该看的一列是「一条视频最多拿多少」。如果你的活是「一条爆款视频下面几万条评论全要」，那么免费插件和我们的接口都不够：插件免费档停在 100 或 200 条，我们的 `tiktok/comments` 一次最多 200 条顶层评论、没有翻页参数，这一点在 [Apify TikTok Scraper 替代的对比文](/blog/apify-tiktok-scraper-alternative) 里我们已经测过，加 `cursor` 参数会直接回 422。这时 Apify 这类按条计费、能自己翻到底的云端 scraper，或者获批的官方研究接口，才是对的工具。反过来，如果你的活是「几十上百条视频，每条看前面几百条热评」，比如每周看一遍竞品新视频的口碑，那么按次计费的接口每千条只要零点几美分，便宜两到三个数量级。先想清楚是哪一种，再往下看。

## 第一条路：无代码工具，浏览器插件和 Apify TikTok Comments Scraper

无代码的工具分两种。一种装在你自己的浏览器里，读的是你眼前这个页面；另一种在别人的服务器上跑，你只交一个链接。

浏览器插件以 Chrome 应用店里一款专门导出 TikTok 评论的插件为例。它的商店页写着：装好插件、注册账号、粘贴视频链接、点导出，可以导出 CSV 或 XLSX，字段包括评论 ID、回复的是哪条评论、用户 ID、用户名、昵称、评论文本、时间、点赞数、作者是否点赞、回复数、是否置顶和用户主页；免费最多导出 200 条，再多要升级付费版，价格只在插件的订阅页里显示；页面还写明导出的数据在你本机处理，不经过它的服务器。我们读到的版本是 2.3.1，更新日期 2026 年 11 月 4 日（Chrome 应用店商店页，2026-11-07 读取）。这类插件的好处是不用写代码，坏处也很直接：它在你的浏览器里模拟滚动，评论多的视频要一直开着页面等它滚完，几百条视频就得手动粘几百次链接，而且它用的是你自己的 TikTok 会话。

网页导出服务以一家按档位收费的评论导出网站为例。它的 TikTok 评论页写着：免费档不用注册，每条视频最多 100 条；Personal 档每条视频 5,000 条，Premium 50,000 条，Business 250,000 条；免费档只能导 Excel，CSV 从 Personal 档起，JSON 只有 Business 档；回复会导出，并用 `reply_to` 列标出回复的是谁。它的 API 只开给 Premium 和 Business：Premium 每天最多建 100 个导出、同时只能跑 1 个，Business 不限每天次数、同时 5 个（该网站的 API 档位文档，2026-11-07 读取）。它的价格表由页面脚本加载，我们 2026-11-07 用不执行脚本的方式读取时拿不到具体金额，所以本文不写它的价格，只写各档的条数上限。它在同一页还写了一句很实在的话：TikTok 对匿名读取限流很严，几千条评论的视频几分钟导完，几十万条的要等更久。

云端 scraper 的代表是 Apify Store 里的 [TikTok Comments Scraper](https://apify.com/clockworks/tiktok-comments-scraper)，作者是 Clockworks，页面标为 Apify 维护。它的用法是：注册 Apify 账号，打开这个 actor（Apify 对云端抓取程序的叫法），填视频链接或用户名、每条视频要几条评论（`commentsPerPost`）、每条评论要几条回复（`maxRepliesPerComment`），点运行，结束后把数据集导出成 JSON、CSV、Excel、XML 或 HTML。Store 页面给的输入示例是每条视频 100 条评论、每条评论 2 条回复；视频被删或设为私密时，它不会静默跳过，而是往结果里写一条带 `errorCode` 的错误记录，比如 `POST_NOT_FOUND_OR_PRIVATE`。用接口调用时，Apify 的「同步运行并取数据集」端点可以直接用 `format=csv` 拿回 CSV，CSV 默认带 UTF-8 BOM，还可以用 `maxItems` 和 `maxTotalChargeUsd` 给这一次运行设费用上限（[Run Actor synchronously and get dataset items](https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post)）。

它怎么收费，要以公开接口为准。我们在 2026-11-07 00:16 新加坡时间读了它不需要账号的公开元数据（[Apify 公开接口](https://api.apify.com/v2/acts/clockworks~tiktok-comments-scraper)）：定价模型是按事件计费（pay per event），从 2026 年 3 月 18 日起生效，唯一的计费事件叫 comment，也就是「数据集里的一条评论」。每条评论的价格按套餐分六档：FREE $0.00125、BRONZE $0.001、SILVER $0.00075、GOLD $0.0005、PLATINUM $0.0003、DIAMOND $0.00015，换成每千条就是 $1.25、$1.00、$0.75、$0.50、$0.30、$0.15。BRONZE、SILVER、GOLD 分别对应 Starter、Scale、Business 套餐；PLATINUM 和 DIAMOND 只给企业客户（[Apify 定价页](https://apify.com/pricing)、[Actor 定价与成本](https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pricing-and-costs)）。套餐本身的月费是 Free $0、Starter $19、Scale $199、Business $999，每个套餐带同额的预付用量，Free 档每月 $5；预付额度当月不用就作废，Free 档用超了要等下个计费周期才能再用。

这里有一处要提醒：同一个 Store 页面的常见问题一节还写着「抓 1,000 条结果要 $5」「推荐每月 $29 的 Starter 套餐，每月能拿 5,800 多条」，和公开接口里的现价（Free 档每千条 $1.25）、价格页上的 Starter 月费（$19）都对不上（[Store 页面](https://apify.com/clockworks/tiktok-comments-scraper)，2026-11-07 读取）。我们在 2026-10-27 的对比文里已经报告过这类不一致，到今天还在。以账单为准的话，应该看 Store 页「Pricing」标签和公开接口里的 `pricingInfos`，不要看 FAQ 里的那段文字。

这个 actor 用的人很多。公开元数据里的统计是：累计 52,805 个用户，近 30 天 6,662 个；近 30 天跑了 2,831,602 次，成功 2,821,904 次、失败 5,970 次、超时 2,046 次、中止 1,682 次，成功率 99.66%；97 条评价，平均 4.73 分；最后一次修改是 2026 年 11 月 6 日 15:43（协调世界时）。用的人多、成功率高，是它在「tiktok comments scraper」这个词上排第一的原因，也是我们比价时拿它当基准的原因。

![接口返回截图：Apify 公开接口 api.apify.com/v2/acts/clockworks~tiktok-comments-scraper 的节选。上方写着不用账号即可读取、2026-11-07 00:16 新加坡时间读取。正文是 JSON：名称 tiktok-comments-scraper，近 30 天用户 6662，近 30 天运行成功 2821904、失败 5970、超时 2046、中止 1682；定价模型 PAY_PER_EVENT，2026-03-18 起生效，计费事件叫 comment；六个档位每条评论的价格从 FREE 0.00125 到 DIAMOND 0.00015，其中 FREE 和 GOLD 两行用青绿色框标出。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/img-apify-pricing-json.webp)

Apify TikTok Comments Scraper 的公开定价：每条评论 Free 档 $0.00125、Business（GOLD）档 $0.0005。 [Apify 公开接口](https://api.apify.com/v2/acts/clockworks~tiktok-comments-scraper)

Clockworks 这个不是 Store 里唯一的选择。我们用 Apify 公开的 Store 搜索接口搜「tiktok comments」，一共 1,498 个结果；按相关度看前 30 个，去掉商品评价、视频加评论这类不是专做评论的，剩下 20 个 TikTok 评论 scraper（[Store 搜索接口](https://api.apify.com/v2/store?search=tiktok%20comments&limit=30)，2026-11-07 00:23 新加坡时间读取）。按 Free 档每千条评论的价格排，最便宜的三个是 $0.25，中位数 $0.45，最贵的 $5.00；Clockworks 的 $1.25 在中间偏上。有几个还另收「启动一次」的费用，从 $0.00005 到 $0.01 不等。还有一个标题里写着「$0.25/1000 results」，公开接口里 Free 档每条却是 $0.005，也就是每千条 $5，标题和计费对不上。每千条 $0.30 及以下的 8 个，近 30 天用户在 7 到 810 个之间，Clockworks 在同一份搜索结果里是 6,669 个，用量差了一个量级以上。下图把这 20 个的 Free 档价格排出来，第三方作者按价格从低到高记作 A 到 S。

![横向条形图：Apify Store 里 20 个 TikTok 评论 scraper 的 Free 档每千条评论价格，2026-11-07 00:23 新加坡时间读取。第三方作者记作 A 到 S，价格从 $0.25 到 $5.00，中位数 $0.45；Clockworks 是 $1.25，用户最多；最上方一条青绿色是 EveryInfra 的 $0.0028。横轴是对数刻度。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-04-store-price-dist.zh.light.svg)

## 第二条路：scraping TikTok comments with Python，开源库还能不能用

「scraping tiktok comments python」是这个词簇里联想最多的说法之一，背后的需求很朴素：不想按条付钱，想自己写几十行代码搞定。我们看了三个最常被推荐的开源项目今天的状态，结论是：能用，但要付出的代价不在钱上，在维护上。

第一个是 TikTokApi，GitHub 上 6,733 颗星，是「TikTok 非官方 Python 封装」里最出名的一个。PyPI 上的最新版本是 7.3.3，2026 年 4 月 1 日发布，要求 Python 3.9 以上（[PyPI 页面](https://pypi.org/project/TikTokApi/)）；仓库最后一次推送是 2026 年 8 月 24 日，还有 150 个未关闭的问题（[GitHub 仓库](https://github.com/davidteather/TikTok-Api)，2026-11-07 读取）。它的视频对象有一个 `comments(count, cursor)` 方法，内部对 TikTok 网页用的 `/api/comment/list/` 每次请求 20 条、用 `cursor` 往后翻。用它之前要做三件事：`pip install TikTokApi`，再 `python -m playwright install` 装一个无头浏览器（[Playwright 安装文档](https://playwright.dev/python/docs/intro)），然后从你自己浏览器的 tiktok.com Cookie 里复制一个 `ms_token` 填进去。README 的排错一节写得很坦白：如果报 `EmptyResponseException`，意思是 TikTok 在拦这个请求、认出你是机器人，你可能需要代理。问题列表里也能看到这一点：2025 年 8 月 28 日有人报告「评论抓取不工作」（[issue #1255](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1255)），2026 年 7 月 18 日又有人报告用户级查询返回 200 但正文为空（[issue #1311](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1311)），两个都还开着。

第二个是很多人以为能抓评论的 yt-dlp。它的 `--write-comments` 参数确实存在，但能不能拿到评论取决于每个网站的提取器。我们读了 yt-dlp 主分支上的 TikTok 提取器源码（[tiktok.py](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/blob/master/yt_dlp/extractor/tiktok.py)，2026-11-07 读取，共 1,749 行），里面只把评论数映射成 `comment_count`，没有抓评论正文的函数；2022 年那条「TikTok 评论提取」的需求已经关闭（[issue #5037](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/issues/5037)）。yt-dlp 本身更新很勤，最新版是 2026 年 10 月 26 日的 2026.10.26（[发布页](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/tag/2026.10.26)），但用它下 TikTok 视频可以，抓评论不行。

第三类是 GitHub 上名字就叫「TikTok comment scraper」的小项目。按星数排前几个：cubernetes/TikTokCommentScraper 212 颗星，最后推送 2023 年 8 月 5 日；xtekky/TikTok-Comment-Scraper 56 颗星，最后推送 2023 年 12 月 2 日；RomySaputraSihananda/tiktok-comment-scrapper 63 颗星，最后推送 2025 年 12 月 8 日（[cubernetes](https://github.com/cubernetes/TikTokCommentScraper)、[xtekky](https://github.com/xtekky/TikTok-Comment-Scraper)、[RomySaputraSihananda](https://github.com/RomySaputraSihananda/tiktok-comment-scrapper)，GitHub 接口 2026-11-07 读取）。第一个的作者在 Reddit 上自己说过，他的办法是在浏览器里自动滚动、把评论全部加载出来再导出，「几千条可以，几万条不行」，而且「很取巧」（[r/webscraping 讨论](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/n41md5/does_an_api_exist_to_scrape_tiktok_comment_text/)）。这几个项目停更一两年，在 TikTok 改过几轮网页之后还能不能跑，要你自己试。

为什么自己抓这么难维护？TikTok 网页取评论的请求要带一组由页面脚本算出来的签名参数和 Cookie，脚本一改，参数就失效；匿名访问又有限流。这是平台有意设的门槛。我们不教怎么绕过这些参数：TikTok 美国服务条款第 3.4 节禁止未经书面批准用自动化系统抓取平台数据（[TikTok 美国服务条款](https://www.tiktok.com/legal/page/us/terms-of-service/en)，2026 年 7 月 15 日更新），而美国法院 2026 年 10 月有两起「绕过反抓取措施」的案子没被驳回（[MediaPost 报道](https://www.mediapost.com/publications/article/418644/apple-must-face-suit-over-youtube-scraping.html)，相关评论见参考资料）。这不是法律意见，只说明：自己写脚本绕签名，技术上要不停追，法律上也多一层不确定；导出的评论带用户名，要按个人信息处理，见下文「合规与隐私」一节。

所以 Python 这条路的真实成本是：软件免费，但你要维护一个无头浏览器、一份会过期的 Cookie、可能还有一组代理，每次 TikTok 改网页都要等库作者修或者自己修。我们没有在本机实测 TikTokApi 抓评论，原因是它要用一个真实 TikTok 会话的 Cookie，这一节的结论都来自它的文档、源码和问题列表。下文的 Python 脚本走的是第三条路：Python 只负责调接口、翻页、去重和写 CSV，不碰 TikTok 的网页。

## 第三条路：tiktok comments scraper API，两个能力怎么配合

第三条路是调一个已经把评论整理成结构化行的接口。EveryInfra 的 TikTok 评论分两个能力，都走同一个端点 `POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social`，按次计费，每次 $0.000556（[能力目录](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)，2026-11-07 00:13 新加坡时间读取；也可以看 [TikTok 评论能力页](/tiktok-api/comments) 和 [评论回复能力页](/tiktok-api/comment_replies)）。

`tiktok/comments` 按视频取评论。必填参数只有 `url`（具体的 TikTok 视频链接），可选 `limit`，默认 20、最多 200；目录里写着每条顶层评论最多附带两条回复，不保证完整对话树。它一次请求就把这一批全部拿回来，不提供翻页参数，所以同一条视频最多拿到 200 行。

`tiktok/comment_replies` 按评论取回复。必填 `url` 和 `comment_id`（上一步顶层评论的 `id`），可选 `page_token`：把上一页响应里的 `next_page_token` 原样传回，拿下一页；不传从第一页开始。目录写明每页最多 20 条回复、每页算一次调用、令牌 24 小时有效，`limit` 对它不起作用。这正好补上前一个能力「每条最多两条回复」的缺口：先用 `tiktok/comments` 找到回复多的评论，再对这些评论逐条翻 `tiktok/comment_replies`。

一次最简单的请求长这样：

```bash
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"tiktok","action":"comments","params":{"url":"https://www.tiktok.com/@<作者>/video/<视频ID>","limit":200}}'
```

返回体里 `results` 是评论数组，`billing.charged_usd` 是这次实际扣的钱。失败、空结果不扣费：没拿到数据时，响应里 `billing.charged` 是 false、`charged_usd` 是 0，原因写在 `billing.reason`。另外有两个跟限速有关的点，脚本里都要处理：第一，按 Key 限速，超了回 429，错误体里带 `retry_after`（秒）；第二，服务端临时不可用时回 503 或 429，错误体里 `retryable` 为 true，同样给 `retry_after`。下文实测三专门记了我们这次碰到的情况。慢的请求可以在请求体里加 `"mode":"async"`，立刻拿到 202 和 `job_id`，再去 `GET /api/v1/jobs/{job_id}` 取结果，同步请求的等待上限是 85 秒。

## 实测一：一条 120 万播放的视频，200 条评论里有什么

测试视频是一条护肤类视频，2026 年 9 月 25 日发布，我们在 11 月 7 日 00:15（新加坡时间）用 `tiktok/search` 搜「skincare routine」时它排在评论数第一：播放 1,238,029 次，搜索结果自报 1,116 条评论（作者是个人创作者，下文只写视频 ID 7689447084436573472）。选它是因为评论数在一千出头，正好超过一次请求的 200 条上限，能看出「拿到的是哪 200 条」。

评论请求在 00:15 到 00:28 之间连续失败，00:32:41（新加坡时间）那一次成功了，耗时 36.71 秒，回 200 行，扣 $0.000556，每千条 $0.0028。200 行里 154 条是顶层评论，46 条是附带的回复（`is_reply` 为 true）。154 条顶层评论里有 34 条有回复，它们自报的回复数（`reply_count`）加起来是 97，我们随评论拿到了 46 条，覆盖 47%；回复数超过 2 条、需要翻页才能补全的线程有 8 个。这和目录里那句「每条顶层评论最多附带两条回复」一致：附带的回复只是每个线程的前两条，完整的对话要靠下一节的 `tiktok/comment_replies`。

其余几个字段的分布也值得记下来，写分析时用得上。4 条评论文本为空，TikTok 支持只发图片或贴纸的评论，这类评论没有文字，分析前要单独处理；19 条评论被作者点过赞（`liked_by_author`）；没有置顶评论。评论的发表时间从 9 月 25 日一直到 11 月 6 日，跨了 6 周，说明这 200 条既不是「最新 200 条」，也不是严格按点赞排序：顶层评论的第 1 条有 1,667 个赞，第 2 条是 0 个赞、11 月 6 日刚发的，第 7 条又是 1,316 个赞。这和 TikTok App 里默认的评论顺序一样，是把高赞评论和新评论混在一起排。154 条顶层评论的点赞中位数只有 1。如果你要做的是「本周新增评论」，就不能只看这一次返回，要按 `posted_at` 自己筛。

还有一个细节，是我们在跑 CSV 脚本时顺手测出来的。脚本在 00:33:56（新加坡时间）又取了一次同一条视频，距第一次 75 秒，也回 200 行，但两次的评论 ID 只有 183 个相同，17 条换了。热度排序是活的：新评论进来、点赞数变化，前 200 名就会变。实际影响是：同一条视频多次抓取的结果合并时，必须按评论 `id` 去重，不能按「第几条」对齐；为了看清这种变化有多大，我们在 01:06（新加坡时间）又取了一次，距第一次 33 分钟，89.56 秒回 200 行，扣 $0.000556。这一次和 00:32 那次只有 169 条相同，和 00:33 那次 167 条相同；三次合起来一共 243 条不同的评论。三次里最新的一条评论都是 11 月 6 日 14:42（协调世界时）发的，也就是说这半小时里没有新评论进入前 200 名，换掉的 31 条完全是排序变动。想拿到更多不同的评论，隔一段时间重抓、合并去重是一个办法：三次共花 $0.001668，比一次多拿 43 条。

下图是 CSV 脚本实跑时三条视频各拿到的行数，按来源分成三段：评论请求里的顶层评论、评论请求里附带的回复、翻回复页补回来的回复。视频 B 是另一条护肤视频，页面显示 311 条评论，评论请求回了 197 行，耗时 89.42 秒；视频 C 页面 297 条，回 200 行，64.01 秒。三条视频合计 685 行。

![堆叠条形图：CSV 实跑三条视频各拿到的行数，按来源分三段。视频 A 页面 1,116 条评论，拿到 241 行：顶层评论 150、附带回复 50、回复页补回 41。视频 B 311 条，拿到 237 行：184、13、40。视频 C 297 条，拿到 207 行：137、63、7。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-05-comment-mix.zh.light.svg)

## 实测二：回复怎么翻到底，一个 24 条回复的线程

接着展开回复最多的那条评论（ID 7690193462713402134，自报 24 条回复）。00:33:41（新加坡时间）发第一页，不带 `page_token`，0.99 秒回 20 条，响应里 `pagination.has_more` 为 true，`next_page_token` 是一串以 `pt1.` 开头的令牌；00:33:47 把令牌原样传回去拿第二页，0.92 秒回 4 条，`has_more` 为 false，`stop_reason` 是 `end_of_list`。两页一共 24 条，和自报数一致，没有重复 ID；评论请求里附带的那 2 条回复也在这 24 条里，所以合并时会重复，要去重。

| 页 | 新加坡时间 | 请求里的 `page_token` | 返回条数 | 耗时 | `has_more` | `stop_reason` | 扣费 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | 00:33:41 | 不传 | 20 | 0.99 秒 | true | 空 | $0.000556 |
| 2 | 00:33:47 | 第 1 页的 `next_page_token` | 4 | 0.92 秒 | false | `end_of_list` | $0.000556 |

两页各扣 $0.000556，按回复条数算每千条 $0.0463；满页 20 条时是 $0.0278，是评论请求的 10 倍，因为一页只装 20 条。

回复页的字段比评论请求多。24 条里有 17 条带 `reply_to_reply_id`，也就是「回复的回复」，占 71%：这个线程里大部分人不是在回原评论，而是在回别人的回复。只看评论请求附带的两条回复，这种来回争论的结构是看不出来的。每条回复还带 `language`，这 24 条里 23 条识别为英语、1 条法语；时间从 2026-09-27 到 2026-10-18，原评论发出三周后还有人在回。

CSV 脚本实跑时一共展开了 9 个线程（每条视频回复最多的 3 个），自报回复数合计 107 条，回复页一共拿回 106 条，覆盖 99.1%；唯一差 1 条的是视频 B 一个自报 31 条回复的线程，两页拿回 30 条，差的那条可能已被删除或折叠。11 次回复请求最快 0.74 秒、最慢 1.65 秒，比评论请求快两个数量级，所以展开回复几乎不增加等待时间，只增加次数。

![接口返回截图：EveryInfra tiktok/comment_replies 第 2 页的 JSON 节选，2026-11-07 00:33:47 新加坡时间。results 里有 4 条回复，用户名已打码；pagination 一段写着 page 2、has_more false、stop_reason end_of_list；billing 一段写着 charged_usd 0.000556，这两段用青绿色框标出。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/img-ei-replies-response.webp)

`tiktok/comment_replies` 第 2 页的真实返回（节选）：4 条回复，`has_more` 为 false，翻页结束。 [EveryInfra 接口真调返回](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)

## 实测三：半小时里 11 次失败，扣了多少钱

写教程不能只写顺利的那几次。本文一共真调 30 次（下图是 00:39 之前的 29 次，01:06 那次重抓见实测一，成功），11 次失败，下表把失败按类型列出来。11 次都没扣钱：9 次服务端失败的 `billing.charged_usd` 是 0、`billing.reason` 是 `request_failed_refunded`；Key 超速和参数错这 2 次在计费之前就被挡下，响应里没有 `billing`，错误说明里写明「Nothing was charged」。

| 类型 | 次数 | 新加坡时间 | 每次耗时 | 错误码与 `fault` | 扣费 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 服务暂时不可用 | 7 | 00:14:54–00:20:02 | 10.4–20.5 秒 | 503 `unavailable`，`service`，`retry_after` 60 秒 | $0 |
| 服务端限流 | 2 | 00:24:20、00:28:30 | 10.4–10.7 秒 | 429 `rate_limited`（限流），`service`，`retry_after` 60 秒 | $0 |
| 本 Key 每分钟次数超限 | 1 | 00:19:44 | 0.17 秒 | 429 `rate_limited`（限流），`account`，`retry_after` 16 秒 | $0 |
| 参数错（`comment_id` 不是合法 ID） | 1 | 00:39:08 | 0.20 秒 | 422 `missing_param`，`request`，不该重试 | $0 |

几个观察。第一，00:15 到 00:28 之间评论能力是真的不可用，换视频、换成异步模式都一样，00:32 恢复后再没失败过；同一时段别的 TikTok 能力也回过 503（00:14:54 的 `tiktok/user_videos`），只有 00:15:22 那次 `tiktok/search` 成功，说明是接口当时大面积不可用，不只评论一项；这些失败都没扣费。第二，错误体是写给程序和 AI 看的：每次都带 `retryable`、`retry_after`（服务端失败是 60 秒，Key 超速是 16 秒）、`max_retries` 和「未扣费」的说明；第 1 次失败时错误体写「Failure 1 of 3」，同一能力 10 分钟内失败到第 3 次时，错误体会附一个 `example` 请求，建议先拿它试一次：示例能返回数据，说明是目标视频的问题（删了、设了私密或 ID 写错）；示例也失败，就是服务这边的问题，这时错误体给出开工单的接口，但写明要先问用户同意再开。我们这次示例也失败了，因为是写稿测试，没有开工单。第三，`fault` 字段区分了是谁的问题：`service` 是我们这边，`account` 是你的 Key 超了速，`request` 是请求本身写错，前两种可以等一等重试，最后一种重试没用，要改参数。下文的脚本就是按这个规则写的重试逻辑。

这段经历对选工具也有意义：任何一条路都会遇到 TikTok 侧的限流和失败，区别在于失败的成本由谁承担。按次计费、失败不扣，失败的代价只是时间；按条计费的 scraper 失败时一般不产生结果、也就不产生结果费，但 Apify 文档提醒，部分按事件计费的 actor 会另收平台用量费，运行本身的计算资源可能照样计费（[Actors in Store](https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store)）；自己写脚本，失败的代价是你的时间加代理流量。

![时间线散点图：00:39 之前的 29 次真调，横轴是 2026-11-07 00:14 到 00:39 新加坡时间，纵轴是 search、user_videos、comments、comment_replies 四个能力。00:14 到 00:28 之间 10 次请求回 503 或 429，全部未扣费；00:32:41 评论请求第一次成功，之后 17 次成功；00:39 一次故意传错 comment_id，回 422，也未扣费。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-07-call-outcomes.zh.light.svg)

## Scrape TikTok comments to CSV：完整 Python 脚本

下面这份脚本就是我们 11 月 7 日实跑用的那一份，没有删减。它只依赖 `requests`（[Requests 文档](https://docs.python-requests.org/en/latest/user/advanced/)）和标准库，做五件事：按 Key 的每分钟 10 次限速主动排队；遇到 429 或 `retryable` 的错误就按 `retry_after` 等待后重试，参数错（4xx）不重试；对每条视频取最多 200 条评论；挑出回复数超过 2 条、回复最多的 N 个线程，用 `page_token` 翻回复页；按评论 `id` 去重后写成带 BOM 的 UTF-8 CSV，再把每次请求的状态、行数、扣费和耗时另存一份 `.calls.json`，方便对账。

```text
"""Export TikTok comments (and optional reply threads) to CSV with the EveryInfra API.

Usage:
    export EVERYINFRA_API_KEY=...            # never hard-code the key
    python tiktok_comments_to_csv.py urls.txt comments.csv --replies 3 --hash-authors

urls.txt has one public TikTok video URL per line.
"""
import argparse
import csv
import hashlib
import json
import os
import sys
import time

import requests

API = "https://api.everyinfra.com/api/v1/social"
MIN_INTERVAL = 6.5          # seconds between calls: stays under 10 requests per minute
FIELDS = ["video_url", "id", "is_reply", "reply_to_id", "reply_to_reply_id", "text",
          "like_count", "reply_count", "author", "posted_at", "liked_by_author",
          "pinned_by_author", "source"]

session = requests.Session()
session.headers["Authorization"] = "Bearer " + os.environ["EVERYINFRA_API_KEY"]
last_call = 0.0
spent_usd = 0.0
calls = []


def call(action, params, tries=3):
    """One POST with client-side pacing; retries 429 and retryable 5xx, never retries 4xx."""
    global last_call, spent_usd
    for attempt in range(tries):
        wait = MIN_INTERVAL - (time.time() - last_call)
        if wait > 0:
            time.sleep(wait)
        last_call = time.time()
        t0 = time.time()
        r = session.post(API, json={"platform": "tiktok", "action": action, "params": params}, timeout=120)
        body = r.json()
        billing = body.get("billing") or {}
        spent_usd += billing.get("charged_usd") or 0.0
        rows = body.get("results") if isinstance(body.get("results"), list) else []
        calls.append({"action": action, "params": params, "status": r.status_code, "rows": len(rows),
                      "charged_usd": billing.get("charged_usd"), "seconds": round(time.time() - t0, 2),
                      "at_utc": time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", time.gmtime(t0))})
        if r.status_code == 200:
            return body
        err = body.get("error") or {}
        if r.status_code == 429 or err.get("retryable"):
            time.sleep(err.get("retry_after") or 60)
            continue
        print(f"{action} failed: {r.status_code} {err.get('code')} {err.get('message')}", file=sys.stderr)
        return None
    return None


def author_of(row, hash_authors):
    name = row.get("author_username") or ""
    return hashlib.sha256(name.encode()).hexdigest()[:10] if hash_authors and name else name


def to_row(video_url, row, source, hash_authors):
    out = {k: row.get(k) for k in FIELDS if k in row}
    out.update(video_url=video_url, author=author_of(row, hash_authors), source=source)
    return out


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("urls")
    ap.add_argument("out")
    ap.add_argument("--limit", type=int, default=200, help="comments per video, 1-200")
    ap.add_argument("--replies", type=int, default=0, help="pull full reply threads for the N most-replied comments")
    ap.add_argument("--reply-pages", type=int, default=3, help="max reply pages per thread (20 replies per page)")
    ap.add_argument("--hash-authors", action="store_true")
    a = ap.parse_args()

    seen, rows = set(), []
    videos = [u.strip() for u in open(a.urls) if u.strip()]
    for url in videos:
        body = call("comments", {"url": url, "limit": a.limit})
        if not body:
            continue
        top = []
        for c in body["results"]:
            if c["id"] in seen:
                continue
            seen.add(c["id"])
            rows.append(to_row(url, c, "comments", a.hash_authors))
            if not c.get("is_reply"):
                top.append(c)
        # replies: only the threads with more replies than the two that come inline
        threads = sorted((c for c in top if (c.get("reply_count") or 0) > 2),
                         key=lambda c: c["reply_count"], reverse=True)[: a.replies]
        for c in threads:
            token = None
            for _ in range(a.reply_pages):
                params = {"url": url, "comment_id": c["id"]}
                if token:
                    params["page_token"] = token
                page = call("comment_replies", params)
                if not page:
                    break
                for rep in page["results"]:
                    if rep["id"] in seen:
                        continue
                    seen.add(rep["id"])
                    rows.append(to_row(url, rep, "comment_replies", a.hash_authors))
                token = next((x.get("next_page_token") for x in page["results"] if x.get("next_page_token")), None) \
                    or page.get("next_page_token")
                if not token:
                    break

    with open(a.out, "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as f:   # BOM so Excel reads UTF-8 and emoji
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=FIELDS, extrasaction="ignore")
        w.writeheader()
        w.writerows(rows)
    print(json.dumps({"videos": len(videos), "rows": len(rows), "calls": len(calls),
                      "spent_usd": round(spent_usd, 6)}, ensure_ascii=False))
    json.dump(calls, open(a.out + ".calls.json", "w"), indent=1)


if __name__ == "__main__":
    main()
```

几个写法上的选择，解释一下原因。限速放在客户端做，而不是等 429 再退：每次请求前算好距上一次的间隔，不足 6.5 秒就先睡，这样一分钟最多 9 次多一点，不会撞上 10 次的线；撞上了也只是多等 16 秒，不扣钱。去重用一个全局的 `seen` 集合，因为同一条回复会出现两次：评论请求附带一次，回复页里又一次，我们实跑时 703 行里有 18 行是这样重复的。写文件用 `utf-8-sig` 编码，也就是在文件开头加一个 BOM 标记（[Python codecs 文档](https://docs.python.org/3/library/codecs.html)），Excel 看到它才会按 UTF-8 读，评论里的中文、表情才不会变成乱码（[Microsoft 支持文档](https://support.microsoft.com/en-us/excel/opening-csv-utf-8-files-correctly-in-excel)）；如果下一步是用 pandas 读，`encoding="utf-8-sig"` 同样能正确处理（[pandas.read_csv](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html)）。CSV 的转义交给标准库 `csv.DictWriter`（[Python csv 模块](https://docs.python.org/3/library/csv.html)），评论里的换行、逗号、双引号都会按 RFC 4180 的规则加引号（[RFC 4180](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180)），不要自己用逗号拼字符串。

`--hash-authors` 是给研究和内部分析用的：把用户名换成 SHA-256 的前 10 位（[Python hashlib 文档](https://docs.python.org/3/library/hashlib.html)），同一个人在不同评论里仍然是同一个值，可以统计「谁评论最多」，但表里不直接出现用户名。这不等于匿名化，用户名的哈希可以被枚举反推，只是减少表格在内部传来传去时的暴露面，下文「合规与隐私」一节再细说。没有装 `requests` 的话，用 uv 可以不建虚拟环境直接跑：`uv run --with requests python3 tiktok_comments_to_csv.py urls.txt comments.csv --replies 3 --hash-authors`（[uv 运行脚本](https://docs.astral.sh/uv/guides/scripts/)）。

导出的 CSV 有 13 列，含义如下。除 `video_url`、`author`、`source` 三列是脚本加的，其余都是接口原样返回的字段名。

| 列名 | 来自 | 含义 | 实跑样例 |
| --- | --- | --- | --- |
| `video_url` | 脚本 | 这一行属于哪条视频 | `https://www.tiktok.com/@…/video/7689447084436573472` |
| `id` | 接口 | 评论或回复的唯一 ID，去重用它 | `7690193462713402134` |
| `is_reply` | 接口 | false 是顶层评论，true 是回复 | `False` |
| `reply_to_id` | 回复页 | 这条回复属于哪条顶层评论 | `7690193462713402134` |
| `reply_to_reply_id` | 回复页 | 回的是哪一条回复；为空表示直接回原评论 | 24 条里 17 条有值 |
| `text` | 接口 | 评论正文，图片或贴纸评论为空 | 685 行里 39 行为空 |
| `like_count` | 接口 | 点赞数 | 最高 1,667 |
| `reply_count` | 评论请求 | 这条评论自报的回复数 | 最高 31 |
| `author` | 脚本 | 用户名，加 `--hash-authors` 后是 10 位哈希 | `3f9c…`（示意） |
| `posted_at` | 接口 | 发表时间，UTC，ISO 8601 | `2026-09-27T12:55:18+00:00` |
| `liked_by_author` | 接口 | 视频作者是否点过赞 | 视频 A 有 19 条 |
| `pinned_by_author` | 接口 | 是否被作者置顶 | 视频 A 没有 |
| `source` | 脚本 | 这一行来自 `comments` 还是 `comment_replies` | 597 / 88 |

需要更多列，比如回复的 `language`、作者的显示名，就把字段名加进 `FIELDS`：回复页的每一行还有 `language`、`author_name`、`author_url`、`video_id` 等字段，完整列表见目录（[字段目录](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)）。评论请求本身不返回语言字段，要语言就得自己用语言识别库判断，或者只对回复用接口给的 `language`。

![流程图：评论导出 CSV 脚本的五个步骤。读视频链接列表，每条视频调 tiktok/comments 取 200 条，挑回复最多的线程调 tiktok/comment_replies 按 page_token 翻页，按评论 id 去重，写成带 BOM 的 UTF-8 CSV 和一份调用日志。一个小圆点沿流程线移动。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-02-csv-flow.zh.light.svg)

我们在 11 月 7 日 00:33:55 到 00:38:26（新加坡时间）用这份脚本跑了 3 条视频，参数是 `--replies 3 --hash-authors`，即每条视频展开回复最多的 3 个线程。结果：一共 14 次请求，全部成功，用时 271 秒，花了 $0.007784；拿回 703 行，按 `id` 去重后 685 行，删掉的 18 行全是评论请求附带、又在回复页出现的回复。按去重后的行数算，每千条 $0.0114。

| 视频 | 搜索自报评论数 | 评论请求行数 | 评论请求耗时 | 展开线程 | 回复页请求 | 去重后行数 | 空文本 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| A（护肤，124 万播放） | 1,116 | 200 | 51.2 秒 | 3 | 4 | 241 | 4 |
| B（护肤，82 万播放） | 311 | 197 | 89.42 秒 | 3 | 4 | 237 | 33 |
| C（护肤，34 万播放） | 297 | 200 | 64.01 秒 | 3 | 3 | 207 | 2 |
| 合计 | 1,724 | 597 | 204.6 秒 | 9 | 11 | 685 | 39 |

这张表能看出三件事。第一，时间几乎都花在评论请求上：3 次评论请求合计 204.6 秒，11 次回复请求合计约 10 秒，剩下的是脚本主动排队的间隔。评论请求一次 37 到 90 秒，这个速度决定了批量导出的节奏，下一节算 1 万条时会用到。第二，评论数在 300 条上下的视频，200 条顶层评论加上展开的回复，已经能覆盖页面上大部分评论：视频 B 去重后 237 行，占自报 311 条的 76%；视频 C 207 行，占 70%。评论数上千的视频 A 只覆盖 22%，这时候要么接受只拿热门的 200 条，要么改用能整条翻完的工具。第三，视频 B 的 237 行里 33 行没有文字，占 14%；这条视频的评论区里有很多人只发图片或贴纸。做情绪分析前要先把这些行过滤掉，否则空文本会被模型当成「中性」，拉低负面比例。

去重之后的 CSV 直接用 Excel 打开就能看，中文和表情没有乱码。`source` 列 597 行是 `comments`、88 行是 `comment_replies`；`is_reply` 为 true 的行一共 214 行，其中 26 行是「回复的回复」。按 `posted_at` 看，视频 B 的 237 行发表在 2026-11-02 到 2026-11-06 之间，视频 C 的 207 行在 2026-10-12 到 2026-11-05 之间，视频 A 是 9 月 25 日发的老视频，最新一条评论是 2026-11-06 14:42（协调世界时）：新视频的评论区一周内就基本成形，适合按天增量导出。

## 同样 10,000 条评论，三条路各要多少钱、多少时间

把场景定死：要 1 万条 TikTok 评论，写成一个 CSV。分两种情况：一是 50 条视频、每条 200 条热门评论，二是一条视频下面的 1 万条。价格全部按 2026 年 11 月 7 日读到的公开价和我们当天的实测扣费算，只算用量，不含套餐月费；时间一栏只写测过的，没测的写「未实测」。

| 路线 | 50 条视频 × 200 条 | 一条视频 1 万条 | 时间 | 算法与出处 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 浏览器评论导出插件 | 免费档到 200 条为止，再多要付费版 | 要付费版 | 每条视频手动粘链接、等页面滚完；未实测 | Chrome 应用店页面，价格在插件订阅页 |
| 按档位收费的评论导出网站 | 免费档每条 100 条，不够；付费档起每条 5,000 条 | 中间档起（每条 50,000 条） | 未实测 | 价格表由脚本加载，未读到金额 |
| Apify Clockworks，Free 档 | $12.50 | $12.50 | 未实测 | $0.00125 × 10,000；超过 Free 档每月 $5 的额度，实际要开 Starter |
| Apify Clockworks，Starter（BRONZE） | $10.00 | $10.00 | 未实测 | $0.001 × 10,000；Starter 月费 $19，含 $19 用量 |
| Apify Clockworks，Business（GOLD） | $5.00 | $5.00 | 未实测 | $0.0005 × 10,000；月费 $999 |
| Apify Store 最便宜的第三方 | $2.50 起 | $2.50 起 | 未实测 | Free 档 $0.00025 × 10,000，部分另收启动费 |
| Python 自己写 | 软件 $0，另付代理和维护时间 | 同左 | 未实测 | 见上文「第二条路」 |
| EveryInfra，只取评论 | $0.028 | 做不到 | 实测每次 37–90 秒，50 次顺序跑约 55 分钟 | 50 次 × $0.000556 |
| EveryInfra，评论加回复展开 | 约 $0.11 | 做不到 | 实测 3 条视频 271 秒，按此推 50 条约 75 分钟 | 实跑每千条 $0.0114 × 10 |

这张表的读法是先看第三列。一条视频要 1 万条，我们这一行是「做不到」，不是贵，是接口不给翻页，200 条是硬上限；这种需求选 Apify 或 Store 里的第三方，钱在 $2.50 到 $12.50 之间，或者走 TikTok 研究接口的申请流程（每天 10 万条，但只给非商业研究者，[研究接口常见问题](https://developers.tiktok.com/doc/research-api-faq)）。如果是 50 条视频各取热门评论，三条路的差距就是两个数量级：同样 1 万条，我们是 2.8 美分，Apify Clockworks 的 Business 档是 5 美元、Free 档 12.5 美元，Store 里最便宜的第三方 2.5 美元。

时间上，我们这一行是实测推出来的：评论请求 5 次成功（00:32:41 那次 36.71 秒、CSV 实跑 3 次 51.20、89.42、64.01 秒、01:06 重抓 89.56 秒）的平均耗时是 66.2 秒，50 条视频顺序跑大约 55 分钟。加了 `"mode":"async"` 可以一次提交、稍后取结果，在每分钟 10 次的限速下 5 分钟内能把 50 个任务都交上去，但这种并行方式我们这次没有跑，所以表里不写。Apify 和插件的耗时我们都没测，这一栏空着比编一个数更有用。钱以外还有一个隐性成本：Apify 的 Free 档用量超了 $5 就得等下个月或升级，我们的接口按次从余额里扣，失败不扣；两边的计费方式不同，写预算时要分开算。

![横向条形图：拿 1 万条评论的用量费用，对数刻度。EveryInfra 只取评论 $0.028、含回复展开约 $0.114，两条青绿色；Apify Clockworks DIAMOND $1.50、GOLD $5、SILVER $7.50、BRONZE $10、FREE $12.50；Store 最便宜的第三方 $2.50。不含套餐月费。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-06-10k-cost.zh.light.svg)

## 每千条价格的图：为什么差两个数量级

上一节的差距，换成「每千条评论多少钱」看得更清楚。下图用对数坐标，把我们的三种实测单价和 Apify 那边的价格排在一起，从下到上每格差 10 倍。

我们三种单价的来源都是同一个数：每次调用 $0.000556。差别只在一次调用装了多少行。`tiktok/comments` 一次装满 200 行，每千条 $0.0028；`tiktok/comment_replies` 一页最多 20 行，每千条 $0.0278，贵 10 倍；CSV 实跑把两者混在一起，再扣掉重复行，是 $0.0114。

| 一次调用装了多少行 | 实测出处 | 每千条 |
| --- | --- | --- |
| 200 行（`tiktok/comments`，`limit: 200`） | 00:32:41 视频 A | $0.0028 |
| 197 行（`tiktok/comments`） | 00:35:13 视频 B | $0.0028 |
| 20 行（`tiktok/comment_replies` 满页） | 00:33:41 第 1 页 | $0.0278 |
| 4 行（`tiktok/comment_replies` 最后一页） | 00:33:47 第 2 页 | $0.139 |
| 685 行 / 14 次（CSV 实跑合计） | 00:33:55–00:38:26 | $0.0114 |

所以用我们的接口时，省钱的关键是让每次调用装满：评论请求永远传 `limit: 200`，回复只展开真正需要的线程，回复数不到 3 条的线程不要翻，因为前两条已经随评论附带回来了。

Apify 那边的价格是按条计费的，一次运行装多少条不影响单价，影响单价的是你的套餐档位，从 Free 档每千条 $1.25 到 DIAMOND 档 $0.15，差 8 倍多。Store 里第三方的 Free 档价格中位数是 $0.45，最低 $0.25。我们最贵的回复页单价 $0.0278，也比 Store 里最便宜的 $0.25 低一个数量级。

![阶梯条形图：每千条评论的价格，对数刻度。EveryInfra 评论请求 $0.0028、CSV 实跑 $0.0114、回复页 $0.0278，三条青绿色；Apify Clockworks DIAMOND $0.15、PLATINUM $0.30、GOLD $0.50、SILVER $0.75、BRONZE $1.00、FREE $1.25；Store 第三方最低 $0.25、中位数 $0.45。](https://everyinfra.com/articles/how-to-scrape-tiktok-comments/fig-03-per1k-ladder.zh.light.svg)

## 接进 AI 工具：远程 MCP 配置示例

很多人抓评论的下一步是把它丢给大模型做情绪分类、归纳槽点。如果你本来就在 Claude、Cursor 这类支持 MCP（Model Context Protocol，一个让 AI 客户端调用外部工具的开放协议，[规范](https://modelcontextprotocol.io/specification)）的客户端里工作，可以不写脚本，让模型直接调评论接口。EveryInfra 的远程 MCP 地址是 `https://api.everyinfra.com/mcp`，取数据用的工具叫 `everyinfra_call_api`，参数就是上面的 `platform`、`action`、`params`（[MCP 接入说明](/mcp-server)）。下面是一份配置示例，Key 用环境变量传，不写死在文件里：

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

这份是配置示例，写法按 Claude Code 的 MCP 文档（`.mcp.json` 支持 `${VAR}` 环境变量展开，[Claude Code MCP 文档](https://code.claude.com/docs/en/mcp)）。本文的数字都来自直接调 HTTP 接口，没有经 MCP 跑一遍。用 MCP 时要注意两件事。一是返回体积：200 条评论原样返回有几万字符，会占掉模型不少上下文，我们在 [Claude Code 子代理那篇](/blog/claude-code-subagents-tiktok-accounts) 里量过，200 条评论的 MCP 返回有 54,819 个字符；做法是让一个子代理去取、只交回摘要，或者让模型只取 `limit` 50。二是确认弹窗：`everyinfra_call_api` 会扣费，客户端会要求你确认，批量跑之前在权限设置里只放行这一个工具。Apify 也有自己的 MCP 服务器（[Apify MCP server](https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp)），可以让模型搜索和运行 Store 里的 actor，按 actor 自己的价格扣费。

## 什么时候 Apify 或插件更合适

按我们今天的实测和对方的公开文档，下面几种情况用 Apify 或插件更合适，照实写出来。

第一，一条视频要全部评论。我们的 `tiktok/comments` 一次最多 200 条顶层评论，没有翻页；`tiktok/comment_replies` 能把某一条评论下的回复翻到底，但拿不到第 201 条顶层评论。一条几万评论的爆款视频，要做完整的评论区分析（比如抽奖要统计所有参与者），Clockworks 的 scraper 能用 `commentsPerPost` 一直翻，按档位收费的评论导出网站最高档单条视频给到 250,000 条，TikTok 研究接口能用 `cursor` 翻。这件事它们能做，我们做不到。

第二，偶尔导一两条视频、不想写任何代码。插件免费档 200 条、评论导出网站免费档 100 条，对「看一眼这条视频大家在说什么」已经够了，还不用注册接口。我们的接口要拿 Key、写一个请求或用试用台，第一次上手的步数多一两步。

第三，已经在 Apify 平台上搭了流程。Apify 的定时任务、Webhook、和 Make、Zapier、Google Drive 等的集成都现成（Store 页面列了这些集成），同一个账号里还有别的平台的 scraper；如果你每月的量不大、已经付了 Starter 月费、预付额度用不完，再换一家省下的钱可能不值得迁移的工夫。

第四，学术研究。如果你是获批的学术或非营利研究人员，TikTok 研究接口免费、每天 10 万条、数据来自平台本身，评论里的电话、邮箱会被打码，研究伦理审查也更好过（[研究接口常见问题](https://developers.tiktok.com/doc/research-api-faq)）。它的代价是审核约 4 周、只给研究用途，而且视频统计数据是存档值，可能比线上低。

反过来，几十上百条视频、每条看前几百条热评、要定时跑、要接进 AI 工具，按次计费的接口每千条便宜两到三个数量级，失败不扣费，这是我们这一侧的长处。两边各有边界，选之前先按上一节算一下自己的量。

## 合规与隐私：公开评论也是个人信息

评论是用户公开发的，但这不等于可以随便用。三件事要分开看：平台条款、个人信息、你拿数据去做什么。以下只写数据方法和边界，不是法律意见。

平台条款：TikTok 美国服务条款（2026 年 7 月 15 日更新）第 3.4 节写明，不得使用任何自动化系统或软件（包括「机器人」）从平台抓取、爬取、导出或以其他方式提取任何数据，除非得到 TikTok USDS 合资公司的书面批准（[TikTok 美国服务条款](https://www.tiktok.com/legal/page/us/terms-of-service/en)）。研究接口另有一份条款，规定获批数据只能用于获批的研究项目（[研究工具服务条款](https://www.tiktok.com/legal/page/global/terms-of-service-research-api/en)）。美国联邦第九巡回上诉法院在 hiQ 诉 LinkedIn 案里认为，抓取公开页面不太可能构成《计算机欺诈与滥用法》里的「未经授权访问」（[第九巡回法院 2022 年判决](https://cdn.ca9.uscourts.gov/datastore/opinions/2022/04/18/17-16783.pdf)），但违反服务条款的合同责任、以及上一节提到的「绕过技术措施」类诉讼，是另外的问题。

个人信息：评论带用户名、用户 ID、头像链接，在欧盟《通用数据保护条例》下都算个人数据，处理要有合法依据，并且只收必要的部分（[GDPR 第 5、6 条](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj)）。TikTok 研究接口自己的做法可以参考：它返回的评论文本会把电话号码、邮箱打码，文档里给了改前改后的例子（[Query Video Comments](https://developers.tiktok.com/doc/research-api-specs-query-video-comments)）。我们的脚本默认提供 `--hash-authors`，把用户名换成 SHA-256 前 10 位，同一个人在同一份表里仍然能对上，但表里不出现原名；做情绪分析、话题归纳，用不到作者是谁。

拿去做什么：看竞品口碑、做选题、写内部报告，和把评论原文连同作者转载到公开网站、拿去训练模型对外卖，风险完全不同。欧盟《数字服务法》第 40 条给研究人员开了一条申请平台数据的正式渠道（[DSA 第 40 条](https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2022/2065/oj)），如果你的用途是公共利益研究，可以先走这条路。EveryInfra 只返回公开可见的评论，不提供私密账号、私信或登录后才能看的内容，这是我们这一侧的边界。

## 最近的变化（2026 年 9–11 月）

| 日期 | 变化 | 对抓评论的人意味着什么 |
| --- | --- | --- |
| 2026-09-03 | TikTok 上线语音评论、评论投票、图片轮播评论，公告说每天超过 17 亿条评论（[新闻室](https://newsroom.tiktok.com/say-more-in-the-comments?lang=en)） | 文本为空的评论会变多，导出后要单独标记，别当成删掉的评论 |
| 2026-10-09 | 美国联邦法官驳回 Apple 在 YouTube 抓取案中的撤案动议，同月稍早字节跳动在同类案中的撤案请求也被驳回（[MediaPost](https://www.mediapost.com/publications/article/418644/apple-must-face-suit-over-youtube-scraping.html)） | 「绕过反抓取措施」正在成为诉讼理由，自己写脚本破解签名的风险变高 |
| 2026-10-26 | yt-dlp 发布 2026.10.26 版，TikTok 提取器仍只取评论数，不抓评论正文（[发布页](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/tag/2026.10.26)） | 别指望 `--write-comments` 能导 TikTok 评论 |
| 2026-11-04 | 上文那款 Chrome 评论导出插件更新到 2.3.1，免费档仍是 200 条（Chrome 应用店商店页，2026-11-07 读取） | 插件在跟着 TikTok 网页改版持续修，免费额度没变 |
| 2026-11-06 | Apify 的 TikTok Comments Scraper 最后一次修改，价格仍是 2026-03-18 起的六档（[公开接口](https://api.apify.com/v2/acts/clockworks~tiktok-comments-scraper)） | 本文用的对方价格是 11 月 7 日的现价 |

## 上手：从试用台到每天自动导出

第一步，在 [数据市场](/market) 里找到 TikTok 评论，用试用台填一条视频链接跑一次，看返回的字段是不是你要的；试用台的请求和直接调接口一样按次计费，失败不扣费。第二步，在控制台拿一个 API Key，照 [快速上手](/docs#quickstart) 用 curl 发一次上面的请求。第三步，把本文的脚本存成 `tiktok_comments_to_csv.py`，把视频链接一行一个写进 `urls.txt`，跑一次，打开 CSV 核对行数。第四步，想每天自动跑，就把脚本交给 cron、GitHub Actions 或你自己的定时任务，每次只传当天新发的视频；一天 50 条视频、每条再展开 3 个回复线程，按本文 CSV 实跑折算：3 条视频 685 行，每条约 228 行，50 条约 11,400 行，乘每千条 $0.0114，每天约 $0.13，一个月（30 天）约 $3.9。价格以 [定价页](/pricing) 和目录里的 `price_usd` 为准。

如果你还要别的平台的评论，同一个 Key、同一个端点，换 `platform` 就行，比如 [YouTube 评论](/youtube-api/comments) 和 [Instagram 评论](/instagram-api/comments)；平台总览见 [TikTok 接口](/tiktok-api) 和 [YouTube 接口](/youtube-api)。想看 TikTok 各类数据和 Apify 的逐项价格对比，读 [Apify TikTok Scraper 替代](/blog/apify-tiktok-scraper-alternative)；想了解 Apify 的计费方式本身，读 [Apify 价格怎么算](/blog/apify-pricing-explained)；想看所有平台的替代方案，读 [Apify 替代方案](/blog/apify-alternatives)。

## 常见问题

下面的问题来自搜索联想词和论坛原帖，每问写了出处。

### Can you scrape TikTok comments？可以抓 TikTok 评论吗？

技术上可以，三条路都能拿到公开评论；条款上，TikTok 美国服务条款禁止未经书面批准用自动化方式提取平台数据（[服务条款第 3.4 节](https://www.tiktok.com/legal/page/us/terms-of-service/en)），获批的学术研究可以走官方研究接口。我们的接口只返回公开可见的评论。问题出处：Google 联想词「can you scrape tiktok comments」（2026-11-07 查询）。

### 有没有免费的 TikTok comments scraper？

有，但都有上限：评论导出网站免费档每条视频 100 条，Chrome 评论导出插件免费 200 条，Apify Free 套餐每月 $5 预付额度按 Clockworks 的 Free 档价格能换约 4,000 条评论，TikTok 研究接口免费但只给获批研究人员。开源库 TikTokApi 免费，但要自己处理拦截和 Cookie。问题出处：联想词「free tiktok comments scraper」「scrape tiktok comments free」，以及 r/DataHoarder 的帖子「Scraping TikTok comments without paying for those…」（[Reddit](https://www.reddit.com/r/DataHoarder/comments/sp55a3/scraping_tiktok_comments_without_paying_for_those/)）。

### TikTok 评论怎么导出到 Excel？

用插件或评论导出网站可以直接导 Excel；用本文的脚本会得到一个带 BOM 的 UTF-8 CSV，Excel 双击打开时中文和表情不会乱码。如果你拿到的是不带 BOM 的 CSV，在 Excel 里用「数据 → 从文本/CSV」导入并选 UTF-8（[Microsoft 支持文档](https://support.microsoft.com/en-us/excel/opening-csv-utf-8-files-correctly-in-excel)）。问题出处：联想词「export tiktok comments to excel」；r/DataHoarder 一位用户写论文时花钱买了导出服务，结果「一直出现随机字母」，就是编码问题（[Reddit](https://www.reddit.com/r/DataHoarder/comments/1jtbw66/how_do_i_extract_comments_from_tiktok_for_my/)）。

### 有没有 TikTok comments API？

TikTok 面向开发者的 Display API 只有 `/v2/user/info/`、`/v2/video/list/`、`/v2/video/query/` 三个接口，读的是授权用户自己的资料和视频，没有评论接口（[Display API 概览](https://developers.tiktok.com/doc/display-api-overview)）；官方的评论接口只在研究接口里，要申请审核（[研究接口产品页](https://developers.tiktok.com/products/research-api/)）。第三方接口有，本文的 `tiktok/comments` 和 `tiktok/comment_replies` 就是一种。问题出处：联想词「tiktok comments api」「get tiktok comments api」；r/webscraping 的帖子「Does an API exist to scrape TikTok comment text on videos」（[Reddit](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/n41md5/does_an_api_exist_to_scrape_tiktok_comment_text/)）。

### Apify 抓 TikTok 评论为什么要我填 Cookie？

Stack Overflow 上有人问，用 Apify 抓 TikTok 评论时设置里要求提供登录 Cookie（[Stack Overflow 标签页](https://stackoverflow.com/questions/tagged/tiktok?tab=Active)）。这通常出现在 Store 里某些第三方 scraper 上，不同作者做法不同；Clockworks 的 Store 页输入示例里只有链接和条数。给第三方工具交自己的 TikTok Cookie，等于把账号登录态交出去，能不交就不交。我们的接口不需要你提供任何 TikTok 账号或 Cookie。

### 一条视频能拿到全部评论吗？

用我们的接口不能：`tiktok/comments` 一次最多 200 条，没有翻页；回复可以用 `tiktok/comment_replies` 翻到底。要一条视频的全部评论，用 Apify 的 `commentsPerPost`、评论导出网站的付费档或研究接口的 `cursor`。问题出处：联想词「export all tiktok comments」「export tiktok comments free no limit」。

## 参考资料

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1. TikTok Newsroom：[Say more in the comments](https://newsroom.tiktok.com/say-more-in-the-comments?lang=en)，2026-09-03
1. GitHub：[TikTok-Api issue #1303：贴纸评论只返回占位符](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1303)，2026-05-25
1. EveryInfra：[Social API 能力目录（TikTok）](https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog)，2026-11-07 00:13 新加坡时间读取
1. Apify Store：[TikTok Comments Scraper（Clockworks）](https://apify.com/clockworks/tiktok-comments-scraper)，2026-11-07 读取
1. Apify Docs：[Run Actor synchronously and get dataset items](https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post)，2026-11-07 读取
1. Apify API：[clockworks~tiktok-comments-scraper 公开元数据](https://api.apify.com/v2/acts/clockworks~tiktok-comments-scraper)，2026-11-07 00:16 新加坡时间读取
1. Apify：[Pricing](https://apify.com/pricing)，2026-11-07 读取
1. Apify Docs：[Pricing and costs](https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pricing-and-costs)，2026-11-07 读取
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1. Playwright：[Installation（Python）](https://playwright.dev/python/docs/intro)，2026-11-07 读取
1. GitHub：[TikTok-Api issue #1255：评论抓取不工作](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1255)，2025-08-28
1. GitHub：[TikTok-Api issue #1311：返回 200 但正文为空](https://github.com/davidteather/TikTok-Api/issues/1311)，2026-07-18
1. GitHub：[yt-dlp TikTok 提取器源码](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/blob/master/yt_dlp/extractor/tiktok.py)，2026-11-07 读取
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1. GitHub：[yt-dlp 2026.10.26 发布页](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/tag/2026.10.26)，2026-10-26
1. GitHub：[cubernetes/TikTokCommentScraper](https://github.com/cubernetes/TikTokCommentScraper)，最后推送 2023-08-05
1. GitHub：[xtekky/TikTok-Comment-Scraper](https://github.com/xtekky/TikTok-Comment-Scraper)，最后推送 2023-12-02
1. GitHub：[RomySaputraSihananda/tiktok-comment-scrapper](https://github.com/RomySaputraSihananda/tiktok-comment-scrapper)，最后推送 2025-12-08
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1. Python 文档：[codecs：utf-8-sig](https://docs.python.org/3/library/codecs.html)，2026-11-07 读取
1. Microsoft Support：[Opening CSV UTF-8 files correctly in Excel](https://support.microsoft.com/en-us/excel/opening-csv-utf-8-files-correctly-in-excel)，2026-11-07 读取
1. pandas：[pandas.read_csv](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html)，2026-11-07 读取
1. Python 文档：[csv：CSV File Reading and Writing](https://docs.python.org/3/library/csv.html)，2026-11-07 读取
1. RFC Editor：[RFC 4180：CSV 格式](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4180)，2005-10
1. Python 文档：[hashlib](https://docs.python.org/3/library/hashlib.html)，2026-11-07 读取
1. uv 文档：[Running scripts](https://docs.astral.sh/uv/guides/scripts/)，2026-11-07 读取
1. TikTok for Developers：[Research API FAQ](https://developers.tiktok.com/doc/research-api-faq)，2026-11-07 读取
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1. Claude Code Docs：[Connect Claude Code to tools via MCP](https://code.claude.com/docs/en/mcp)，2026-11-07 读取
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