Alternativa a Apify en n8n: un flujo, dos facturas

Armamos un flujo de n8n y le pusimos precio de dos maneras. Cada mañana recoge los videos nuevos y los comentarios de YouTube de tres competidores, y las reseñas nuevas de Google Maps de sus tiendas. Con el nodo de Apify para n8n, los precios públicos de la Store son 4,00 USD por cada 1000 videos de canal, 2,00 USD por cada 1000 comentarios y 0,60 USD por cada 1000 reseñas. El 04-11-2026 enviamos a EveryInfra, 17 veces, las mismas solicitudes que envía un nodo HTTP Request de n8n, y pagamos 0,0111 USD, 0,0170 USD y 0,0208 USD por cada 1000 filas: entre 360, 118 y 29 veces menos.

La diferencia viene de la unidad de cobro. Los scrapers de la Store de Apify (Apify los llama actors) cobran por cada fila que entra en el dataset. EveryInfra cobra por solicitud, y una solicitud devuelve hasta 50 o 100 filas; si devuelve 0 filas, se reembolsa. Pero la proporción no es fija. Cuando solo se piden las filas nuevas del día y una llamada trae una o dos reseñas, Apify sale más barato. Además, la reseña más reciente que obtuvimos era del 20 de octubre, mientras que el scraper de reseñas de Apify lee la página en vivo en cada ejecución. Con las tasas medidas, este flujo de 3 canales y 3 tiendas cuesta unos 0,43 USD al mes en Apify, y la carga inicial unos 3,28 USD. Las dos cifras caben en el crédito mensual de 5 USD del plan Free, así que en Apify no pagas nada.

Una aclaración antes de empezar: toda la configuración de nodos de n8n de este artículo es un ejemplo de configuración basado en la documentación oficial; no la ejecutamos en n8n. Las llamadas a la API sí son reales, y las respuestas y los cobros salen de las respuestas originales. Abajo están la configuración de los nodos, las llamadas reales, el costo diario y mensual, y los casos en los que conviene más Apify.

Así definimos el «precio por 1000 filas»: el dinero cobrado dividido entre las filas únicas (sin duplicados por id), multiplicado por 1000. Responde a una pregunta concreta: cuánto se paga a un servicio de datos para tener 1000 filas en n8n. El costo de n8n es el mismo en los dos casos y queda fuera. La Community Edition autoalojada es gratis, y n8n Cloud cobra por ejecuciones; la página de precios de n8n indica 20 euros al mes para Starter, con pago anual y 2500 ejecuciones.

Del lado de Apify usamos solo material público: páginas de la Store, la página de precios, la documentación y el endpoint público de metadatos de actors, que no pide cuenta (documentación de Get Actor). Lo leímos el 04-11-2026 a las 02:10, hora de Singapur. No abrimos cuenta en Apify ni ejecutamos sus actors, así que cada cifra de Apify es un precio de lista multiplicado por un número de filas, no una factura real. Cada cifra de EveryInfra viene de una llamada real, y el cobro sale de billing.charged_usd en la respuesta.

Tabla resumen: nodo de Apify en n8n frente a HTTP Request a EveryInfra, por 1000 filas

Esta tabla es el resultado. Para cada tipo de dato, la columna de Apify usa el scraper con más usuarios en la Store. Los videos de canal usan YouTube Scraper, con 16.846 usuarios en los últimos 30 días; los comentarios, YouTube Comments Scraper, con 3798 usuarios; las reseñas, Google Maps Reviews Scraper, con 9277 usuarios.

Los precios unitarios salen del campo pricingInfos de los metadatos públicos. Por ejemplo, los metadatos de YouTube Scraper indican 0,004 USD por video en Free y 0,0024 USD en Gold, y los metadatos del scraper de reseñas indican 0,0006 USD por reseña en Free, más 0,00005 USD de cuota de inicio por ejecución. Los precios de EveryInfra salen de price_usd en el catálogo gratuito: youtube/user_posts y youtube/comments cuestan 0,000556 USD por llamada, y google_maps_reviews/reviews cuesta 0,001389 USD por llamada.

Cada proporción es el precio de Apify dividido entre el nuestro. Hay cuatro matices. Primero, Free es el nivel más caro de Apify. Con el plan Business (999 USD al mes), los precios del nivel Gold quedan en torno al 45 % y el 60 % de Free; los comentarios, por ejemplo, bajan de 0,002 USD a 0,0009 USD. Las proporciones se reducen a la mitad, pero siguen por encima de 10 veces.

Segundo, la fila de reseñas usa 200 filas únicas. La tercera solicitud usó since para pedir reseñas posteriores al 1 de octubre, y 88 de sus filas repetían la primera página; aun así contamos el dinero de esa llamada, así que nuestro precio queda alto, no bajo. Con solo las páginas uno y dos, el precio es 0,0139 USD por 1000. Tercero, la tabla compara solo el costo de datos: deja fuera las ejecuciones de n8n y las operaciones de almacenamiento de Apify. La documentación de Apify dice que leer o escribir un dataset después de la ejecución cuenta como uso de plataforma aparte (Actors in Store).

Cuarto, los dos lados no devuelven los mismos campos en la lista de videos. En nuestra prueba, el número de «me gusta» y de comentarios venía vacío; para tenerlos hay que llamar a youtube/video una vez por video. La página de YouTube Scraper en la Store dice que recoge «me gusta», vistas y suscriptores en un solo resultado.

Cómo probamos y cómo juzgamos el resultado

Antes de escribir, fijamos los criterios de aprobado y suspenso. Cada tipo de dato necesitaba al menos dos llamadas reales, repartidas en tres momentos distintos o más. El precio por 1000 filas usa siempre filas únicas. El lado de Apify usa solo precios públicos y ninguna cuenta. Si en algún caso Apify es más barato, más actual o más cómodo, lo decimos. Y había que registrar al menos una llamada sin datos, con su cobro.

Todas las llamadas fueron a POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social, con una clave de prueba limitada a 10 llamadas por minuto e inyectada desde una variable de entorno. No instalamos n8n en nuestra máquina: escribimos la configuración de los nodos como ejemplos, según la documentación de n8n. Un nodo HTTP Request envía una solicitud HTTPS normal, así que mandamos con curl el mismo método, URL, cabeceras y cuerpo; la respuesta es la misma que recibe n8n.

En total hicimos 17 llamadas y pagamos 0,008892 USD: 10 llamadas con cobro y 7 gratis. Un script calcula cada cifra a partir de las respuestas originales, y el texto, las tablas y los gráficos usan su salida.

Qué es el nodo de Apify para n8n: nodo de comunidad, dos tipos de credencial, ejecutar y luego leer

Mucha gente que busca «apify n8n» cree que n8n trae un nodo de Apify de serie. No es así: el equipo de Apify publica en npm un nodo de comunidad llamado @apify/n8n-nodes-apify, con el código en el repositorio n8n-nodes-apify de GitHub. El registro de npm muestra que la versión 0.9.0 salió el 22-10-2026, la 0.8.1 el 12-10-2026 y la 0.8.0 el 22-09-2026: una versión cada dos a seis semanas.

La documentación de la integración de Apify con n8n da dos formas de instalarlo. En n8n autoalojado, se entra en Settings > Community Nodes, se pulsa Install y se escribe el nombre del paquete. En n8n Cloud, se busca Apify en el panel de nodos y se pulsa Install node, siempre que el propietario de la instancia haya activado los nodos de comunidad verificados en el panel de administración. También hay dos credenciales: el token de la API de Apify sirve en los dos casos, y OAuth2 solo en n8n Cloud.

Un nodo de comunidad tiene su propio costo. La página de n8n sobre los riesgos de los nodos de comunidad es directa: un nodo de comunidad tiene acceso total a la máquina donde corre n8n, puede leer los datos de los flujos y una versión nueva puede romper flujos antiguos. En n8n autoalojado se pueden desactivar todos con N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ENABLED=false. En muchas empresas, n8n lo administra un equipo de operaciones y un paquete de terceros necesita aprobación; para una persona es un paso menor, para un equipo es una aprobación más. HTTP Request y MCP Client son nodos centrales de n8n y no hay que instalar nada.

Conviene vigilar también la versión mayor de n8n. n8n 3.0 salió el 27-10-2026 con cambios incompatibles (lista de cambios incompatibles de 3.0). La página de versiones en GitHub muestra que el 03-11-2026 salieron a la vez 3.1.0 y 2.47.0, ambas con una corrección de compatibilidad de los paquetes de comunidad con la API de nodos v3. El paquete del nodo de Apify declara n8nNodesApiVersion: 1, así que antes de pasar a 3.x conviene probar en una instancia de pruebas los flujos que lo usan.

Una vez instalado, el nodo de Apify trabaja en dos pasos. El ejemplo de la documentación empieza con la operación Run Actor: se rellenan Custom input (la entrada JSON del actor), Timeout, Memory, Build Tag y Wait for finish. Después se añade la operación Get Dataset Items, se pone en Dataset ID el defaultDatasetId del paso anterior y se obtienen las filas que escribió la ejecución. También existe «Run an Actor and get dataset», que hace las dos cosas en un paso y espera a que termine la ejecución. Hay además un disparador, On new Apify event, que arranca un flujo cuando una ejecución llega a Succeeded, Failed, Aborted o Timed Out.

Si no se quiere instalar el nodo de comunidad, un HTTP Request puede llamar al endpoint run-sync-get-dataset-items: una sola solicitud arranca el actor y devuelve las filas. En un hilo de r/n8n sobre un scraping que fallaba, un usuario recomendó justo eso, saltarse el nodo nativo y llamar a ese endpoint síncrono con una solicitud HTTP normal (hilo de r/n8n). El endpoint tiene dos parámetros que controlan el dinero: maxItems limita cuántas filas puede cobrar un actor de pago por resultado, y maxTotalChargeUsd limita el cobro total de la ejecución. La documentación aclara que maxItems no limita las filas devueltas, solo las cobradas. Si n8n lanza Apify con un horario, conviene poner los dos.

Dos límites del plan también cambian la forma de montar el flujo. La página de precios de Apify indica 5 ejecuciones simultáneas y 16 GB de RAM en Free, y 32 ejecuciones y 64 GB en Starter. Si en n8n se recorre una lista de 30 videos y se lanza una ejecución de comentarios por video, en Free la sexta y las siguientes quedan en cola. Si el timeout del nodo es corto, una ejecución en cola caduca antes de empezar, el flujo se detiene y por la mañana llega un correo de error en lugar del informe. Por eso en Apify es mejor poner muchas URL en startUrls de una sola ejecución que hacer un bucle. Los actors de pago por uso cobran además unidades de cómputo, a 0,2 USD por unidad en Free y Starter; los tres scrapers de este artículo son de pago por evento, que suele incluir el uso de plataforma, pero hay que mirar la pestaña Pricing de cada uno.

Un flujo: videos nuevos, comentarios y reseñas de tres competidores cada mañana

Para comparar con justicia, fijamos un flujo. Supongamos que trabajas en marketing de una cadena de cafeterías en Ciudad de México y vigilas a Starbucks, Tim Hortons y Dunkin'. Cada mañana a las 8:00, el flujo recoge los videos publicados desde ayer en los tres canales de YouTube, los comentarios más nuevos de los videos de los últimos 7 días y las reseñas nuevas de Google Maps de una tienda insignia de cada marca. Escribe las filas en una hoja de Google Sheets y manda un resumen a un canal de Slack. Solo cambian, entre los dos lados, los pasos que traen datos.

La documentación de Schedule Trigger recuerda un detalle que se olvida a menudo: el nodo usa la zona horaria del flujo o, si no hay, la de la instancia. Una instancia autoalojada usa por defecto la hora de Nueva York, y n8n Cloud intenta detectar la zona del propietario al registrarse y, si no puede, usa GMT. Si estás en Ciudad de México y quieres el informe a las 8:00, pon America/Mexico_City en la configuración del flujo; desde Madrid, Europe/Madrid. Esto afecta a los dos lados y decide además qué fecha va en since.

En Apify, los pasos 2 a 4 pueden meter los tres canales en una ejecución o usar una ejecución por canal. Con una sola hay menos trabajo, pero las filas de los tres canales comparten dataset y hay que separarlas en el paso 5. Con una por canal, cada ejecución tiene su dataset y es más fácil depurar, aunque el scraper de reseñas cobra entonces tres veces su cuota de inicio de 0,00005 USD. EveryInfra no tiene ejecuciones ni datasets: una solicitud es una consulta, y el arreglo results llega en la respuesta, listo para el nodo siguiente.

Opción uno: ejemplo de configuración del nodo de Apify

Este es el paso 2, «videos nuevos», como ejemplo de configuración del nodo de Apify. No lo ejecutamos. Los campos del nodo salen de la documentación de la integración, y los campos de entrada del actor, de la definición pública de entrada de la última versión de YouTube Scraper: startUrls, maxResults y oldestPostDate, que significa «solo videos publicados después de esta fecha». El scraper de comentarios usa startUrls, maxComments y oldestCommentDate, y el de reseñas, startUrls, maxReviews, reviewsSort y reviewsStartDate. Es decir, los tres actors pueden pedir solo lo nuevo por fecha, igual que nuestro parámetro since.

{
  "node": "Apify",
  "resource": "Actor",
  "operation": "Run an Actor and get dataset",
  "credentials": "Apify API (token)",
  "actor": "streamers/youtube-scraper",
  "customBody": {
    "startUrls": [
      { "url": "https://www.youtube.com/@Starbucks/videos" },
      { "url": "https://www.youtube.com/@TimHortons/videos" },
      { "url": "https://www.youtube.com/@dunkin/videos" }
    ],
    "maxResults": 10,
    "oldestPostDate": "{{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}"
  },
  "timeout": 300,
  "memory": 1024
}

En este paso hay que vigilar dos cosas. La primera es el dinero: el filtro de fecha para canales (oldestPostDate) es un complemento aparte en la lista de precios de YouTube Scraper, «Date range for channels», a 0,0013 USD en Free. Los metadatos no dicen qué cuenta; en nuestro modelo lo cobramos una vez por video, lo que puede quedar alto o bajo, así que conviene revisar la pestaña Pricing antes de fiarse. La segunda es el tiempo: una ejecución arranca un contenedor, abre páginas y escribe un dataset. Si el Timeout es más corto que la ejecución, el nodo termina antes de tener los datos. No ejecutamos Apify, así que no damos una duración.

Opción dos: alternativa a Apify en n8n con el nodo HTTP Request

HTTP Request es un nodo central de n8n, y su documentación dice que puede importar un comando curl. Como credencial se usa Bearer Auth o Header Auth dentro de Generic Credential Type; la documentación de credenciales de HTTP Request explica que Bearer Auth es una cabecera llamada Authorization con el valor Bearer <token>. La clave de EveryInfra va en la credencial, no en los campos del nodo. Este comando curl es el paso 4, «reseñas», y lo ejecutamos de verdad el 04-11-2026 a las 02:13, hora de Singapur:

curl -s -X POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "platform": "google_maps_reviews",
    "action": "reviews",
    "params": {
      "url": "https://www.google.com/maps/search/?api=1&query=Starbucks%20Reserve%20Roastery%20New%20York&query_place_id=ChIJIQDZbb9ZwokRNRez4RviXGQ",
      "sort": "newest",
      "since": "2026-10-01",
      "limit": 100
    }
  }'

En n8n se pega en Import cURL del nodo HTTP Request y luego se cambia since por una expresión como {{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}; así el nodo trae solo las reseñas desde ayer. La respuesta tiene esta forma (extracto de la respuesta original de esta llamada, sin el texto de las reseñas ni los nombres):

{
  "platform": "google_maps_reviews",
  "action": "reviews",
  "count": 88,
  "results": [
    {
      "id": "…",
      "rating": 5,
      "posted_at": "2026-10-20T20:05:52.046000+00:00",
      "reviewer_review_count": 11,
      "is_local_guide": true,
      "place_name": "Starbucks Reserve Roastery New York",
      "platform": "google_maps_reviews"
    }
  ],
  "billing": { "charged": true, "charged_usd": 0.001389 }
}

En el nodo siguiente, Split Out sobre results da un elemento por reseña, que ya se puede escribir en Google Sheets. Los campos coinciden con response_fields del catálogo. Las reseñas tienen 18 campos, como id, text, rating, posted_at, owner_response, owner_response_at, detailed_rating, image_urls, place_id y place_name (página de la capacidad). Los comentarios de YouTube tienen 9: id, text, author_name, like_count, reply_count, posted_at, is_reply, reply_to_id y platform (página de la capacidad). Los videos de canal tienen 25, como title, view_count, duration, posted_at y description_links (página de la capacidad).

Recomendamos dos ajustes del nodo. Primero, en Options, poner Timeout en 120 segundos o más (la búsqueda más lenta en Maps tardó 76,3 segundos): en esta prueba, la llamada más lenta a youtube/user_posts tardó 69,6 segundos. Segundo, si un flujo manda muchas solicitudes, activar Batching y esperar unos segundos entre lotes para no pasar el límite por minuto de la clave.

Opción tres: el nodo MCP Client con https://api.everyinfra.com/mcp

n8n tiene ahora dos nodos MCP. El nodo MCP Client usa las herramientas de un servidor MCP como pasos normales del flujo: se configuran Server Transport, MCP Endpoint URL y Authentication (Bearer, una cabecera genérica, varias cabeceras u OAuth2), se elige una herramienta en Tool y se rellenan sus parámetros en modo Manual o JSON. El nodo MCP Client Tool se conecta a un nodo AI Agent, de modo que el modelo elige qué herramienta llamar, y Tools to Include limita las que puede ver.

Nuestra dirección MCP remota es https://api.everyinfra.com/mcp. El 04-11-2026 a las 02:13, hora de Singapur, enviamos tools/list sin clave y nos devolvió 12 herramientas. everyinfra_call_api trae datos, everyinfra_list_capabilities lista las capacidades y everyinfra_get_job recoge el resultado de una tarea lenta.

{
  "node": "MCP Client",
  "serverTransport": "HTTP Streamable",
  "endpointUrl": "https://api.everyinfra.com/mcp",
  "authentication": "Bearer Auth (credential holds EVERYINFRA_API_KEY)",
  "tool": "everyinfra_call_api",
  "inputMode": "JSON",
  "toolParameters": {
    "platform": "youtube",
    "action": "comments",
    "params": { "url": "{{ $json.url }}", "sort": "newest", "since": "{{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}" }
  },
  "options": { "timeout": 90000 }
}

Es un ejemplo de configuración: los nombres de las opciones de Server Transport dependen de tu versión de n8n, y la especificación de MCP llama al transporte remoto Streamable HTTP (transportes de MCP). Nuestra guía del informe diario de tendencias con n8n ejecutó el nodo MCP Client en n8n 2.45.3 contra nuestra API, con capturas y soluciones a los problemas que aparecieron; no lo repetimos aquí.

Cómo elegir entre las tres opciones: si el flujo es fijo y sabes qué llamar en cada paso, HTTP Request es lo más claro y deja ver cada solicitud y respuesta al depurar. Si quieres que un AI Agent de n8n elija plataforma y capacidad, usa MCP Client Tool. Para algo intermedio, con menos cuerpo de solicitud que escribir, MCP Client. Las tres usan la misma API al mismo precio. Apify también tiene un servidor MCP en mcp.apify.com (documentación del MCP de Apify), que se conecta a MCP Client Tool del mismo modo y cobra a precio de actor.

Prueba uno: videos nuevos de la competencia, datos en 2 de 3 canales

La primera ronda empezó el 04-11-2026 a las 02:05, hora de Singapur. youtube/user_posts devolvió 50 videos del canal de Starbucks en 27,5 segundos y cobró 0,000556 USD; para Tim Hortons devolvió otros 50 en 33,0 segundos, también por 0,000556 USD. Son 100 filas sin repeticiones, a 0,0111 USD por 1000. Al precio Free de YouTube Scraper, 0,004 USD por fila, esas 100 filas cuestan 0,40 USD, 360 veces más; con el Fast YouTube Channel Scraper, a 0,0013 USD por fila, cuestan 0,13 USD, 117 veces más. Nuestra comparativa con Apify YouTube Scraper mide búsqueda, comentarios y detalle de video por separado; aquí solo miramos qué cambia dentro de un flujo programado de n8n.

El tercer competidor no funcionó. Probamos dos handles, @dunkin y @DunkinDonuts, a las 02:06 y 02:07, hora de Singapur: los dos devolvieron 0 filas, en 44,4 y 69,6 segundos, con empty_result_refunded en la respuesta y un cobro de 0 USD. Luego probamos Costa Coffee, @costacoffee, a las 02:11, hora de Singapur, con el mismo resultado: 0 filas y sin cobro. No confirmamos la causa. Puede que el handle esté mal o que el canal publique sobre todo Shorts; el catálogo dice que youtube/user_posts solo lista videos normales y que los Shorts van con youtube/shorts.

Para quien usa n8n, la lección es sencilla: una dirección mal escrita no hace fallar el flujo, solo devuelve un arreglo vacío. Por eso conviene añadir un nodo IF en el paso 5 que avise en Slack si un canal devuelve 0 filas varios días seguidos, para que alguien revise la dirección.

El parámetro since se comportó como esperábamos. A las 02:09, hora de Singapur, pedimos Starbucks con since: 2026-11-03 y volvieron 0 filas sin cobro, porque el video más nuevo del canal era de hace 3 semanas. A las 02:13, hora de Singapur, pedimos Tim Hortons con since: 2026-10-01 y volvieron 2 filas por 0,000556 USD: un anuncio de producto de hace 2 semanas y un anuncio de cromos de hockey de hace un mes con 88.000 vistas. Estas dos marcas grandes publican uno o dos videos normales al mes, así que la mayoría de las mañanas este paso será «3 llamadas, 0 filas, 0 USD». Un campo pide cuidado: en esta prueba posted_at venía como texto relativo («3w ago», «2w ago»), no como fecha. Para tener el día exacto, filtra con since o llama a youtube/video para ese video.

Prueba dos: comentarios de los videos nuevos, y cuántos trae una llamada

Entre las 02:09 y las 02:12, hora de Singapur, llamamos a youtube/comments una vez por cada uno de tres videos, con sort newest y limit 100. El anuncio de cromos de Tim Hortons devolvió 67 comentarios, el anuncio de producto de Tim Hortons 24 y el video nuevo de Starbucks 7: 98 en total, sin repeticiones. Once son respuestas, con is_reply en true y reply_to_id apuntando al comentario original. El cobro fue de 0,001668 USD, es decir, 0,0170 USD por 1000. Las llamadas tardaron 19,5, 16,9 y 11,7 segundos. Al precio Free de YouTube Comments Scraper, 0,002 USD por fila, esos 98 comentarios cuestan 0,196 USD, 118 veces más.

La proporción depende de las condiciones. Nuestra llamada de comentarios trae hasta 100 filas, y cuantos más comentarios tiene un video, más bajo sale nuestro precio por fila. El video de Starbucks tenía solo 7: cobramos 0,000556 USD por la llamada, 0,0000794 USD por comentario, frente a 0,002 USD por comentario en Apify, todavía 25 veces más. El precio público de este scraper de Apify no tiene cuota de inicio, pero su README indica que, si un video no está disponible o no tiene comentarios, escribe en el dataset un elemento con el campo error. La documentación pública no dice si ese elemento se cobra; no lo ejecutamos, así que no lo afirmamos. De nuestro lado, una llamada con 0 filas se reembolsa y la respuesta lo indica con empty_result_refunded.

La diferencia es mayor en videos populares con decenas o cientos de comentarios. Cuando una llamada devuelve las 100 filas completas, Apify Free cobra 0,20 USD y nosotros 0,000556 USD. Pero el catálogo solo lista dos parámetros opcionales para youtube/comments, since y sort, y ningún token de página. Para un video con miles de comentarios, una llamada nuestra no los trae todos, mientras que en Apify maxComments puede subir mucho más: es una ventaja real de Apify. El field_note del catálogo avisa además de que, si las demás fuentes no están disponibles, una fuente de respaldo devuelve como máximo 40 comentarios.

Prueba tres: reseñas de Google Maps, sin repeticiones entre páginas, pero la más nueva es del 20 de octubre

Para las reseñas primero hace falta la URL de la tienda. A las 02:07, hora de Singapur, nuestra primera llamada a google_maps_reviews/search usó por error el parámetro query y recibió HTTP 422. No se cobró nada, y el error indicaba que el parámetro correcto es keyword. No guardamos la respuesta original de esa llamada, así que esto es un resumen, no una cita. Con keyword, la llamada de las 02:10, hora de Singapur, devolvió una tienda por 0,001389 USD: Starbucks Reserve Roastery New York, en 61 9th Ave, con nota 4,4 y 7957 reseñas. La url de ese resultado lleva query_place_id, así que se puede pasar tal cual a google_maps_reviews/reviews; el catálogo lo recomienda, porque un enlace con solo el nombre y la posición puede no encontrar siempre la misma tienda.

A las 02:12, hora de Singapur, pedimos la primera página con sort newest y limit 100: 100 reseñas en 9,4 segundos por 0,001389 USD. A las 02:13, hora de Singapur, enviamos el next_page_token de esa respuesta y la segunda página trajo otras 100, sin repeticiones, en 10,2 segundos por 0,001389 USD. Dos páginas dan 200 filas a 0,0139 USD por 1000; con la llamada since posterior, que repetía la primera página, el precio es 0,0208 USD por 1000 filas únicas. Por esas mismas 200 filas, Google Maps Reviews Scraper de Apify en Free cuesta 200 × 0,0006 + 0,00005 = 0,12005 USD, 29 veces más (43 veces con solo las dos páginas).

De esas 200 reseñas, 12 tienen 1 o 2 estrellas, 89 tienen nota pero no texto y solo 2 tienen respuesta del dueño. Si sigues las quejas de la competencia, el dato de «89 sin texto» es útil: filtra el texto vacío antes de escribir en la hoja y la hoja queda limpia. Otros dos campos sirven de filtro en un informe matutino. reviewer_review_count es cuántas reseñas ha escrito la persona; la primera de la página uno había escrito 11 y es Local Guide, y una reseña de 1 estrella de una cuenta con una o dos reseñas merece menos peso. owner_response muestra que esta tienda insignia casi no responde en Google Maps; restar posted_at a owner_response_at da el tiempo de respuesta, una buena métrica semanal. El scraper de Apify tiene campos equivalentes (reviewerNumberOfReviews, responseFromOwnerText).

Hay algo que Apify puede hacer mejor que nosotros. En la página uno, la reseña más nueva se publicó el 2026-10-20 a las 20:05 UTC; las siguientes eran del 2026-10-19 y del 2026-10-18, y la más antigua de las 200 era del 2021-08-06. A las 02:13, hora de Singapur, una llamada con since: 2026-11-03 devolvió 0 filas y se reembolsó. A las 02:13, hora de Singapur, una llamada con since: 2026-10-01 devolvió 88 filas, y la más nueva volvía a ser del 20 de octubre. Una tienda con 7957 reseñas que recibió 88 nuevas en los primeros 20 días de octubre muy probablemente recibió más entre el 21 de octubre y el 3 de noviembre, y no las obtuvimos.

No podemos comprobar esas dos semanas con páginas públicas, así que solo contamos lo que vimos. Si tu flujo necesita «las reseñas de ayer esta mañana», prueba since unos días y mira si la fecha más nueva se mantiene al día. El scraper de reseñas de Apify abre la página en vivo en cada ejecución, así que es más probable que esté al día. Su página en la Store aclara también que el filtro por fecha solo funciona con el orden «Newest»; con otro orden la ejecución se detiene antes (Google Maps Reviews Scraper).

Las filas por llamada deciden quién sale más barato: el equilibrio está en 2 reseñas

Si se dibujan todas las llamadas por filas devueltas y dinero cobrado, el patrón es claro: una llamada con datos cuesta un precio fijo, traiga 2 filas o 100; una llamada sin datos cuesta 0 USD.

Se puede calcular dónde se cruzan el pago por llamada y el pago por fila. En reseñas, una ejecución de Apify cuesta 0,0006 × filas + 0,00005, y una llamada nuestra 0,001389 USD; se igualan en unas 2,23 filas. Con 1 reseña nueva, Apify cuesta 0,00065 USD, la mitad que nosotros; con 2, 0,00125 USD, todavía menos; con 3, 0,00185 USD, y ya somos más baratos. En comentarios de YouTube, Apify cobra 0,002 USD por fila sin cuota de inicio: el equilibrio está en 0,28 filas, así que con un solo comentario ya somos más baratos.

Este equilibrio importa en un flujo que trae lo nuevo cada mañana. La tienda insignia tuvo 88 reseñas nuevas entre el 1 y el 20 de octubre, unas 4,4 al día. Con una llamada por tienda y día y unas 4 filas por llamada, somos alrededor de 2 veces más baratos que Apify (unos 0,00269 USD por llamada frente a 0,001389 USD), no las 29 veces de la tabla. Para un local de barrio con una o dos reseñas nuevas al día, Apify es más barato por llamada. Así que primero hay que mirar cuántas filas puede reunir una llamada: cuantas más, mejor funciona el pago por llamada; con una o dos, mejor el pago por fila.

Los videos de canal también pierden casi toda la diferencia cuando solo se piden filas nuevas. A las 02:13, hora de Singapur, nuestra llamada para Tim Hortons con since: 2026-10-01 trajo solo 2 videos por 0,000556 USD: 0,278 USD por 1000, no los 0,0111 USD de una página completa de 50. Para filtrar por fecha en YouTube Scraper de Apify se paga 0,004 USD por resultado más un complemento de filtro de fecha de 0,0013 USD, es decir, 5,30 USD por 1000: unas 19 veces nuestro precio en esa llamada. Con Fast Channel Scraper, a 1,30 USD por 1000, son solo unas 4,7 veces.

Por eso la diferencia mensual de abajo baja a unas 2 veces.

Cambiar desde el nodo de Apify: mapa de campos y claves para quitar duplicados

Si ya usas el nodo de Apify, lo que más preocupa es que un origen de datos nuevo rompa la hoja de Google Sheets y el mensaje de Slack que vienen después. En n8n solo hay un nodo Set o Code entre ambos: renombra nuestros campos a las columnas de tu hoja y los nodos siguientes no cambian. La tabla empareja los campos clave de comentarios y reseñas. Los nombres de Apify salen de la salida de ejemplo pública de la Store (YouTube Comments Scraper, Google Maps Reviews Scraper); los nuestros, de response_fields del catálogo. Cada lado diseñó sus campos por separado, y la tabla solo empareja la columna que hace el mismo trabajo, no dice que los campos sean iguales.

La semana del cambio, conviene ejecutar los dos lados en paralelo unos días y comparar por clave. El número de filas puede variar por motivos que no son el precio, como la cobertura y el orden: el scraper de comentarios de Apify admite un maxComments alto, mientras que nosotros devolvemos hasta 100 filas por llamada, y nuestra reseña más nueva en esta prueba era del 20 de octubre, cuando una ejecución en vivo de Apify puede ser más reciente. Tras unos días sabrás qué columna falta y cuánto, y podrás cambiar todo, cambiar solo los comentarios o combinar los dos. El paso de reseñas es un buen punto para dividir: las tiendas con muchas reseñas nuevas al día pueden usar nuestra API por llamada, y los locales con una o dos pueden quedarse en Apify por fila; en n8n, un nodo IF reparte cada tienda según su media diaria y las dos ramas escriben en la misma hoja.

Quitar duplicados es el paso que más se olvida con el pago por llamada. Cada llamada devuelve una página completa. Si no usas since y pides cada día las 100 más nuevas, la misma reseña aparece varios días y la hoja se llena de repeticiones; con Apify pasa lo mismo, y además cobra otra vez por una reseña que vuelve a extraer. En nuestra prueba, 88 reseñas posteriores al 1 de octubre volvieron en la página uno y en la llamada since; las más nuevas eran del 2026-10-18, el 2026-10-19 y el 2026-10-20. En n8n, Remove Duplicates puede quitar repeticiones entre ejecuciones por id; úsalo junto con since, para que repetir un día fallido no añada filas dos veces. La llamada con repeticiones nos costó igualmente 0,001389 USD: since ahorra el dinero y el nodo de duplicados mantiene limpia la hoja.

Los reintentos son otra diferencia. Cuando falla una ejecución de Apify, el nodo Run Actor recibe el estado FAILED y en n8n decides si volver a lanzarla. Nuestra API devuelve un código de error y un campo retryable; el 422 por el valor erróneo de sort decía retryable: false, y su primer next_steps pedía cambiar solo sort y volver a enviar, sin cobro. Reintentar sin corregir no sirve. El nodo HTTP Request tiene Retry On Fail en su configuración y se puede usar solo para los errores que admiten reintento. Las dos formas permiten un flujo estable; la diferencia está en dónde vive el error: en el estado de la ejecución con Apify, y en cada respuesta con nosotros.

Primera carga, y luego el costo diario y mensual

Cuando un flujo se pone en marcha, lo normal es cargar primero el histórico: los últimos 50 videos de cada uno de los tres canales, todos los comentarios de 30 de esos videos y 400 reseñas de cada una de las tres tiendas. Los comentarios salen de lo medido: los tres videos tenían 67, 24 y 7 comentarios, 32,7 de media, así que 30 videos dan unos 980; una llamada por video basta, porque cada llamada trae hasta 100 filas.

En las reseñas hay que mirar el límite de páginas del catálogo: google_maps_reviews/reviews indica sync_max_rows: 200 y max_rows: 400. En modo síncrono, la paginación llega a 200 filas (2 páginas); para llegar a 400 hay que añadir mode: async a la solicitud y leer el resultado en el poll_url devuelto. Cada página sigue siendo una solicitud al precio del catálogo. La tabla usa precios públicos y nuestros precios de catálogo. Es una estimación, no una factura.

En Apify esta carga cuesta 3,28 USD, dentro del crédito mensual de 5 USD del plan Free: el primer mes no pagas nada, aunque solo te quedan unos 1,72 USD de crédito para ese mes. Con nosotros son 45 solicitudes por 0,035 USD, sin cuota mensual y sin crédito gratis.

Después de la carga llegan las filas nuevas de cada día, y todas las tasas salen de lo medido. Del 1 de octubre al 4 de noviembre, 34 días, los tres canales publicaron 3 videos nuevos en total: 2 de Tim Hortons y 1 de Starbucks; de Dunkin' no obtuvimos datos y lo contamos como 0. Son unos 0,09 videos al día. Esos 3 videos tenían 98 comentarios, unos 2,9 al día repartidos en 34 días.

Las tres tiendas reciben unas 13,2 reseñas nuevas al día, 4,4 × 3. De nuestro lado tomamos el límite superior: 3 llamadas de videos, 1 de comentarios y 3 de reseñas al día, todas con datos, que suman 0,006391 USD al día y 0,19 USD en 30 días. La mayoría de los días las llamadas de videos devuelven 0 filas sin cobro, así que la cifra real es menor: con la tasa medida, solo dos o tres llamadas de videos al mes traen datos y el resto se reembolsa, unos 0,14 USD en 30 días. Del lado de Apify, las filas nuevas por los precios Free más 3 cuotas de inicio dan unos 0,0143 USD al día y unos 0,43 USD en 30 días.

Este gráfico muestra un punto a favor de Apify. Un flujo diario de este tamaño cuesta unos 0,43 USD al mes en Apify, dentro de los 5 USD de uso prepagado que el plan Free da cada mes (precios de Apify). Si solo ejecutas este flujo, no pagas nada a Apify, mientras que con nosotros pagas de 0,14 a 0,19 USD al mes. Por cada 1000 filas somos decenas de veces más baratos; en dinero, a este tamaño, Apify cuesta 0 USD y nosotros unos céntimos. La diferencia solo se convierte en dinero real cuando superas el crédito gratis; la sección siguiente calcula dónde está ese límite. La página de precios dice que en Free el acceso se detiene hasta el siguiente ciclo mensual cuando se agota el crédito, y Starter empieza en 19 USD al mes. EveryInfra no tiene cuota mensual ni crédito que caduque: pagas las llamadas que haces.

Diez veces más, y dónde se acaba el crédito gratis

Muchos equipos no se quedan en tres competidores. Multiplicando el flujo diario por diez, con 30 canales y 30 tiendas, con las mismas tasas medidas salen unos 0,9 videos, 29 comentarios y 132 reseñas nuevas al día. A precios Free, Apify cuesta unos 0,143 USD al día, 4,29 USD en 30 días: todavía dentro del crédito de 5 USD, aunque cerca del límite. A precios Bronze (plan Starter, 19 USD al mes) el mismo uso sería de unos 3,23 USD, así que a este tamaño no hace falta Starter. Nuestro límite superior son 30 llamadas de videos, 10 de comentarios y 30 de reseñas al día: 0,06391 USD al día y 1,92 USD en 30 días, sin cuota mensual; con la tasa medida y los vacíos reembolsados, unos 1,43 USD.

Así se puede calcular dónde se acaba el crédito gratis. Cada vez que se multiplica el flujo diario, Apify suma 0,429 USD al mes; 5 ÷ 0,429 da unas 11,7 veces. Con solo filas nuevas diarias, Apify pasa de 5 USD al mes hacia los 35 canales y 35 tiendas. Lo que suele agotar antes el crédito es la carga inicial: para 30 canales y 30 tiendas, con los mismos conteos, cuesta unos 32,80 USD en Apify Free y 0,35 USD con nosotros, en 450 solicitudes. Los videos populares con cientos de comentarios también gastan el crédito rápido. Al superarlo, Free se detiene hasta el mes siguiente, y solo entonces toca comparar la cuota de 19 USD de Starter con nuestros cobros por llamada.

Esta ampliación tiene dos condiciones. Primero, los comentarios salen de los tres videos medidos (98 comentarios en 34 días). Un canal popular puede recibir miles en pocos días; entonces el costo de Apify crece con cada fila, y nosotros, con un máximo de 100 filas por llamada y sin token de página, traemos menos filas que Apify. Parte de nuestro precio bajo viene de traer menos, así que precio y cobertura se leen juntos. Segundo, suponemos 4,4 reseñas al día por tienda, la tasa de una tienda insignia; una tienda normal suele tener menos, y cuanto más pequeña, más cerca queda cada llamada del equilibrio de 2,23 filas y menor es nuestra ventaja. Lo más seguro a escala es medir una semana de tus propios datos, sacar la media de filas por llamada y usar el equilibrio para elegir lado en cada paso.

Fallos, resultados vacíos y parámetros erróneos: ¿se cobran?

Los dos lados aplican la regla de «sin datos, sin cobro por datos», pero con detalles distintos. Con nosotros, una llamada se cobra a precio fijo o se reembolsa entera si devuelve 0 filas, y billing.charged_usd en la respuesta dice cuánto se cobró; en n8n se puede sumar en una columna de la hoja en el paso 5 y revisar el total a fin de mes. Con Apify, el costo de cada ejecución está en la página de detalle de la ejecución y en Historical usage de la consola (Actors in Store); para tenerlo en n8n hay que llamar otra vez a Get run. El material público no dice si los elementos de error del scraper de comentarios se cobran como filas; no lo ejecutamos, así que no afirmamos nada.

Cuándo conviene más Apify

Estos son los casos en los que el nodo de Apify para n8n tiene más sentido. Primero, la plataforma no está en nuestro catálogo. La Store de Apify tiene miles de actors para muchos sitios de nicho, y nuestro catálogo tiene 106 plataformas y 573 capacidades, según la descripción de la herramienta everyinfra_list_capabilities. Busca tu plataforma en el catálogo gratuito; si no está, usa Apify.

Segundo, cada llamada trae solo una o dos filas nuevas. Como vimos, en reseñas Apify es más barato por debajo de unas 2,23 filas por llamada; si tu flujo corre cada hora y cada vez encuentra de 0 a 2 filas, el pago por fila sale más barato. Tercero, tu escala cabe en el crédito gratis: este flujo diario solo cuesta unos 0,43 USD al mes en Apify y, junto con la carga inicial de 3,28 USD, sigue dentro de los 5 USD de Free, así que pagas 0 USD; el flujo diario multiplicado por diez (4,29 USD) también cabe. Si ya tienes cuenta en Apify, cambiar a este tamaño no ahorra dinero: con nosotros pagarías de unos céntimos a unos 2 USD al mes. Las razones para cambiar son crecer más adelante o querer una factura fija por llamada.

Cuarto, necesitas datos más recientes que los que devolvimos. En nuestra prueba, la reseña más nueva era del 20 de octubre; si necesitas «las reseñas de hoy, hoy», prueba since unos días y, si no se mantiene al día, usa una ejecución en vivo de Apify. Quinto, quieres más campos en una sola fila. Nuestra lista de videos traía vacíos los «me gusta» y el número de comentarios, así que hay que llamar a youtube/video por cada video, mientras que YouTube Scraper de Apify los incluye en un resultado. A precio de catálogo, una llamada de detalle por video cuesta 0,000556 USD y 30 videos nuevos cuestan 0,01668 USD, todavía menos que Apify, pero el flujo gana un bucle y 30 llamadas más que esperar. Si quieres una hoja sencilla, un paso de Apify que trae todo es más cómodo, y esa comodidad también vale.

Sexto, un video tiene miles de comentarios y los necesitas todos: nuestra llamada no tiene token de página y devuelve hasta 100 filas, y en Apify maxComments puede subir mucho más. Séptimo, quieres que Apify programe las ejecuciones y que n8n reciba los resultados: el disparador On new Apify event arranca un flujo de n8n cuando termina un actor, algo útil para tareas grandes que tardan horas. Nuestras tareas lentas usan mode: async para obtener un job_id, que se consulta con GET /api/v1/jobs/{job_id}; en n8n eso se monta con un nodo Wait y un bucle.

Nosotros encajamos mejor en otros casos: cuando una llamada reúne decenas o cientos de filas, como comentarios, páginas de reseñas o listas de canal; cuando no quieres un nodo de comunidad; cuando quieres el resultado en la misma solicitud; o cuando quieres una sola clave y una sola dirección MCP que también funcionan en Claude, Cursor y otras herramientas. Nuestro resumen de alternativas a Apify y la explicación de los precios de Apify listan las diferencias de precio y el modelo de cobro por plataforma, por si prefieres empezar por la visión general.

Frente a las API oficiales: YouTube Data API y Places API

Quien busca «apify alternative n8n» suele mirar también las API oficiales. n8n tiene un nodo de YouTube integrado, pero la API oficial tiene cuota. La documentación de cuotas de YouTube Data API dice que un proyecto recibe por defecto 10.000 unidades al día. commentThreads.list cuesta 1 unidad por llamada y devuelve hasta 100 filas, así que sale barato para comentarios. El historial de revisiones indica que desde el 1 de junio de 2026 YouTube está pasando a cuotas más pequeñas por grupos de métodos.

En mapas la diferencia es mayor: el detalle de un lugar en Places API devuelve como máximo cinco reseñas. La documentación de Place Details (Legacy) dice «up to five reviews», es decir, hasta cinco reseñas, así que por esa vía no se obtiene el histórico de una tienda. Por eso «revisar cada día las reseñas nuevas de la competencia» necesita un servicio de extracción.

Si solo sigues tu propio canal y el volumen de comentarios es bajo, la API oficial es gratis y estable, y es la primera opción. Para reseñas de la competencia, el límite de cinco reseñas se queda corto, y la elección queda entre Apify y un servicio como el nuestro.

Cambios recientes

El 22-10-2026, Apify publicó la versión 0.9.0 del nodo para n8n; antes salieron la 0.8.1 el 12-10-2026 y la 0.8.0 el 22-09-2026, que añadió Web Fetch (registro de npm). Qué significa para ti: el nodo de comunidad cambia a menudo, así que conviene fijar la versión en los flujos y probar antes de actualizar.

El 27-10-2026, n8n publicó la versión 3.0, una versión mayor con cambios incompatibles y una herramienta de migración (notas de versión). Qué significa para ti: en n8n autoalojado hay que revisar los nodos de comunidad antes de actualizar; HTTP Request y MCP Client son nodos centrales y se actualizan con n8n.

El 03-11-2026, n8n publicó a la vez 3.1.0 y 2.47.0, con una corrección de compatibilidad de los paquetes de comunidad con la nueva API de nodos (versiones en GitHub). Qué significa para ti: la rama 2.x sigue con mantenimiento un tiempo, así que no hay prisa por pasar a 3.x.

El 02-09-2026, YouTube Scraper de Apify estrenó su lista de precios actual, según startedAt en los metadatos. Qué significa para ti: los precios de la Store cambian; léelos una vez al mes en los metadatos públicos o pon maxTotalChargeUsd en cada ejecución. Desde el 01-06-2026, YouTube Data API empezó a dividir la cuota por grupos de métodos. Qué significa para ti: los flujos sobre la API oficial tienen que pedir más cuota por método.

Preguntas frecuentes

¿El nodo comunitario de Apify para n8n (apify n8n community node) es oficial de n8n?

No viene integrado en n8n. Lo mantiene el equipo de Apify como nodo de comunidad con el nombre @apify/n8n-nodes-apify. En n8n Cloud aparece en el panel de nodos como nodo de comunidad verificado (documentación de Apify para n8n); en n8n autoalojado se instala en Settings > Community Nodes. El aviso de riesgos de n8n recuerda que los nodos de comunidad tienen acceso total a la máquina.

¿Qué credenciales necesita la apify n8n integration?

El nodo de Apify necesita un token de la API de Apify, que sirve en autoalojado y en Cloud, u OAuth2, que solo sirve en Cloud. Con un HTTP Request a EveryInfra basta con crear en n8n una credencial Bearer Auth con tu clave de EveryInfra; el nodo MCP Client también admite Bearer.

¿En qué se diferencia el n8n apify node de un HTTP Request a Apify?

Hacen casi lo mismo. El nodo agrupa Run Actor, Get dataset items y otras operaciones, y un HTTP Request puede llamar a run-sync-get-dataset-items y recibir las filas en un paso. Un usuario de r/n8n sugirió la vía HTTP cuando el nodo nativo daba problemas (hilo). Las dos formas cobran a precio de actor.

¿Cuánto cuesta al mes una apify n8n template?

Depende del número de filas, no de la plantilla. Con el flujo diario de este artículo y las tasas medidas, Apify cuesta unos 0,43 USD al mes, que caben en el crédito Free de 5 USD, así que no pagas nada; los mismos datos cuestan como máximo unos 0,19 USD con EveryInfra. La diferencia por fila es mayor en la primera carga de 2330 filas: unos 3,28 USD en Apify y unos 0,035 USD con nosotros, aunque lo de Apify también cabe en el crédito gratis.

¿Cuánto cambian los precios de Apify entre Free y los planes de pago?

Los niveles de pago son más baratos por fila. En los tres scrapers de este artículo, Gold (plan Business) queda entre el 45 % y el 60 % de Free; los comentarios, por ejemplo, bajan de 0,002 USD a 0,0009 USD por fila. En un hilo de r/n8n que comparte un flujo para publicar en X, su autor también comentó que el precio por 1000 de un mismo actor cambia mucho entre Free y Starter (hilo).

¿Puede un AI Agent de n8n elegir la plataforma por sí solo?

Sí. Conecta un nodo MCP Client Tool al AI Agent con la dirección https://api.everyinfra.com/mcp. El modelo usa everyinfra_list_capabilities para encontrar capacidades y everyinfra_call_api para traer datos, y con Tools to Include puedes exponer solo esas dos herramientas. El servidor MCP de Apify se conecta igual y cobra a precio de actor.

Primeros pasos

1. Regístrate en la consola y obtén una clave. En n8n, crea una credencial Bearer Auth.
2. Revisa la capacidad y los parámetros en el catálogo gratuito, por ejemplo en la API de datos de YouTube y la API de reseñas de Google Maps.
3. Pega el comando curl de este artículo en Import cURL de un nodo HTTP Request y cambia since por una expresión con la fecha de ayer.
4. Ejecútalo una vez a mano, revisa count y billing.charged_usd, y luego activa Schedule Trigger.

Para probar antes en el navegador, usa el área de pruebas del mercado de datos. Los precios están en la página de precios y la conexión MCP remota en la página de MCP. El método completo para reseñas está en cómo extraer reseñas de Google Maps; la comparativa del scraper de mapas de Apify, en alternativa a Apify Google Maps Scraper; y otras plataformas, en alternativa a Apify TikTok Scraper, alternativa a Apify Amazon Scraper y el resumen de alternativas.

Referencias

Abrimos cada enlace con curl o con un lector de páginas entre las 02:05 y las 02:30 del 04-11-2026 (hora de Singapur). La página del paquete en npmjs.com devolvió 403 a los scripts, así que usamos el endpoint oficial de metadatos del registro de npm.

1. n8n integration, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n>
2. Apify MCP server, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp>
3. Run Actor synchronously and get dataset items, Apify API Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post>
4. Actors in Store, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store>
5. Usage and resources, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources>
6. Dataset, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/storage/dataset>
7. Webhooks, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks>
8. Run Actor, Apify API Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/api/v2/act-runs-post>
9. Get Actor, Apify API Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/api/v2/act-get>
10. Limits, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/limits>
11. Pay per event, Apify Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pay-per-event>
12. HTTP Request, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest>
13. HTTP Request credentials, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/httprequest>
14. MCP Client Tool, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/sub-nodes/n8n-nodes-langchain.toolmcp>
15. MCP Client, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-langchain.mcpclient>
16. Schedule Trigger, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.scheduletrigger>
17. Community nodes: Risks, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/risks>
18. Install verified community nodes, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/installation-and-management/install-verified-community-nodes>
19. Release notes, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/release-notes>
20. Google Sheets node, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.googlesheets>
21. Slack node, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.slack>
22. Loop Over Items, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.splitinbatches>
23. Code, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.code>
24. Remove Duplicates, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.removeduplicates>
25. n8n 3.0 breaking changes, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/changelog/v30-breaking-changes>
26. Install with npm, n8n Docs, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://docs.n8n.io/deploy/host-n8n/install-options/install-with-npm>
27. apify/n8n-nodes-apify, GitHub, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://github.com/apify/n8n-nodes-apify>
28. n8n releases, GitHub, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://github.com/n8n-io/n8n/releases>
29. apify/apify-mcp-server, GitHub, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://github.com/apify/apify-mcp-server>
30. @apify/n8n-nodes-apify package metadata, npm registry, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://registry.npmjs.org/@apify/n8n-nodes-apify>
31. YouTube Data API Overview, Google for Developers, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started>
32. CommentThreads: list, Google for Developers, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://developers.google.com/youtube/v3/docs/commentThreads/list>
33. Quota and Compliance Audits, Google for Developers, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://developers.google.com/youtube/data/guides/quota_and_compliance_audits>
34. YouTube Data API Revision History, Google for Developers, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://developers.google.com/youtube/data/revision_history>
35. Place Details (New), Google for Developers, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-details>
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37. Transports, Model Context Protocol, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/transports>
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41. YouTube Scraper pricing, Apify Store, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://apify.com/streamers/youtube-scraper/pricing>
42. YouTube Comments Scraper, Apify Store, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://apify.com/streamers/youtube-comments-scraper>
43. Fast YouTube Channel Scraper, Apify Store, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://apify.com/streamers/youtube-channel-scraper>
44. Google Maps Reviews Scraper, Apify Store, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://apify.com/compass/google-maps-reviews-scraper>
45. streamers/youtube-scraper public metadata, Apify API, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-scraper>
46. streamers/youtube-comments-scraper public metadata, Apify API, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-comments-scraper>
47. compass/google-maps-reviews-scraper public metadata, Apify API, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://api.apify.com/v2/acts/compass~google-maps-reviews-scraper>
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49. Scraping OLX Brazil to Notion/Sheets failing (thread), Reddit r/n8n, consultado el 04-11-2026 (hora de Singapur): <https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1vzd9n6/desperate_for_help_scraping_olx_brazil_to/>
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