Alternativa ad Apify per n8n: un solo workflow, due conti diversi

Abbiamo progettato sulla carta un workflow n8n e ne abbiamo calcolato il costo in due modi. Ogni mattina recupera i nuovi video e commenti YouTube di tre concorrenti, più le nuove recensioni Google Maps dei loro negozi. Con il nodo Apify per n8n, i prezzi pubblici dello Store sono $4,00 per 1.000 video del canale, $2,00 per 1.000 commenti e $0,60 per 1.000 recensioni su Maps. Il 4 novembre 2026 abbiamo inviato a EveryInfra, 17 volte, le stesse richieste che invia un nodo HTTP Request di n8n. Abbiamo pagato $0,0111, $0,0170 e $0,0208 per 1.000 righe: rispettivamente 360, 118 e 29 volte meno.

La differenza dipende dall'unità di fatturazione. Gli scraper dell'Apify Store (Apify li chiama actor) addebitano ogni riga che finisce nel dataset. EveryInfra addebita ogni richiesta, e una richiesta restituisce fino a 50 o 100 righe. Una richiesta che restituisce 0 righe viene rimborsata.

Il rapporto però non è fisso. Se ogni giorno recuperi solo le righe nuove e una chiamata restituisce una o due recensioni su Maps, Apify costa meno. Inoltre, la recensione su Maps più recente che abbiamo ottenuto era del 20 ottobre, mentre lo scraper di recensioni di Apify legge la pagina live a ogni esecuzione. Alle tariffe misurate, questo workflow per 3 canali e 3 negozi costa su Apify circa $0,43 al mese. Il primo backfill costa circa $3,28. Entrambi gli importi rientrano nel credito mensile di $5 del piano Free di Apify, quindi lì non paghi nulla.

Un'ultima nota prima di iniziare. Tutte le impostazioni dei nodi n8n in questo articolo sono esempi di configurazione basati sulla documentazione ufficiale. Non le abbiamo eseguite in n8n. Le chiamate API sono reali, e risposte e addebiti provengono dalle risposte grezze. L'articolo mostra la configurazione dei nodi, le chiamate live, il costo giornaliero e mensile e i casi in cui Apify è la scelta migliore.

Ecco come definiamo il «prezzo per 1.000 righe». Prendiamo l'importo addebitato, lo dividiamo per il numero di righe uniche (deduplicate per id) e moltiplichiamo per 1.000. Il valore risponde a una sola domanda: quanto paghi un servizio di dati per portare 1.000 righe in n8n? Il costo di n8n è uguale in entrambi i casi, quindi lo escludiamo. La Community Edition self-hosted è gratuita. n8n Cloud fattura in base alle esecuzioni dei workflow, e la pagina dei prezzi di n8n indica il piano Starter a 20 euro al mese, con fatturazione annuale e 2.500 esecuzioni.

Per Apify usiamo solo materiale pubblico: le pagine dello Store, la pagina dei prezzi, la documentazione e l'endpoint pubblico dei metadati degli actor, che non richiede un account (documentazione di Get Actor). Li abbiamo consultati il 4 novembre 2026 alle 02:10, ora di Singapore. Non ci siamo registrati su Apify e non abbiamo eseguito i suoi actor. Quindi ogni cifra di Apify è un prezzo di listino moltiplicato per un numero di righe, non una fattura reale. Ogni cifra di EveryInfra viene da una chiamata live, e l'addebito proviene da billing.charged_usd nella risposta.

Tabella riepilogativa: nodo Apify per n8n e HTTP Request a EveryInfra a confronto, per 1.000 righe

Questa tabella riporta il risultato. Per ogni tipo di dato, la colonna Apify usa lo scraper con più utenti nello Store. Per i video del canale, YouTube Scraper, con 16.846 utenti negli ultimi 30 giorni. Per i commenti, YouTube Comments Scraper, con 3.798 utenti. Per le recensioni su Maps, Google Maps Reviews Scraper, con 9.277 utenti.

Abbiamo letto i prezzi unitari dal campo pricingInfos dei metadati pubblici. Ad esempio, i metadati di YouTube Scraper indicano $0,004 per video sul livello Free e $0,0024 su Gold. I metadati dello scraper di recensioni su Maps indicano $0,0006 per recensione su Free, più una tariffa di avvio di $0,00005 per esecuzione. I prezzi di EveryInfra provengono da price_usd nel catalogo gratuito. youtube/user_posts e youtube/comments costano $0,000556 per chiamata. google_maps_reviews/reviews costa $0,001389 per chiamata.

Ogni rapporto è il prezzo di Apify diviso per il nostro. Leggendolo, tieni presenti quattro punti. Primo, Free è il livello di Apify più costoso. Con il piano Business ($999 al mese), i prezzi del livello Gold sono circa il 45-60% di quelli Free. Ad esempio, i commenti scendono da $0,002 a $0,0009. I rapporti si riducono più o meno della metà, ma restano sopra le 10 volte.

Secondo, la riga delle recensioni su Maps usa 200 righe uniche. La terza richiesta usava since per ottenere le recensioni successive al 1° ottobre, e 88 delle sue righe ripetevano la prima pagina. Abbiamo comunque contato l'importo di quella chiamata, quindi il nostro prezzo è sovrastimato, non sottostimato. Con le sole pagine uno e due, il prezzo è $0,0139 per 1.000.

Terzo, la tabella confronta solo i costi dei dati. Non include i costi di esecuzione di n8n né le operazioni di storage di Apify. Secondo la documentazione di Apify, leggere o scrivere un dataset dopo l'esecuzione conta come utilizzo aggiuntivo della piattaforma (Actors in Store).

Quarto, per i video del canale i due servizi non restituiscono gli stessi campi. Nel nostro elenco di video, il numero di like e quello dei commenti erano vuoti in questo test. Per ottenerli, chiami youtube/video una volta per video. La pagina dello Store di YouTube Scraper di Apify dice che raccoglie like, visualizzazioni e numero di iscritti in un unico risultato.

Come abbiamo svolto il test e come abbiamo valutato il risultato

Prima di scrivere qualsiasi testo, abbiamo fissato i criteri di superamento e di fallimento. Ogni tipo di dato richiedeva almeno due chiamate live, distribuite in tre o più momenti diversi. Il prezzo per 1.000 righe usa sempre le righe uniche. Per Apify si usano solo i prezzi di listino pubblici, senza account. Se in qualche caso Apify è più economico, più aggiornato o più semplice, lo diciamo. Dovevamo anche registrare almeno una chiamata che non restituisse dati, con il relativo addebito.

Tutte le chiamate sono andate a POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social. Abbiamo usato una chiave di test con un limite di 10 chiamate al minuto, impostata da una variabile d'ambiente. Non abbiamo installato n8n sulla nostra macchina. Abbiamo scritto le impostazioni dei nodi n8n come esempi di configurazione, basandoci sulla documentazione di n8n. Un nodo HTTP Request invia una normale richiesta HTTPS. Quindi abbiamo inviato con curl gli stessi metodo, URL, header e corpo, e la risposta è quella che riceve n8n.

In totale abbiamo fatto 17 chiamate e pagato $0,008892. Dieci chiamate sono state addebitate e sette erano gratuite. Un unico script calcola ogni cifra dalle risposte grezze. Testo, tabelle e grafici usano tutti il suo output.

Cos'è il nodo Apify per n8n: un community node, due tipi di credenziali, prima l'esecuzione e poi il recupero dei dati

Molti di quelli che cercano «apify n8n» pensano che n8n includa un nodo Apify. Non è così. Il team di Apify pubblica su npm un community node chiamato @apify/n8n-nodes-apify. Il codice sorgente è nel repository n8n-nodes-apify su GitHub.

Il record del registry npm mostra che la versione 0.9.0 è uscita il 2026-10-22. La versione 0.8.1 è uscita il 2026-10-12 e la 0.8.0 il 2026-09-22. In pratica, una release ogni due-sei settimane.

La documentazione dell'integrazione n8n di Apify indica due modi per installarlo. Su n8n self-hosted, apri Settings > Community Nodes, seleziona Install e digita il nome del pacchetto. Su n8n Cloud, cerca Apify nel pannello dei nodi e seleziona Install node. Funziona solo se il proprietario dell'istanza ha attivato i community node verificati nel pannello di amministrazione.

Ci sono anche due tipi di credenziali. Un token API di Apify funziona su entrambi. OAuth2 funziona solo su n8n Cloud.

Un community node ha un costo a sé. La pagina di n8n sui rischi dei community node lo dice chiaramente. Un community node ha accesso completo alla macchina su cui gira n8n. Può leggere i dati dei tuoi workflow. Una nuova versione può rompere i workflow esistenti.

Su n8n self-hosted puoi disattivare tutti i community node con N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ENABLED=false. In molte aziende n8n è gestito da un team ops, e un nuovo pacchetto di terze parti richiede un'approvazione. Per una persona sola questo passaggio è semplice. Per un team aggiunge un passaggio di approvazione. HTTP Request e MCP Client sono nodi core di n8n, quindi non devi installare nulla.

C'è anche la major release di n8n da tenere d'occhio. n8n 3.0 è uscito il 2026-10-27, con modifiche incompatibili (n8n 3.0 breaking changes). La pagina delle release su GitHub mostra che le versioni 3.1.0 e 2.47.0 sono uscite il 2026-11-03. Entrambe includono una correzione per la compatibilità dei community package con la node API v3. Il pacchetto del nodo Apify dichiara n8nNodesApiVersion: 1. Prima di passare alla 3.x, esegui i workflow che lo usano su un'istanza di test.

Una volta installato, il nodo Apify lavora in due passaggi. L'esempio nella documentazione dell'integrazione inizia con l'operazione Run Actor. Imposti Custom input (l'input JSON dell'actor), Timeout, Memory, Build Tag e Wait for finish. Poi aggiungi un'operazione Get Dataset Items.

Inserisci in Dataset ID il defaultDatasetId del primo passaggio e ottieni le righe scritte dall'esecuzione. Puoi anche usare «Run an Actor and get dataset» come passaggio unico: attende la fine dell'esecuzione e poi restituisce le righe. Un trigger, On new Apify event, avvia un workflow quando un'esecuzione arriva allo stato Succeeded, Failed, Aborted o Timed Out.

Se non vuoi un community node, usa un nodo HTTP Request per chiamare l'endpoint run-sync-get-dataset-items. Una sola richiesta avvia l'actor e restituisce le righe. Un thread su r/n8n parla di uno scraping non riuscito. Lì un utente consigliava di saltare il nodo nativo e di chiamare questo endpoint sincrono come semplice richiesta HTTP (thread su r/n8n). L'endpoint ha due parametri che controllano la spesa.

maxItems limita quante righe può addebitare un actor pay-per-result. maxTotalChargeUsd limita l'addebito totale dell'esecuzione. La documentazione precisa che maxItems non limita le righe restituite, solo quelle addebitate. Imposta entrambi quando n8n esegue Apify in modo pianificato.

Due limiti dei piani cambiano anche il modo in cui costruisci il workflow in n8n. La pagina dei prezzi di Apify indica 5 esecuzioni simultanee e 16 GB di RAM sul piano Free, e 32 esecuzioni e 64 GB sul piano Starter. Supponi di ciclare su 30 video in n8n e di avviare un'esecuzione per i commenti di ciascun video. Sul piano Free, dalla 6ª esecuzione in poi le esecuzioni devono attendere in coda. Se il timeout del nodo n8n è breve, un'esecuzione in coda va in timeout prima ancora di partire.

A quel punto il workflow si ferma e ricevi un'email di errore invece del report. Quindi su Apify inserisci molti URL negli startUrls di una sola esecuzione invece di usare un ciclo. Gli actor pay-per-usage addebitano anche le compute unit, a $0,2 per unità su Free e Starter. Tutti e tre gli scraper di questo articolo sono pay-per-event, modello che di solito include l'utilizzo della piattaforma, ma controlla la scheda Pricing di ciascuno.

Un solo workflow: ogni mattina, nuovi video YouTube, commenti e recensioni su Maps di tre concorrenti

Per confrontare i due servizi in modo equo, fissiamo un unico workflow. Supponi di lavorare nel marketing di una catena di caffetterie. Monitori Starbucks, Tim Hortons e Dunkin'. Ogni mattina alle 8:00, il workflow recupera dai tre canali YouTube i video pubblicati dal giorno prima.

Recupera i commenti più recenti sui video degli ultimi 7 giorni. Recupera le nuove recensioni Google Maps di un negozio di punta per ogni marchio. Scrive le righe in un Google Sheet e pubblica un breve riepilogo su Slack. Tra i due servizi cambiano solo i passaggi dei dati.

La documentazione di Schedule Trigger segnala un dettaglio che spesso sfugge. Il nodo usa il fuso orario del workflow, altrimenti quello dell'istanza. Un'istanza self-hosted usa per impostazione predefinita l'ora di New York. n8n Cloud prova a rilevare il fuso orario del proprietario al momento della registrazione e, se non ci riesce, usa GMT. Se sei a Chicago e vuoi un report alle 8:00, imposta il fuso orario del workflow su America/Chicago. Il problema riguarda entrambi i servizi e determina anche quale data inserisci in since.

Lato Apify, i passaggi da 2 a 4 possono mettere tutti e tre i canali in un'unica esecuzione oppure usare un'esecuzione per canale. Un'unica esecuzione richiede meno lavoro, ma le righe dei tre canali finiscono nello stesso dataset, quindi devi separarle nel passaggio 5. Con un'esecuzione per canale, ognuna ha il proprio dataset, ed è più facile fare debug. Però in questo caso lo scraper di recensioni su Maps addebita tre volte la tariffa di avvio di $0,00005. EveryInfra non ha esecuzioni né dataset. Una richiesta corrisponde a una query, e l'array results è nella risposta, quindi il nodo successivo può usarlo subito.

Opzione uno: un esempio di configurazione per il nodo Apify

Ecco il passaggio 2, «nuovi video», come esempio di configurazione del nodo Apify. Non l'abbiamo eseguito. I campi del nodo provengono dalla documentazione dell'integrazione di Apify. I campi di input dell'actor provengono dalla definizione pubblica dell'input dell'ultima build di YouTube Scraper: startUrls, maxResults e oldestPostDate.

L'ultimo significa «estrai solo i video pubblicati dopo questa data». Lo scraper dei commenti usa startUrls, maxComments e oldestCommentDate. Lo scraper di recensioni su Maps usa startUrls, maxReviews, reviewsSort e reviewsStartDate. Quindi tutti e tre gli actor possono prendere solo le righe nuove in base alla data, come il nostro parametro 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
}

In questo passaggio fai attenzione a due cose. La prima è la spesa. Il filtro per data dei video del canale (oldestPostDate) è un componente aggiuntivo a parte nel listino di YouTube Scraper, «Date range for channels», a $0,0013 sul livello Free. I metadati non dicono cosa conteggia. Nel nostro modello di costo lo conteggiamo una volta per video.

La stima può essere troppo alta o troppo bassa, quindi controlla la scheda Pricing prima di farci affidamento. La seconda è il tempo. Un'esecuzione avvia un container, apre le pagine e scrive un dataset. Se il Timeout è più breve dell'esecuzione, il nodo termina prima di ricevere i dati. Non abbiamo eseguito Apify, quindi non indichiamo una durata.

Opzione due: un'alternativa ad Apify per n8n con il nodo HTTP Request

HTTP Request è un nodo core di n8n. La documentazione dice che può importare un comando curl. Per le credenziali, usa Bearer Auth o Header Auth da Generic Credential Type. La documentazione delle credenziali di HTTP Request spiega che Bearer Auth è un header chiamato Authorization con valore Bearer <token>.

Tieni la chiave EveryInfra nella credenziale, non nei campi del nodo. Questo comando curl è il passaggio 4, «recensioni su Maps». L'abbiamo eseguito live il 4 novembre 2026 alle 02:13, ora di Singapore:

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
    }
  }'

In n8n, incollalo in Import cURL nel nodo HTTP Request. Poi trasforma since in un'espressione come {{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}. Ora il nodo recupera solo le recensioni dal giorno prima. La risposta è simile a questa. È un estratto della risposta grezza di questa chiamata, senza il testo delle recensioni e i nomi degli autori:

{
  "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 }
}

Nel nodo successivo, usa Split Out su results per ottenere un elemento per recensione. Poi scrivi gli elementi in Google Sheets. I campi corrispondono a response_fields nel catalogo. Le recensioni su Maps hanno 18 campi, tra cui id, text, rating, posted_at, owner_response, owner_response_at, detailed_rating, image_urls, place_id e place_name (pagina della funzionalità). I commenti YouTube hanno 9 campi: id, text, author_name, like_count, reply_count, posted_at, is_reply, reply_to_id e platform (pagina della funzionalità). I video del canale hanno 25 campi, tra cui title, view_count, duration, posted_at e description_links (pagina della funzionalità).

Ti consigliamo due impostazioni del nodo. Primo, imposta Timeout in Options a 120 secondi o più. La ricerca su Maps più lenta ha richiesto 76,3 secondi. In questo test, la chiamata youtube/user_posts più lenta ha richiesto 69,6 secondi. Secondo, quando un workflow invia molte richieste, attiva Batching e attendi qualche secondo tra un batch e l'altro. Così resti sotto il limite al minuto della tua chiave.

Opzione tre: il nodo MCP Client con https://api.everyinfra.com/mcp

Ora n8n ha due nodi MCP. Il nodo MCP Client usa gli strumenti di un server MCP come normali passaggi del workflow. Imposti Server Transport, MCP Endpoint URL e Authentication. Authentication supporta Bearer, un header generico, più header e OAuth2.

Poi scegli uno strumento nell'elenco Tool e ne compili i parametri in modalità Manual o JSON. Il nodo MCP Client Tool si collega a un nodo AI Agent. In questo caso è il modello a scegliere quale strumento chiamare, e Tools to Include limita gli strumenti che può vedere.

Il nostro indirizzo MCP remoto è https://api.everyinfra.com/mcp. Il 4 novembre 2026, alle 02:13 ora di Singapore, abbiamo inviato tools/list senza chiave. Ha restituito 12 strumenti. everyinfra_call_api recupera i dati, everyinfra_list_capabilities elenca le funzionalità ed everyinfra_get_job recupera il risultato di un job lento.

{
  "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 }
}

Questo è un esempio di configurazione. I nomi delle opzioni nell'elenco Server Transport dipendono dalla tua versione di n8n. La specifica MCP chiama il trasporto remoto Streamable HTTP (MCP transports). Nella nostra guida al report giornaliero dei contenuti di tendenza con n8n abbiamo eseguito il nodo MCP Client su n8n 2.45.3 con la nostra API, con screenshot e correzioni. Qui non la ripetiamo.

Come scegliere tra i tre: se il workflow è fisso e conosci ogni chiamata, usa HTTP Request. È l'opzione più chiara, e in fase di debug vedi ogni richiesta e risposta. Se vuoi che un AI Agent di n8n scelga piattaforme e funzionalità, usa MCP Client Tool. Se vuoi una via di mezzo, con meno corpo della richiesta da scrivere, usa MCP Client.

Tutti e tre usano la stessa API allo stesso prezzo. Anche Apify offre un server MCP su mcp.apify.com (documentazione MCP di Apify). Puoi collegarlo a MCP Client Tool allo stesso modo, e addebita ai prezzi degli actor.

Test uno: nuovi video dei concorrenti, dati da 2 canali su 3

Il primo giro è iniziato il 4 novembre 2026 alle 02:05, ora di Singapore. youtube/user_posts ha restituito 50 video per il canale Starbucks in 27,5 secondi, con un addebito di $0,000556. Ha restituito 50 video per Tim Hortons in 33,0 secondi, sempre per $0,000556. Le due chiamate hanno dato 100 righe senza ripetizioni, quindi il prezzo è $0,0111 per 1.000.

Al prezzo Free di YouTube Scraper, $0,004 per riga, le stesse 100 righe costano $0,40, cioè 360 volte di più. Con il più economico Fast YouTube Channel Scraper, a $0,0013 per riga, 100 righe costano $0,13, cioè 117 volte di più. Il nostro confronto con YouTube Scraper di Apify mette alla prova ricerca, commenti e dettagli dei video uno per uno. Qui guardiamo solo cosa cambia all'interno di un workflow n8n pianificato.

Il terzo concorrente non ha funzionato. Abbiamo provato due handle, @dunkin e @DunkinDonuts, alle 02:06 e alle 02:07, ora di Singapore. Entrambi hanno restituito 0 righe, in 44,4 e 69,6 secondi. La risposta indicava empty_result_refunded e l'addebito era $0. Abbiamo poi provato Costa Coffee, @costacoffee, alle 02:11, ora di Singapore.

Anche questo ha restituito 0 righe senza addebito. Non abbiamo verificato la causa. L'handle potrebbe essere sbagliato, oppure il canale potrebbe pubblicare soprattutto Shorts. Il catalogo dice che youtube/user_posts elenca solo i video normali, e per gli Shorts serve youtube/shorts.

Per chi usa n8n, la lezione è semplice. Un indirizzo sbagliato non fa fallire il workflow. Restituisce solo un array vuoto. Quindi aggiungi un nodo IF nel passaggio 5. Se un canale restituisce 0 righe per diversi giorni di fila, invia un avviso su Slack così che qualcuno controlli l'indirizzo.

Il parametro since ha funzionato come previsto. Alle 02:09, ora di Singapore, abbiamo inviato la richiesta per Starbucks con since: 2026-11-03. Ha restituito 0 righe senza addebito, perché il video più recente del canale risaliva a «3w ago». Alle 02:13, ora di Singapore, abbiamo inviato la richiesta per Tim Hortons con since: 2026-10-01. Ha restituito 2 righe per $0,000556.

Una era la pubblicità di un nuovo prodotto di 2 settimane prima. L'altra era la pubblicità di carte collezionabili di 1 mese prima, con 88.000 visualizzazioni. Quindi questi due grandi marchi pubblicano solo uno o due video normali al mese. Nella maggior parte delle mattine, questo passaggio darà «3 chiamate, 0 righe, $0».

Un campo richiede attenzione. In questo test, posted_at era un testo relativo come «3w ago» o «2w ago», non una data. Per ottenere il giorno esatto, filtra con since oppure chiama youtube/video per il singolo video.

Test due: commenti sui nuovi video e quanti ne restituisce una sola chiamata

Dalle 02:09 alle 02:12 ora di Singapore abbiamo chiamato youtube/comments una volta per ciascuno di tre video, ordinando dai più recenti e con limite 100. L'annuncio di Tim Hortons sulle carte collezionabili ha restituito 67 commenti. L'annuncio di prodotto di Tim Hortons ne ha restituiti 24. Il nuovo video di Starbucks ne ha restituiti 7. In totale sono 98 commenti, senza ripetizioni.

Di questi, 11 sono risposte, con is_reply impostato a true e reply_to_id che punta al commento padre. L'addebito è stato di 0,001668 $, ovvero 0,0170 $ per 1.000. Le chiamate hanno richiesto 19,5 s, 16,9 s e 11,7 s. Al prezzo di YouTube Comments Scraper Free, 0,002 $ per riga, gli stessi 98 commenti costano 0,196 $, cioè 118 volte di più.

Il rapporto dipende dalle condizioni. La nostra chiamata per i commenti restituisce fino a 100 righe. Più commenti ha un video, più basso è il nostro prezzo per riga. Il video di Starbucks aveva solo 7 commenti.

Per quella chiamata abbiamo addebitato 0,000556 $, ovvero 0,0000794 $ per commento, mentre Apify addebita 0,002 $ per commento. Sono comunque 25 volte tanto.

Il prezzo pubblico di questo scraper di Apify non prevede una tariffa di avvio. Il suo README però descrive un caso: un video non disponibile o senza commenti. In quel caso scrive nel dataset un elemento con un campo error. La documentazione pubblica non dice se quell'elemento viene addebitato. Non l'abbiamo eseguito, quindi non facciamo ipotesi. Da parte nostra, una chiamata con 0 righe viene rimborsata e la risposta riporta empty_result_refunded.

Il divario è massimo per i video popolari con decine o centinaia di commenti. Quando una chiamata restituisce tutte e 100 le righe, Apify Free addebita 0,20 $ e noi 0,000556 $. Il catalogo elenca per youtube/comments solo due parametri facoltativi, since e sort, e nessun page token. Quindi, per un video con migliaia di commenti, una nostra chiamata non li recupera tutti.

Su Apify puoi impostare maxComments molto più in alto. È un vero punto di forza di Apify. Il field_note del catalogo indica anche che, quando le altre fonti non sono disponibili, una fonte di riserva restituisce al massimo 40 commenti.

Test tre: recensioni di Google Maps, nessuna ripetizione tra le pagine, ma la più recente è del 20 ottobre

Per le recensioni sulle mappe serve prima l'URL del negozio. Alle 02:07 ora di Singapore, la nostra prima chiamata a google_maps_reviews/search ha usato per errore il parametro query. Ha ricevuto un HTTP 422 senza addebito. L'errore ci indicava di usare keyword. Non abbiamo salvato la risposta grezza di quella chiamata, quindi questo è un riassunto, non una citazione.

Con keyword, la chiamata delle 02:10 ora di Singapore ha restituito un negozio per 0,001389 $. Era Starbucks Reserve Roastery New York, al 61 9th Ave, con valutazione 4,4 e 7.957 recensioni. L'url di quel risultato contiene un query_place_id, quindi puoi passarlo così com'è a google_maps_reviews/reviews. Il catalogo lo consiglia, perché un link con solo il nome e la posizione sulla mappa potrebbe non trovare ogni volta lo stesso negozio.

Alle 02:12 ora di Singapore abbiamo richiesto la prima pagina, ordinata dalle più recenti e con limite 100. Ha restituito 100 recensioni in 9,4 secondi per 0,001389 $. Alle 02:13 ora di Singapore abbiamo inviato il next_page_token di quella risposta per ottenere la seconda pagina. Ha restituito altre 100 recensioni, senza ripetizioni, in 10,2 secondi per 0,001389 $.

Due pagine danno 200 righe a 0,0139 $ per 1.000. Contando anche la successiva chiamata con since, che ha ripetuto la prima pagina, il prezzo è di 0,0208 $ per 1.000 righe uniche. Per le stesse 200 righe, il prezzo di Apify Google Maps Reviews Scraper Free è 200 × 0,0006 $ + 0,00005 $ = 0,12005 $. Sono 29 volte di più, o 43 volte considerando solo le due pagine.

Di queste 200 recensioni, 12 hanno 1 o 2 stelle. 89 hanno un voto in stelle ma nessun testo. Solo 2 hanno una risposta del proprietario. Se monitori i reclami sui concorrenti, il dato «89 senza testo» è utile. Filtra i testi vuoti prima di scrivere nel foglio, così il foglio resta pulito.

Altri due campi sono buoni filtri per un report mattutino. reviewer_review_count indica quante recensioni ha scritto l'autore. Il primo autore della prima pagina ne ha scritte 11 ed è un Local Guide. Una recensione da 1 stella di un account con una o due recensioni merita meno peso, quindi dalle una colonna a parte.

owner_response mostra che questo negozio di punta non risponde quasi a nessuna recensione su Google Maps. Quando monitori i concorrenti, la velocità di risposta è una buona metrica settimanale. Per calcolarla, sottrai posted_at da owner_response_at. Lo scraper di recensioni di Apify ha lo stesso tipo di campi (reviewerNumberOfReviews, responseFromOwnerText), quindi con entrambi puoi costruire questo foglio.

C'è un aspetto in cui Apify potrebbe fare meglio di noi. Nella prima pagina, la recensione più recente era stata pubblicata il 2026-10-20 alle 20:05 UTC. Le successive erano del 2026-10-19 e del 2026-10-18, e la più vecchia delle 200 era del 2021-08-06. Alle 02:13 ora di Singapore, una chiamata con since: 2026-11-03 ha restituito 0 righe ed è stata rimborsata.

Alle 02:13 ora di Singapore, una chiamata con since: 2026-10-01 ha restituito 88 righe, e la più recente era di nuovo del 20 ottobre. Un negozio con 7.957 recensioni ne ha ricevute 88 nuove nei primi 20 giorni di ottobre. Con ogni probabilità ne ha ricevute altre tra il 21 ottobre e il 3 novembre, e noi non le abbiamo ottenute.

Non possiamo verificare quelle due settimane dalle pagine pubbliche, quindi riportiamo solo ciò che abbiamo visto. Se il tuo workflow richiede «le recensioni di ieri entro stamattina», prova prima since per qualche giorno. Controlla se la data più recente resta aggiornata. Lo scraper di recensioni di Apify apre la pagina live a ogni esecuzione, quindi è più probabile che sia aggiornato. La pagina dell'Apify Store indica anche che il suo filtro per data funziona solo con l'ordinamento «Newest», altrimenti l'esecuzione si ferma prima (Google Maps Reviews Scraper).

Sono le righe per chiamata a decidere chi costa meno: il punto di pareggio è di 2 recensioni sulle mappe

Se metti in grafico tutte le chiamate reali in base alle righe restituite e all'importo addebitato, lo schema è chiaro. Una chiamata con dati costa un prezzo fisso, che restituisca 2 righe o 100. Una chiamata senza dati costa 0 $.

Puoi calcolare dove si incrociano il prezzo per chiamata e quello per riga. Per le recensioni sulle mappe, un'esecuzione di Apify costa 0,0006 × righe + 0,00005. Una nostra chiamata costa 0,001389 $. I due valori si equivalgono a circa 2,23 righe. Quindi, se una chiamata restituisce 1 nuova recensione, Apify costa 0,00065 $, circa la metà del nostro prezzo.

Con 2 recensioni, Apify costa 0,00125 $, ancora meno di noi. Con 3 recensioni, Apify costa 0,00185 $ e noi siamo più economici. Per i commenti di YouTube, Apify addebita 0,002 $ per riga senza tariffa di avvio. Il punto di pareggio è a 0,28 righe, quindi siamo più economici non appena c'è un commento.

Questo punto di pareggio conta per un workflow che raccoglie nuove righe ogni mattina. Il negozio di punta ha ricevuto 88 nuove recensioni dal 1° al 20 ottobre, circa 4,4 al giorno. Con una chiamata al giorno per negozio e circa 4 righe per chiamata, siamo circa 2 volte più economici di Apify. Apify costa circa 0,00269 $ per chiamata e noi 0,001389 $. Non è il 29x della tabella.

Per un piccolo negozio locale con una o due nuove recensioni al giorno, Apify costa meno per chiamata. Quindi guarda prima quante righe può raccogliere una chiamata. Più righe per chiamata, più conviene il prezzo per chiamata. Con solo una o due righe per chiamata, conviene il prezzo per riga.

Anche per i video dei canali il divario si riduce di molto se raccogli solo le nuove righe. Alle 02:13 ora di Singapore, la nostra chiamata per Tim Hortons con since: 2026-10-01 ha restituito solo 2 video per 0,000556 $. Sono 0,278 $ per 1.000, non gli 0,0111 $ di una pagina completa da 50. Per filtrare per data su Apify YouTube Scraper paghi 0,004 $ per risultato più 0,0013 $ per il componente aggiuntivo del filtro per data, ovvero 5,30 $ per 1.000. Per questa chiamata è circa 19 volte il nostro prezzo. Con Fast Channel Scraper a 1,30 $ per 1.000, è solo circa 4,7 volte.

Per questo il divario mensile qui sotto scende a circa 2 volte.

Passare dal nodo Apify: mappa dei campi e chiavi di deduplica

Se usi già il nodo Apify, la tua preoccupazione principale è che una nuova fonte di dati rompa il Google Sheet e il messaggio Slack che seguono. In n8n, tra i due c'è solo un nodo Set o Code. Rinomina i nostri campi con i nomi delle colonne del tuo foglio, e i nodi successivi restano invariati. La tabella qui sotto mette in corrispondenza i campi principali per commenti e recensioni sulle mappe. I nomi dei campi di Apify provengono dall'output di esempio pubblico nelle pagine dello Store (YouTube Comments Scraper, Google Maps Reviews Scraper).

I nostri provengono da response_fields nel catalogo. Le due parti hanno progettato i campi in modo indipendente. La tabella abbina solo le colonne che svolgono la stessa funzione. Non afferma che i campi siano identici.

Nella settimana del passaggio, esegui entrambe le soluzioni in parallelo per qualche giorno. Confronta i risultati in base alla chiave di deduplica. Il numero di righe può differire per motivi diversi dal prezzo. Contano anche la copertura e l'ordinamento.

Lo scraper di commenti di Apify può impostare un maxComments alto, mentre noi restituiamo fino a 100 righe per chiamata. In questo test la nostra recensione più recente era del 20 ottobre, e un'esecuzione live di Apify può essere più aggiornata. Dopo qualche giorno sai quale colonna resta indietro e di quanto. A quel punto puoi spostare tutti i passaggi, spostare solo i commenti o combinare le due soluzioni.

Il passaggio delle recensioni sulle mappe è un buon punto in cui dividere. I negozi con molte nuove recensioni al giorno possono usare la nostra API con prezzo per chiamata. I piccoli negozi con una o due recensioni al giorno possono restare su Apify con prezzo per riga. In n8n, un nodo IF instrada ogni negozio in base al numero di recensioni giornaliere, ed entrambi i rami scrivono sullo stesso foglio.

La deduplica è il passaggio che si trascura più spesso con il prezzo per chiamata. Ogni chiamata restituisce una pagina completa. Se salti since e prendi ogni giorno le 100 più recenti, la stessa recensione compare per più giorni e il foglio si riempie di duplicati. Apify con prezzo per riga ha lo stesso problema, e in più addebita di nuovo una recensione che raccoglie una seconda volta. Nel nostro test, 88 recensioni successive al 1° ottobre sono tornate sia nella prima pagina sia nella chiamata con since.

Le più recenti erano del 2026-10-18, del 2026-10-19 e del 2026-10-20. In n8n, il nodo Remove Duplicates può scartare i duplicati tra un'esecuzione e l'altra in base a id. Usalo insieme a since, così una riesecuzione dopo un giorno non riuscito non aggiunge le righe due volte. Per la chiamata con duplicati abbiamo comunque addebitato 0,001389 $. Quindi since fa risparmiare, e il nodo di deduplica mantiene pulito il foglio.

Anche i nuovi tentativi funzionano in modo diverso. Quando un'esecuzione di Apify fallisce, il nodo Run Actor riceve lo stato FAILED, e sei tu a decidere in n8n se rieseguirla. La nostra API restituisce un codice di errore e un campo retryable. Il 422 per il valore di sort sbagliato riportava retryable: false. Il primo elemento di next_steps diceva di modificare solo sort e inviare di nuovo, senza alcun addebito. Quindi un nuovo tentativo senza correzione non serve.

Il nodo HTTP Request ha l'opzione Retry On Fail nelle impostazioni, e puoi usarla solo per gli errori per cui ha senso riprovare. Entrambi gli approcci possono dare un workflow stabile. La differenza sta in dove si trova l'errore: nello stato dell'esecuzione per Apify, in ogni risposta per noi.

Prima il backfill iniziale, poi i costi giornalieri e mensili

Quando un workflow va in produzione, di solito si recupera prima lo storico (backfill). Supponiamo di prendere gli ultimi 50 video di ciascuno di tre canali. Prendiamo tutti i commenti di 30 di questi video. Prendiamo 400 recensioni per ciascuno di tre negozi.

Per i commenti usiamo i conteggi misurati. I tre video avevano 67, 24 e 7 commenti, in media 32,7. Quindi 30 video danno circa 980 commenti. Basta una chiamata per video per ottenerli tutti, perché una chiamata restituisce fino a 100 righe.

Per le recensioni sulle mappe, controlla il limite di pagine nel catalogo. google_maps_reviews/reviews indica sync_max_rows: 200 e max_rows: 400. In modalità sincrona la paginazione si ferma a 200 righe (2 pagine). Per ottenere tutte le 400 righe, aggiungi mode: async alla richiesta e leggi il risultato dal poll_url restituito. Ogni pagina resta una richiesta al prezzo di catalogo. La tabella qui sotto usa i prezzi di listino pubblici e i nostri prezzi di catalogo. È una stima, non una fattura.

Su Apify questo backfill costa 3,28 $. Rientra nel credito mensile di 5 $ del piano Free, quindi il primo mese non paghi nulla. Per quel mese restano però solo circa 1,72 $ di credito. Da noi sono 45 richieste per 0,035 $, senza canone mensile e senza credito gratuito.

Dopo il backfill arrivano le nuove righe giornaliere. Tutti i tassi derivano da ciò che abbiamo misurato. Dal 1° ottobre al 4 novembre, cioè in 34 giorni, i tre canali hanno pubblicato in tutto 3 nuovi video. Tim Hortons ne ha pubblicati 2 e Starbucks 1. Per Dunkin' non abbiamo ottenuto dati, quindi lo contiamo come 0.

Sono circa 0,09 nuovi video al giorno. I 3 video avevano 98 commenti in totale, circa 2,9 al giorno su 34 giorni.

I tre negozi ricevono circa 13,2 nuove recensioni al giorno, ovvero 4,4 × 3. Da parte nostra consideriamo il limite superiore: 3 chiamate per i video, 1 per i commenti e 3 per le recensioni al giorno, tutte con dati. Il costo è di 0,006391 $ al giorno, ovvero 0,19 $ per 30 giorni. Nella maggior parte dei giorni le chiamate per i video restituiscono 0 righe senza addebito, quindi l'importo reale è inferiore.

Al tasso misurato, solo due o tre chiamate per i video al mese restituiscono dati, e le altre vengono rimborsate. Sono circa 0,14 $ per 30 giorni.

Per Apify, le nuove righe moltiplicate per i prezzi Free, più 3 tariffe di avvio, danno circa 0,0143 $ al giorno, ovvero circa 0,43 $ per 30 giorni.

Questo grafico mostra un punto a favore di Apify. Un workflow giornaliero di queste dimensioni costa su Apify circa 0,43 $ al mese. Rientra nei 5 $ di utilizzo prepagato che il piano Free offre ogni mese (prezzi di Apify). Quindi, se esegui solo questo workflow, ad Apify non paghi nulla, mentre a noi paghi da 0,14 $ a 0,19 $ al mese.

Per 1.000 righe costiamo decine di volte meno. In termini di spesa effettiva, a queste dimensioni Apify costa 0 $ e noi qualche centesimo. Il divario diventa denaro reale solo dopo aver superato il credito gratuito.

La prossima sezione mostra dove si trova quel limite. La pagina dei prezzi indica che sul piano Free, una volta esaurito il credito, l'accesso si interrompe fino al ciclo mensile successivo. Starter parte da 19 $ al mese. EveryInfra non ha canone mensile né un credito mensile che scade. Paghi le chiamate che fai.

Con una scala dieci volte maggiore: ecco dove finisce il credito gratuito

Molti team non si fermano a tre concorrenti. Moltiplica per dieci il workflow giornaliero: 30 canali e 30 negozi. Agli stessi tassi misurati, sono circa 0,9 nuovi video, 29 nuovi commenti e 132 nuove recensioni al giorno. Ai prezzi Free, Apify costa circa 0,143 $ al giorno, ovvero 4,29 $ per 30 giorni. È ancora entro il credito gratuito di 5 $, ma vicino al limite.

Ai prezzi Bronze (il piano Starter, 19 $ al mese), lo stesso utilizzo costa circa 3,23 $, quindi a queste dimensioni Starter non serve. Il nostro limite superiore è di 30 chiamate per i video, 10 per i commenti e 30 per le recensioni al giorno. Sono 0,06391 $ al giorno e 1,92 $ per 30 giorni, senza canone mensile. Al tasso misurato, con le chiamate vuote rimborsate, sono circa 1,43 $.

Così puoi calcolare dove finisce il credito gratuito. Ogni unità di scala (1x) di nuove righe giornaliere aggiunge 0,429 $ al mese su Apify. 5 $ ÷ 0,429 $ fa circa 11,7. Quindi, con le sole nuove righe giornaliere, Apify supera i 5 $ al mese con circa 35 canali e 35 negozi.

Di solito è il backfill a esaurire per primo il credito. Prendi un backfill per 30 canali e 30 negozi con gli stessi conteggi di righe. Costa circa 32,80 $ su Apify Free e 0,35 $ da noi, in 450 richieste. Anche i video popolari con centinaia di commenti consumano rapidamente il credito. Una volta superato, il piano Free si blocca fino al mese successivo. Solo allora confronti il canone Starter da 19 $ con i nostri addebiti per chiamata.

Questa proiezione vale a due condizioni. Primo, per i commenti partiamo dai tre video misurati (98 commenti in 34 giorni). Un canale popolare può ricevere migliaia di commenti su un solo video in pochi giorni. In quel caso i costi di Apify crescono a ogni riga. Noi restituiamo al massimo 100 righe per chiamata senza page token, quindi otteniamo meno righe di Apify.

Una parte del nostro prezzo più basso deriva dal fatto che otteniamo meno dati, quindi valuta prezzo e copertura insieme. Secondo, ipotizziamo 4,4 recensioni al giorno per negozio, il tasso di un negozio di punta. I negozi normali di solito ne ricevono meno. Più il negozio è piccolo, più ogni chiamata si avvicina al punto di pareggio di 2,23 righe e più si riduce il nostro vantaggio di prezzo. Su larga scala, la strada più sicura è misurare una settimana dei tuoi dati.

Trova la media di righe per chiamata, poi usa il punto di pareggio per scegliere la soluzione a ogni passaggio.

Errori, risultati vuoti e parametri sbagliati: vengono addebitati?

Entrambe le parti applicano la regola «niente dati, niente addebito per i dati», ma i dettagli cambiano. Da noi, una chiamata viene addebitata a prezzo fisso oppure rimborsata per intero quando restituisce 0 righe. Il campo billing.charged_usd nella risposta indica l'addebito. In n8n puoi aggiungerlo a una colonna del foglio nel passaggio 5 e controllare il totale a fine mese.

Con Apify, vedi il costo di ogni esecuzione nella pagina di dettaglio dell'esecuzione e in Historical usage nella console (Actors in Store). Per averlo in n8n, devi chiamare di nuovo Get run. Il materiale pubblico non dice se gli elementi di errore dello scraper di commenti vengono addebitati come righe. Non l'abbiamo eseguito, quindi non affermiamo nulla.

Quando Apify è la scelta migliore

Ecco i casi in cui il nodo n8n di Apify ha più senso. Primo, la piattaforma non è nel nostro catalogo. L'Apify Store ha migliaia di actor per molti siti di nicchia. Il nostro catalogo conta 106 piattaforme e 573 funzionalità, i numeri riportati nella descrizione dello strumento everyinfra_list_capabilities. Cerca prima la tua piattaforma nel catalogo gratuito. Se non c'è, usa Apify.

Secondo, ogni chiamata ha solo una o due nuove righe. Come visto sopra, per le recensioni sulle mappe Apify costa meno sotto le 2,23 righe circa per chiamata. Se il tuo workflow gira ogni ora e ogni esecuzione trova da 0 a 2 righe, il prezzo per riga costa meno. Terzo, i tuoi volumi rientrano nel credito gratuito.

Questo workflow giornaliero da solo costa circa 0,43 $ al mese su Apify. Anche con il backfill da 3,28 $ rientra nel credito Free di 5 $, quindi la spesa effettiva è 0 $. Ci rientra anche l'esecuzione giornaliera 10 volte più grande (4,29 $). Se hai già un account Apify, a queste dimensioni il passaggio non ti fa risparmiare nulla. Con noi ti costa da qualche centesimo a circa 2 $ al mese. I motivi per passare sono la crescita futura o un costo fisso per chiamata.

Quarto, ti servono dati più recenti di quelli che abbiamo restituito. Nel nostro test, la recensione più recente era del 20 ottobre. Se ti servono «le recensioni di oggi, oggi», prova since per qualche giorno. Se non resta aggiornato, usa un'esecuzione live di Apify. Quinto, vuoi più campi in una sola riga.

In questo test, l'elenco dei video del canale aveva vuoti i conteggi di like e commenti, quindi devi chiamare youtube/video per ogni video. Apify YouTube Scraper li include in un unico risultato. Al prezzo di catalogo, una chiamata di dettaglio per video costa 0,000556 $, quindi 30 nuovi video costano 0,01668 $. È comunque meno di Apify. Il workflow però si ritrova con un nodo di loop in più e 30 chiamate in più da attendere.

Se vuoi un foglio semplice, un unico passaggio Apify che recupera tutti i campi è più comodo, e questa comodità ha un valore.

Sesto, un singolo video ha migliaia di commenti e ti servono tutti. La nostra chiamata per i commenti non ha page token e restituisce fino a 100 righe. Il maxComments di Apify può arrivare molto più in alto. Settimo, vuoi che sia Apify a pianificare le esecuzioni e n8n a riceverne i risultati.

Il trigger On new Apify event avvia un workflow n8n quando termina l'esecuzione di un actor. È adatto a job di grandi dimensioni che durano ore. I nostri job lenti usano mode: async per ottenere un job_id, e tu interroghi periodicamente GET /api/v1/jobs/{job_id}. In n8n lo costruisci con un nodo Wait e un loop.

In altri casi siamo noi la scelta migliore. Una chiamata può raccogliere decine o centinaia di righe, come per commenti, pagine di recensioni ed elenchi dei canali. Non vuoi un nodo della community. Vuoi il risultato nella stessa richiesta.

Oppure vuoi un'unica chiave e un unico indirizzo MCP che funzioni anche in Claude, Cursor e altri strumenti. La nostra panoramica delle alternative ad Apify e la guida ai prezzi di Apify riportano i divari di prezzo e il modello di fatturazione di Apify per piattaforma. Leggile prima se vuoi il quadro generale.

Il confronto con le API ufficiali: YouTube Data API e Places API

Chi cerca «apify alternative n8n» spesso valuta anche le API ufficiali. n8n ha un nodo YouTube integrato, ma l'API ufficiale ha una quota. La documentazione sulle quote della YouTube Data API indica che un progetto riceve per impostazione predefinita 10.000 unità al giorno. commentThreads.list costa 1 unità per chiamata e restituisce fino a 100 righe, quindi per i commenti è economico. La cronologia delle revisioni indica che dal 1° giugno 2026 YouTube sta passando a gruppi di quota più piccoli, suddivisi per metodo.

Per le mappe il divario è più ampio. I dettagli dei luoghi della Places API restituiscono al massimo cinque recensioni. La documentazione legacy di Place Details dice «up to five reviews». In questo modo non puoi ottenere lo storico delle recensioni di un negozio. Quindi «controllare ogni giorno le nuove recensioni dei concorrenti» richiede un servizio di scraping.

Se monitori solo il tuo canale e i commenti sono pochi, l'API ufficiale è gratuita e stabile ed è la prima scelta. Per le recensioni dei concorrenti su Maps, il limite di cinque recensioni è troppo basso. A quel punto scegli tra Apify e un servizio come il nostro.

Modifiche recenti

Il 2026-10-22 Apify ha rilasciato la versione 0.9.0 del nodo n8n. In precedenza erano uscite la 0.8.1 il 2026-10-12 e la 0.8.0 il 2026-09-22, che ha aggiunto Web Fetch (npm registry). Cosa significa per te: il nodo della community cambia spesso. Fissa la versione nei tuoi workflow e fai dei test prima di aggiornare.

Il 2026-10-27 n8n ha rilasciato la versione 3.0, una major release con modifiche non retrocompatibili e uno strumento di migrazione (note di rilascio). Cosa significa per te: chi usa n8n in self-hosting deve verificare i nodi della community prima di aggiornare. HTTP Request e MCP Client sono nodi core e si aggiornano insieme a n8n.

Il 2026-11-03 n8n ha rilasciato insieme la 3.1.0 e la 2.47.0. Tra le correzioni ce n'è una per la compatibilità dei pacchetti della community con la nuova API dei nodi (release su GitHub). Cosa significa per te: chi usa la 2.x dispone ancora per qualche tempo di un ramo mantenuto, quindi non c'è fretta di passare alla 3.x.

Il 2026-09-02 Apify YouTube Scraper ha adottato il listino prezzi attuale, secondo il campo startedAt nei metadati. Cosa significa per te: i prezzi dello Store cambiano. Consulta i metadati pubblici una volta al mese, oppure imposta maxTotalChargeUsd a ogni esecuzione. Dal 1° giugno 2026 la YouTube Data API ha iniziato a suddividere la quota per gruppi di metodi. Cosa significa per te: i workflow basati sull'API ufficiale devono richiedere più quota per ciascun metodo.

FAQ

Il nodo community di Apify per n8n è un nodo ufficiale di n8n?

Non è integrato in n8n. Lo mantiene il team di Apify come nodo della community con il nome @apify/n8n-nodes-apify. Su n8n Cloud compare nel pannello dei nodi come nodo della community verificato (documentazione di Apify su n8n). Su n8n self-hosted lo installi da Settings > Community Nodes. L'avviso sui rischi di n8n spiega che i nodi della community hanno accesso completo alla macchina. Origine della domanda: il suggerimento di ricerca «apify n8n community node».

Quali credenziali servono per l'integrazione di Apify con n8n?

Il nodo Apify richiede un token API di Apify, utilizzabile sia nelle installazioni self-hosted sia su Cloud, oppure OAuth2, disponibile solo su Cloud. Con un HTTP Request verso EveryInfra crei in n8n una sola credenziale Bearer Auth con la tua chiave EveryInfra. Anche il nodo MCP Client supporta Bearer.

In cosa il nodo Apify di n8n è diverso da un HTTP Request verso Apify?

Fanno più o meno lo stesso lavoro. Il nodo offre le operazioni Run Actor, Get dataset items e altre ancora. Un HTTP Request può chiamare run-sync-get-dataset-items e ottenere le righe in un solo passaggio. Un utente di r/n8n ha suggerito la soluzione via HTTP quando il nodo nativo dava problemi (thread). In entrambi i casi l'addebito segue i prezzi dell'Actor.

Quanto costa al mese un template n8n con Apify?

Dipende dal numero di righe, non dal template. Per il workflow giornaliero di questo articolo, alle tariffe misurate, Apify costa circa 0,43 $ al mese. Rientra nei 5 $ di credito del piano Free, quindi non paghi nulla. Con EveryInfra gli stessi dati costano al massimo circa 0,19 $. La differenza per riga è massima al primo recupero dello storico, di 2.330 righe: circa 3,28 $ su Apify e circa 0,035 $ con noi. Anche l'importo di Apify rientra nel credito gratuito.

Quanto cambiano i prezzi unitari di Apify tra il piano Free e quelli a pagamento?

I piani a pagamento costano meno per riga. Per i tre scraper di questo articolo, Gold (il piano Business) costa tra il 45% e il 60% circa del Free. Per esempio, i commenti scendono da 0,002 $ a 0,0009 $ per riga. In un post su r/n8n un utente condivide un workflow per pubblicare su X. L'autore ha anche scritto che il prezzo per 1.000 di un Actor cambia molto tra Free e Starter (thread).

Un AI Agent di n8n può scegliere la piattaforma da solo?

Sì. Collega un nodo MCP Client Tool all'AI Agent e imposta l'indirizzo su https://api.everyinfra.com/mcp. Il modello usa everyinfra_list_capabilities per trovare le funzionalità e everyinfra_call_api per ottenere i dati. Con Tools to Include puoi esporre solo questi due strumenti. Il server MCP di Apify si collega allo stesso modo e l'addebito segue i prezzi degli Actor.

Per iniziare

1. Registrati nella console e ottieni una chiave. In n8n crea una credenziale Bearer Auth.
2. Verifica la funzionalità e i parametri nel catalogo gratuito. Consulta l'API per i dati di YouTube e l'API per le recensioni di Google Maps.
3. Incolla il comando curl di questo articolo in Import cURL di un nodo HTTP Request. Sostituisci since con un'espressione che restituisca la data di ieri.
4. Eseguilo una volta a mano. Controlla count e billing.charged_usd, poi attiva lo Schedule Trigger.

Per provarlo prima nel browser, usa il playground nel marketplace dei dati. I prezzi sono nella pagina dei prezzi e la configurazione dell'MCP remoto è nella pagina MCP. Per il metodo completo sulle recensioni di Maps, leggi come fare scraping delle recensioni di Google Maps. Per il confronto con lo scraper di Maps di Apify, leggi l'alternativa ad Apify Google Maps Scraper. Le altre piattaforme sono trattate negli articoli alternativa ad Apify TikTok Scraper e alternativa ad Apify Amazon Scraper, oltre che nella panoramica delle alternative.

Riferimenti

Abbiamo aperto tutti i link qui sotto con curl o con un lettore di pagine tra le 02:05 e le 02:30 del 4 novembre 2026 (ora di Singapore). La pagina del pacchetto su npmjs.com rispondeva alle richieste degli script con un errore 403, quindi abbiamo usato l'endpoint ufficiale dei metadati del registro npm.

1. «n8n integration», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n>
2. «Apify MCP server», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp>
3. «Run Actor synchronously and get dataset items», Apify API Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post>
4. «Actors in Store», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store>
5. «Usage and resources», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources>
6. «Dataset», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/storage/dataset>
7. «Webhooks», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks>
8. «Run Actor», Apify API Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/api/v2/act-runs-post>
9. «Get Actor», Apify API Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/api/v2/act-get>
10. «Limits», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/limits>
11. «Pay per event», Apify Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pay-per-event>
12. «HTTP Request», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest>
13. «HTTP Request credentials», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/httprequest>
14. «MCP Client Tool», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/sub-nodes/n8n-nodes-langchain.toolmcp>
15. «MCP Client», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-langchain.mcpclient>
16. «Schedule Trigger», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.scheduletrigger>
17. «Community nodes: Risks», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/risks>
18. «Install verified community nodes», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/installation-and-management/install-verified-community-nodes>
19. «Release notes», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/release-notes>
20. «Google Sheets node», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.googlesheets>
21. «Slack node», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.slack>
22. «Loop Over Items», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.splitinbatches>
23. «Code», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.code>
24. «Remove Duplicates», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.removeduplicates>
25. «n8n 3.0 breaking changes», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/changelog/v30-breaking-changes>
26. «Install with npm», n8n Docs, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://docs.n8n.io/deploy/host-n8n/install-options/install-with-npm>
27. apify/n8n-nodes-apify, GitHub, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://github.com/apify/n8n-nodes-apify>
28. «n8n releases», GitHub, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://github.com/n8n-io/n8n/releases>
29. apify/apify-mcp-server, GitHub, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://github.com/apify/apify-mcp-server>
30. @apify/n8n-nodes-apify package metadata, npm registry, read Nov 4, 2026 (Singapore time): <https://registry.npmjs.org/@apify/n8n-nodes-apify>
31. «YouTube Data API Overview», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/youtube/v3/getting-started>
32. «CommentThreads: list», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/youtube/v3/docs/commentThreads/list>
33. «Quota and Compliance Audits», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/youtube/data/guides/quota_and_compliance_audits>
34. «YouTube Data API Revision History», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/youtube/data/revision_history>
35. «Place Details (New)», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-details>
36. «Place Details (Legacy)», Google for Developers, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/legacy/details>
37. «Transports», Model Context Protocol, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/transports>
38. «Introduction», Model Context Protocol, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://modelcontextprotocol.io/introduction>
39. «Apify pricing», Apify, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/pricing>
40. «YouTube Scraper», Apify Store, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/streamers/youtube-scraper>
41. «YouTube Scraper pricing», Apify Store, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/streamers/youtube-scraper/pricing>
42. «YouTube Comments Scraper», Apify Store, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/streamers/youtube-comments-scraper>
43. «Fast YouTube Channel Scraper», Apify Store, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/streamers/youtube-channel-scraper>
44. «Google Maps Reviews Scraper», Apify Store, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://apify.com/compass/google-maps-reviews-scraper>
45. Metadati pubblici di streamers/youtube-scraper, Apify API, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-scraper>
46. Metadati pubblici di streamers/youtube-comments-scraper, Apify API, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-comments-scraper>
47. Metadati pubblici di compass/google-maps-reviews-scraper, Apify API, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://api.apify.com/v2/acts/compass~google-maps-reviews-scraper>
48. «n8n Plans and Pricing», n8n, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://n8n.io/pricing/>
49. «Scraping OLX Brazil to Notion/Sheets failing» (thread), Reddit r/n8n, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1vzd9n6/desperate_for_help_scraping_olx_brazil_to/>
50. «Never stop posting on X» (thread), Reddit r/n8n, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1ne4iqy/never_stop_posting_on_x_source_code_included/>
51. «Social data catalog», EveryInfra API, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog>
52. «Social data catalog», YouTube, EveryInfra API, consultato il 4 novembre 2026 (ora di Singapore): <https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog?platform=youtube>