n8nでApifyの代わりを探す：同じワークフローで2つの請求額を比べる

n8nのワークフローを1つ机上で組み、2通りの方法で料金を算出しました。このワークフローは毎朝、競合3社の新しいYouTube動画とコメント、さらに各社店舗の新しいGoogle Mapsレビューを取得します。Apifyのn8nノードを使う場合、Storeの公開価格はチャンネル動画が1,000件あたり$4.00、コメントが1,000件あたり$2.00、マップレビューが1,000件あたり$0.60です。2026年11月4日、n8nのHTTP RequestノードがEveryInfraに送るのと同じリクエストを17回送信しました。支払った金額は1,000件あたり$0.0111、$0.0170、$0.0208で、それぞれ360分の1、118分の1、29分の1です。

この差は課金単位の違いから生まれます。ApifyのStoreにあるスクレイパー（Apifyではアクターと呼びます）は、データセットに入る1件ごとに課金します。EveryInfraはリクエストごとに課金し、1回のリクエストで最大50件または100件を返します。0件を返したリクエストは返金されます。

ただし、この比率は固定ではありません。新規データのみを毎日取得し、1回の呼び出しで返るマップレビューが1〜2件の場合は、Apifyのほうが安くなります。また、今回取得した最新のマップレビューは10月20日のものでしたが、Apifyのレビュースクレイパーは実行のたびにその時点の公開ページを読み込みます。計測したレートでは、チャンネル3つと店舗3つを対象とするこのワークフローのApifyでの費用は月額約$0.43です。初回のバックフィルは約$3.28です。どちらもApify Freeプランの月額$5のクレジット内に収まるため、Apifyでの支払いは発生しません。

始める前にもう1点。この記事のn8nノード設定はすべて、公式ドキュメントに基づく設定例です。n8n上では実行していません。API呼び出しは実際に行い、結果と課金額は生のレスポンスから確認しました。この記事では、ノードの設定、実際の呼び出し、日次と月次のコスト、そしてApifyのほうが適しているケースを紹介します。

「1,000件あたりの価格」の定義は次のとおりです。実際に課金された金額を、重複を除いた件数（idで重複排除）で割り、1,000を掛けます。この値が答えるのは、「n8nに1,000件のデータを取り込むために、データサービスにいくら支払うか」という1つの問いです。n8nの費用はどちらでも同じなので除外しています。セルフホストのCommunity Editionは無料です。n8n Cloudはワークフローの実行回数で課金され、n8nの料金ページではStarterが年払いで月額20ユーロ、2,500回の実行と記載されています。

Apifyについては公開資料のみを使います。Apify Storeのページ、料金ページ、ドキュメント、アカウント不要でActorのメタデータを返す公開エンドポイント（Get Actorのドキュメント）です。2026年11月4日02:10（シンガポール時間）に読みました。Apifyには新規登録しておらず、Actorも実行していません。そのため、Apifyの数値はすべて定価に件数を掛けたもので、実際の請求書ではありません。EveryInfraの数値はすべて実際の呼び出しによるもので、課金額はレスポンスのbilling.charged_usdから取っています。

比較表：Apifyのn8nノードとEveryInfraへのHTTP Request（1,000件あたり）

この表が結果です。各データ種別について、Apifyの列にはStoreで最も利用者の多いスクレイパーを使用しています。チャンネル動画はYouTube Scraper（過去30日間の利用者16,846人）、コメントはYouTube Comments Scraper（利用者3,798人）、マップレビューはGoogle Maps Reviews Scraper（利用者9,277人）です。

単価は公開メタデータのpricingInfosフィールドから読み取りました。たとえばYouTube Scraperのメタデータには、1動画あたりFreeで$0.004、Goldで$0.0024と記載されています。マップレビュースクレイパーのメタデータには、1レビューあたりFreeで$0.0006に加え、1実行あたり$0.00005の開始料金が記載されています。EveryInfraの価格は無料のカタログのprice_usdから取得しています。youtube/user_postsとyoutube/commentsは1呼び出しあたり$0.000556、google_maps_reviews/reviewsは1呼び出しあたり$0.001389です。

各比率は、Apifyの価格を当社の価格で割ったものです。読む際には4つの点に注意してください。1つ目に、FreeはApifyで最も高いティアです。Businessプラン（月額$999）では、Goldティアの価格はFreeの約45%〜60%です。たとえばコメントは$0.002から$0.0009に下がります。比率はおよそ半分になりますが、それでも10倍を上回ります。

第2に、地図レビューの行では、ユニークな200件を使っています。3回目のリクエストではsinceを使って10月1日以降のレビューを取得しましたが、そのうち88件は1ページ目と重複していました。それでもこの呼び出しの料金は計上したので、こちらの価格は低めではなく高めに出ています。1ページ目と2ページ目だけなら、1,000件あたり$0.0139です。

3つ目に、この表はデータ料金のみを比較しています。n8nの実行料金とApifyのストレージ操作は含めていません。Apifyのドキュメントによると、実行後にデータセットを読み書きすると、追加のプラットフォーム使用量としてカウントされます（Actors in Store）。

4つ目に、チャンネル動画については両者が返すフィールドが同じではありません。今回のテストでは、当社の動画一覧で高評価数とコメント数が空でした。これらを取得するには、動画ごとにyoutube/videoを1回呼び出します。ApifyのYouTube ScraperのStoreページには、高評価数、再生回数、登録者数を1つの結果にまとめて取得できると記載されています。

テスト方法と判定基準

本文を書く前に、合否の基準を書き出しました。各データ種別について、3つ以上の異なる時間帯に分けて、少なくとも2回の実際の呼び出しを行うこと。1,000件あたりの価格には常に重複を除いた件数を使うこと。Apify側はアカウントを使わず、公開定価のみを使うこと。Apifyのほうが安い、得られるデータが新しい、または使いやすいケースがあれば、そのとおりに明記すること。さらに、データが返らなかった呼び出しを少なくとも1回、その課金額とともに記録することも条件としました。

すべての呼び出しはPOST https://api.everyinfra.com/api/v1/socialに送信しました。使用したのは1分あたり10回の呼び出し制限があるテスト用キーで、環境変数から設定しています。n8nは手元のマシンにインストールしていません。n8nノードの設定は、n8nのドキュメントに基づく設定例として記載しています。HTTP Requestノードは通常のHTTPSリクエストを送信します。そこで同じメソッド、URL、ヘッダー、ボディをcurlで送信しました。得られたレスポンスはn8nが受け取るものと同じです。

合計17回の呼び出しを行い、$0.008892を支払いました。課金されたのは10回で、7回は無料でした。1つのスクリプトで、生のレスポンスからすべての数値を算出しています。本文、表、グラフはすべてその出力を使用しています。

n8nのApifyノードとは：コミュニティノード、2種類の認証情報、実行してから取得

「apify n8n」で検索する人の多くは、n8nにApifyノードが標準で含まれていると考えています。実際にはそうではありません。Apifyチームがnpmでコミュニティノードを公開しており、パッケージ名は@apify/n8n-nodes-apifyです。ソースはGitHubのn8n-nodes-apifyリポジトリにあります。

npmレジストリの記録によると、バージョン0.9.0は2026-10-22に公開されました。0.8.1は2026-10-12、0.8.0は2026-09-22の公開です。2〜6週間に1回のペースでリリースされています。

Apifyのn8nインテグレーションドキュメントには、2つのインストール方法が記載されています。セルフホストのn8nでは、Settings > Community Nodesを開き、Installを選択してパッケージ名を入力します。n8n Cloudでは、ノードパネルでApifyを検索し、Install nodeを選択します。ただしこれは、インスタンスのオーナーが管理パネルで検証済みコミュニティノードを有効にしている場合にのみ使えます。

認証情報の種類も2つあります。Apify APIトークンはどちらでも使えます。OAuth2はn8n Cloudでのみ使えます。

コミュニティノードには、それ自体のコストがあります。コミュニティノードのリスクに関するn8nのページは、この点をはっきり述べています。コミュニティノードは、n8nを実行するマシンに完全にアクセスできます。ワークフロー内のデータも読み取れます。新しいバージョンによって既存のワークフローが動かなくなることもあります。

セルフホストのn8nでは、N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ENABLED=falseですべてのコミュニティノードを無効にできます。多くの企業では運用チームがn8nを管理しており、新しいサードパーティパッケージには承認が必要です。個人ならこの手順は簡単ですが、チームでは承認のステップが1つ増えます。HTTP RequestとMCP Clientはn8nのコアノードなので、何もインストールする必要はありません。

n8n自体のメジャーリリースにも注意が必要です。n8n 3.0は2026-10-27に公開され、破壊的変更を含んでいます（n8n 3.0の破壊的変更）。GitHubのリリースページによると、バージョン3.1.0と2.47.0が2026-11-03に公開されました。どちらにも、v3ノードAPIとのコミュニティパッケージの互換性に関する修正が含まれています。Apifyノードのパッケージはn8nNodesApiVersion: 1を宣言しています。3.xにアップグレードする前に、このノードを使うワークフローをテスト用インスタンスで実行してください。

インストール後、Apifyノードは2つのステップで動作します。インテグレーションドキュメントの例では、まずRun Actorオペレーションを使います。Custom input（ActorのJSON入力）、Timeout、Memory、Build Tag、Wait for finishを設定します。次にGet Dataset Itemsオペレーションを追加します。

最初のステップで得たdefaultDatasetIdをDataset IDに入力すると、その実行で書き込まれた行を取得できます。「Run an Actor and get dataset」を使えば1ステップで済みます。実行の終了を待ってから行を返します。トリガーのOn new Apify eventは、実行がSucceeded、Failed、Aborted、Timed Outのいずれかになるとワークフローを開始します。

コミュニティノードを使いたくない場合は、HTTP Requestノードでrun-sync-get-dataset-itemsエンドポイントを呼び出します。1回のリクエストでActorを開始し、行を返します。r/n8nのあるスレッドでは、スクレイピングの失敗が話題になっていました。そこであるユーザーは、ネイティブノードを使わず、この同期エンドポイントを通常のHTTPリクエストとして呼び出すよう勧めています（r/n8nのスレッド）。このエンドポイントには、費用を制御する2つのパラメータがあります。

maxItemsは、結果課金型のActorが課金できる行数の上限です。maxTotalChargeUsdは実行全体の課金額の上限です。ドキュメントによると、maxItemsは返される行数ではなく、課金される行数のみを制限します。n8nからスケジュールでApifyを実行する場合は、両方を設定してください。

プランの上限のうち2つは、n8nでのワークフローの組み方にも影響します。Apifyの料金ページによると、Freeプランは同時実行5件・RAM 16 GB、Starterプランは32件・64 GBです。たとえばn8nで30本の動画をループし、動画ごとにコメント取得の実行を1回ずつ開始するとします。Freeプランでは、6件目以降の実行はキューで待機することになります。n8nノードのタイムアウトが短いと、キューに入った実行は開始前にタイムアウトします。

するとワークフローは停止し、レポートの代わりにエラーメールが届きます。そのためApifyでは、ループを使わず、1回の実行のstartUrlsに複数のURLをまとめて指定してください。従量課金（pay-per-usage）のActorはコンピュートユニットも課金され、FreeとStarterでは1ユニットあたり$0.2です。本記事の3つのスクレイパーはいずれもイベント課金（pay-per-event）で、通常はプラットフォーム利用料が含まれますが、それぞれのPricingタブで確認してください。

1つのワークフローで、競合3社のYouTube新着動画、コメント、マップのレビューを毎朝取得

両者を公平に比較するため、ワークフローを1つに固定します。たとえば、あなたがコーヒーチェーンのマーケティング担当で、スターバックス、Tim Hortons、Dunkin'をウォッチしているとします。ワークフローは毎朝8:00に、3つのYouTubeチャンネルから前日以降の新着動画を取得します。

直近7日間の動画については最新のコメントを取得します。各ブランドの旗艦店1店舗について、Googleマップの新しいレビューを取得します。取得した行をGoogleスプレッドシートに書き込み、Slackに短いサマリーを投稿します。両者で異なるのはデータ取得のステップだけです。

Schedule Triggerのドキュメントには、見落とされがちな点が1つ書かれています。このノードはワークフローのタイムゾーンを使い、設定がなければインスタンスのタイムゾーンを使います。セルフホストのインスタンスはデフォルトでニューヨーク時間です。n8n Cloudは新規登録時にオーナーのタイムゾーンの検出を試み、検出できなければGMTになります。シカゴにいて8:00にレポートを受け取りたい場合は、ワークフローのタイムゾーンをAmerica/Chicagoに設定してください。この問題は両者に共通で、sinceにどの日付を入れるかもこれで決まります。

Apify側では、ステップ2〜4で3チャンネルすべてを1回の実行にまとめることも、チャンネルごとに1回ずつ実行することもできます。1回にまとめれば手間は減りますが、3チャンネル分の行が1つのデータセットに入るため、ステップ5で分割する必要があります。チャンネルごとに実行すれば各実行に専用のデータセットができるので、デバッグは楽になります。ただしその場合、マップのレビュー用スクレイパーは$0.00005の開始料金を3回課金します。EveryInfraには実行もデータセットもありません。1リクエストが1クエリで、results配列がレスポンスに含まれるため、次のノードですぐに使えます。

選択肢1：Apifyノードの設定例

ステップ2「新着動画」を、Apifyノードの設定例として示します。実際には実行していません。ノードのフィールドはApifyのインテグレーションドキュメントに基づいています。Actorの入力フィールド（startUrls、maxResults、oldestPostDate）は、最新のYouTube Scraperビルドの公開入力定義に基づいています。

最後のフィールドは「この日付以降に公開された動画のみをスクレイピングする」という意味です。コメント用スクレイパーはstartUrls、maxComments、oldestCommentDateを使います。マップのレビュー用スクレイパーはstartUrls、maxReviews、reviewsSort、reviewsStartDateを使います。つまり3つのActorはいずれも、EveryInfraのsinceパラメータと同様に、日付で新しい行だけを取得できます。

{
  "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
}

このステップでは2つの点に注意してください。1つ目は費用です。チャンネル動画の日付フィルター（oldestPostDate）は、YouTube Scraperの料金表では「Date range for channels」という別料金のアドオンで、Freeでは$0.0013です。メタデータには何をカウントするのか記載がありません。今回のコストモデルでは、動画1本ごとに1回課金されるものとしています。

これは実際より高すぎたり低すぎたりする可能性があるため、前提にする前にPricingタブを確認してください。2つ目は時間です。実行ではコンテナを起動し、ページを開き、データセットを書き込みます。Timeoutが実行時間より短いと、ノードはデータを取得する前に終了します。今回Apifyは実行していないため、所要時間は記載していません。

選択肢2：HTTP Requestノードで使うn8n向けのApify代替

HTTP Requestはn8nのコアノードです。ドキュメントによると、curlコマンドをインポートできます。認証情報には、Generic Credential TypeのBearer AuthまたはHeader Authを使います。HTTP Requestの認証情報に関するドキュメントによると、Bearer AuthはAuthorizationという名前のヘッダーにBearer <token>という値を設定するものです。

EveryInfraのAPIキーはノードのフィールドではなく、クレデンシャルに保存してください。次のcurlコマンドがステップ4の「map reviews」です。2026年11月4日02:13（シンガポール時間）に実際に実行しました。

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
    }
  }'

n8nでは、HTTP RequestノードのImport cURLに貼り付けます。次にsinceを{{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}のような式に変更します。これで、ノードは昨日以降のレビューだけを取得します。レスポンスは次のとおりです。この呼び出しの生のレスポンスからの抜粋で、レビュー本文とレビュアー名は削除しています。

{
  "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 }
}

次のノードでresultsに対してSplit Outを使い、レビューを1件ずつ個別のアイテムに分割します。その後、アイテムをGoogle Sheetsに書き込みます。フィールドはカタログのresponse_fieldsと一致します。マップのレビューにはid、text、rating、posted_at、owner_response、owner_response_at、detailed_rating、image_urls、place_id、place_nameなど18個のフィールドがあります（機能ページ）。YouTubeのコメントにはid、text、author_name、like_count、reply_count、posted_at、is_reply、reply_to_id、platformの9個のフィールドがあります（機能ページ）。チャンネル動画にはtitle、view_count、duration、posted_at、description_linksなど25個のフィールドがあります（機能ページ）。

ノードの設定を2つおすすめします。まず、OptionsのTimeoutを120秒以上に設定してください。最も時間がかかったMaps検索は76.3秒でした。このテストでは、youtube/user_postsの呼び出しに最長69.6秒かかりました。次に、1つのワークフローで多数のリクエストを送る場合は、Batchingを有効にし、バッチ間に数秒の待機を入れてください。これにより、APIキーに設定された1分あたりのレート制限を超えずに済みます。

方法3：MCP Clientノード（https://api.everyinfra.com/mcp）

n8nには現在、MCPノードが2つあります。MCP Clientノードは、MCPサーバーのツールを通常のワークフローステップとして使います。Server Transport、MCP Endpoint URL、Authenticationを設定します。Authenticationは、Bearer、汎用ヘッダー、複数ヘッダー、OAuth2に対応しています。

次に、Toolリストからツールを1つ選び、ManualモードまたはJSONモードでパラメータを入力します。MCP Client ToolノードはAI Agentノードに接続します。この場合はモデルが呼び出すツールを選び、Tools to Includeでモデルから見えるツールを制限します。

当社のリモートMCPアドレスはhttps://api.everyinfra.com/mcpです。2026年11月4日02:13（シンガポール時間）に、APIキーなしでtools/listを送信したところ、12個のツールが返されました。everyinfra_call_apiはデータを取得し、everyinfra_list_capabilitiesは機能を一覧表示し、everyinfra_get_jobは時間のかかるジョブの結果を取得します。

{
  "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 }
}

これは設定例です。Server Transportリストのオプション名はn8nのバージョンによって異なります。MCP仕様では、リモートトランスポートをStreamable HTTPと呼んでいます（MCP transports）。n8nで毎日のトレンドレポートを作るガイドでは、n8n 2.45.3でMCP Clientノードから当社のAPIに接続した例を、スクリーンショットと修正方法とともに紹介しています。ここでは説明を省きます。

3つの方法の使い分け：ワークフローが固定で、各呼び出しが決まっているならHTTP Requestを使います。最もわかりやすく、デバッグ時に各リクエストとレスポンスを確認できます。n8nのAI Agentにプラットフォームと機能を選ばせたいなら、MCP Client Toolを使います。その中間として、記述するリクエストボディを減らしたいなら、MCP Clientを使います。

3つとも同じAPIを同じ料金で使います。Apifyもmcp.apify.comでMCPサーバーを運用しています（Apify MCPドキュメント）。同じ方法でMCP Client Toolに接続でき、Actorの価格で課金されます。

テスト1：競合の新着動画、3チャンネル中2チャンネルでデータを取得

1回目のラウンドは2026年11月4日02:05（シンガポール時間）に始めました。youtube/user_postsはStarbucksのチャンネルについて27.5秒で動画50件を返し、$0.000556を課金しました。Tim Hortonsについては33.0秒で50件を返し、こちらも$0.000556でした。2回の呼び出しで重複のない100件が得られたので、1,000件あたり$0.0111です。

YouTube Scraper Freeの1件あたり$0.004という価格では、同じ100件が$0.40となり、360倍です。より安いFast YouTube Channel Scraperの1件あたり$0.0013でも、100件で$0.13となり、117倍です。ApifyのYouTube Scraperとの比較記事では、検索、コメント、動画詳細を1つずつテストしています。この記事では、スケジュール実行するn8nワークフローの中で何が変わるかだけを見ます。

3社目の競合はうまくいきませんでした。@dunkinと@DunkinDonutsの2つのハンドルを、02:06と02:07（シンガポール時間）に試しました。どちらも0件で、所要時間は44.4秒と69.6秒でした。レスポンスにはempty_result_refundedとあり、課金は$0でした。続いて02:11（シンガポール時間）にCosta Coffeeの@costacoffeeを試しました。

こちらも0件で、課金はありませんでした。原因は確認していません。ハンドルが間違っている可能性も、チャンネルの投稿がほとんどShortsである可能性もあります。カタログによると、youtube/user_postsが返すのは通常の動画のみで、Shortsにはyoutube/shortsが必要です。

n8nユーザーにとっての教訓はシンプルです。アドレスが間違っていてもワークフローは失敗せず、空の配列が返るだけです。そこで、ステップ5にIFノードを追加します。あるチャンネルが数日続けて0件を返したら、Slackにアラートを投稿し、誰かがアドレスを確認するようにします。

sinceパラメータは期待どおりに動きました。02:09（シンガポール時間）にStarbucksについてsince: 2026-11-03を指定してリクエストしたところ、そのチャンネルの最新動画が「3w ago」だったため、0件が返り、課金はありませんでした。02:13（シンガポール時間）にTim Hortonsについてsince: 2026-10-01を指定してリクエストしたところ、2件が返り、$0.000556が課金されました。

1件は2週間前の新商品の広告、もう1件は1か月前のトレーディングカードの広告で、再生回数は88,000回でした。つまり、この2つの大手ブランドが投稿する通常の動画は月に1〜2本だけです。ほとんどの朝、このステップは「呼び出し3回、0件、$0」になります。

1つのフィールドには注意が必要です。このテストでは、posted_atは日付ではなく、「3w ago」や「2w ago」のような相対時間の文字列でした。正確な日付を得るには、sinceで絞り込むか、1本の動画についてyoutube/videoを呼び出してください。

テスト2：新着動画のコメントと、1回の呼び出しで返る件数

02:09から02:12（シンガポール時間）にかけて、3本の動画それぞれに対してyoutube/commentsを1回ずつ、最新順・上限100で呼び出しました。Tim Hortonsのトレーディングカード広告では67件、Tim Hortonsの商品広告では24件、Starbucksの新着動画では7件のコメントが返りました。合計98件で、重複はありません。

そのうち11件は返信で、is_replyがtrue、reply_to_idが親コメントを指しています。課金額は$0.001668、1,000件あたり$0.0170でした。呼び出しの所要時間は19.5秒、16.9秒、11.7秒です。YouTube Comments Scraper Freeの1件あたり$0.002という価格では、同じ98件のコメントが$0.196となり、118倍です。

この倍率は条件によって変わります。こちらのコメントの呼び出しは1回で最大100件を返します。動画のコメントが多いほど、こちらの1件あたりの価格は下がります。Starbucksの動画のコメントは7件だけでした。

この呼び出しの課金額は$0.000556で、コメント1件あたり$0.0000794です。一方、Apifyはコメント1件あたり$0.002を課金します。それでも25倍です。

このApifyスクレイパーの公開価格には開始料金がありません。ただしREADMEでは、動画が利用できない、またはコメントがない場合について説明しています。その場合、errorフィールドを持つアイテムを1つデータセットに書き込みます。そのアイテムが課金されるかどうかは公開ドキュメントに書かれていません。実行していないので、推測はしません。こちらでは0件の呼び出しは返金され、レスポンスにempty_result_refundedと表示されます。

差が最も大きいのは、コメントが数十〜数百件ある人気動画です。1回の呼び出しで上限の100件が返ると、Apify Freeは$0.20、こちらは$0.000556です。カタログに載っているyoutube/commentsの任意パラメータはsinceとsortの2つだけで、ページトークンはありません。そのため、コメントが数千件ある動画では、こちらの1回の呼び出しですべては取得できません。

ApifyではmaxCommentsをずっと大きく設定できます。これはApifyの明確な強みです。また、カタログのfield_noteには、他のソースが停止している場合、フォールバックソースが返すコメントは最大40件と記載されています。

テスト3：Google Mapsのレビュー。ページ間の重複はないが、最新は10月20日

マップのレビューを取得するには、まず店舗のURLが必要です。シンガポール時間02:07に実行した最初のgoogle_maps_reviews/search呼び出しでは、誤ってパラメータqueryを使いました。結果はHTTP 422で、課金はありませんでした。エラーメッセージでは、代わりにkeywordを使うよう示されていました。この呼び出しの生のレスポンスは保存していないため、この記述は引用ではなく要約です。

keywordを使ったシンガポール時間02:10の呼び出しでは、店舗が1件返され、料金は$0.001389でした。61 9th AveにあるStarbucks Reserve Roastery New Yorkで、評価は4.4、レビュー数は7,957件です。この結果のurlにはquery_place_idが含まれているため、そのままgoogle_maps_reviews/reviewsに渡せます。カタログでもこの方法が推奨されています。店舗名と地図上の位置だけのリンクでは、毎回同じ店舗が見つかるとは限らないためです。

シンガポール時間02:12に、並び順をnewest、limitを100にして1ページ目を取得しました。9.4秒で100件のレビューが返され、料金は$0.001389でした。シンガポール時間02:13には、そのレスポンスのnext_page_tokenを送って2ページ目を取得しました。さらに100件のレビューが重複なしで10.2秒で返され、料金は$0.001389でした。

2ページで200件、1,000件あたり$0.0139です。1ページ目と重複した後半のsince呼び出しを含めると、ユニーク1,000件あたり$0.0208になります。同じ200件をApifyのGoogle Maps Reviews Scraper Freeの価格で計算すると、200 × $0.0006 + $0.00005 = $0.12005です。これは29倍で、2ページ分だけで比べると43倍です。

この200件のレビューのうち、星1または2は12件です。星評価はあるもののテキストがないものが89件あります。オーナーの返信があるのは2件だけです。競合への苦情を追跡する場合、「テキストなし89件」という数字は役に立ちます。シートに書き込む前に空のテキストを除外すれば、シートをきれいに保てます。

朝のレポートでは、ほかに2つのフィールドがフィルターとして便利です。reviewer_review_countは、レビュアーがこれまでに書いたレビューの数です。1ページ目の最初のレビュアーは11件書いており、ローカルガイドです。レビューが1、2件しかないアカウントからの星1レビューは重みを下げて扱うべきなので、専用の列を設けましょう。

owner_responseを見ると、この旗艦店はGoogle Maps上のレビューにほとんど返信していないことがわかります。競合を追跡するなら、返信の速さは週次の指標に適しています。owner_response_atからposted_atを引けば算出できます。Apifyのマップレビュースクレイパーにも同種のフィールド（reviewerNumberOfReviews、responseFromOwnerText）があるため、どちらでもこのシートを作れます。

Apifyのほうが優れているかもしれない点が1つあります。1ページ目で最も新しいレビューは2026-10-20 20:05 UTCの投稿でした。その次は2026-10-19と2026-10-18で、200件のうち最も古いものは2021-08-06でした。02:13（シンガポール時間）にsince: 2026-11-03で呼び出すと0件で、返金されました。

02:13（シンガポール時間）にsince: 2026-10-01で呼び出すと88件が返りましたが、最新はやはり10月20日のものでした。レビューが7,957件ある店舗に、10月の最初の20日間で88件の新しいレビューが付いています。10月21日〜11月3日にも新しいレビューが付いた可能性は非常に高く、それらは取得できませんでした。

この2週間分は公開ページから確認できないため、ここでは観測した内容だけを報告します。ワークフローで「昨日のレビューを今朝までに」取得する必要があるなら、まず数日間sinceをテストし、最新の日付が追いついているかを確認してください。Apifyのレビュースクレイパーは実行のたびにライブページを開くため、最新の状態を反映している可能性が高くなります。また、Apify Storeのページには、日付フィルターは並び順が「Newest」のときにのみ機能し、そうでない場合は実行が早期に停止すると記載されています（Google Maps Reviews Scraper）。

どちらが安いかは1回あたりの行数で決まる：マップレビューの損益分岐点は2件

すべての実際の呼び出しを返却件数と課金額でプロットすると、傾向ははっきりしています。データがある呼び出しは、2件でも100件でも同じ固定価格です。データがない呼び出しは$0です。

呼び出し単位の課金と件数単位の課金が等しくなる点は計算できます。地図レビューの場合、Apifyの1回の実行は0.0006 × 件数 + 0.00005です。こちらは1回の呼び出しが$0.001389です。両者は約2.23件で等しくなります。そのため、1回の呼び出しで新しいレビューが1件なら、Apifyは$0.00065で、こちらの約半分です。

2件ではApifyは$0.00125で、まだこちらより安くなります。3件ではApifyは$0.00185となり、こちらのほうが安くなります。YouTubeのコメントでは、Apifyは開始料金なしで1件あたり$0.002です。損益分岐点は0.28件なので、コメントが1件でもあればこちらのほうが安くなります。

この損益分岐点は、毎朝新しいデータを取得するワークフローで重要になります。旗艦店では10月1日から10月20日までに新しいレビューが88件あり、1日平均で約4.4件でした。各店舗について1日1回呼び出し、1回あたり約4件を取得する場合、こちらはApifyより約2倍安くなります。Apifyは1回の呼び出しあたり約$0.00269、こちらは$0.001389です。表に示した29倍ほどの差にはなりません。

新しいレビューが1日1〜2件の小さな地元の店なら、1回あたりではApifyのほうが安くなります。まず、1回の呼び出しで何件集められるかを確認してください。1回あたりの件数が多いほど、呼び出し単位の課金が有利です。1回あたり1〜2件なら、件数単位の課金のほうが有利です。

チャンネル動画も、新しい行だけを取得すると差の大部分がなくなります。シンガポール時間02:13にsince: 2026-10-01でTim Hortonsを対象に呼び出したところ、返された動画は2本だけで、料金は$0.000556でした。これは1,000件あたり$0.278で、50件のフルページの場合の$0.0111ではありません。Apify YouTube Scraperで日付フィルターを使うと、1件あたり$0.004に加えて、日付フィルターのアドオンとして1件あたり$0.0013がかかり、1,000件あたり$5.30になります。この呼び出しでは当社の約19倍です。1,000件あたり$1.30のFast Channel Scraperと比べると、約4.7倍にとどまります。

そのため、以下の月額の差は約2倍まで縮まります。

Apifyノードからの移行：フィールド対応表と重複排除キー

すでにApifyノードを使っている場合、一番の心配は、データソースを変えると後続のGoogleスプレッドシートやSlackメッセージが壊れないかという点でしょう。n8nでは、その間に入るのはSetノードかCodeノード1つだけです。当社のフィールド名をシートの列名に合わせて変更すれば、後続のノードはそのまま使えます。下の表は、コメントとマップレビューの主要フィールドを対応させたものです。Apifyのフィールド名は、Storeページで公開されているサンプル出力から取っています（YouTube Comments Scraper、Google Maps Reviews Scraper）。

当社のフィールド名は、カタログのresponse_fieldsから取っています。両者のフィールドはそれぞれ別々に設計されています。この表は同じ役割を果たす列を対応させているだけで、フィールドが同一であることを示すものではありません。

切り替える週は、数日間両方を並行して動かし、重複排除キーで結果を比較してください。行数の差は価格以外の理由でも生じます。取得範囲や並び順も影響します。

ApifyのコメントスクレイパーはmaxCommentsを大きく設定できますが、こちらは1回の呼び出しで最大100件です。今回のテストでこちらの最新の地図レビューは10月20日のもので、Apifyを実際に実行すればもっと新しいものが取れる可能性があります。数日続ければ、どちらの列がどれだけ不足しているかがわかります。そのうえで、全ステップを切り替えるか、コメントだけを切り替えるか、両方を併用するかを選べます。

分割するなら、マップレビューのステップが適しています。1日に新しいレビューが多く付く店舗は、呼び出し単位で課金される当社APIを使えます。1日1、2件程度の小さな店舗は、行単位で課金されるApifyのままでも構いません。n8nでは、IFノード1つで店舗ごとの1日のレビュー数に応じて振り分け、どちらの分岐も同じシートに書き込みます。

呼び出し単位の料金体系で最も見落とされやすいのが重複排除です。呼び出しごとに1ページ分がまとめて返ります。sinceを指定せずに毎日最新の100件を取得すると、同じレビューが数日にわたって返り、シートに重複が生じます。行単位課金のApifyにも同じ問題があり、再度スクレイピングしたレビューには再び課金されます。今回のテストでは、10月1日以降の88件のレビューが、1ページ目とsinceを指定した呼び出しの両方で返りました。

そのうち最新のものは2026-10-18、2026-10-19、2026-10-20のものでした。n8nでは、Remove Duplicatesノードを使うと、実行をまたいでidで重複を除外できます。sinceと組み合わせれば、失敗した日に再実行しても行が二重に追加されません。重複を含む呼び出しにも、当社は$0.001389を課金しました。つまり、sinceで費用を抑え、重複排除ノードでシートをきれいに保ちます。

リトライの扱いも異なります。Apifyの実行が失敗すると、Run ActorノードはFAILEDステータスを受け取り、再実行するかどうかはn8n側で判断します。当社のAPIはエラーコードとretryableフィールドを返します。sortの値を誤ったときの422ではretryable: falseが返されました。そのnext_stepsの最初の項目には、sortだけを変更して再送信するよう書かれており、課金はありませんでした。つまり、修正せずにリトライしても意味がありません。

HTTP Requestノードには設定にRetry On Failがあり、リトライ可能なエラーに限定して使えます。どちらの方法でも安定したワークフローを組めます。違いはエラーが現れる場所で、Apifyでは実行ステータスに、当社では各レスポンスに現れます。

初回バックフィルと、その後の日次・月次コスト

ワークフローを本番稼働させるときは、通常まず過去分をバックフィルします。たとえば、3つのチャンネルからそれぞれ直近50本の動画を取得するとします。そのうち30本の動画については、コメントをすべて取得します。さらに、3店舗それぞれのレビューを400件ずつ取得します。

コメントには実測の件数を使います。3本の動画のコメントは67件、24件、7件で、平均32.7件でした。したがって、30本の動画で約980件のコメントになります。1回の呼び出しで最大100件が返るので、動画1本につき1回の呼び出しですべて取得できます。

地図レビューについては、カタログでページの上限を確認してください。google_maps_reviews/reviewsにはsync_max_rows: 200とmax_rows: 400とあります。同期モードでは、ページングは200件（2ページ）で止まります。400件すべてを取得するには、リクエストにmode: asyncを追加し、返されたpoll_urlから結果を読み取ります。各ページはそれぞれカタログ価格の1リクエストです。下の表は公開されている定価とこちらのカタログ価格に基づく見積もりで、請求額ではありません。

Apifyでは、このバックフィルに$3.28かかります。これはFreeプランに含まれる毎月$5のクレジットの範囲内なので、初月の支払いはありません。ただし、その月に残るクレジットは約$1.72だけです。当社では45リクエストで$0.035です。月額料金も無料クレジットもありません。

バックフィルの後は、毎日発生する新規行です。レートはすべて実測値に基づいています。10月1日から11月4日までの34日間に、3チャンネルが投稿した新規動画は合計3本でした。内訳はTim Hortonsが2本、Starbucksが1本です。Dunkin'のデータは取得できなかったため、0本として計算しています。

新規動画は1日あたり約0.09本です。3本の動画には合計98件のコメントがあり、34日間で1日あたり約2.9件です。

3店舗の新しい地図レビューは1日約13.2件（4.4 × 3）です。こちらは上限で見積もります。1日に動画の呼び出し3回、コメントの呼び出し1回、地図レビューの呼び出し3回で、すべてデータありとします。1日$0.006391、30日で$0.19です。ほとんどの日は動画の呼び出しが0件で課金されないため、実際の金額はこれより低くなります。

実測値に基づくと、動画の呼び出しのうちデータが返るのは月に2〜3回だけで、残りは返金されます。30日間で約$0.14です。

Apify側では、新規行数×Free料金に起動料金3回分を加えると、1日約$0.0143、30日で約$0.43になります。

このグラフはApifyに有利な点を示しています。この規模の日次ワークフローなら、Apifyでの費用は月約$0.43です。これはFreeプランで毎月付与される$5のプリペイド利用枠の範囲内です（Apifyの料金）。そのため、このワークフローだけを実行するならApifyへの支払いは$0で、当社には月$0.14〜$0.19を支払うことになります。

1,000件あたりでは、こちらが数十倍安くなります。ただし、この規模での実際の支払額はApifyが$0、こちらが数セントです。差が実際の金額になるのは、無料クレジットを超えてからです。

次のセクションでは、その上限を示します。料金ページによると、Freeではクレジットを使い切ると、次の月次サイクルが始まるまで利用できなくなります。Starterは月額$19からです。EveryInfraには月額料金がなく、毎月失効するクレジットもありません。行った呼び出しの分だけ料金が発生します。

10倍の規模と、無料クレジットが尽きるポイント

多くのチームにとって、競合3社では十分ではありません。日次ワークフローを10倍の規模に拡大し、30チャンネル・30店舗を対象にします。同じ実測値に基づくと、1日あたりの新規動画は約0.9本、新規コメントは29件、新規マップレビューは132件です。Free料金では、Apifyの費用は1日あたり約$0.143、30日間で$4.29です。まだ$5の無料クレジットの範囲内ですが、上限に近づいています。

Bronze料金（Starterプラン、月額$19）では、同じ利用量の料金は約$3.23なので、この規模ではStarterは必要ありません。当社の上限値は、1日あたり動画の呼び出し30回、コメントの呼び出し10回、マップレビューの呼び出し30回です。料金は1日あたり$0.06391、30日間で$1.92で、月額料金はかかりません。実測値に基づき、0行の呼び出しに対する返金を考慮すると、約$1.43です。

ここから、無料クレジットが尽きるポイントを計算できます。日次新規行が1倍分増えるごとに、Apifyでは月$0.429が加算されます。$5 ÷ $0.429は約11.7です。つまり日次の新規行だけなら、約35チャンネル・35店舗でApifyは月$5を超えます。

通常は、バックフィルが先にクレジットを使い切ります。同じ行数で30チャンネル・30店舗のバックフィルを行うと、Apify Freeでは約$32.80、当社では450リクエストで$0.35です。数百件のコメントが付いた人気動画もクレジットを急速に消費します。上限を超えると、Freeプランでは翌月まで利用できなくなります。$19のStarter料金と当社の呼び出しごとの課金を比較するのは、その段階になってからです。

この規模拡大には2つの条件があります。第1に、コメントは実測した3本の動画（34日間で98件）を基にしています。人気チャンネルなら、1本の動画に数日で数千件のコメントが付くこともあります。その場合、Apifyのコストは1件ごとに増えます。こちらはページトークンなしで1回最大100件なので、取得件数はApifyより少なくなります。

こちらの価格が低い理由の一部は取得量が少ないことにあるので、価格とカバー範囲はあわせて見てください。第2に、1店舗あたり1日4.4件の地図レビューを想定しています。これは旗艦店の水準です。通常の店舗はたいていもっと少なくなります。店舗が小さいほど、1回あたりの件数は損益分岐点の2.23件に近づき、こちらの価格面の優位は小さくなります。大規模に使うなら、まず自分のデータで1週間測定するのが最も安全です。

呼び出しあたりの平均行数を求め、損益分岐点を基準にステップごとにどちらを使うかを決めます。

失敗、空の結果、不正なパラメータは課金されるのか

どちらも「データがなければデータ料金なし」を原則にしていますが、細部は異なります。こちらでは、呼び出しは固定価格で課金されるか、0件なら全額返金されるかのどちらかです。課金額はレスポンスのbilling.charged_usdでわかります。n8nでは、ステップ5でこれをシートの列に追加し、月末に合計を確認できます。

Apifyでは、各実行のコストを実行詳細ページとコンソールのHistorical usageで確認できます（Actors in Store）。n8nで取得するには、Get runを再度呼び出します。コメントスクレイパーのエラー項目が行として課金されるかどうかは、公開資料に記載がありません。当社では実行していないため、断定はしません。

Apifyのほうが適しているケース

Apifyのn8nノードのほうが適しているのは、次のようなケースです。1つ目は、対象のプラットフォームが当社のカタログにない場合です。Apify Storeには、多数のロングテールサイト向けに数千のアクターがあります。当社のカタログは106プラットフォーム・573機能で、これはeveryinfra_list_capabilitiesツールの説明に記載されている数値です。まず無料カタログで対象のプラットフォームを検索し、見つからなければApifyを使ってください。

第2に、1回の呼び出しで新しいデータが1〜2件しかない場合です。前述のとおり、地図レビューでは1回あたり約2.23件未満ならApifyのほうが安くなります。ワークフローを毎時実行し、毎回0〜2件しか見つからないなら、件数単位の課金のほうが安く済みます。第3に、規模が無料クレジットの範囲に収まる場合です。

この日次ワークフローだけなら、Apifyでの費用は月約$0.43です。$3.28のバックフィルを加えてもFreeプランの$5分のクレジットに収まるため、実際の支払額は$0です。1日10回の実行（$4.29）も収まります。すでにApifyのアカウントをお持ちなら、この規模で乗り換えても費用は減りません。当社では月数セント〜約$2かかります。乗り換える理由になるのは、将来の規模拡大か、呼び出しごとの固定料金です。

第4に、こちらが返したものより新しいデータが必要な場合です。今回のテストでは、最新の地図レビューは10月20日のものでした。「今日のレビューを今日中に」必要なら、数日間sinceをテストしてください。追いつかないなら、Apifyを実際に実行してください。第5に、1件により多くのフィールドが欲しい場合です。

今回のテストでは、当社のチャンネル動画リストで高評価数とコメント数が空だったため、動画ごとにyoutube/videoを呼び出す必要があります。Apify YouTube Scraperでは、これらが1つの結果に含まれます。カタログ価格では詳細取得の呼び出しは動画1本あたり$0.000556なので、新しい動画30本で$0.01668です。それでもApifyより安価です。ただし、ワークフローにはループノードが加わり、完了を待つ呼び出しが30回増えます。

シンプルなシートが目的なら、1ステップで全フィールドを取得できるApifyのほうが手軽で、その手軽さにも価値があります。

第6に、1本の動画に数千件のコメントがあり、そのすべてが必要な場合です。こちらのコメントの呼び出しにはページトークンがなく、最大100件を返します。ApifyのmaxCommentsははるかに大きく設定できます。第7に、実行のスケジュールをApifyに任せ、n8nで結果を受け取りたい場合です。

On new Apify eventトリガーは、アクターの実行が終了するとn8nワークフローを開始します。数時間かかる大規模なジョブに適しています。当社の時間がかかるジョブでは、mode: asyncでjob_idを取得し、GET /api/v1/jobs/{job_id}をポーリングします。n8nでは、Waitノードとループでこれを構築します。

それ以外のケースでは当社のほうが適しています。コメント、マップレビューのページ、チャンネル一覧のように、1回の呼び出しで数十〜数百行を収集できる場合や、コミュニティノードを使いたくない場合、同じリクエスト内で結果を受け取りたい場合です。

あるいは、Claude、Cursorなどのツールでも使える、1つのキーと1つのMCPアドレスを使いたい場合です。Apifyの代替サービス比較とApifyの料金体系の解説では、プラットフォーム別の価格差とApifyの課金モデルをまとめています。全体像を把握したい場合は、先にこちらをお読みください。

公式APIとの比較：YouTube Data APIとPlaces API

「apify alternative n8n」で検索する人は、公式APIも検討することがよくあります。n8nには組み込みのYouTubeノードがありますが、公式APIにはクォータがあります。YouTube Data APIのクォータに関するドキュメントによると、プロジェクトにはデフォルトで1日10,000ユニットが割り当てられます。commentThreads.listは1回の呼び出しにつき1ユニットを消費し、最大100件を返すため、コメント取得ではクォータ消費を抑えられます。改訂履歴によると、YouTubeは2026年6月1日から、メソッドごとのより小さなクォータグループへ移行しています。

マップではこの差がさらに大きくなります。Places APIのPlace Detailsが返すレビューは最大5件です。従来版Place Detailsのドキュメントにも「最大5件のレビュー」と記載されています。この方法では店舗のレビュー履歴を取得できません。そのため、「競合店の新着レビューを毎日確認する」にはスクレイピングサービスが必要です。

自社チャンネルだけを監視し、コメント数も少ないのであれば、公式APIは無料で安定しており、第一の選択肢になります。競合のマップレビューを取得する場合、5件までという上限では足りません。その場合はApifyか、当社のようなサービスかを選ぶことになります。

最近の変更点

2026-10-22、Apifyはn8nノードのバージョン0.9.0をリリースしました。それ以前には2026-10-12に0.8.1が、2026-09-22にはWeb Fetchを追加した0.8.0がリリースされています（npmレジストリ）。影響：コミュニティノードは頻繁に更新されます。ワークフローではバージョンを固定し、アップグレード前にテストしてください。

2026-10-27、n8nは破壊的変更と移行ツールを含むメジャーバージョン3.0をリリースしました（リリースノート）。影響：セルフホストの場合、アップグレード前にコミュニティノードを確認する必要があります。HTTP RequestとMCP Clientはコアノードのため、n8nと一緒にアップグレードされます。

2026-11-03、n8nは3.1.0と2.47.0を同時にリリースしました。変更内容には、コミュニティパッケージを新しいノードAPIに対応させる修正も含まれています（GitHub releases）。影響：2.xブランチもしばらくメンテナンスされるため、3.xへ急いで移行する必要はありません。

メタデータのstartedAtによると、2026-09-02からApify YouTube Scraperの現行の価格表が適用されています。影響：Storeの価格は変わります。公開メタデータを月に一度確認するか、実行ごとにmaxTotalChargeUsdを設定してください。2026年6月1日から、YouTube Data APIはメソッドグループごとにクォータを分けるようになりました。影響：公式APIを使うワークフローでは、メソッドごとにより多くのクォータを申請する必要があります。

FAQ

Apifyのn8nコミュニティノードはn8nの公式ノードですか？

n8nには組み込まれていません。Apifyチームが@apify/n8n-nodes-apifyという名前のコミュニティノードとしてメンテナンスしています。n8n Cloudでは、ノードパネルに検証済みコミュニティノードとして表示されます（Apify n8n docs）。セルフホストのn8nでは、Settings > Community Nodesからインストールします。n8nのリスクに関する注意事項には、コミュニティノードはマシンへのフルアクセス権を持つと記載されています。この質問は、検索候補「apify n8n community node」に基づいています。

Apifyのn8n連携にはどの認証情報が必要ですか？

Apifyノードには、セルフホストとCloudの両方で使えるApify APIトークン、またはCloudでのみ使えるOAuth2が必要です。EveryInfraへのHTTP Requestでは、EveryInfraのキーを使ってn8nでBearer Auth認証情報を1つ作成するだけです。MCP ClientノードもBearerに対応しています。

n8nのApifyノードと、ApifyへのHTTP Requestはどう違いますか？

どちらもほぼ同じことをします。ノードはRun Actor、Get dataset itemsなどの操作をラップしています。HTTP Requestならrun-sync-get-dataset-itemsを呼び出し、1ステップでデータを取得できます。あるr/n8nユーザーは、ネイティブノードに問題があったときにHTTPを使う方法を勧めていました（スレッド）。どちらもActorの価格で課金されます。

Apifyのn8nテンプレートは月にいくらかかりますか？

テンプレートではなく件数で決まります。この記事の日次ワークフローでは、実測した頻度でApifyは月約$0.43です。これは$5のFreeクレジットに収まるので、支払いは発生しません。同じデータはEveryInfraでは最大約$0.19です。件数あたりの差が最も大きくなるのは最初のバックフィル2,330件で、Apifyで約$3.28、こちらで約$0.035です。このApifyの金額も無料クレジットに収まります。

ApifyのFreeプランと有料プランでは単価がどれくらい違いますか？

有料プランは1件あたりの価格が安くなります。ここで扱う3つのスクレイパーでは、Gold（Businessプラン）はFreeの約45%〜60%です。たとえばコメントは1件あたり$0.002から$0.0009に下がります。あるr/n8nの投稿ではXへの投稿ワークフローが共有されています。投稿者は、あるActorの1,000件あたりの価格がFreeとStarterで大きく違うとも述べていました（スレッド）。

n8nのAI Agentはプラットフォームを自分で選べますか？

はい。AI AgentにMCP Client Toolノードを接続し、アドレスをhttps://api.everyinfra.com/mcpに設定します。モデルはeveryinfra_list_capabilitiesで機能を探し、everyinfra_call_apiでデータを取得します。Tools to Includeを使えば、この2つのツールだけを公開できます。ApifyのMCPサーバーも同じ方法で接続でき、アクターの価格で課金されます。

始め方

1. コンソールで新規登録してキーを取得します。n8nでBearer Auth認証情報を作成します。
2. 無料カタログで機能とパラメータを確認します。YouTubeデータAPIとGoogle MapsレビューAPIもご覧ください。
3. 本記事のcurlコマンドを、HTTP RequestノードのImport cURLに貼り付けます。sinceを前日を表す日付式に変更します。
4. まず手動で1回実行します。countとbilling.charged_usdを確認してから、Schedule Triggerを有効にします。

まずブラウザで試すには、データマーケットのプレイグラウンドを使ってください。料金は料金ページに、リモートMCPの設定はMCPページに掲載しています。マップレビュー取得の詳しい手順はGoogle Mapsレビューのスクレイピング方法を、Apifyのマップスクレイパーとの比較はApify Google Maps Scraperの代替をお読みください。その他のプラットフォームについては、Apify TikTok Scraperの代替、Apify Amazon Scraperの代替、代替サービスの概要をご覧ください。

参考文献

以下のリンクはすべて、2026年11月4日02:05〜02:30（シンガポール時間）にcurlまたはページリーダーで開いて確認しました。npmjs.comのパッケージページはスクリプトに対して403を返したため、公式npmレジストリのメタデータエンドポイントを使用しました。

1. n8n integration、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n>
2. Apify MCPサーバー、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp>
3. Run Actor synchronously and get dataset items、Apify API Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post>
4. Actors in Store、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store>
5. Usage and resources、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources>
6. Dataset、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/storage/dataset>
7. Webhooks、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks>
8. Run Actor、Apify API Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/api/v2/act-runs-post>
9. Get Actor、Apify API Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/api/v2/act-get>
10. Limits、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/limits>
11. Pay per event、Apify Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize/pay-per-event>
12. HTTP Request、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest>
13. HTTP Request credentials、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/credentials/httprequest>
14. MCP Client Tool、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/sub-nodes/n8n-nodes-langchain.toolmcp>
15. MCP Client、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-langchain.mcpclient>
16. Schedule Trigger、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.scheduletrigger>
17. Community nodes: Risks、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/risks>
18. Install verified community nodes、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/community-nodes/installation-and-management/install-verified-community-nodes>
19. Release notes、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/release-notes>
20. Google Sheets node、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.googlesheets>
21. Slack node、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.slack>
22. Loop Over Items、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.splitinbatches>
23. Code、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.code>
24. Remove Duplicates、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.removeduplicates>
25. n8n 3.0 breaking changes、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/changelog/v30-breaking-changes>
26. Install with npm、n8n Docs、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://docs.n8n.io/deploy/host-n8n/install-options/install-with-npm>
27. apify/n8n-nodes-apify、GitHub、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://github.com/apify/n8n-nodes-apify>
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35. Place Details (New)、Google for Developers、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-details>
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39. Apifyの料金、Apify、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/pricing>
40. YouTube Scraper、Apify Store、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/streamers/youtube-scraper>
41. YouTube Scraperの料金、Apify Store、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/streamers/youtube-scraper/pricing>
42. YouTube Comments Scraper、Apify Store、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/streamers/youtube-comments-scraper>
43. Fast YouTube Channel Scraper、Apify Store、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/streamers/youtube-channel-scraper>
44. Google Maps Reviews Scraper、Apify Store、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://apify.com/compass/google-maps-reviews-scraper>
45. streamers/youtube-scraperの公開メタデータ、Apify API、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-scraper>
46. streamers/youtube-comments-scraperの公開メタデータ、Apify API、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://api.apify.com/v2/acts/streamers~youtube-comments-scraper>
47. compass/google-maps-reviews-scraperの公開メタデータ、Apify API、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://api.apify.com/v2/acts/compass~google-maps-reviews-scraper>
48. n8n Plans and Pricing、n8n、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://n8n.io/pricing/>
49. Scraping OLX Brazil to Notion/Sheets failing（スレッド）、Reddit r/n8n、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1vzd9n6/desperate_for_help_scraping_olx_brazil_to/>
50. Never stop posting on X（スレッド）、Reddit r/n8n、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1ne4iqy/never_stop_posting_on_x_source_code_included/>
51. ソーシャルデータカタログ、EveryInfra API、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog>
52. ソーシャルデータカタログ（YouTube）、EveryInfra API、2026年11月4日（シンガポール時間）閲覧：<https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog?platform=youtube>