Apify LinkedIn 스크래퍼 대안: 결과 1,000건당 비용을 직접 테스트했습니다

LinkedIn 프로필 1,000개가 필요하다고 가정해 보겠습니다. Apify Store에서 가장 많이 쓰이는 프로필 스크래퍼는 harvestapi의 LinkedIn Profile Scraper로, 최근 30일 사용자가 15,718명입니다. 공개 가격은 Free와 Starter 티어에서 프로필 1,000개당 $4.00, Business에서 $3.20, 이메일 검색을 포함하면 $10.00입니다. 저희는 2026년 11월 5일 EveryInfra linkedin/person_profile을 테스트했습니다. 호출 1회는 프로필 1개를 반환하고 비용은 $0.000556이므로, 프로필 1,000개의 비용은 $0.556입니다.

Free 티어보다 7.2배 저렴합니다. 한 번에 한 페이지씩 반환되는 데이터에서는 격차가 훨씬 커집니다. 싱가포르에서 linkedin/jobs 검색 11회로 고유 채용 공고 1,853건을 받았고, 총비용은 $0.006116, 1,000건당 $0.0033이었습니다. 가장 많이 쓰이는 채용 스크래퍼의 Free 티어보다 606배 저렴합니다.

반대쪽 결과도 중요합니다. 사용자가 132명뿐인 Store의 한 프로필 API는 프로필 1,000개당 $0.02를 받습니다. 단일 프로필 기준으로 저희보다 27.8배 저렴합니다. 저희 linkedin/job_detail은 테스트 호출 5회 모두 503을 반환했고, 과금은 없었습니다. 단일 채용 상세 정보는 현재로서는 Apify가 더 나은 선택입니다.

이 글에서 “1,000건당 가격”은 호출에 실제로 과금된 금액(응답의 charged_usd)을 반환된 고유 행 수로 나눈 뒤 1,000을 곱한 값입니다. 이 값은 쓸 수 있는 결과 1,000건에 얼마가 드는지라는 한 가지 질문에 답합니다. EveryInfra는 요청당 과금합니다. 1행이든 200행이든 요청 1건의 비용은 같습니다.

Apify Store의 LinkedIn 스크래퍼는 대부분 결과당 과금하므로 행이 하나 늘 때마다 요금이 붙습니다. 두 모델은 같은 분모를 써야만 비교할 수 있습니다. Apify 쪽은 공개 자료만 사용했습니다. Store 페이지, 요금 페이지, 문서, 공개 엔드포인트 api.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>을 확인했습니다.

저희는 Apify 계정을 만들지 않았고, Actor(Apify에서 클라우드 스크래핑 프로그램을 부르는 이름)도 실행하지 않았습니다. 따라서 이 글의 Apify 수치는 모두 실제 청구액이 아니라 공개 단가입니다. EveryInfra 수치는 모두 실제 호출에서 나온 값입니다.

Apify LinkedIn 스크래퍼 vs EveryInfra: 한눈에 보는 비교표

이 표에는 두 종류의 수치만 있습니다. 첫째는 Apify Store 공개 단가입니다. 2026-11-05 싱가포르 시간 00:16부터 00:40 사이에 확인했으며, 각 셀에 티어를 표시했습니다. 둘째는 저희 실측 결과로, 싱가포르 시간, 기능, 행 수, charged_usd를 적었습니다. Apify 티어는 월 요금제에 따라 정해집니다.

Free 요금제는 Store 할인 없이 매월 $5 상당의 사용량을 제공합니다. Starter는 월 $19이며 Bronze에 해당합니다. Scale은 $199로 Silver에, Business는 $999로 Gold에 해당합니다. Platinum과 Diamond는 더 큰 규모의 맞춤 계약입니다.

이 표는 흔히 세 가지로 잘못 읽힙니다. 첫째, 양쪽의 필드가 다릅니다. 격차는 결과 1건의 비용을 알려 줄 뿐입니다. 두 결과에 같은 데이터가 담겨 있다는 뜻은 아닙니다.

그래서 아래 각 테스트 섹션에서는 저희가 측정한 필드 채움률을 Apify 페이지에 설명된 필드와 따로 적었습니다. 저희는 양쪽이 같다고 말하지 않습니다. 둘째, Apify 가격은 Store 단가에 1,000을 곱한 값입니다. 실제 청구액은 최소 결과 수, 시작 요금, 실패 후 재실행, Free 요금제의 실행 횟수 제한에 따라서도 달라집니다.

저희 쪽은 실제 과금액을 실제 행 수로 나누므로 빈 호출과 실패한 호출도 비용에 포함됩니다. 셋째, 큰 격차는 모두 호출당 한 페이지를 반환하는 기능에서 나옵니다. 단일 프로필과 회사의 격차는 7.2배에 그칩니다. Store에서 가장 저렴한 서드파티 스크래퍼와 비교하면 저희가 더 비쌉니다.

어떻게 테스트하고 계산했나

모든 실측 호출은 2026년 11월 5일 새벽, 싱가포르 시간 00:14부터 01:17 사이에 실행했습니다. 분당 10건으로 제한된 공유 테스트 키 하나를 사용했습니다. 같은 시간에 다른 작성자들도 같은 키를 썼습니다. 그래서 호출 사이에 8초씩 기다렸습니다. 429(요청 과다)를 받으면 62초를 기다린 뒤 같은 호출을 다시 보냈습니다.

429 응답을 받은 시도는 결과로 집계하지 않았습니다.

프로필, 회사, 채용 공고는 각각 5회 이상 호출했습니다. 공개 프로필 5개와 확인되지 않은 사용자명 1개를 테스트했습니다. 회사 4곳과 확인되지 않은 회사명 1개를 테스트했습니다. 회사 호출 중 3건(Microsoft, Grab, Santander)은 처음에 429 응답을 받았고, 표에는 재시도만 집계했습니다. 싱가포르에서 키워드 10개로 채용 검색을 11회 실행했습니다. data engineer 키워드로 두 번 검색했기 때문입니다.

채용 상세 호출 4회, 동기식 인물 검색 1회와 비동기식 인물 검색 1회, 직원 목록 호출 1회도 실행했습니다. 이 중에서는 비동기식 인물 검색만 성공했습니다. 마지막 세 유형의 표본은 작으므로 참고용으로만 보시기 바랍니다. 실패에도 비용이 드는지 확인하려고 API 키 없이 보낸 호출과 파라미터 철자가 틀린 호출도 1회씩 실행했습니다.

1,000건당 가격은 모두 같은 공식으로 계산합니다. 총 과금액을 고유 행 수로 나누고 1,000을 곱합니다. 빈 호출과 실패한 호출의 과금액은 분자에 그대로 남고, 그 행은 분모에 넣지 않습니다. 따라서 결과가 부실한 호출은 저희 가격을 높여 보이게 할 뿐입니다.

채용 공고는 id로, 인물은 프로필 URL로 중복을 제거했습니다. Apify의 경우 공개 엔드포인트에서 각 Actor의 pricingInfos와 stats를 읽었습니다. pricingInfos는 티어별 과금 이벤트 가격을 알려 줍니다. stats는 최근 30일 사용자 수, 실행 횟수, 성공률을 알려 줍니다.

주요 결과당 과금 이벤트 가격에 1,000을 곱했습니다. 일부 Actor는 시작당 또는 검색 페이지당 요금도 받습니다. 이 경우 페이지에 명시된 페이지 크기로 요금을 나누어 반영했고, 표에 그 사실을 적었습니다.

선정 규칙은 글을 쓰기 전에 정했습니다. 데이터 유형마다 최근 30일 사용자가 가장 많은 Actor를 골랐습니다. 사용자가 100명 이상인 Actor 중 Free 티어 가격이 가장 낮은 Actor도 골랐습니다. 이 규칙은 일부러 약한 경쟁자를 고르는 일을 막아 줍니다. 이 규칙 덕분에 Apify가 저희를 큰 차이로 앞서는 사례 하나도 드러났습니다.

이 글의 실측 호출 비용은 모두 합쳐 $0.016680입니다. 테스트 전에 정한 한도 $0.10보다 낮습니다. 일러스트 2장은 이미지 서비스로 만들었고 장당 약 $0.03가 들었습니다. 더 좋은 수치를 얻으려고 호출을 다시 실행하지는 않았습니다.

첫 번째 동기식 인물 검색은 89초 만에 503으로 타임아웃되었고 과금은 없었습니다. 이 결과도 그대로 남겼습니다. 이어서 오류 힌트에 따라 같은 검색을 비동기식 모드로 실행했습니다.

Apify LinkedIn 스크래퍼 비용: Store 가격 읽는 법

2026년 11월 5일 싱가포르 시간 00:17에 Apify Store에서 “linkedin”을 검색했습니다. 검색 결과는 370개였습니다. 370개 모두를 공개 API로 확인했습니다. 이 중 최근 30일 사용자가 100명 이상인 것은 109개였습니다.

109개 중 78개는 제목이나 설명에 “No cookies”, “No login” 또는 비슷한 문구가 있습니다. 즉 LinkedIn 세션을 넘겨줄 필요가 없습니다.

과금 모델도 다릅니다. 370개 중 31개는 “pay per event + usage”를 씁니다. 이 모델에서는 결과당 요금에 더해 컴퓨팅, 프록시, 스토리지 비용도 냅니다. 사용자가 100명 이상인 Actor 109개 중 이 모델을 쓰는 것은 4개뿐입니다. 나머지 105개는 pay per event만 씁니다.

다음으로 사용자가 100명 이상인 프로필 스크래퍼 12개를 추렸습니다. Free 티어 가격의 중앙값은 프로필 1,000개당 $5.00입니다. 최저가는 $0.02, 최고가는 $10.00(이메일 포함)입니다.

Apify 가격에는 함정이 네 가지 있습니다. 첫 번째 함정은 티어입니다. Apify 요금 페이지에 따르면 Free 요금제는 매월 $5를 제공하며 “No Apify Store discount”입니다. 유료 요금제에서는 Bronze, Silver, Gold 할인 티어가 적용됩니다. 티어별 할인율은 각 Actor 소유자가 정합니다. harvestapi의 프로필 스크래퍼는 Free와 Bronze에서 $4.00, Silver에서 $3.60, Gold에서 $3.20, Platinum에서 $2.60, Diamond에서 $2.20입니다.

curious_coder 채용 스크래퍼는 Free에서 $2.00, 모든 유료 티어에서 $1.00입니다. Free 티어에서는 두 배를 지불하는 셈입니다. 같은 Actor라도 개인 사용자와 Business 고객이 보는 가격은 2배 가까이 다를 수 있습니다. 비교하기 전에 자신의 티어를 확인하세요.

이 표는 2026-11-05 싱가포르 시간 00:39에 확인한 Apify 요금 페이지를 바탕으로 합니다. 포함 사용량을 다 쓰면 사용한 만큼 지불하며, 한도를 설정할 수 있습니다. 컴퓨트 유닛(CU)은 메모리 1GB를 1시간 사용한 양입니다. pay-per-event Actor는 보통 CU 요금을 추가로 받지 않습니다. 370개 중 “pay per event + usage” Actor 31개는 CU 요금을 받습니다. 이 중 사용자가 100명 이상인 것은 4개뿐입니다.

두 번째 함정은 대표 가격입니다. 일부 Actor는 제목이나 설명에 낮은 가격을 내세웁니다. 대개 상위 티어 가격입니다. datadoping의 프로필 스크래퍼는 “For just $3 per 1,000 profiles”라고 적어 두었습니다.

공개 API를 보면 Free는 $4.00, Bronze는 $3.50이고, $3.00은 Gold부터입니다. datadoping의 회사 스크래퍼는 “$1.2 per 1,000 companies”라고 적었지만 Free는 $1.55입니다. curious_coder 페이지에는 “Pricing from $1.00 / 1,000 results”라고 적혀 있습니다. 여기서 “from”은 Bronze 이상을 뜻합니다.

Free 요금제 사용자는 $2.00를 냅니다. 소유자의 실수는 아닙니다. “from”이라는 단어를 주의해서 읽어야 할 뿐입니다.

세 번째 함정은 시작 요금과 페이지 요금입니다. harvestapi의 직원 스크래퍼는 시작당 $0.02를 받습니다. 같은 소유자의 인물 검색 스크래퍼는 검색 페이지당 $0.10를 받으며, 페이지당 최대 25명이 나옵니다. 해당 페이지에는 “regardless of how many profiles were found on the page”라고 명시되어 있습니다. 저희는 페이지 요금을 25명이 가득 찬 페이지 기준으로 나누었습니다. 그러면 1,000명당 $4.00이며, Apify에 가장 유리한 경우입니다.

페이지당 인원이 적은 좁은 검색은 더 비쌉니다. valig의 채용 스크래퍼는 시작당 $0.001를 받습니다. fantastic-jobs API는 Free에서 시작당 $0.01를 받습니다. 한 번 실행해 수천 행을 처리하는 경우에는 이 요금이 미미합니다. 리드마다 한 번씩 실행되는 n8n 플로가 많습니다. 이런 구조에서는 시작 요금이 주된 비용이 될 수 있습니다.

네 번째 함정은 Free 요금제의 실행 횟수 제한입니다. harvestapi 프로필 페이지에는 “Users on free-tier plans are limited to 50 runs in total”이라고 적혀 있습니다. Free 요금제의 $5로는 1,000개당 $4.00 기준 프로필 1,250개를 살 수 있습니다. 스크린샷의 “up to 1,250”은 여기서 나온 값입니다. r/n8n에서 한 사용자가 LinkedIn 채용 게시물을 찾는 “무료” 플로를 공유했습니다. 이 플로는 Apify Free 티어에서 LinkedIn 게시물을 스크래핑합니다.

한 답글에는 “the apify $5 just went away in a few minutes”라고 적혀 있었습니다. 같은 답글에서는 실행 한 번에 $1 넘게 들었다고 했습니다. 다른 스레드에서는 두 사용자가 curious_coder 채용 스크래퍼를 추천했습니다. 이들은 Free 티어로 매월 채용 결과 약 5,000건을 얻을 수 있다고 했습니다. 저희는 이 청구 내역을 확인할 수 없습니다.

현재 curious_coder Free 가격인 1,000건당 $2.00 기준으로는 $5로 채용 공고 2,500건만 얻을 수 있습니다. 현재 가격은 2026-08-14부터 적용되었으므로, 해당 게시물은 이전 가격을 인용했을 수 있습니다. Store 가격은 바뀌므로 어떤 후기든 믿기 전에 Pricing 탭을 확인하세요.

EveryInfra에는 티어가 없습니다. LinkedIn의 person_profile, company_profile, jobs, profile_search, employees는 각각 호출당 $0.000556입니다. job_detail은 $0.001194, person_posts는 $0.004입니다. 요금제도 월 요금도 없습니다.

사용한 만큼만 지불합니다. EveryInfra GitHub 저장소 두 개에 스타를 누르면 24시간 동안 쓸 수 있는 $1 체험용 크레딧을 받습니다. 유료 충전은 $10부터입니다. 각 기능 페이지에 가격이 나와 있습니다. 예를 들어 LinkedIn 프로필 API와 LinkedIn 채용 API 페이지를 확인하세요.

마지막 열은 모든 호출이 페이지를 가득 채워 반환한다고 가정합니다. 실제 호출은 그보다 적게 반환하는 경우가 많습니다. 이번 테스트에서 채용 검색은 호출당 평균 179행을 반환했으므로 실제 가격은 $0.0028가 아니라 $0.0033였습니다. 인물 검색은 100명이 아니라 78명을 반환했으므로 실제 가격은 $0.0056가 아니라 $0.0071였습니다. 요청당 과금에서는 호출마다 반환되는 행 수에 따라 실제 가격이 달라집니다.

테스트 1: LinkedIn 프로필 1,000개

먼저 직책이 공개된 인물 5명에 대해 linkedin/person_profile을 호출했습니다. Microsoft의 Satya Nadella, LinkedIn 공동 창업자 Reid Hoffman, Bill Gates, 전 LinkedIn CEO Jeff Weiner, LinkedIn 임원 Ryan Roslansky입니다. username 파라미터에는 프로필 경로의 핸들이나 전체 프로필 URL을 넣을 수 있습니다. 세 번째 호출에는 전체 URL을 보냈고 결과는 같았습니다. 5회 모두 200을 반환했고 각각 $0.000556가 과금되었습니다.

소요 시간은 17.3~51.6초였습니다. 싱가포르 시간 00:18에 실행한 가장 느린 호출의 응답에는 경력과 학력 정보가 없었습니다. 카탈로그에 이 경우가 설명되어 있습니다. 기본 소스를 쓸 수 없을 때는 백업 소스가 응답하며, 일부 필드가 비어 있을 수 있습니다.

다음으로 싱가포르 시간 00:19에 미확인 사용자명을 보냈습니다. 32초 뒤 API는 코드 unavailable과 함께 503을 반환했습니다. 과금 블록에는 charged false, reason request_failed_refunded가 표시되었습니다. 과금액은 $0였습니다. 즉 미확인 인물은 빈 200이 아니라 “현재 조회 불가”로 나타납니다.

비용은 들지 않습니다. 하지만 응답 하나만으로는 인물이 존재하지 않는 것인지, 이번 호출이 실패한 것인지 알 수 없습니다. next_steps 필드에는 “Not charged”라고 표시되고, retry_after초 후에 재시도하라고 안내합니다. 세 번째로 실패하면 무엇을 확인해야 하는지 알려 줍니다.

Apify는 프로필 스크래퍼 선택지가 가장 많습니다. 가장 많이 쓰이는 harvestapi의 스크래퍼는 1,000개당 $4.00, 이메일 검색을 포함하면 $10.00입니다. 페이지에는 “No cookies or account required”라고 적혀 있습니다. 사용자명, 프로필 URL, 내부 ID를 입력으로 받습니다.

이메일 모드는 SMTP 검증을 실행합니다. 페이지에 따르면 프로필 정보가 너무 적어 이메일 검색을 할 수 없으면 검색 요금을 받지 않습니다. apimaestro의 Profile Details Scraper는 1,000개당 $5.00, Diamond에서 $2.10입니다. 30일 동안 사용자 4,636명, 실행 성공률 100%를 기록했습니다.

가장 저렴한 것은 johnvc의 LinkedIn Profile API입니다. 프로필당 $0.00001에 데이터셋 항목당 $0.00001를 더해 1,000개당 $0.02입니다. 시작할 때마다 $0.00001가 추가됩니다. 사용자는 132명뿐이고 30일 실행 성공률은 91.12%입니다. harvestapi의 성공률은 99.97%입니다.

가격만 보면 이 Actor는 저희 단일 프로필 호출보다 27.8배 저렴합니다. 직접 실행하지 않았으므로 필드가 얼마나 채워지는지는 알 수 없습니다. 페이지에는 이름, 헤드라인, 위치, 현재 회사, 경력, 학력, 팔로워 수가 나와 있습니다.

따라서 단일 프로필은 결과가 엇갈립니다. 저희는 가장 많이 쓰이는 Store 스크래퍼보다 7~9배 저렴하지만, 가장 저렴한 스크래퍼보다는 비쌉니다. 매일 프로필 URL 목록을 보강하는 작업만 하고, 낮은 성공률을 감수할 수 있나요? 그렇다면 $0.02짜리 Actor부터 써 보세요.

인물 검색, 채용 공고, 회사 데이터도 필요하다면 계정 하나와 API 키 하나로 결제와 여러 Actor 관리에 드는 시간을 줄일 수 있습니다. 인물 검색으로 시작하는 방법도 있습니다. 검색 한 번에 전체 경력이 담긴 인물 수십 명이 반환되며, 1인당 비용은 훨씬 낮습니다. 구체적인 수치는 테스트 4에 있습니다.

테스트 2: LinkedIn 회사 페이지 1,000개

Stripe, Microsoft, Grab, Santander(전체 URL로 전송) 4곳에 대해 linkedin/company_profile을 호출했습니다. 4건 모두 6~9초 만에 200을 반환했고 각각 $0.000556가 과금되었습니다. Stripe는 직원 16,694명, employee_count_range 5001-10000, 사무소 14곳으로 나옵니다. Microsoft는 직원 231,125명, 팔로워 29,447,391명, 사무소 45곳입니다. Grab은 직원 58,341명, 싱가포르 본사, 2012년 설립으로 나옵니다. Santander는 직원 131,291명이며 본사는 마드리드 인근 Boadilla del Monte입니다.

employee_count와 employee_count_range는 서로 맞지 않을 수 있습니다. 앞의 값은 해당 회사를 현재 직장으로 등록한 LinkedIn 회원 수이고, 뒤의 값은 회사가 직접 고른 규모 구간입니다. Stripe와 Grab은 회원 수가 규모 구간보다 큽니다. 리드 점수를 매긴다면 두 필드를 구분해서 쓰세요.

네 행 모두에 description, website, industries, headquarters, offices가 있었습니다. founded_year는 두 행에만 있었습니다. crunchbase_url과 latest_funding_round는 어느 행에도 없었습니다. 카탈로그에 따르면 백업 소스에서는 투자 정보, Crunchbase 링크, 지도 좌표가 누락될 수 있습니다. 투자 라운드 정보를 주목적으로 회사 데이터를 구매한다면 EveryInfra의 이 두 필드에 의존하지 마세요.

이 테스트에서 보고해야 할 문제가 하나 있습니다. 싱가포르 시간 00:20에 존재하지 않는 회사 이름을 보냈습니다. API는 HTTP 200을 반환했지만 모든 필드가 빈 문자열이었고, $0.000556을 과금했습니다. 저희 규칙상 빈 결과는 무료입니다. 따라서 이는 저희 버그이며, 엔지니어팀에 전달했습니다.

수정이 배포될 때까지는 회사 목록을 보내기 전에 확인하세요. results.name이 비어 있는 호출을 request_id와 함께 기록해 두었다가 저희에게 확인을 요청하셔도 됩니다. 이 빈 호출을 포함하면 5회 호출의 실제 비용은 회사 1,000곳당 $0.695입니다. 정상 행만 집계한 $0.556보다 25% 높습니다.

Apify에서 가장 많이 쓰이는 회사 Actor는 harvestapi의 LinkedIn Company Details Scraper로, 사용자가 8,071명입니다. 1,000건당 Free에서 $4.00, Diamond에서 $1.20이며, 시작당 $0.00005가 추가됩니다. 페이지에는 “No cookies or account required”라고 적혀 있습니다. 회사 이름으로 회사 URL을 일괄로 찾아 주는 기능도 있습니다. 가장 저렴한 것은 datadoping의 Linkedin Company Details Scraper로, Free에서 $1.55, Gold부터 $1.20입니다.

이 Actor는 사용자 116명, 성공률 99.99%를 기록했습니다. 저희는 datadoping보다 2.8배, harvestapi보다 7.2배 저렴합니다. 호출당 회사 1곳만 반환하므로 격차가 작은 편입니다. 큰 격차는 페이지 단위 호출에서 나옵니다. LinkedIn 회사 API 페이지에서 직접 써 볼 수 있습니다.

테스트 3: 채용 공고 1,000건(Apify LinkedIn 채용 스크래퍼)

채용 공고는 가장 흔하게 찾는 LinkedIn 데이터입니다. 두 과금 모델의 격차도 여기서 가장 크게 드러납니다. linkedin/jobs는 파라미터 세 개를 받습니다. keyword는 채용 검색어 또는 전체 LinkedIn 채용 검색 URL입니다.

location은 위치입니다. limit은 최대 200까지 지정할 수 있습니다. 싱가포르에서 키워드 10개를 각각 limit 200으로 한 번씩 검색했습니다. 이후 data engineer를 한 번 더 검색해 총 11회 검색했습니다. 사용한 키워드는 data engineer, software engineer, product manager, data scientist, data analyst, marketing manager, account executive, business analyst, devops engineer, finance manager입니다.

규모가 큰 검색은 느립니다. 첫 동기 호출은 89.9초가 걸렸습니다. 그 뒤로는 "mode": "async"를 추가했습니다. API는 즉시 job_id를 반환했고, 저희는 8초마다 poll_url을 폴링했습니다.

11회 검색이 모두 성공했습니다. 키워드는 10개였고, data engineer는 39분 뒤에 한 번 더 실행했습니다. 검색마다 $0.000556, 총 $0.006116이 과금되었습니다. 검색마다 102~200행이 반환되어 총 1,970행이었습니다.

채용 공고 ID로 중복을 제거하자 1,853행이 남았으므로 가격은 1,000건당 $0.0033입니다. 비동기 작업은 제출부터 결과까지 115~221초가 걸렸습니다. 7번째 검색까지 이미 고유 공고 1,193건을 확보했습니다. 즉 싱가포르의 고유 채용 공고 1,000건을 모으는 데 EveryInfra에서는 요청 7건과 $0.003892만 들었습니다.

중복은 대부분 반복 검색에서 나왔습니다. 싱가포르 시간 00:14에 동기 방식으로 실행한 data engineer 검색은 102행만 반환했습니다. 00:53에 같은 키워드로 실행한 비동기 검색은 198행을 반환했고, 이 중 101행이 첫 호출과 겹쳤습니다. 서로 다른 키워드 간 중복은 14건뿐이었습니다. 이 중복은 다른 키워드와 겹치는 직무인 data analyst와 business analyst에서 나왔습니다.

싱가포르 밖에서도 검색했습니다. 00:56에 실행한 미국 software engineer 검색은 180.7초 만에 채용 공고 198건을 반환했고 비용은 $0.000556이었습니다. 하지만 198건은 31개 회사에서만 나왔습니다. Affirm 한 곳이 100건, AWS가 32건, JPMorganChase가 20건이었습니다. 국가 전체에서 포괄적인 키워드로 검색하면 공고를 대량으로 올리는 소수 회사의 결과로 채워지므로, 시장 전반을 파악하려면 도시별로 검색하세요.

도시 단위 검색 결과가 더 나았습니다. 마드리드의 analista de datos 검색은 165개 회사의 채용 공고 199건을 반환했습니다. 멕시코시티의 data analyst 검색은 126개 회사의 공고 158건을 반환했습니다. 호출당 비용은 $0.000556이었습니다. 이 중 salary가 있는 행은 각각 3건과 10건뿐이었습니다.

필드는 처음 102건을 기준으로 살펴봤습니다. title, text(채용 공고 전문), company_name, company_url, location, employment_type, seniority, applicant_count, posted_at은 102건 모두에 있었습니다. 설명 길이의 중앙값은 3,567자였습니다. 싱가포르 채용 공고는 대부분 급여를 적지 않기 때문에 salary가 있는 공고는 4건뿐이었습니다. 게시일은 102건 중 64건이 2026년 10월, 25건이 11월 초였습니다.

11회 검색의 1,970행 전체에서 salary가 있는 행은 66행(3.4%)뿐이었고, 모두 싱가포르 달러 기준 월 또는 연 단위 범위였습니다. 전체 행 중 1,884행은 employment_type이 full-time이었고, 1,046행은 seniority가 Not Applicable이었습니다. applicant_count의 중앙값은 101.5였습니다.

중복을 제외한 채용 공고 1,853건은 817개 회사에서 나왔습니다. 상위 3개 회사는 OCBC(35건), GovTech Singapore와 Shopee(각 33건)였습니다. 게시 월 기준으로는 1,853건 중 1,232건이 10월, 329건이 11월 초에 올라온 공고로, 합계 84%였습니다.

가장 오래된 공고는 2024년 8월에 올라온 것이었습니다. 따라서 검색 결과에는 아직 마감되지 않은 오래된 공고가 일부 섞일 수 있습니다. 신규 채용 알림이 목적이라면 posted_at으로 한 번 더 필터링하세요.

채용 공고 스크래퍼가 가장 많은 곳은 Apify입니다. 가장 많이 쓰이는 것은 curious_coder의 Linkedin Jobs Scraper로, 사용자 수는 15,193명입니다. 가격은 Free 플랜에서 1,000건당 $2.00, Bronze부터는 $1.00입니다. 페이지 설명에 따르면 공고 게시자와 회사 정보도 추가할 수 있습니다.

이 페이지에는 LinkedIn의 제한도 적혀 있습니다: “Linkedin limits number of jobs per search to 1000”. 더 많은 공고가 필요하면 “Split search urls by location”을 켜면 됩니다. 그러면 Actor가 도시별로 검색을 한 번씩 실행하고 중복을 제거합니다. valig의 LinkedIn Jobs Scraper(사용자 8,091명)는 1,000건당 $0.40에 시작당 $0.001이 추가됩니다. cheap_scraper는 “No login or cookies needed”라고 밝히며 가격은 $0.70입니다.

worldunboxer의 Rapid Linkedin Jobs Scraper는 quick 모드에서 1,000건당 $0.10, detailed 모드에서 $0.35입니다. 상품 페이지에서는 "cron 스케줄, 웹훅, AI 에이전트용 MCP"를 제공한다고 소개합니다. fantastic-jobs의 Advanced LinkedIn Job Search API는 성격이 다른 제품입니다. 매월 10M건 이상의 신규 채용 공고와 채용 담당자 데이터, AI 필드를 갖춘 데이터베이스라고 스스로 소개합니다. 가격은 Free 플랜에서 1,000건당 $5.00이고, Gold 플랜부터는 $1.50입니다.

이들과 비교하면 EveryInfra의 linkedin/jobs는 1,000건당 $0.0033입니다. Free 플랜 기준 curious_coder보다 606배, valig보다 121배, 가장 저렴한 $0.10 옵션보다 30.3배 저렴합니다. 개별 공고 상세는 반대입니다. linkedin/job_detail의 정가는 호출당 $0.001194, 즉 1,000건당 $1.194입니다.

테스트 호출 5건은 모두 503을 반환했고 비용은 $0였습니다. 실제 공고 ID 2개, 존재하지 않는 ID 1개, 오류 힌트에 나온 예시 ID로 시도했습니다. 01:10에는 data engineer 검색에서 얻은 세 번째 실제 ID로 시도했지만 역시 503이 반환됐습니다. worldunboxer의 detailed 모드는 1,000건당 $0.35로, EveryInfra 정가보다 3.4배 저렴합니다. EveryInfra의 text 필드에는 이미 전체 설명이 담겨 있으므로 대부분의 프로젝트에는 상세 호출이 필요하지 않습니다. 상세 페이지에만 나오는 지원 링크나 복리후생 정보가 필요하다면 현재로서는 Apify가 더 나은 선택입니다.

테스트 4: 인물 검색과 회사 직원 목록

linkedin/profile_search는 현재 직함과 지역으로 사람을 찾습니다. keyword는 직함, location은 지역이며 limit은 최대 100입니다. “Singapore”에서 “head of growth”를 limit 100으로 검색했습니다. 첫 동기 호출은 89.4초 후 503 timeout을 반환했고 과금되지 않았습니다.

응답의 힌트는 limit이 클 때 "mode":"async"를 추가하라고 안내했습니다. 싱가포르 시간 00:26에 비동기 방식으로 요청했고, 약 2분 뒤 $0.000556에 78명의 데이터를 받았습니다. 1,000건당 $0.0071입니다.

78명 모두 experience가 있었고 항목 수의 중앙값은 7개였습니다. education은 74명, about은 59명, email은 47명에게 있었습니다. is_premium이 true인 사람은 27명이었습니다. 즉 검색 한 번으로 경력이 포함된 전체 프로필을 받을 수 있습니다. 1인당 비용으로 보면 person_profile을 하나씩 호출하는 것보다 약 78배 저렴합니다.

한 가지 주의할 점이 있습니다. location이 “현재 이 도시에 거주”를 뜻하지는 않습니다. 78명 중 location에 싱가포르가 들어 있는 사람은 27명뿐이었습니다. 나머지는 시드니, 뉴욕, 샌프란시스코 베이 에어리어, 뭄바이, 런던, 홍콩, 파리 등에 있었습니다. 다만 레코드 78건 중 48건에는 어딘가에 싱가포르가 들어 있었으므로, 과거에 그곳에서 일했던 사람도 검색되는 것으로 보입니다.

01:06에 마드리드의 data scientist를 limit 100으로 검색해 다시 확인했습니다. 229.4초 후 $0.000556에 100명을 받았습니다. 이 중 55명은 location에 Madrid가 있었고, 77명은 레코드 어딘가에 Madrid가 있었습니다. headline에 data scien이 포함된 사람은 94명이었습니다. 현재 그 도시에 있는 사람이 필요하다면 결과를 location 기준으로 직접 필터링하세요. 이 비율이라면 반환된 사람의 약 절반을 활용할 수 있습니다.

linkedin/employees는 특정 회사의 직원 목록을 반환합니다. Stripe를 limit 200으로 요청했습니다. API는 61.5초 만에 200명을 $0.000556에 반환했습니다. 1,000건당 $0.0028입니다. 200명 모두 headline과 location이 있었습니다.

카탈로그에 따르면 직원 이메일은 본인이 공개한 경우에만 표시되므로, email이 있는 사람은 없었습니다. 200명 중 106명은 is_premium이 true였습니다. 이 두 호출은 일반인의 이름과 직업을 반환하므로, 이 글에서는 결과에 나온 이름과 이메일을 공개하지 않습니다.

Apify에서는 harvestapi의 LinkedIn Profile Search Scraper(사용자 8,094명)가 short 모드를 제공하며, 최대 25명이 담긴 페이지당 $0.10입니다. 페이지가 꽉 차면 1,000명당 $4.00입니다. full 모드는 1인당 $0.004가 추가되어 1,000명당 $8.00입니다. 이메일 검색은 비용이 더 듭니다.

이 Actor의 강점은 필터입니다. 페이지에는 회사, 업종, 학교, 경력 연수별 필터가 나와 있고, harvestapi에는 이름으로 검색하는 별도의 Actor도 있습니다. harvestapi의 Company Employees Scraper는 short 모드에서 1,000건당 $3.00에 시작당 $0.02가 추가되며, full 모드는 $8.00입니다. 페이지에는 “This actor can try to find contact emails”라고 적혀 있습니다.

short 모드와 비교하면 EveryInfra의 인물 검색은 561배, 직원 목록은 1,079배 저렴합니다. 다만 필터는 직함과 지역 두 가지뿐이며, employees는 회사로만 필터링합니다. 업종, 학교, 재직 기간 필터는 없습니다. 대상을 좁힌 목록이 필요하다면 이 Apify Actor들이 더 적합합니다.

하나의 묶음: 프로필 1,000건, 회사 1,000건, 채용 공고 1,000건

이제 가장 흔한 세 가지 수요를 하나의 묶음으로 계산해 보겠습니다. 결과는 Apify에서 Actor를 어떻게 고르느냐에 따라 달라집니다. 유형별로 가장 많이 쓰이는 Actor를 쓰면 Free 등급에서 $4.00 + $4.00 + $2.00 = $10.00입니다. Starter(Bronze)는 $9.00, Business(Gold)는 $6.70입니다.

Free 플랜은 매월 $5만 제공하므로 이 묶음 비용을 감당할 수 없습니다. 최소 $19 Starter 플랜이 필요합니다. 유형별로 가장 저렴한 Free 등급 Actor(사용자 100명 이상)를 쓰면 johnvc $0.02 + datadoping $1.55 + worldunboxer $0.10 = $1.67입니다. EveryInfra는 $0.556 + $0.556 + $0.0033 = $1.12입니다.

마지막 Apify 행은 EveryInfra 합계보다 1.5배 높을 뿐입니다. 이유는 간단합니다. 가장 저렴한 프로필 Actor가 EveryInfra보다 27.8배 저렴해서, 채용 공고에서 EveryInfra가 앞선 차이를 대부분 상쇄합니다. 묶음의 대부분이 프로필이라면 Apify에서 “유형별 최저가” 방식으로 비용을 아낄 수 있습니다. 대신 소유자, 입력, 성공률이 제각각인 Actor 3개를 관리해야 합니다. 묶음의 대부분이 채용 공고, 인물 검색, 직원 목록이라면 요청당 과금 쪽이 매달 더 큰 차이로 유리합니다.

일일 작업을 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 채용팀이나 영업팀이 30일 동안 매일 작업을 한 번 실행한다고 가정합니다. 키워드 10개로 채용 공고를 검색하고, 대상 회사 50곳의 정보를 업데이트하고, 후보자 프로필 20건을 보강합니다. 양쪽 모두 이번 테스트에서 나온 채용 공고 검색당 179행을 적용했습니다. 다른 것은 과금 방식뿐입니다.

이 표가 보여 주는 점은 하나입니다. 작업에 페이지 단위 데이터가 포함되면, 결과당 과금에서는 그 데이터가 청구액을 좌우합니다. 가장 많이 쓰이는 Actor를 쓰면 $19 Starter 크레딧으로는 부족해 사용량에 따라 약 $43를 더 내야 합니다. 가장 저렴한 Actor를 쓰면 한 달에 약 $8입니다. EveryInfra는 $1.33로 5.8배 저렴합니다. 시작 요금은 실행마다 포함했으며 금액은 작습니다.

Apify LinkedIn 스크래핑 API와 EveryInfra API 비교

모든 Apify Actor는 동일한 REST API로 실행됩니다. 가장 흔한 호출은 Actor를 실행하고 그 데이터셋을 한 번의 요청으로 반환하는 방식입니다. 엔드포인트는 POST https://api.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-items입니다. 요청 본문은 해당 Actor의 입력이며, Actor마다 입력 필드가 다릅니다. 입력 필드는 Store 페이지의 Input 탭에서 확인할 수 있습니다. 쿼리 파라미터로는 timeout, memory, maxItems, maxTotalChargeUsd 등이 있습니다.

Apify 문서에 따르면 maxItems는 과금되는 항목의 최대 개수를 정합니다. Actor가 그만큼만 반환한다고 보장하지는 않습니다. maxTotalChargeUsd는 모든 과금 모델에서 실행 1회의 총비용 상한을 정합니다. 이 두 가지 제어 기능은 Apify의 확실한 강점입니다.

EveryInfra에는 실행당 비용 상한이 없습니다. 요청마다 가격이 고정되어 있기 때문입니다. 아래 블록은 Apify 설정 예시입니다. 직접 실행해 보지는 않았으며, 선택한 Actor에 맞게 입력 파일을 채워야 합니다.

# Configuration example (not run): run an Apify LinkedIn jobs actor, pay for at most 1,000 items, spend at most $2
curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/curious_coder~linkedin-jobs-scraper/run-sync-get-dataset-items?maxItems=1000&maxTotalChargeUsd=2" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @input.json   # input fields come from the actor's Input tab

EveryInfra는 모든 플랫폼에 하나의 URL을 사용합니다: POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social. 본문에는 항상 platform, action, params 세 개의 키가 들어갑니다. 플랫폼이나 기능을 바꾸려면 이 값만 바꾸면 됩니다. 오래 걸리는 요청에는 "mode": "async"를 추가하세요. API가 즉시 job_id와 poll_url을 반환하며, GET으로 폴링하면 됩니다.

첫 응답에 이미 과금액이 표시됩니다. 작업이 실패하면 같은 과금 레코드가 환불됩니다. 다음은 테스트에 사용한 호출입니다. 키는 환경 변수에서 가져옵니다.

# Live test call: search data scientist jobs in Singapore, async, up to 200 rows
curl -s https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"platform":"linkedin","action":"jobs","mode":"async",
       "params":{"keyword":"data scientist","location":"Singapore","limit":200}}'
# 202: {"job_id":"...","status":"running","poll_url":"/api/v1/jobs/...","billing":{"charged_usd":0.000556,...}}
curl -s "https://api.everyinfra.com/api/v1/jobs/<job_id>" -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"
# poll until status=succeeded; results holds the job array

오류 처리 방식도 양쪽이 다릅니다. 싱가포르 시간 00:25에 일부러 location을 locaton으로 잘못 입력했습니다. API는 0.1초 만에 unknown_param 코드와 함께 422를 반환했습니다. 오류에는 지원되는 파라미터 목록과 “did you mean location”이라는 안내가 포함되어 있었습니다.

과금액은 $0였습니다. 키 없이 보낸 호출은 401 missing_key를 반환했고 역시 $0였습니다. 이 메시지들은 AI 클라이언트를 고려해 작성했습니다. 422를 읽은 모델은 파라미터를 고쳐 호출을 다시 보낼 수 있습니다.

Apify에서는 각 소유자가 JSON Schema로 Actor 입력을 정의합니다. 플랫폼은 실행이 시작되기 전에 타입과 필수 필드를 검사합니다. 추가 필드를 어떻게 처리할지는 Actor마다 다릅니다. 이 부분은 테스트하지 않았습니다.

Apify에는 공식 JavaScript 및 Python 클라이언트, CLI, n8n·Make·Zapier 연동도 있습니다. 예약 실행을 위한 Schedules와 콜백을 위한 웹훅도 제공합니다. EveryInfra는 OpenAPI 파일, llms.txt 파일, n8n의 일반 HTTP Request 노드, 그리고 아래에서 설명할 원격 MCP 서버를 제공합니다. n8n 플로우를 옮길 계획이라면 Apify n8n 대안 가이드를 읽어 보세요. 노드별 변경 방법을 안내합니다.

로그인이나 본인 쿠키가 필요한가요?

LinkedIn은 대부분의 프로필 데이터를 로그인한 회원에게만 보여 줍니다. 그래서 LinkedIn 스크래퍼를 고를 때 가장 먼저 확인할 점은 본인 쿠키를 넘겨야 하느냐입니다. EveryInfra의 답은 간단합니다. EveryInfra의 모든 LinkedIn 기능은 EveryInfra API 키만 사용합니다. LinkedIn 계정, 비밀번호, 쿠키는 필요하지 않으며 받지도 않습니다. 로그인을 요구하는 파라미터도 없습니다.

Apify에서 저희가 살펴본 인기 Actor 대부분은 제목에서 쿠키가 필요 없다고 밝힙니다. harvestapi Actor 4개(프로필, 회사, 검색, 직원)에는 모두 “No cookies or account required”라고 적혀 있습니다. apimaestro에는 “No Cookies”와 “No login required”, cheap_scraper에는 “No login or cookies needed”라고 적혀 있습니다.

worldunboxer는 “without login cookies”, lergassy는 “No account at risk”라고 밝힙니다. 저희가 확인한 curious_coder와 valig 페이지에는 관련 언급이 없습니다. 이 두 Actor는 “페이지에 명시되지 않음”으로 표기했습니다.

Store에는 li_at 쿠키를 요구하는 Actor도 있습니다. 사용자 100명 이상인 Actor 109개 중 31개는 제목이나 설명에 “no cookies”라는 문구가 없습니다. 사용하기 전에 각각 확인하세요.

이것이 왜 중요할까요? LinkedIn 사용자 약관 8.2절 2항은 서비스를 스크래핑하거나 복제하는 크롤러, 스크립트, 브라우저 플러그인을 금지합니다. 다음 섹션에서 해당 조항을 인용합니다. 본인의 쿠키를 서드파티 도구에 제공하면 스크래핑이 본인 계정으로 수행됩니다. 따라서 LinkedIn이 그 계정을 제한하거나 정지하면 손실은 본인이 떠안게 됩니다.

다른 사람의 쿠키를 쓰면 1항도 위반합니다. 1항은 “use or attempt to use another's account (such as sharing log-in credentials or copying cookies)”를 금지합니다.

LinkedIn 사용자 약관은 스크래핑을 어떻게 규정하나

linkedin.com/legal/user-agreement에서 현행 버전을 확인했습니다. 페이지에는 “Effective on November 3, 2025”라고 적혀 있습니다. 가장 관련 있는 부분은 8.2절 “Don'ts”입니다. “You agree that you will not” 아래 2항은 소프트웨어, 기기, 스크립트, 로봇, 크롤러, 브라우저 플러그인과 애드온을 다룹니다.

이 항목은 이런 도구를 “to scrape or copy the Services, including profiles and other data from the Services” 목적으로 사용해서는 안 된다고 규정합니다. 3항은 검색 결과나 프로필 등에 대한 접근 제어나 사용 한도를 우회해서는 안 된다고 규정합니다. 또 다른 항목은 서드파티를 통해 서비스의 데이터를 복제하거나 공유해서는 안 된다고 하며, “data aggregators or brokers”를 명시합니다. 5절은 8.2절이 계약 종료 후에도 효력을 유지한다고 규정합니다.

이 약관은 LinkedIn을 사용하고 약관에 동의한 사람에게 적용됩니다. 로그인 없이 공개 페이지에 접속하는 행위를 두고 미국 법원에서는 수년간 다툼이 이어졌습니다. 그중 하나가 hiQ Labs v. LinkedIn 사건입니다. 제9순회항소법원은 2022년 4월 18일 의견을 발표했습니다. 법원은 공개적으로 볼 수 있는 프로필을 스크래핑하는 행위가 미국 컴퓨터 사기 및 남용 방지법(CFAA)상 “without authorization”에 해당하지 않을 가능성이 높다고 판단했습니다.

이 의견은 “exceeds authorized access”에 관한 연방대법원의 2021년 Van Buren 판결 이후에 나왔습니다. 2022년 후반에는 캘리포니아 북부 연방지방법원이 hiQ가 사용자 약관을 위반했다고 판단했습니다. 이후 사건은 합의로 종결되었습니다.

2025년 1월 24일, LinkedIn은 Proxycurl 운영사인 Nubela를 캘리포니아 북부 연방지방법원에 제소했습니다(사건 번호 3:25-cv-00828). LinkedIn은 Proxycurl이 수십만 개의 가짜 계정으로 회원 데이터를 스크래핑했다고 주장했습니다. Proxycurl은 2025년 7월 4일 서비스 종료를 발표했습니다. 2025년 10월에는 LinkedIn이 ProAPIs와 Netswift를 제소했습니다.

LinkedIn은 이들이 수백만 개의 가짜 계정으로 데이터를 스크래핑해 재판매했다고 주장했습니다. The Record 보도에 따르면 법원은 이후 동의 판결을 승인했습니다. 두 회사는 회원 데이터의 스크래핑, 판매, 이전을 중단하고, 가짜 계정 사용을 멈추고, 스크래핑한 데이터를 삭제해야 합니다. 이 모든 사건에서 LinkedIn의 주장은 가짜 계정이나 로그인 장벽을 우회하는 방식에 관한 것이었습니다.

LinkedIn은 Crawling Terms(최종 개정 2017년 5월 25일)와 robots.txt 파일도 공개하고 있습니다. 여기에는 목록에 있는 검색 엔진을 제외하면 허가 없는 자동 크롤링은 허용되지 않는다고 적혀 있습니다. Microsoft Learn의 공식 LinkedIn API 문서를 보면 대부분의 개발자에게 열린 권한은 몇 가지뿐입니다. 로그인, 본인 기본 프로필과 이메일, 회원을 대신한 게시입니다.

인물 검색과 다른 회원의 전체 프로필을 이용하려면 Sales Navigator나 Talent Solutions 같은 파트너 프로그램과 심사를 거쳐야 합니다. 즉 LinkedIn은 공개 데이터를 대량으로 읽을 수 있는 공식 경로를 열어 두지 않았습니다. 이 공백 때문에 서드파티 스크래퍼 시장이 존재합니다.

EveryInfra는 법률 자문을 제공하지 않습니다. 이 데이터를 사용할지, 어떻게 사용할지는 사업, 소재지, 목적에 따라 달라집니다. 해당 관할 지역의 변호사와 상담하세요. 저희가 말씀드릴 수 있는 사실은 다음과 같습니다. 이 글에서 다룬 EveryInfra LinkedIn 기능은 공개 페이지에 표시되는 데이터만 반환하며, 사용자의 계정을 요구하지 않습니다.

person_profile과 profile_search의 이메일 필드는 공개 데이터에서 추론하고 검증한 업무용 이메일입니다. employees에서는 본인이 공개한 경우에만 이메일이 표시됩니다. 개인정보는 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)이나 EU GDPR 등 현지 법률에 따라 처리하세요. 마케팅에 사용하기 전에 동의 여부를 확인하세요.

실패하거나 결과가 비어도 비용이 드나요?

실패 처리 규칙에 따라 문제가 생긴 날의 비용이 정해집니다. 이번 테스트에서는 네 가지 유형의 실패를 확인했습니다.

EveryInfra의 규칙은 다음과 같습니다. 실패나 빈 결과가 확인되면 같은 charge_id를 같은 지갑으로 환불합니다. 결과를 알 수 없을 때는 실제 상태를 그대로 두고 먼저 확인합니다. 이 규칙을 어긴 호출은 앞서 말한 대로 존재하지 않는 회사에 대한 빈 200 응답 하나뿐이었습니다. Apify 문서에 따르면 pay per event 모델에서는 Actor 코드가 이벤트를 보고할 때마다 과금됩니다.

결과가 없으면 결과 이벤트도 없습니다. 하지만 “Actor start” 같은 시작 이벤트와 “search page” 같은 페이지당 이벤트는 여전히 부과됩니다. harvestapi의 검색 Actor는 “regardless of how many profiles were found”, 즉 찾은 프로필 수와 관계없이 페이지당 $0.10을 과금합니다. 이메일 모드는 프로필 정보가 너무 부족하면 이메일 검색 요금을 받지 않는다고 밝힙니다. 즉 Apify에서는 실패 비용을 각 소유자가 정합니다. Actor마다 확인하세요.

MCP와 AI 도구

양쪽 모두 MCP(Model Context Protocol, AI 클라이언트가 외부 도구를 호출할 수 있게 하는 표준)를 지원합니다. Apify MCP 서버 주소는 https://mcp.apify.com입니다. Apify 문서에 따르면 처음 연결할 때 OAuth 로그인을 위해 브라우저가 열립니다. Bearer 토큰을 사용할 수도 있습니다.

기본적으로 Actor 검색, 실행, 문서 조회용 도구가 로드됩니다. URL에 ?tools=를 추가하면 일부 Actor만 로드할 수 있습니다. 계정이 없으면 Actor 검색과 문서 조회 같은 도구만 작동합니다. 안전을 위해 전체 권한이 필요한 Actor는 MCP에서 제외됩니다.

이 서버는 요청 단위 “agentic payments”도 지원하지만 pay-per-event Actor에만 해당합니다. 2026년 11월 5일 토큰 없이 https://mcp.apify.com을 호출하자 401이 반환됐습니다. 문서 내용과 일치합니다.

EveryInfra 원격 MCP 서버 주소는 https://api.everyinfra.com/mcp입니다. 2026년 11월 5일 기준 tools/list는 도구 12개를 반환했으며, 모두 everyinfra_* 형식의 이름입니다. everyinfra_list_capabilities는 기능과 가격을 나열합니다. everyinfra_call_api는 모든 플랫폼 기능을 호출합니다.

everyinfra_get_job은 비동기 작업을 조회합니다. everyinfra_get_account는 잔액을 보여 줍니다. 2026-11-05 싱가포르 시간 01:02에 everyinfra_call_api로 {"platform":"linkedin","action":"company_profile","params":{"company":"openai"}}를 담은 MCP tools/call을 보냈습니다. 응답은 6.4초 만에 돌아왔습니다.

content 텍스트에는 REST API와 같은 JSON이 약 3,300자 분량으로 담겨 있었습니다. OpenAI의 employee_count는 11,489, 규모 구간은 1001-5000, 팔로워는 12,126,872명이었습니다. 과금액은 REST와 같은 $0.000556였습니다. Claude Code에서는 블록 하나로 추가할 수 있습니다:

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

AI 클라이언트에서 중요한 질문은 도구 호출 1회가 얼마나 많은 데이터를 반환하느냐입니다. Apify MCP 호출은 Actor 실행 1회를 시작하고, 실행이 끝나면 데이터셋을 반환합니다. EveryInfra MCP 호출은 API 요청 1회이며 위와 같은 JSON을 반환합니다. 에이전트 입장에서 “채용 공고를 검색해 200행 받기”는 EveryInfra에서는 $0.000556짜리 도구 호출 1회입니다. Apify에서는 결과당 과금되는 Actor 실행 1회입니다. 클라이언트 설정 방법은 EveryInfra MCP 서버 페이지를 참고하세요.

Apify가 더 나은 선택인 경우

이 섹션에서는 Apify에는 있고 EveryInfra에는 없는 것, 그리고 Apify가 더 저렴한 영역을 정리합니다. 첫째, 개별 프로필입니다. johnvc의 LinkedIn Profile API는 1,000건당 $0.02로 EveryInfra보다 27.8배 저렴합니다. 성공률은 91.12%이지만 실패한 행에는 결과 요금이 붙지 않으므로, 정상 행 기준으로도 여전히 더 저렴합니다. 프로필 URL 보강만 필요하다면 먼저 사용해 보세요.

둘째, 개별 공고 상세입니다. EveryInfra의 linkedin/job_detail은 테스트 호출 5건 모두 503을 반환했고, 정가는 1,000건당 $1.194입니다. worldunboxer의 detailed 모드는 $0.35이며 정상적으로 작동합니다.

셋째, 세부 필터입니다. harvestapi의 검색 및 직원 Actor는 회사, 업종, 학교, 재직 기간으로 필터링할 수 있고, 이름으로 검색하는 Actor도 있습니다. EveryInfra의 profile_search는 직함과 지역으로만, employees는 회사로만 필터링합니다. 넷째, 이메일 찾기입니다. SMTP 검증을 거치는 harvestapi의 이메일 모드와 dev_fusion의 “verified email”, “phone number”는 이 용도에 특화된 제품입니다.

EveryInfra에서 이메일은 프로필의 필드 하나일 뿐입니다. 이번 테스트에서는 공개 프로필 5건 중 3건, 검색 결과 78건 중 47건에 이메일이 있었습니다.

다섯째, 바로 쓸 수 있는 대규모 채용 공고 데이터베이스입니다. fantastic-jobs는 매월 10M건 이상의 신규 채용 공고를 추가하며 채용 담당자 데이터와 AI 필드를 제공한다고 밝힙니다. 노동 시장 분석에는 이쪽 데이터 모델이 더 잘 맞습니다. 여섯째, 실행 제어입니다. maxTotalChargeUsd로 실행 한 번의 비용 상한을 정할 수 있습니다.

스케줄은 정해진 시간에 Actor를 실행합니다. 웹훅은 콜백을 보냅니다. 데이터셋은 결과를 저장하고 CSV나 Excel로 내보냅니다. EveryInfra에는 이런 플랫폼 기능이 없으므로 cron과 데이터베이스로 직접 구축해야 합니다.

일곱째, 범위입니다. Store에는 LinkedIn Actor가 370개 있으며, 회사 게시물, 이벤트, 그룹, Sales Navigator용 도구가 따로 있습니다. EveryInfra의 LinkedIn 기능은 11개입니다.

다른 경우에는 EveryInfra가 더 적합합니다. 첫째는 채용 공고, 인물 검색, 직원 목록, 댓글처럼 호출 한 번에 여러 행이 반환되는 데이터입니다. 이 경우 차이는 10배에서 1,000배입니다. 둘째는 LinkedIn과 함께 Instagram, TikTok, X 같은 다른 플랫폼도 필요한 프로젝트입니다.

키 하나, 요청 형식 하나, 계정 하나로 해결됩니다. 셋째는 AI 클라이언트에서 MCP를 사용하는 경우로, 도구 호출마다 가격이 고정되어 있어 결과 크기에 따라 비용이 늘어나지 않습니다. 넷째는 소유자와 입력이 제각각이고 가격이 계속 바뀌는 여러 Actor를 관리하고 싶지 않은 경우입니다. 이번 테스트 기간에 harvestapi Actor 4개는 모두 2026-10-27부터, apimaestro는 2026-11-02부터, worldunboxer는 2026-10-29부터 새 가격이 적용됐습니다. cheap_scraper는 2026-11-07부터 새 가격이 적용될 예정이었습니다.

이 글은 다른 Apify 글과 무엇이 다른가

EveryInfra 블로그에는 다른 Apify 관련 글도 있으며, 각 글은 주제 하나를 다룹니다. Apify 요금 정리는 Apify를 처음 접하는 독자를 위해 플랜, 컴퓨트 유닛, pay per event를 설명합니다. Apify 대안은 플랫폼별 선택지를 정리합니다. Apify Twitter 스크래퍼 대안과 Apify Reddit 스크래퍼 대안은 X와 Reddit 가격을 비교합니다. 이 글은 LinkedIn만 다룹니다.

이 글에는 다른 글에 없는 내용이 세 가지 있습니다. 행 하나를 반환하는 LinkedIn 호출과 페이지 하나를 반환하는 호출의 가격 차이를 보여 줍니다. 쿠키와 사용자 약관을 다룹니다. EveryInfra보다 저렴한 Store 프로필 Actor도 밝힙니다. 모든 비교 페이지는 /alternatives에서 볼 수 있습니다.

최근 변경 사항

선택에 영향을 주는 변화는 두 가지입니다. 첫째는 LinkedIn 쪽 변화입니다. LinkedIn 도움말에 따르면 9월부터 AI 기반 채용 공고 검색이 기존 채용 공고 검색을 단계적으로 대체하고 있습니다. 원하는 일자리를 자신의 말로 설명하는 방식입니다. 이 변화는 키워드 기반 채용 공고 검색 결과에 영향을 줄 수 있습니다. linkedin/jobs나 Apify 채용 공고 Actor로 시장을 모니터링한다면 고정 키워드의 행 수를 주기적으로 확인하세요.

둘째는 Apify 쪽 변화입니다. 인기 LinkedIn Actor들은 지난 한 달 동안 가격을 자주 바꿨습니다(표 참고). 오래된 글이나 게시물에 나온 가격을 믿기 전에 Pricing 탭을 확인하세요. 2026-10-30에 Agentic AI Foundation 블로그에 Apify MCP 팀의 글이 올라왔습니다. 팀은 토큰을 절약하는 TOON 형식을 Apify MCP 서버에서 30일간 시험했습니다. 일관된 개선 효과가 없어 JSON으로 되돌렸습니다. Apify 요금 페이지에도 이제 “We're live on x402”라는 문구가 있어, AI 에이전트가 실행 단위로 결제할 수 있습니다.

FAQ

Apify LinkedIn 스크래퍼 비용은 얼마인가요?

2026년 11월 5일 기준 Store의 공개 가격은 다음과 같습니다. 프로필 스크래퍼는 1,000건당 $0.02~$10.00입니다. 가장 많이 쓰이는 harvestapi는 Free 플랜에서 $4.00, 이메일 포함 시 $10.00입니다. 회사 스크래퍼는 $1.55~$5.00입니다. 채용 공고 스크래퍼는 $0.10~$5.00이며, 가장 많이 쓰이는 curious_coder는 Free 플랜에서 $2.00, 유료 플랜에서 $1.00입니다.

실제 비용은 등급, 시작 요금, 페이지 요금에 따라서도 달라집니다. EveryInfra LinkedIn 호출은 건당 $0.000556입니다(공고 상세는 $0.001194). 1,000행 기준으로는 프로필과 회사가 $0.556, 채용 공고가 $0.0033, 인물 검색이 $0.0071입니다.

Apify LinkedIn 스크래핑 API는 어떻게 호출하나요?

각 Apify Actor는 POST /v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-items로 실행하며, 이 호출은 Actor를 실행하고 결과를 반환합니다. 입력 필드는 Actor의 Input 탭을 보고 채웁니다. 비용을 제한하려면 maxItems와 maxTotalChargeUsd를 추가할 수 있습니다. Apify에는 JavaScript 및 Python 클라이언트도 있습니다. EveryInfra는 하나의 URL POST /api/v1/social을 사용하며, 본문에 platform, action, params를 넣습니다.

Apify LinkedIn 채용 공고 스크래퍼는 검색 한 번에 결과를 몇 개까지 반환하나요?

curious_coder 페이지에 따르면 LinkedIn은 채용 공고 검색 1회당 결과를 1,000건으로 제한합니다. 그 이상이 필요하면 검색을 도시별로 나누고 중복을 제거합니다. EveryInfra의 linkedin/jobs는 호출당 limit을 최대 200까지 받습니다. 이번 테스트에서 싱가포르 검색 11회는 호출당 평균 179행을 반환했습니다. 카탈로그에 따르면 백업 소스는 호출당 최대 25행을 반환합니다.

무료 LinkedIn 스크래퍼가 있나요?

Apify Free 플랜은 매월 $5를 제공합니다. 1,000건당 $4.00이면 프로필 약 1,250건 분량이지만, harvestapi에 따르면 Free 플랜 사용자는 총 50회만 실행할 수 있습니다. GitHub에도 오픈소스 LinkedIn 스크래핑 스크립트가 있습니다. 다만 로그인, 프록시, 페이지 변경 대응은 직접 관리해야 합니다.

본인 계정으로 실행한다면 사용자 약관이 그대로 적용됩니다. EveryInfra는 GitHub 저장소 두 곳에 스타를 누르면 24시간 동안 유효한 체험용 크레딧 $1를 제공합니다. 호출당 $0.000556 기준으로 약 1,798건을 요청할 수 있습니다.

LinkedIn은 스크래핑을 허용하나요?

LinkedIn 사용자 약관 8.2절은 크롤러, 스크립트 또는 유사한 도구로 서비스를 스크래핑하거나 복제해서는 안 된다고 규정합니다. 다른 계정을 쓰기 위해 쿠키를 복제해서도 안 된다고 명시합니다. LinkedIn의 Crawling Terms는 허가 없는 자동 크롤링을 허용하지 않습니다. 로그인 없이 보는 공개 페이지에 대해서는 법원 판단이 엇갈렸습니다.

LinkedIn은 가짜 계정으로 스크래핑하는 업체를 계속 제소하고 있습니다. 이 글은 법률 자문이 아니므로 거주 지역의 변호사와 상담하세요.

공식 LinkedIn API 비용은 얼마인가요?

LinkedIn은 회원 데이터에 대한 호출당 가격표를 공개하지 않습니다. 대부분의 개발자는 로그인, 본인 기본 프로필과 이메일, 회원을 대신한 게시만 사용할 수 있습니다. 인물 검색과 다른 회원의 전체 프로필을 이용하려면 Sales Navigator나 Talent Solutions 같은 파트너 프로그램이 필요합니다. 승인된 파트너는 계약에 따라 비용을 지불합니다.

n8n이나 Claude에서는 어떻게 사용하나요?

n8n에서는 HTTP Request 노드로 POST /api/v1/social을 호출합니다. Apify에는 자체 n8n 노드가 있습니다. Claude Code나 Claude Desktop 같은 MCP 클라이언트에서는 https://api.everyinfra.com/mcp 또는 https://mcp.apify.com을 추가합니다. EveryInfra는 API 키를 사용하고, Apify는 기본적으로 OAuth로 로그인합니다.

시작하기

1단계: API 키를 발급받습니다. GitHub에서 EveryInfra 저장소 두 곳에 스타를 누르면 24시간 동안 쓸 수 있는 체험용 크레딧 $1를 받습니다. 유료 충전은 $10부터이며, 건당 $0.000556인 LinkedIn 요청 약 17,986건에 해당합니다(빠른 시작, 요금). 2단계: 기능 페이지를 열고 테스트 상자에서 호출을 한 번 실행합니다.

LinkedIn 채용 공고 검색, 인물 검색, 프로필, 회사 페이지, 회사 직원을 사용해 보세요. 3단계: 응답에서 charged_usd와 행 수를 확인합니다. 과금액을 행 수로 나누고 1,000을 곱하면 1,000건당 실제 가격이 나옵니다. 그런 다음 현재 청구액과 비교해 보세요.

11개 LinkedIn 기능은 모두 LinkedIn 데이터 API 페이지에서 볼 수 있습니다. 같은 키로 TikTok 데이터 API와 Instagram 데이터 API도 사용할 수 있습니다. 모든 플랫폼은 데이터 마켓에서 둘러볼 수 있습니다.

Apify에서 옮겨 온다면 아래 표에서 바꿔야 할 부분을 확인하세요. 요청당 과금에서는 호출당 행이 많을수록 행당 가격이 낮아집니다. 따라서 대상을 모아 두었다가 한 번에 검색하세요.

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