Альтернатива парсеру LinkedIn от Apify: проверили стоимость 1 000 результатов

Вам нужно 1 000 профилей LinkedIn. Самый популярный парсер профилей в Apify Store — LinkedIn Profile Scraper от harvestapi: 15 718 пользователей за последние 30 дней. Его публичная цена — $4.00 за 1 000 профилей на тарифах Free и Starter, $3.20 на Business и $10.00 с поиском email. 5 ноября 2026 года мы протестировали linkedin/person_profile в EveryInfra. Один вызов возвращает один профиль и стоит $0.000556, поэтому 1 000 профилей обходятся в $0.556.

Это в 7.2 раза дешевле, чем на тарифе Free. Для данных, которые отдаются постранично, разрыв гораздо больше. В Сингапуре 11 поисковых запросов linkedin/jobs вернули 1 853 уникальные вакансии в сумме за $0.006116, то есть по $0.0033 за 1 000. Это в 606 раз дешевле самого популярного парсера вакансий на тарифе Free.

Важна и другая сторона. Один API профилей в Store, у которого всего 132 пользователя, берёт $0.02 за 1 000 профилей. Для отдельных профилей он в 27.8 раза дешевле нас. Наш linkedin/job_detail вернул 503 на всех пяти тестовых вызовах, без списания. Для детальных данных по отдельным вакансиям Apify сегодня лучший выбор.

В этой статье «цена за 1,000» — это сумма, реально списанная за вызов (charged_usd в ответе), делённая на число уникальных записей и умноженная на 1 000. Она отвечает на один вопрос: сколько стоят 1 000 пригодных результатов? В EveryInfra оплата за каждый запрос. Один запрос стоит одинаково, вернёт он 1 запись или 200.

Большинство парсеров LinkedIn в Apify Store берут плату за каждый результат, поэтому каждая дополнительная запись увеличивает счёт. Сравнить две модели можно только при одинаковом знаменателе. По Apify мы использовали только публичные материалы: страницы Store, страницу тарифов, документацию и публичный эндпоинт api.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>.

Мы не создавали аккаунт Apify и не запускали ни одного актора (так в Apify называют облачную программу для парсинга). Поэтому все цифры по Apify здесь — публичные цены за единицу, а не фактические счета. Все цифры EveryInfra получены из реальных вызовов.

Парсеры LinkedIn в Apify и EveryInfra: сводная таблица

В таблице только два типа чисел. Первый — публичные цены за единицу в Apify Store. Мы сняли их 2026-11-05 с 00:16 до 00:40 по сингапурскому времени, тариф указан в каждой ячейке. Второй — результаты наших реальных вызовов: время по Сингапуру, возможность, число записей и charged_usd. Тарифы Apify зависят от вашего месячного плана.

Тариф Free включает использование на $5 в месяц без скидки в Store. Starter стоит $19 в месяц и соответствует уровню Bronze. Scale стоит $199 и соответствует Silver. Business стоит $999 и соответствует Gold. Platinum и Diamond — это более крупные индивидуальные контракты.

Эту таблицу часто неверно понимают по трём причинам. Во-первых, наборы полей у сторон разные. Разница показывает стоимость одного результата, но не означает, что оба результата содержат одни и те же данные.

Поэтому в каждом разделе с тестами ниже измеренная нами заполненность полей приводится отдельно от полей, описанных на страницах Apify. Мы нигде не утверждаем, что обе стороны равнозначны. Во-вторых, цена Apify — это цена за единицу в Store, умноженная на 1 000. Реальный счёт зависит также от минимального числа результатов, платы за запуск, неудачных перезапусков и лимита запусков на плане Free.

С нашей стороны реальные списания делятся на реальные записи, так что пустые и неудачные вызовы остаются в стоимости. В-третьих, все большие разрывы дают возможности, которые возвращают страницу за вызов. Для отдельных профилей и компаний разница всего в 7,2 раза. По сравнению с самым дешёвым сторонним парсером в Store мы дороже.

Как мы тестировали и считали

Все реальные вызовы мы сделали рано утром 5 ноября 2026 г., с 00:14 до 01:17 по сингапурскому времени. Мы использовали один общий тестовый API-ключ с лимитом 10 запросов в минуту. Тем же ключом одновременно пользовались другие авторы, поэтому между вызовами мы ждали 8 секунд. При ответе 429 (слишком много запросов) мы ждали 62 секунды и отправляли вызов снова.

Попытки с ответом 429 мы не считали результатами.

Для профилей, компаний и вакансий было не меньше пяти вызовов на каждый тип. Мы проверили пять публичных профилей и одно неизвестное имя пользователя, а также четыре компании и одно неизвестное название. Три вызова по компаниям (Microsoft, Grab и Santander) сначала получили 429, и в таблице учтена только повторная попытка. Мы выполнили 11 поисков вакансий в Сингапуре по 10 ключевым словам, потому что data engineer запускали дважды.

Ещё мы сделали четыре запроса деталей вакансии, один синхронный и один асинхронный поиск людей и один запрос списка сотрудников. Сработал только асинхронный поиск людей. Эти последние три выборки небольшие, поэтому считайте их лишь ориентиром. Ещё два вызова мы отправили без ключа и с опечаткой в параметре, чтобы проверить, берут ли деньги за сбои.

Каждая цена за 1 000 считается по одной формуле: общая сумма списаний, делённая на число уникальных записей и умноженная на 1 000. Пустые и неудачные вызовы остаются в числителе, а их записи в знаменатель не попадают. Поэтому слабый вызов может только завысить нашу цену.

Дубли вакансий мы убирали по id, людей — по URL профиля. По Apify мы считывали pricingInfos и stats каждого актора через публичный эндпоинт. В pricingInfos указана цена каждого события, за которое взимается плата, на каждом уровне. В stats указаны число пользователей, число запусков и доля успешных запусков за последние 30 дней.

Мы брали цену основного события за результат и умножали её на 1 000. Некоторые Actors также берут плату за запуск или за страницу поиска. В таких случаях мы распределяли эту плату на размер страницы, указанный на странице Actor, и отмечали это в таблице.

Правило отбора мы зафиксировали до того, как начали писать статью. Для каждого типа данных мы брали актора с наибольшим числом пользователей за последние 30 дней. Кроме того, мы брали самый дешёвый на тарифе Free актор среди тех, у кого не меньше 100 пользователей. Это правило не позволяет нам намеренно выбирать слабого конкурента. Оно же выявило единственный случай, когда Apify выигрывает у нас с большим отрывом.

Все реальные вызовы для этой статьи обошлись в сумме в $0,016680. Это ниже лимита $0,10, который мы установили до теста. Две иллюстрации получили через сервис изображений, примерно по $0,03 за каждую. Мы не перезапускали вызовы ради лучших цифр.

Первый синхронный поиск людей через 89 секунд завершился по тайм-ауту с ответом 503 и без списания. Мы сохранили этот результат. Затем мы последовали подсказке в ошибке и запустили тот же поиск в асинхронном режиме.

Сколько стоят парсеры LinkedIn в Apify: как читать цены в Store

5 ноября 2026 г. в 00:17 по сингапурскому времени мы выполнили в Apify Store поиск по запросу «linkedin». Поиск выдал 370 результатов. Мы прочитали все 370 через публичный API. Из них у 109 было не меньше 100 пользователей за последние 30 дней.

Из этих 109 у 78 в названии или описании указано «No cookies», «No login» или что-то похожее. Значит, им не нужно передавать вашу сессию LinkedIn.

Модели оплаты тоже различаются. Из всех 370 акторов 31 использует модель «pay per event + usage». В ней вы платите за каждый результат, а также за вычисления, прокси и хранилище. Среди 109 акторов со 100+ пользователями эту модель используют только 4. Остальные 105 используют только pay per event.

Затем мы взяли 12 парсеров профилей, у которых не менее 100 пользователей. Их медианная цена на тарифе Free — $5.00 за 1 000 профилей. Минимальная — $0.02, максимальная — $10.00 (с email).

В ценах Apify есть четыре ловушки. Первая — уровень. На странице тарифов Apify сказано, что тариф Free даёт $5 в месяц с пометкой «No Apify Store discount». Платные тарифы открывают уровни скидок Bronze, Silver и Gold. Скидку для каждого уровня задаёт владелец актора. Парсер профилей harvestapi стоит $4,00 на Free и Bronze, $3,60 на Silver, $3,20 на Gold, $2,60 на Platinum и $2,20 на Diamond.

Парсер вакансий curious_coder стоит $2,00 на Free и $1,00 на всех платных уровнях. То есть на Free цена вдвое выше. Для одного и того же актора цены у индивидуального пользователя и клиента на Business могут отличаться почти в 2 раза. Прежде чем сравнивать, проверьте свой уровень.

Таблица взята со страницы тарифов Apify, данные на 00:39 по сингапурскому времени 2026-11-05. Когда включённый объём использования исчерпан, оплата идёт по факту, и можно задать лимит. Вычислительная единица (CU) — это 1 ГБ памяти в течение 1 часа. Акторы с оплатой за события обычно не добавляют плату за CU. Исключение — 31 актор с моделью «pay per event + usage» из всех 370. Лишь у 4 из них 100+ пользователей.

Вторая ловушка — цена в заголовке. Некоторые акторы указывают низкую цену в названии или описании. Часто это цена для высокого уровня. Парсер профилей datadoping обещает «For just $3 per 1,000 profiles».

Публичный API показывает $4,00 на Free, $3,50 на Bronze, а $3,00 — только начиная с Gold. Парсер компаний того же автора обещает «$1.2 per 1,000 companies», но на Free цена $1,55. На странице curious_coder написано «Pricing from $1.00 / 1,000 results». Слово «from» здесь означает уровень Bronze и выше.

Пользователи тарифа Free платят $2,00. Владельцы не ошиблись, просто «from» нужно читать внимательно.

Третья ловушка — плата за запуск и за страницу. Парсер сотрудников от harvestapi берёт $0.02 за запуск. Парсер поиска людей того же автора берёт $0.10 за страницу поиска, на которой до 25 человек. На странице сказано, что плата взимается «независимо от того, сколько профилей найдено на странице». Мы распределили плату за страницу на полную страницу из 25 человек. Получается $4.00 за 1 000 человек — самый выгодный для Apify сценарий.

Узкий поиск, где на странице мало людей, стоит дороже. Парсер вакансий valig берёт $0,001 за запуск. API fantastic-jobs на Free берёт $0,01 за запуск. Для одного запуска на несколько тысяч записей эти суммы невелики. Но многие сценарии n8n делают отдельный запуск для каждого лида. При такой схеме плата за запуск может стать основной статьёй расходов.

Четвёртая ловушка — лимит запусков на плане Free. На странице парсера профилей harvestapi сказано: «пользователи бесплатных тарифов ограничены 50 запусками в сумме». На $5 плана Free можно получить 1 250 профилей по $4.00 за 1 000. Отсюда и «up to 1,250» на скриншоте. В r/n8n один пользователь поделился «бесплатным» сценарием, который находит посты LinkedIn о найме. Он парсит посты LinkedIn на тарифе Free в Apify.

В одном ответе написали: «$5 на Apify улетели за несколько минут». Там же говорилось, что один запуск обошёлся больше чем в $1. В другой ветке два пользователя посоветовали парсер вакансий curious_coder. По их словам, тариф Free даёт около 5 000 вакансий в месяц. Проверить эти счета мы не можем.

Сейчас curious_coder на тарифе Free стоит $2.00 за 1 000, так что на $5 выйдет всего 2 500 вакансий. Текущая цена действует с 2026-08-14, поэтому в посте может быть указана старая. Цены в Store меняются, так что, прежде чем доверять чьим-либо отчётам, проверьте вкладку Pricing.

У EveryInfra нет уровней. Для LinkedIn каждая из возможностей person_profile, company_profile, jobs, profile_search и employees стоит $0,000556 за вызов. job_detail стоит $0,001194, а person_posts — $0,004. Нет ни тарифных планов, ни ежемесячной платы.

Вы платите только за то, что используете. Чтобы попробовать, поставьте звёзды двум GitHub-репозиториям EveryInfra и получите пробные кредиты на $1 на 24 часа. Платное пополнение баланса — от $10. На странице каждой возможности указана её цена, например API профилей LinkedIn и API вакансий LinkedIn.

В последнем столбце предполагается, что каждый вызов возвращает полную страницу. На практике вызовы часто возвращают меньше. В этом тесте поиск вакансий в среднем возвращал 179 записей за вызов, поэтому реальная цена составила $0,0033, а не $0,0028. Поиск людей вернул 78 человек, а не 100, поэтому реальная цена — $0,0071, а не $0,0056. При оплате за каждый запрос реальная цена зависит от того, сколько записей возвращает каждый вызов.

Тест 1: 1 000 профилей LinkedIn

Сначала мы вызвали linkedin/person_profile для пяти человек, занимающих публично известные деловые должности. Это Сатья Наделла из Microsoft, сооснователь LinkedIn Рид Хоффман, Билл Гейтс, бывший CEO LinkedIn Джефф Вайнер и топ-менеджер LinkedIn Райан Рослански. Параметр username принимает хендл из пути профиля или полный URL профиля. В третьем вызове мы отправили полный URL, и результат был тем же. Все пять вызовов вернули 200, за каждый списано $0,000556.

Вызовы заняли от 17,3 до 51,6 секунды. В ответе самого медленного вызова, в 00:18 по сингапурскому времени, не было ни опыта работы, ни образования. Каталог объясняет этот случай: когда основной источник недоступен, отвечает резервный, и некоторые поля могут быть пустыми.

Затем в 00:19 по сингапурскому времени мы отправили неизвестное имя пользователя. Через 32 секунды API вернул 503 с кодом unavailable. В блоке биллинга было charged false и reason request_failed_refunded. Списано $0. Иными словами, неизвестный человек выглядит как «сейчас недоступно», а не как пустой ответ 200.

Вы ничего не платите. Но по одному ответу нельзя понять, не существует ли человек или вызов просто не удался в этот раз. Поле next_steps сообщает «Not charged» и предлагает повторить попытку через retry_after секунд. После третьей неудачи в нём сказано, что нужно проверить.

Самый широкий выбор парсеров профилей на Apify. Самый популярный из них, от harvestapi, стоит $4.00 за 1 000 или $10.00 с поиском email. На его странице написано: «Не нужны ни cookies, ни аккаунт». Он принимает имена пользователей, URL профилей или внутренние ID.

В режиме email выполняются SMTP-проверки. Если в профиле слишком мало данных для поиска email, такой поиск, согласно странице, не оплачивается. Profile Details Scraper от apimaestro стоит $5.00 за 1 000 и $2.10 на уровне Diamond. За 30 дней у него было 4 636 пользователей и 100% успешных запусков.

Дешевле всех LinkedIn Profile API от johnvc. Он берёт $0.00001 за профиль плюс $0.00001 за запись датасета, то есть $0.02 за 1 000. Каждый запуск стоит ещё $0.00001. При этом у него всего 132 пользователя, а доля успешных запусков за 30 дней составляет 91.12%. У harvestapi этот показатель равен 99.97%.

Только по цене этот актор в 27,8 раза дешевле нашего вызова для одного профиля. Мы его не запускали, поэтому не знаем, насколько заполнены его поля. На его странице перечислены имя, заголовок, местоположение, текущая компания, опыт работы, образование и число подписчиков.

Так что для отдельных профилей результат неоднозначный. Мы в 7–9 раз дешевле самых популярных парсеров в Store, но дороже самого дешёвого. Вы только обогащаете список URL профилей каждый день и готовы мириться с более низкой долей успешных запусков? Тогда сначала попробуйте этот актор за $0,02.

Если вам нужны ещё поиск людей, вакансии и данные о компаниях, с одним аккаунтом и одним API-ключом вы тратите меньше времени на оплату и управление несколькими акторами. Можно также начать с поиска людей. Один поиск возвращает десятки людей с полной историей работы и стоит гораздо меньше в пересчёте на человека. Цифры приведены в тесте 4.

Тест 2: 1 000 страниц компаний LinkedIn

Мы вызвали linkedin/company_profile для четырёх компаний: Stripe, Microsoft, Grab и Santander (передали полный URL). Все четыре вызова вернули 200 за 6–9 секунд, за каждый списано $0,000556. У Stripe указано 16 694 сотрудника, employee_count_range 5001-10000 и 14 офисов. У Microsoft — 231 125 сотрудников, 29 447 391 подписчик и 45 офисов. У Grab — 58 341 сотрудник, штаб-квартира в Сингапуре и год основания 2012. У Santander — 131 291 сотрудник и штаб-квартира в Боадилья-дель-Монте под Мадридом.

Учтите, что employee_count и employee_count_range могут расходиться. Первое поле — число участников LinkedIn, у которых эта компания указана как текущее место работы. Второе — диапазон численности, который выбрала сама компания. У Stripe и Grab число участников выше этого диапазона. Если вы оцениваете лидов, учитывайте эти поля по отдельности.

Во всех четырёх записях были description, website, industries, headquarters и offices. founded_year был только в двух. crunchbase_url и latest_funding_round не было ни в одной. В каталоге сказано, что резервный источник может не возвращать данные о финансировании, ссылки на Crunchbase и точки на карте. Если вы покупаете данные о компаниях в первую очередь ради раундов финансирования, не рассчитывайте у нас на эти два поля.

Об одной проблеме в этом тесте мы обязаны сообщить. В 00:20 по сингапурскому времени мы отправили название несуществующей компании. API вернул HTTP 200 с пустыми строками во всех полях и списал $0,000556. По нашему же правилу пустые результаты бесплатны. Значит, это наша ошибка, и мы передали её инженерам.

Пока исправление не выпущено, проверяйте список компаний перед отправкой. Также можно логировать вызовы с пустым results.name вместе с их request_id и попросить нас их проверить. С учётом этого пустого вызова реальная стоимость этих пяти вызовов составляет $0.695 за 1 000 компаний. Это на 25% больше, чем $0.556, где учитываются только корректные записи.

На Apify самый популярный Actor для компаний это LinkedIn Company Details Scraper от harvestapi, у него 8 071 пользователь. Он стоит $4.00 за 1 000 на Free и $1.20 на Diamond плюс $0.00005 за запуск. На его странице написано: «Не нужны ни cookies, ни аккаунт». Он также умеет массово находить URL компаний по их названиям. Дешевле всех Linkedin Company Details Scraper от datadoping: $1.55 на Free и $1.20 начиная с Gold.

У него было 116 пользователей и 99,99 % успешных запусков. Мы в 2,8 раза дешевле datadoping и в 7,2 раза дешевле harvestapi. Разница невелика, потому что вызов возвращает одну компанию. Большие разрывы дают вызовы, возвращающие целую страницу. Попробовать можно на странице API компаний LinkedIn.

Тест 3: 1 000 вакансий (парсинг вакансий LinkedIn на Apify)

Вакансии — самые востребованные данные LinkedIn. На них же видна самая большая разница между двумя моделями оплаты. linkedin/jobs принимает три параметра. keyword — поисковый запрос по вакансиям или полный URL поиска вакансий LinkedIn.

location задаёт местоположение. limit принимает значения до 200. Мы выполнили по одному поиску для каждого из 10 ключевых запросов в Сингапуре, каждый с limit 200. Позже мы повторили запрос «дата-инженер», так что всего получилось 11 поисков. Ключевые запросы: дата-инженер, инженер-программист, продакт-менеджер, дата-сайентист, аналитик данных, менеджер по маркетингу, менеджер по продажам, бизнес-аналитик, DevOps-инженер и финансовый менеджер.

Большие поиски выполняются медленно. Первый синхронный вызов занял 89,9 секунды. После этого мы добавили "mode": "async". API сразу вернул job_id, и мы опрашивали poll_url каждые 8 секунд.

Все 11 поисков прошли успешно. Ключевых запросов было 10, а «дата-инженер» мы запустили повторно через 39 минут. Каждый поиск стоил $0.000556, всего $0.006116. Каждый вернул от 102 до 200 записей, всего 1 970 записей.

После удаления дубликатов по ID вакансии осталось 1 853 записи, то есть цена составила $0.0033 за 1 000. Асинхронные задачи выполнялись от 115 до 221 секунды с момента отправки до получения результата. Уже после седьмого поиска у нас было 1 193 уникальные вакансии. Так что 1 000 уникальных вакансий в Сингапуре обошлись всего в 7 запросов и $0.003892 с нашей стороны.

Большинство дублей дал повторный поиск. В 00:14 по сингапурскому времени синхронный поиск data engineer вернул всего 102 записи. В 00:53 асинхронный поиск по тому же ключевому слову вернул 198 записей, и 101 из них совпала с первым вызовом. Между разными ключевыми словами нашлось всего 14 дублей. Они пришли из data analyst и business analyst: эти две роли пересекаются с другими ключевыми словами.

Мы также запускали поиски за пределами Сингапура. В 00:56 запрос software engineer по США вернул 198 вакансий за 180,7 секунды и $0,000556. Но эти 198 вакансий опубликовала всего 31 компания. На одну Affirm пришлось 100 из них, на AWS — 32, на JPMorganChase — 20. Широкий запрос по целой стране заполняют несколько крупных работодателей, поэтому для обзора рынка ищите по городу.

Поиски по городам выглядели лучше. Запрос analista de datos в Мадриде вернул 199 вакансий от 165 компаний. Data analyst в Мехико — 158 вакансий от 126 компаний. Каждый вызов стоил $0,000556. salary было только в 3 и 10 записях соответственно.

Для анализа полей мы взяли первые 102 вакансии. Поля title, text (полное описание вакансии), company_name, company_url, location, employment_type, seniority, applicant_count и posted_at были во всех 102. Медианная длина описания составила 3 567 символов. Поле salary нашлось только у 4 вакансий: в большинстве объявлений о работе в Сингапуре зарплата не указывается. По датам: 64 из 102 вакансий опубликованы в октябре 2026 года, 25 — в первые дни ноября.

Из всех 1 970 записей по 11 поисковым запросам поле salary было только у 66 (3.4%), и всегда в виде диапазона месячной или годовой зарплаты в сингапурских долларах. У 1 884 записей в employment_type указано full-time, у 1 046 записей в seniority указано Not Applicable. Медианное значение applicant_count составило 101.5.

Всего уникальных вакансий 1 853, их разместили 817 компаний. Больше всего вакансий у OCBC (35), у GovTech Singapore и Shopee по 33. По месяцу публикации 1 232 из 1 853 вакансий пришлись на октябрь, а 329 на первые дни ноября, в сумме это 84%.

Самая старая вакансия была опубликована в августе 2024 года. Поэтому в результатах поиска могут попадаться старые публикации, которые всё ещё открыты. Для оповещений о новых вакансиях дополнительно фильтруйте результаты по posted_at.

Больше всего парсеров вакансий на Apify. Самый популярный из них, Linkedin Jobs Scraper от curious_coder, используют 15 193 пользователя. Он стоит $2.00 за 1 000 на тарифе Free и $1.00 начиная с Bronze. На его странице указано, что он может добавлять данные об авторе вакансии и о компании.

На странице также указано ограничение LinkedIn: «Linkedin limits number of jobs per search to 1000». Чтобы получить больше вакансий, нужно включить «Split search urls by location». Тогда Actor запускает отдельный поиск по каждому городу и удаляет дубликаты. LinkedIn Jobs Scraper от valig (8 091 пользователь) стоит $0.40 за 1 000 плюс $0.001 за запуск. cheap_scraper заявляет «No login or cookies needed» и стоит $0.70.

Rapid Linkedin Jobs Scraper от worldunboxer стоит $0.10 за 1 000 в быстром режиме и $0.35 в подробном. На его странице указаны «cron schedules, webhooks and MCP for AI agents». Advanced LinkedIn Job Search API от fantastic-jobs относится к другому типу продуктов. Он называет себя базой данных, в которую ежемесячно поступает более 10 млн новых вакансий, с данными о рекрутерах и полями, заполненными ИИ. Он стоит $5.00 за 1 000 на Free и $1.50 начиная с Gold.

На их фоне наш linkedin/jobs стоит $0.0033 за 1 000. Это в 606 раз дешевле, чем curious_coder на Free, в 121 раз дешевле, чем valig, и в 30.3 раза дешевле самого дешёвого варианта за $0.10. С детальной информацией о вакансии ситуация обратная. Цена linkedin/job_detail по прайс-листу составляет $0.001194 за вызов, то есть $1.194 за 1 000.

Все пять тестовых вызовов вернули 503 и стоили $0. Мы пробовали два реальных ID вакансий, один несуществующий ID и ID из примера в подсказке к ошибке. В 01:10 мы попробовали третий реальный ID из нашего поиска по data engineer, и он тоже вернул 503. Подробный режим worldunboxer стоит $0.35 за 1 000, это в 3.4 раза ниже нашей цены по прайс-листу. Поле text уже содержит полное описание, поэтому большинству проектов детальный вызов не нужен. Если вам нужны ссылки для отклика или сведения о льготах, которые есть только на странице вакансии, пока лучше выбрать Apify.

Тест 4: поиск людей и списки сотрудников компании

linkedin/profile_search ищет людей по текущей должности и местоположению. Параметр keyword задаёт должность, location задаёт место, а limit может быть до 100. Мы искали «head of growth» в «Singapore» с limit 100. Первый синхронный вызов через 89,4 секунды вернул 503 timeout, без списания.

В подсказке в ответе предлагалось добавить "mode":"async" для больших лимитов. В 00:26 по сингапурскому времени мы отправили асинхронную версию запроса. Примерно через две минуты мы получили 78 человек за $0.000556, то есть $0.0071 за 1 000.

У всех 78 человек было поле experience, медиана составила 7 записей. У 74 было поле education, у 59 поле about и у 47 поле email. У 27 человек is_premium имело значение true. Значит, один поиск возвращает полные профили с историей работы. В пересчёте на человека это примерно в 78 раз дешевле, чем отдельные вызовы person_profile.

Учтите один момент: location не означает «живёт в этом городе сейчас». Из 78 человек только у 27 в location был указан Сингапур. Остальные находились в Сиднее, Нью-Йорке, районе залива Сан-Франциско, Мумбаи, Лондоне, Гонконге, Париже и других местах. Но в 48 из 78 записей Сингапур где-нибудь упоминался, так что, похоже, в выдачу попадают и те, кто когда-то там работал.

В 01:06 мы перепроверили это, выполнив поиск по запросу «data scientist» в «Madrid» с limit 100. Через 229,4 секунды мы получили 100 человек за $0,000556. Из них у 55 в location был указан Мадрид, а в 77 записях Мадрид где-нибудь упоминался. У 94 в headline встречалась строка «data scien». Если вам нужны люди, которые находятся в городе сейчас, фильтруйте результаты по location самостоятельно. При таких показателях пригодна примерно половина возвращённых людей.

linkedin/employees возвращает список сотрудников компании. Мы запросили Stripe с limit 200. За 61.5 секунды API вернул 200 человек за $0.000556, то есть $0.0028 за 1 000. У всех 200 были заполнены headline и location.

Поля email не было ни у кого: в каталоге сказано, что email сотрудников появляется, только если человек сделал его публичным. У 106 из 200 человек is_premium имело значение true. Эти два вызова возвращают имена и должности частных лиц, поэтому в статье мы не показываем ни их имён, ни email.

На Apify у LinkedIn Profile Search Scraper от harvestapi (8 094 пользователя) есть короткий режим за $0.10 за страницу, на которой до 25 человек. При полных страницах это $4.00 за 1 000. Полный режим добавляет $0.004 за человека, итого $8.00 за 1 000. Поиск email стоит дороже.

Его сильная сторона в фильтрах. На странице перечислены фильтры по компании, отрасли, учебному заведению и стажу, а у harvestapi есть отдельный Actor для поиска по имени. Company Employees Scraper от harvestapi стоит $3.00 за 1 000 в коротком режиме плюс $0.02 за запуск и $8.00 в полном режиме. На его странице сказано: «This actor can try to find contact emails».

По сравнению с коротким режимом наш поиск людей дешевле в 561 раз, а список сотрудников в 1 079 раз. Но у нас всего два фильтра, по должности и по местоположению, а employees фильтрует только по компании. Фильтров по отрасли, учебному заведению или стажу у нас нет. Для узких списков аудитории эти Actors на Apify подходят лучше.

Одна корзина: 1 000 профилей, 1 000 компаний и 1 000 вакансий

Теперь соберём три самые частые задачи в одну корзину. Итог зависит от того, как вы выбираете Actor на Apify. Если брать самый популярный Actor каждого типа, на тарифе Free выйдет $4,00 + $4,00 + $2,00 = $10,00. На Starter (Bronze) это $9,00, на Business (Gold) — $6,70.

Тариф Free даёт всего $5 в месяц, поэтому такую корзину он не покрывает. Нужен как минимум тариф Starter за $19. Если брать самый дешёвый Actor каждого типа на тарифе Free (от 100 пользователей), стоимость составит johnvc $0,02 + datadoping $1,55 + worldunboxer $0,10 = $1,67. У нас выходит $0,556 + $0,556 + $0,0033 = $1,12.

Последняя строка Apify дороже нашего итога всего в 1,5 раза. Причина простая. Самый дешёвый Actor для профилей в 27,8 раза дешевле нас, и он сводит на нет большую часть нашего преимущества на вакансиях. Если основная часть вашей корзины приходится на профили, вариант «самый дешёвый по типу» на Apify может сэкономить деньги. Цена этой экономии — необходимость поддерживать три инструмента с разными владельцами, входными данными и долей успешных результатов. Если же основная часть корзины приходится на вакансии, поиск людей или списки сотрудников, оплата за каждый запрос даёт более значительную ежемесячную экономию.

Теперь подробнее о ежедневном сценарии. Команда рекрутинга или продаж запускает одну задачу каждый день в течение 30 дней. Она ищет вакансии по 10 ключевым словам, обновляет данные 50 целевых компаний и обогащает 20 профилей кандидатов. Для обеих сторон мы берём 179 записей на поиск вакансий из этого теста. Различается только модель оплаты.

Таблица показывает одно. Если в сценарии есть данные, которые приходят целыми страницами, при оплате за результат счёт определяют именно они. С самыми популярными Actor кредита Starter на $19 не хватает, и вы доплачиваете примерно $43 по мере использования. С самыми дешёвыми Actor месяц обходится примерно в $8. У нас он стоит $1,33, то есть в 5,8 раза меньше. Плата за запуск учтена для каждого запуска, и она небольшая.

Сравнение API парсера LinkedIn на Apify и API EveryInfra

Все Actor на Apify запускаются через один и тот же REST API. Самый частый вызов запускает Actor и возвращает его датасет одним запросом. Эндпоинт: POST https://api.apify.com/v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-items. Тело запроса содержит входные данные Actor, и у каждого Actor свои входные поля. Их можно найти на вкладке Input его страницы в Store. Среди параметров запроса есть timeout, memory, maxItems и maxTotalChargeUsd.

В документации Apify сказано, что maxItems задаёт максимальное число элементов, за которые вы платите. При этом параметр не гарантирует, что Actor вернёт не больше указанного числа элементов. maxTotalChargeUsd ограничивает общую стоимость одного запуска при любой модели оплаты. Эти два параметра стоит записать Apify в плюс.

У нас нет ограничения стоимости на запуск, потому что у каждого запроса фиксированная цена. Ниже пример конфигурации Apify. Мы его не запускали, и входной файл нужно заполнить для выбранного вами Actor.

# 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

EveryInfra использует один URL для всех платформ: POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social. В теле запроса всегда три ключа: platform, action и params. Чтобы сменить платформу или возможность, достаточно поменять их значения. Для медленных запросов добавьте "mode": "async". API сразу возвращает job_id и poll_url, а результат вы опрашиваете через GET.

Списание видно уже в первом ответе. Если задача завершается ошибкой, по той же записи о списании выполняется возврат средств. Ниже вызов, который мы использовали в тесте. Ключ берётся из переменной окружения.

# 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

Ошибки на двух сторонах тоже обрабатываются по-разному. В 00:25 по сингапурскому времени мы намеренно написали location как locaton. За 0,1 секунды API вернул 422 с кодом unknown_param. В ошибке были перечислены поддерживаемые параметры и сказано «did you mean location».

Списание составило $0. Вызов без ключа вернул 401 missing_key, тоже за $0. Мы писали эти сообщения для ИИ-клиентов. Модель, прочитав 422, может исправить параметр и повторить вызов.

На Apify каждый владелец описывает входные данные Actor через JSON Schema. Платформа проверяет типы и обязательные поля до начала запуска. Как Actor обрабатывает лишние поля, зависит от конкретного Actor. Эту часть мы не тестировали.

У Apify также есть официальные клиенты для JavaScript и Python, CLI и интеграции с n8n, Make и Zapier. Есть запуски по расписанию и вебхуки для обратных вызовов. У EveryInfra есть файл OpenAPI, файл llms.txt, обычные узлы HTTP Request в n8n и удалённый MCP-сервер, описанный ниже. Если планируете перенести сценарий n8n, прочитайте руководство Альтернатива Apify для n8n. В нём показано, как заменить каждый узел.

Нужен ли логин или ваши собственные cookie?

Большую часть данных профилей LinkedIn показывает только вошедшим в аккаунт участникам. Поэтому первый вопрос к любому парсеру LinkedIn такой: нужно ли передавать ему свои cookie? Наш ответ простой. Все возможности EveryInfra для LinkedIn используют только ваш API-ключ EveryInfra. Ваш аккаунт LinkedIn, пароль или cookie им не нужны, и они их не принимают. Ни один параметр не запрашивает логин.

На Apify большинство популярных Actor, страницы которых мы изучили, прямо в названии указывают, что cookie не нужны. Все четыре Actor от harvestapi (профили, компании, поиск и сотрудники) заявляют «No cookies or account required». apimaestro пишет «No Cookies» и «No login required». cheap_scraper пишет «No login or cookies needed».

worldunboxer пишет «without login cookies», а lergassy пишет «No account at risk». На изученных нами страницах curious_coder и valig об этом не сказано. Для них мы пишем «не указано на странице».

В Store есть и Actor, которые запрашивают ваш cookie li_at. Из 109 Actor с 100+ пользователями 31 не упоминает «no cookies» ни в названии, ни в описании. Изучите каждый, прежде чем использовать.

Почему это важно? Пункт 2 раздела 8.2 Пользовательского соглашения LinkedIn запрещает краулеры, скрипты и браузерные плагины, которые парсят или копируют Сервисы. Цитата приведена в следующем разделе. Если вы передаёте свой cookie стороннему инструменту, парсинг идёт от имени вашего аккаунта. И если LinkedIn ограничит или заблокирует этот аккаунт, потери понесёте вы.

Используя чужой cookie, вы нарушаете ещё и пункт 1. Он запрещает «использовать или пытаться использовать чужой аккаунт (например, делиться учётными данными или копировать cookie)».

Что сказано о парсинге в Пользовательском соглашении LinkedIn

Мы изучили действующую редакцию на linkedin.com/legal/user-agreement. На странице указано «Effective on November 3, 2025». Важнее всего раздел 8.2 «Don'ts». В пункте 2 после слов «You agree that you will not» речь идёт о программах, устройствах, скриптах, роботах, краулерах, браузерных плагинах и надстройках.

Он запрещает использовать их, «чтобы парсить или копировать Сервисы, включая профили и другие данные из Сервисов». Пункт 3 запрещает обходить средства контроля доступа или лимиты использования, например на результаты поиска или профили. Ещё один пункт запрещает копировать или распространять данные из Сервисов через третьих лиц и прямо называет «агрегаторов или брокеров данных». В разделе 5 сказано, что раздел 8.2 продолжает действовать после прекращения договора.

Эти условия обязательны для тех, кто пользуется LinkedIn и принял соглашение. Суды США годами спорили о посещении публичных страниц без входа в аккаунт. Пример такого спора: дело hiQ Labs v. LinkedIn. Апелляционный суд девятого округа вынес своё решение 18 апреля 2022 года. Суд счёл, что парсинг публично доступных профилей, скорее всего, не является доступом «без авторизации» по смыслу американского закона о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (CFAA).

Это решение было вынесено после постановления Верховного суда 2021 года по делу Van Buren о «превышении разрешённого доступа». Позже, в 2022 году, окружной суд Северного округа Калифорнии установил, что hiQ нарушила Пользовательское соглашение. Затем дело завершилось мировым соглашением.

24 января 2025 года LinkedIn подала иск против Nubela, компании, стоящей за Proxycurl, в суд Северного округа Калифорнии (дело 3:25-cv-00828). LinkedIn заявила, что Proxycurl использовала сотни тысяч фейковых аккаунтов для парсинга данных участников. 4 июля 2025 года Proxycurl объявила о закрытии. В октябре 2025 года LinkedIn подала иск против ProAPIs и Netswift.

По словам LinkedIn, они использовали миллионы фейковых аккаунтов, чтобы парсить и перепродавать данные. Как сообщает The Record, позже суд утвердил решение по согласию сторон. Компании обязаны прекратить парсинг, продажу и передачу данных участников, перестать использовать фейковые аккаунты и удалить собранные данные. Во всех этих делах претензии касались фейковых аккаунтов или обхода требования входа в аккаунт.

LinkedIn также публикует Crawling Terms (последняя редакция от 25 мая 2017 года) и файл robots.txt. В них сказано, что автоматический обход сайта без разрешения запрещён, кроме перечисленных поисковых систем. Официальная документация LinkedIn API на Microsoft Learn открывает большинству разработчиков лишь несколько разрешений: вход через LinkedIn, собственный базовый профиль и email, а также публикация от имени участника.

Для поиска людей и получения полных профилей других участников нужны партнёрские программы вроде Sales Navigator или Talent Solutions, доступ к которым предоставляется после проверки. Таким образом, LinkedIn не предоставляет открытого доступа для массового чтения публичных данных. Именно поэтому существует рынок сторонних парсеров.

Мы не даём юридических консультаций. Можно ли и как использовать эти данные, зависит от вашего бизнеса, местонахождения и целей. Обратитесь к юристу в вашей юрисдикции. Вот факты, которые мы можем утверждать. Возможности EveryInfra для LinkedIn из этой статьи возвращают только данные, которые показывают публичные страницы, и не требуют от вас аккаунта.

В person_profile и profile_search поле email содержит рабочий адрес, полученный на основе публичных данных и прошедший проверку. В employees email появляется, только если человек сделал его публичным. Обрабатывайте персональные данные в соответствии с местным законодательством, например с Законом Калифорнии о защите прав потребителей (CCPA) или GDPR ЕС. Прежде чем использовать данные для маркетинга, проверьте наличие согласия.

Платите ли вы за ошибки и пустые результаты?

Правила обработки ошибок определяют, во что обойдётся неудачный день. В этом тесте мы столкнулись с четырьмя видами ошибок.

Наше правило такое. Если мы подтверждаем ошибку или пустой результат, мы возвращаем средства по тому же charge_id на тот же кошелёк. Если результат неизвестен, мы сохраняем фактическое состояние и сначала проверяем его. Единственным вызовом, нарушившим это правило, стал пустой ответ 200 для неизвестной компании, о котором мы писали выше. В модели pay per event на Apify, согласно документации, Actor списывает плату каждый раз, когда его код сообщает о событии.

Если результата нет, нет и события результата. Но события запуска вроде «Actor start» всё равно оплачиваются, как и постраничные события вроде «search page». Поисковый Actor от harvestapi берёт $0,10 за страницу «regardless of how many profiles were found». В его режиме email указано, что за поиск email плата не взимается, если профиль слишком скудный. Так что на Apify стоимость ошибки задаёт каждый владелец. Изучайте каждый Actor.

MCP и ИИ-инструменты

Обе стороны поддерживают MCP (Model Context Protocol, стандарт, который позволяет ИИ-клиентам вызывать внешние инструменты). MCP-сервер Apify находится по адресу https://mcp.apify.com. В документации Apify сказано, что при первом подключении открывается браузер для входа через OAuth. Можно также использовать Bearer-токен.

По умолчанию он загружает инструменты для поиска Actor, их запуска и чтения документации. Чтобы загрузить только отдельные Actor, добавьте к URL ?tools=. Без аккаунта работают только инструменты вроде поиска Actor и поиска по документации. Из соображений безопасности Actor, которым нужны полные права, в MCP не включены.

Сервер также поддерживает «agentic payments» за каждый запрос, но только для Actor с моделью pay per event. 5 ноября 2026 года мы вызвали https://mcp.apify.com без токена и получили 401. Это соответствует документации.

Удалённый MCP-сервер EveryInfra находится по адресу https://api.everyinfra.com/mcp. 5 ноября 2026 года tools/list вернул 12 инструментов, все с именами everyinfra_*. everyinfra_list_capabilities выводит список возможностей и цен. everyinfra_call_api вызывает любую возможность любой платформы.

everyinfra_get_job читает асинхронные задачи. everyinfra_get_account показывает ваш баланс. В 01:02 по сингапурскому времени 2026-11-05 мы отправили MCP-запрос tools/call к everyinfra_call_api с {"platform":"linkedin","action":"company_profile","params":{"company":"openai"}}. Ответ пришёл через 6,4 секунды.

Текст в поле content содержал тот же JSON, что и ответ REST API, около 3 300 символов. Для OpenAI employee_count составил 11 489, диапазон размера компании 1001-5000, подписчиков 12 126 872. Списано $0.000556, столько же, сколько через REST. В Claude Code сервер подключается одним блоком:

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

В ИИ-клиенте главный вопрос в том, сколько возвращает один вызов инструмента. Вызов MCP Apify запускает Actor один раз и возвращает его датасет, когда запуск завершается. Вызов MCP EveryInfra соответствует одному запросу к API и возвращает JSON, показанный выше. Для агента задача «найти вакансии и получить 200 записей» у нас укладывается в один вызов инструмента за $0,000556. На Apify это один запуск Actor с оплатой за каждый результат. Настройка клиентов описана на странице MCP-сервер EveryInfra.

Когда Apify подходит лучше

В этом разделе перечислено, что есть у Apify и нет у нас, а также где Apify дешевле. Первое: отдельные профили. LinkedIn Profile API от johnvc стоит $0.02 за 1 000, это в 27.8 раза дешевле нас. Доля успешных запросов у него 91.12%, но за неудачные записи плата за результат не берётся, поэтому в пересчёте на успешную запись он всё равно дешевле. Если ваша единственная задача состоит в обогащении URL профилей, попробуйте сначала его.

Второе: детали отдельных вакансий. Наш linkedin/job_detail вернул 503 на всех пяти тестовых вызовах, а его прайсовая цена составляет $1.194 за 1 000. Подробный режим worldunboxer стоит $0.35 и работает.

Третье: детальные фильтры. Поисковый Actor и Actor для сотрудников от harvestapi фильтруют по компании, отрасли, учебному заведению и стажу, а ещё один Actor ищет по имени. Наш profile_search фильтрует только по должности и местоположению, а employees — только по компании. Четвёртое: поиск email. Режим email у harvestapi с SMTP-проверкой, а также «verified email» и «phone number» у dev_fusion созданы специально для этой задачи.

У нас email — лишь одно из полей профиля. В этом тесте оно было в 3 из 5 публичных профилей и в 47 из 78 результатов поиска.

Пятое: большая готовая база вакансий. fantastic-jobs заявляет, что ежемесячно добавляет более 10 млн новых вакансий с данными о рекрутерах и ИИ-полями. Для анализа рынка труда её модель данных подходит лучше. Шестое: управление запусками. maxTotalChargeUsd ограничивает стоимость одного запуска.

Запуски по расписанию выполняют Actor по таймеру. Вебхуки отправляют обратные вызовы. Датасеты хранят результаты и позволяют экспортировать их в CSV или Excel. У нас таких функций платформы нет, поэтому их придётся реализовать самостоятельно с помощью cron и базы данных.

Седьмое: охват. В Store 370 Actor для LinkedIn, включая отдельные инструменты для постов компаний, событий, групп и Sales Navigator. У нас 11 возможностей для LinkedIn.

В других случаях лучше подходим мы. Первый случай: данные, которые возвращаются по многу записей за вызов, например вакансии, поиск людей, списки сотрудников и комментарии. Здесь разница составляет от 10 до 1 000 раз. Второй случай: проект, которому кроме LinkedIn нужны и другие платформы, например Instagram, TikTok или X.

Вы используете один ключ, один формат запроса и один аккаунт. Третий случай: использование MCP в ИИ-клиентах, где у каждого вызова инструмента фиксированная цена и стоимость не растёт вместе с объёмом результата. Четвёртый случай: вы не хотите поддерживать несколько Actor с разными владельцами, входными данными и меняющимися ценами. Во время теста у всех четырёх Actor от harvestapi действовали новые цены с 2026-10-27, у apimaestro с 2026-11-02, у worldunboxer с 2026-10-29. У cheap_scraper новая цена должна была вступить в силу 2026-11-07.

Чем эта статья отличается от других наших статей об Apify

У нас есть и другие статьи об Apify, каждая на свою тему. Статья Как устроены цены Apify рассказывает о тарифах, compute units и pay per event для тех, кто только знакомится с Apify. Статья Альтернативы Apify перечисляет варианты по платформам. Статьи Альтернатива Twitter-парсеру Apify и Альтернатива Reddit-парсеру Apify сравнивают цены для X и Reddit. Эта статья посвящена только LinkedIn.

В ней есть три вещи, которых нет в остальных. Она показывает разницу в цене между вызовами LinkedIn, которые возвращают одну запись, и вызовами, которые возвращают целую страницу. Она разбирает вопрос cookie и Пользовательское соглашение. И она называет Actor для профилей в Store, который дешевле нас. Все страницы сравнения собраны в разделе /alternatives.

Последние изменения

На выбор влияют изменения двух видов. Первые происходят на стороне LinkedIn. В Справочном центре LinkedIn сказано, что с сентября поиск вакансий на основе ИИ постепенно заменяет классический. Вы описываете нужную работу своими словами. Это может повлиять на результаты поиска вакансий по ключевым словам. Если вы отслеживаете рынок через linkedin/jobs или Actor для вакансий на Apify, время от времени проверяйте число записей по фиксированным ключевым словам.

Вторые происходят на стороне Apify. За последний месяц популярные Actor для LinkedIn часто меняли цены (см. таблицу). Прежде чем доверять цене из старой статьи или поста, проверьте вкладку Pricing. 2026-10-30 в блоге Agentic AI Foundation вышла статья команды Apify MCP. Команда 30 дней тестировала на MCP-сервере Apify формат TOON, экономящий токены. Стабильного выигрыша они не увидели и вернулись к JSON. Кроме того, на странице цен Apify теперь написано «We're live on x402», то есть ИИ-агенты могут платить за каждый запуск.

FAQ

Сколько стоит парсер LinkedIn на Apify?

Публичные цены в Store на 5 ноября 2026 г.: парсеры профилей стоят от $0.02 до $10.00 за 1 000. Самый популярный из них, harvestapi, стоит $4.00 на тарифе Free и $10.00 с email. Парсеры компаний стоят от $1.55 до $5.00. Парсеры вакансий стоят от $0.10 до $5.00, а самый популярный, curious_coder, стоит $2.00 на Free и $1.00 на платных тарифах.

Реальная стоимость зависит также от вашего тарифного уровня, платы за запуск и платы за страницы. Вызовы LinkedIn в EveryInfra стоят $0.000556 каждый ($0.001194 за детали вакансии). В пересчёте на 1 000 записей это $0.556 за профили и компании, $0.0033 за вакансии и $0.0071 за поиск людей.

Как вызвать API парсера LinkedIn на Apify?

Каждый Actor на Apify запускается через POST /v2/acts/<owner>~<name>/run-sync-get-dataset-items: этот вызов запускает его и возвращает результаты. Входные поля заполняются по вкладке Input этого Actor. Чтобы ограничить стоимость, можно добавить maxItems и maxTotalChargeUsd. У Apify также есть клиенты для JavaScript и Python. EveryInfra использует один URL, POST /api/v1/social, с platform, action и params в теле запроса.

Сколько результатов может вернуть парсер вакансий LinkedIn на Apify за один поиск?

На странице curious_coder указано, что LinkedIn ограничивает каждый поиск вакансий 1 000 результатами. Чтобы получить больше, парсер разбивает поиск по городам и удаляет дубликаты. Наш linkedin/jobs принимает limit до 200 за вызов. В этом тесте 11 поисков по Сингапуру вернули в среднем 179 записей за вызов. Согласно каталогу, резервный источник возвращает не более 25 записей за вызов.

Есть ли бесплатный парсер LinkedIn?

Тариф Apify Free даёт $5 в месяц. При цене $4.00 за 1 000 этого хватит примерно на 1 250 профилей, но harvestapi указывает, что пользователям тарифа Free доступно всего 50 запусков. На GitHub тоже есть open source скрипты для парсинга LinkedIn. Вход в аккаунт, прокси и изменения страниц вам придётся поддерживать самостоятельно.

Если вы запускаете их со своего аккаунта, Пользовательское соглашение всё равно действует. Пробный период EveryInfra даёт $1 на 24 часа, если поставить звёзды двум репозиториям на GitHub. При $0.000556 за вызов это около 1 798 запросов.

Разрешает ли LinkedIn парсинг?

Раздел 8.2 Пользовательского соглашения LinkedIn запрещает использовать краулеры, скрипты и похожие инструменты для парсинга или копирования Сервисов. Он также запрещает копировать cookie, чтобы пользоваться чужим аккаунтом. Crawling Terms LinkedIn запрещают автоматический обход без разрешения. Решения судов по публичным страницам, просмотренным без входа в аккаунт, расходятся.

LinkedIn продолжает судиться с компаниями, которые парсят данные через фейковые аккаунты. Эта статья не является юридической консультацией, поэтому обратитесь к юристу там, где вы живёте.

Сколько стоит официальный API LinkedIn?

LinkedIn не публикует прайс-лист с оплатой за вызов для данных участников. Большинству разработчиков доступны только вход через LinkedIn, собственный базовый профиль и email, а также публикация от имени участника. Для поиска людей и полных профилей других участников нужны партнёрские программы вроде Sales Navigator или Talent Solutions. Одобренные партнёры платят по договору.

Как использовать это в n8n или Claude?

В n8n вызывайте POST /api/v1/social через узел HTTP Request. У Apify есть собственный узел для n8n. В MCP-клиентах вроде Claude Code или Claude Desktop добавьте https://api.everyinfra.com/mcp или https://mcp.apify.com. Наш сервер использует API-ключ. Apify по умолчанию выполняет вход через OAuth.

С чего начать

Шаг 1: получите API-ключ. Поставьте звёзды двум репозиториям EveryInfra на GitHub и получите пробные кредиты на сумму $1 сроком на 24 часа. Минимальная сумма платного пополнения баланса составляет $10 — этого хватит примерно на 17 986 запросов к LinkedIn по $0,000556 каждый (Быстрый старт, Тарифы). Шаг 2: откройте страницу возможности и выполните один вызов в её тестовом окне.

Попробуйте поиск вакансий LinkedIn, поиск людей, профили, страницы компаний или сотрудников компаний. Шаг 3: посмотрите charged_usd и количество записей в ответе. Разделите сумму списания на число записей и умножьте на 1 000, чтобы получить свою цену за 1 000 записей. Затем сравните её с вашим текущим счётом.

Все 11 возможностей для LinkedIn собраны на странице API данных LinkedIn. Тот же ключ работает с API данных TikTok и API данных Instagram. Все платформы можно посмотреть на маркетплейсе данных.

Если вы переходите с Apify, таблица показывает, что нужно изменить. При оплате за каждый запрос чем больше записей в одном вызове, тем ниже цена за запись. Поэтому сначала соберите пакет, а затем выполните один поиск.

Источники

1. «LinkedIn Profile Scraper» (страница в Store и вкладка Pricing), Apify / harvestapi, скриншот от 5 ноября 2026 г., 00:28 по сингапурскому времени. https://apify.com/harvestapi/linkedin-profile-scraper
2. «LinkedIn Profile Scraper», публичные метаданные (pricingInfos, stats), Apify API, дата обращения: 5 ноября 2026 г., 00:16 по сингапурскому времени. https://api.apify.com/v2/acts/harvestapi~linkedin-profile-scraper
3. «LinkedIn Company Details Scraper», Apify / harvestapi, дата обращения: 5 ноября 2026 г. https://apify.com/harvestapi/linkedin-company
4. «LinkedIn Profile Search Scraper» (25 результатов на странице, $0,10 за страницу), Apify / harvestapi. https://apify.com/harvestapi/linkedin-profile-search
5. «LinkedIn Company Employees Scraper», Apify / harvestapi. https://apify.com/harvestapi/linkedin-company-employees
6. «Profile Details Scraper for LinkedIn + EMAIL», Apify / apimaestro. https://apify.com/apimaestro/linkedin-profile-detail
7. «LinkedIn Profile API», Apify / johnvc. https://apify.com/johnvc/linkedin-profile-api
8. «Linkedin Profile Scraper with Email and Company Data», Apify / datadoping. https://apify.com/datadoping/linkedin-profile-scraper
9. «Linkedin Company Details Scraper», Apify / datadoping. https://apify.com/datadoping/linkedin-company-scraper
10. Linkedin Jobs Scraper (лимит 1 000 вакансий на один поиск), Apify / curious_coder. https://apify.com/curious_coder/linkedin-jobs-scraper
11. «LinkedIn Jobs Scraper», Apify / valig. https://apify.com/valig/linkedin-jobs-scraper
12. «Rapid Linkedin Jobs Scraper», Apify / worldunboxer. https://apify.com/worldunboxer/rapid-linkedin-scraper
13. «LinkedIn Jobs Scraper», Apify / cheap_scraper. https://apify.com/cheap_scraper/linkedin-job-scraper
14. «Advanced LinkedIn Job Search API», Apify / fantastic-jobs. https://apify.com/fantastic-jobs/advanced-linkedin-job-search-api
15. Страница тарифов Apify (Free $5, Starter $19, Scale $199, Business $999, уровни скидок в Store), просмотрено 5 ноября 2026 г. в 00:39 по сингапурскому времени. https://apify.com/pricing
16. «Run Actor synchronously and get dataset items» (maxItems, maxTotalChargeUsd), документация Apify API. https://docs.apify.com/api/v2/act-run-sync-get-dataset-items-post
17. «Get Actor», документация Apify API. https://docs.apify.com/api/v2/act-get
18. «Get list of Actors in Store», документация Apify API. https://docs.apify.com/api/v2/store-get
19. «Actors in Store» (скидки по уровням задают владельцы), документация Apify. https://docs.apify.com/platform/actors/running/actors-in-store
20. «Monetize your Actor» (правила оплаты за событие), документация Apify. https://docs.apify.com/platform/actors/publishing/monetize
21. «Usage and resources», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/actors/running/usage-and-resources
22. «Apify MCP server», документация Apify, просмотрено 5 ноября 2026 г. https://docs.apify.com/platform/integrations/mcp
23. apify-mcp-server, GitHub. https://github.com/apify/apify-mcp-server
24. «Schedules», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/schedules
25. «Webhooks», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/integrations/webhooks
26. «Dataset», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/storage/dataset
27. «Limits», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/limits
28. «n8n integration», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/integrations/n8n
29. «Zapier integration», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/integrations/zapier
30. «Apify API client for JavaScript», документация Apify. https://docs.apify.com/api/client/js
31. «Apify CLI», документация Apify. https://docs.apify.com/cli
32. «LinkedIn User Agreement» (действует с 3 ноября 2025 г., раздел 8.2), скриншот от 5 ноября 2026 г. https://www.linkedin.com/legal/user-agreement
33. «LinkedIn Crawling Terms and Conditions». https://www.linkedin.com/legal/crawling-terms
34. «LinkedIn Privacy Policy». https://www.linkedin.com/legal/privacy-policy
35. «LinkedIn Cookie Policy». https://www.linkedin.com/legal/cookie-policy
36. «LinkedIn Professional Community Policies». https://www.linkedin.com/legal/professional-community-policies
37. «LinkedIn API Terms of Use». https://www.linkedin.com/legal/l/api-terms-of-use
38. «Getting Access to LinkedIn APIs», Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/authentication/getting-access
39. «Sign In with LinkedIn using OpenID Connect», Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/consumer/integrations/self-serve/sign-in-with-linkedin-v2
40. Документация для разработчиков LinkedIn Sales Navigator, Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/sales/
41. «Job Posting API overview», Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/job-postings/api/overview
42. «API rate limiting», Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/shared/api-guide/concepts/rate-limits
43. «LinkedIn Developer Solutions». https://developer.linkedin.com/
44. «hiQ Labs v. LinkedIn Corp.», Апелляционный суд девятого округа США, 18 апреля 2022 г. https://cdn.ca9.uscourts.gov/datastore/opinions/2022/04/18/17-16783.pdf
45. «Van Buren v. United States», Верховный суд США, 2021 г. https://www.supremecourt.gov/opinions/20pdf/19-783_k53l.pdf
46. «hiQ v. LinkedIn Wrapped Up: Web Scraping Lessons Learned», ZwillGen. https://www.zwillgen.com/alternative-data/hiq-v-linkedin-wrapped-up-web-scraping-lessons-learned
47. Иск по делу «LinkedIn Corp. v. ProAPIs», Окружной суд Северного округа Калифорнии (CourtListener). https://storage.courtlistener.com/recap/gov.uscourts.cand.457309/gov.uscourts.cand.457309.1.0.pdf
48. «LinkedIn wins court order blocking mass scraping of user data», The Record. https://therecord.media/linkedin-wins-court-order-blocking-mass-scraping
49. «Proxycurl Shuts Down», Nubela, 4 июля 2025 г. https://nubela.co/blog/goodbye-proxycurl/
50. «California Consumer Privacy Act (CCPA)», генеральный прокурор Калифорнии. https://oag.ca.gov/privacy/ccpa
51. «General Data Protection Regulation (GDPR)», EUR-Lex. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj
52. Каталог LinkedIn в EveryInfra (price_usd, response_fields, field_note), просмотрено 5 ноября 2026 г. в 00:12 по сингапурскому времени. https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog
53. llms.txt EveryInfra. https://api.everyinfra.com/llms.txt
54. Спецификация OpenAPI EveryInfra. https://api.everyinfra.com/openapi.json
55. Удалённый MCP-сервер EveryInfra (tools/list), просмотрено 5 ноября 2026 г. https://api.everyinfra.com/mcp
56. Введение в Model Context Protocol. https://modelcontextprotocol.io/introduction
57. «Connect Claude Code to tools via MCP», документация Claude Code. https://code.claude.com/docs/en/mcp
58. Узел HTTP Request, документация n8n. https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.httprequest/
59. «TOON (Token-Oriented Object Notation)», GitHub. https://github.com/toon-format/toon
60. «We Added TOON to Our MCP Server, Then Removed It», Agentic AI Foundation, 30 октября 2026 г. https://aaif.io/blog/we-added-toon-to-our-mcp-server-then-removed-it
61. «AI-powered job search» (классический поиск вакансий отключают поэтапно начиная с сентября), справка LinkedIn. https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a6889044
62. r/n8n: бесплатный сценарий парсинга вакансий LinkedIn и ответ про «$5 за несколько минут» (имена пользователей скрыты). https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t4lk7a/i_built_a_100_free_linkedin_job_scraper_using_n8n/
63. r/n8n: просьба о помощи со сценарием парсинга вакансий LinkedIn (имена пользователей скрыты). https://www.reddit.com/r/n8n/comments/1t9trjv/n8n_linkedin_job_scraper_workflow_help/
64. «LinkedIn Copyright Policy». https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy
65. «LinkedIn User Agreement Summary». https://www.linkedin.com/legal/user-agreement-summary
66. «LinkedIn California Privacy Disclosure». https://www.linkedin.com/legal/california-privacy-disclosure
67. Документация для разработчиков LinkedIn Talent Solutions, Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/talent/
68. Документация по LinkedIn Marketing API, Microsoft Learn. https://learn.microsoft.com/en-us/linkedin/marketing/
69. «Runs and builds», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/actors/running/runs-and-builds
70. «Billing», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/console/billing
71. «Apify API client for Python», документация Apify. https://docs.apify.com/api/client/python
72. «Make integration», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/integrations/make
73. «Apify Proxy», документация Apify. https://docs.apify.com/platform/proxy