Альтернатива Apify для n8n: один воркфлоу, два счёта

Мы спроектировали один воркфлоу n8n и рассчитали его стоимость двумя способами. Каждое утро он собирает новые видео и комментарии с YouTube-каналов трёх конкурентов, а также новые отзывы об их магазинах в Google Maps. С нодой Apify для n8n публичные цены в Store такие: $4.00 за 1 000 видео канала, $2.00 за 1 000 комментариев и $0.60 за 1 000 отзывов на картах. 4 ноября 2026 года мы 17 раз отправили в EveryInfra те же запросы, что отправляет нода HTTP Request в n8n. Мы заплатили $0.0111, $0.0170 и $0.0208 за 1 000 записей. Это в 360, 118 и 29 раз дешевле.

Разница возникает из-за единицы тарификации. Парсеры из Apify Store (в терминологии Apify — акторы) берут плату за каждую запись, попавшую в датасет. EveryInfra берёт плату за каждый запрос, а один запрос возвращает до 50 или 100 записей. Средства за запрос, вернувший 0 записей, возвращаются.

Впрочем, это соотношение не постоянно. Если каждый день забирать только новые записи и вызов возвращает один-два отзыва с карт, Apify обходится дешевле. Кроме того, самый свежий отзыв с карт, который мы получили, был от 20 октября, тогда как парсер отзывов Apify читает актуальную страницу при каждом запуске. По измеренным ставкам этот воркфлоу для 3 каналов и 3 магазинов стоит в Apify около $0,43 в месяц. Первоначальная загрузка истории обходится примерно в $3,28. Обе суммы укладываются в ежемесячный кредит $5 тарифа Apify Free, так что платить там ничего не придётся.

И ещё одно замечание перед началом. Все настройки нод n8n в этой статье — примеры конфигурации на основе официальной документации. Мы не запускали их в n8n. Мы использовали реальные вызовы API, а результаты и суммы списаний взяли непосредственно из необработанных ответов API. В статье показаны настройка нод, реальные вызовы, ежедневная и ежемесячная стоимость, а также случаи, когда Apify — лучший выбор.

Вот как мы определяем «цену за 1,000 записей». Берём списанную сумму, делим на число уникальных записей (с дедупликацией по id) и умножаем на 1 000. Метрика отвечает на один вопрос: сколько вы платите сервису данных, чтобы получить 1 000 записей в n8n? Стоимость самого n8n одинакова в обоих вариантах, поэтому мы её не учитываем. Self-hosted Community Edition бесплатна. n8n Cloud тарифицирует по числу выполнений воркфлоу, а на странице тарифов n8n план Starter стоит 20 евро в месяц при оплате за год и включает 2 500 выполнений.

Для Apify мы используем только публичные материалы: страницы Store, страницу тарифов, документацию и публичный эндпоинт метаданных актора, для которого не нужен аккаунт (документация Get Actor). Эти данные мы собрали 4 ноября 2026 года в 02:10 по сингапурскому времени. Мы не регистрировались в Apify и не запускали её акторы. Поэтому все значения для Apify — это цены по прайс-листу, умноженные на число записей, а не суммы из реального счёта. Все значения для EveryInfra получены на основе реальных вызовов, а суммы списаний взяты из поля billing.charged_usd в ответах.

Сводная таблица: нода Apify для n8n и HTTP Request к EveryInfra, цена за 1 000 записей

Результаты сведены в эту таблицу. Для каждого типа данных в столбце Apify указан парсер с наибольшим числом пользователей в Store. Для видео канала используется YouTube Scraper: 16 846 пользователей за последние 30 дней. Для комментариев используется YouTube Comments Scraper: 3 798 пользователей. Для отзывов на картах используется Google Maps Reviews Scraper: 9 277 пользователей.

Цены за единицу мы взяли из поля pricingInfos публичных метаданных. Например, в метаданных YouTube Scraper указано $0,004 за видео на уровне Free и $0,0024 на уровне Gold. В метаданных парсера отзывов с карт указано $0,0006 за отзыв на уровне Free плюс плата за старт $0,00005 за каждый запуск. Цены EveryInfra взяты из price_usd в бесплатном каталоге. youtube/user_posts и youtube/comments стоят $0,000556 за вызов. google_maps_reviews/reviews стоит $0,001389 за вызов.

Каждое соотношение — это цена Apify, делённая на нашу цену. При чтении таблицы учитывайте четыре момента. Во-первых, Free — самый дорогой ценовой уровень Apify. На тарифе Business ($999 в месяц) цены уровня Gold составляют примерно 45–60% от цен Free. Например, цена комментариев снижается с $0.002 до $0.0009. Соотношения уменьшаются примерно вдвое, но остаются выше 10.

Во-вторых, в строке отзывов на картах учтено 200 уникальных записей. Третий запрос использовал since, чтобы получить отзывы после 1 октября, и 88 его записей повторяли первую страницу. Деньги за этот вызов мы всё равно учли, так что наша цена завышена, а не занижена. Если брать только первую и вторую страницы, цена составит $0.0139 за 1 000.

В-третьих, в таблице сравнивается только плата за данные. В ней не учтены плата за выполнение сценариев в n8n и операции с хранилищем Apify. В документации Apify сказано, что чтение или запись датасета после запуска считается дополнительным использованием платформы («Actors in Store»).

В-четвёртых, для видео канала два сервиса возвращают разные поля. В нашем списке видео поля с числом лайков и комментариев в этом тесте были пустыми. Чтобы их получить, нужно вызвать youtube/video для каждого видео. На странице продукта YouTube Scraper в Apify Store сказано, что он собирает данные о лайках, просмотрах и числе подписчиков в одном результате.

Как мы тестировали и как оценивали результат

Ещё до того, как писать текст, мы зафиксировали критерии проверки. Для каждого типа данных нужно было сделать не меньше двух реальных вызовов в три или более разных момента времени. Цена за 1 000 записей всегда считается по уникальным записям. Для Apify используются только публичные прайсовые цены, без аккаунта. Если в каком-то случае Apify дешевле, новее или удобнее, мы об этом говорим. Также нужно было зафиксировать хотя бы один вызов, который не вернул данных, вместе с его списанием.

Все вызовы шли на POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social. Мы использовали тестовый API-ключ с лимитом 10 вызовов в минуту, заданный через переменную окружения. n8n на нашей машине мы не устанавливали. Настройки нод n8n мы написали как примеры конфигурации на основе документации n8n. Нода HTTP Request отправляет обычный HTTPS-запрос. Поэтому мы отправили через curl тот же метод, URL, заголовки и тело запроса, и полученный ответ совпадает с тем, что получает n8n.

Всего мы сделали 17 вызовов и заплатили $0.008892. Десять вызовов были оплачены, семь прошли бесплатно. Один скрипт рассчитывает все числа по сырым ответам. В тексте, таблицах и графиках используются его результаты.

Что такое нода Apify для n8n: нода сообщества, два типа учётных данных, сначала запуск, потом получение данных

Многие, кто ищет «apify n8n», думают, что в n8n есть встроенная нода Apify. Это не так. Команда Apify публикует в npm ноду сообщества под названием @apify/n8n-nodes-apify. Исходный код лежит в репозитории n8n-nodes-apify на GitHub.

По записи в реестре npm видно, что версия 0.9.0 вышла 2026-10-22. Версия 0.8.1 вышла 2026-10-12, а 0.8.0 — 2026-09-22. Получается один релиз раз в две–шесть недель.

В документации по интеграции Apify с n8n описаны два способа установки. В self-hosted n8n откройте Settings > Community Nodes, выберите Install и введите имя пакета. В n8n Cloud найдите Apify на панели нод и выберите Install node. Это работает, только если владелец инстанса включил проверенные ноды сообщества в панели администратора.

Кроме того, есть два типа учётных данных. API-токен Apify работает в обоих вариантах. OAuth2 работает только в n8n Cloud.

У ноды сообщества есть и своя цена. Страница n8n о рисках нод сообщества говорит об этом прямо. Нода сообщества имеет полный доступ к машине, на которой работает n8n. Она может читать данные ваших воркфлоу. Новая версия может сломать старые воркфлоу.

В self-hosted n8n все ноды сообщества можно отключить с помощью N8N_COMMUNITY_PACKAGES_ENABLED=false. Во многих компаниях n8n обслуживает ops-команда, и новый сторонний пакет требует согласования. Для одного человека этот шаг прост. Для команды он добавляет этап согласования. HTTP Request и MCP Client — встроенные ноды n8n, поэтому устанавливать ничего не нужно.

Следите также за мажорным релизом самого n8n. n8n 3.0 вышел 2026-10-27 с несовместимыми изменениями («n8n 3.0 breaking changes»). На странице релизов на GitHub видно, что версии 3.1.0 и 2.47.0 вышли 2026-11-03. Обе содержат исправление совместимости community-пакетов с API нод v3. Пакет ноды Apify объявляет n8nNodesApiVersion: 1. Перед обновлением до 3.x запустите воркфлоу, которые его используют, на тестовом инстансе.

После установки нода Apify работает в два шага. Пример в документации по интеграции начинается с операции Run Actor. Вы задаёте Custom input (входные данные актора в формате JSON), Timeout, Memory, Build Tag и Wait for finish. Затем добавляете операцию Get Dataset Items.

В поле Dataset ID подставляется defaultDatasetId из первого шага, и вы получаете записи, сохранённые запуском. Также можно выполнить «Run an Actor and get dataset» за один шаг. Эта операция ждёт окончания запуска и затем возвращает записи. Триггер On new Apify event запускает воркфлоу, когда запуск переходит в статус Succeeded, Failed, Aborted или Timed Out.

Если вы не хотите использовать ноду от сообщества, вызовите эндпоинт run-sync-get-dataset-items через ноду HTTP Request. Один запрос запускает актор и возвращает записи. Одна из веток на r/n8n посвящена неудачному парсингу. Там один из пользователей посоветовал не использовать нативную ноду, а вызывать этот синхронный эндпоинт обычным HTTP-запросом (ветка на r/n8n). У эндпоинта есть два параметра, которые управляют расходами.

maxItems ограничивает число записей, за которые актор с оплатой за результат может начислить плату. maxTotalChargeUsd ограничивает общую сумму списаний за запуск. Согласно документации, maxItems ограничивает только число оплачиваемых записей, но не число возвращаемых. Задавайте оба параметра, если n8n запускает Apify по расписанию.

Два ограничения тарифов также влияют на то, как строить воркфлоу в n8n. На странице тарифов Apify указано 5 параллельных запусков и 16 ГБ RAM на Free и 32 запуска и 64 ГБ на Starter. Допустим, в n8n вы перебираете в цикле 30 видео и запускаете сбор комментариев для каждого. На Free запуск 6 и последующие встают в очередь. Если тайм-аут ноды в n8n короткий, запуск из очереди завершится по тайм-ауту ещё до старта.

Тогда воркфлоу останавливается, и вместо отчёта вы получаете письмо об ошибке. Поэтому в Apify лучше передать много URL в startUrls одного запуска, а не использовать цикл. Акторы с оплатой за использование (pay-per-usage) также берут плату за вычислительные единицы (compute units): $0.2 за единицу на Free и Starter. Все три парсера в этой статье работают по модели pay-per-event, которая обычно включает использование платформы, но всё же проверьте вкладку Pricing у каждого из них.

Один воркфлоу каждое утро собирает новые видео на YouTube, комментарии и отзывы с карт о трёх конкурентах

Чтобы сравнение было честным, мы зафиксируем один воркфлоу. Допустим, вы работаете в маркетинге сети кофеен. Вы следите за Starbucks, Tim Hortons и Dunkin'. Каждое утро в 8:00 воркфлоу получает опубликованные со вчерашнего дня новые видео на трёх YouTube-каналах.

Он получает самые новые комментарии к видео, опубликованным за последние 7 дней. Он получает новые отзывы в Google Maps об одной флагманской точке каждого бренда. Он сохраняет записи в таблицу Google Sheets и публикует короткую сводку в Slack. Между двумя вариантами различаются только шаги получения данных.

В документации Schedule Trigger указана деталь, которую часто упускают. Нода использует часовой пояс воркфлоу, а если он не задан, часовой пояс инстанса. Самостоятельно развёрнутый инстанс по умолчанию использует часовой пояс Нью-Йорка. n8n Cloud пытается определить часовой пояс владельца при регистрации, а если это не удаётся, использует GMT. Если вы находитесь в Чикаго и хотите получать отчёт в 8:00, задайте для воркфлоу часовой пояс America/Chicago. Это касается обоих вариантов, и от этого же зависит, какую дату вы подставите в since.

На стороне Apify на шагах 2–4 можно объединить все три канала в одном запуске или использовать по одному запуску на канал. Один запуск требует меньше работы, но записи трёх каналов попадают в один датасет, и их придётся разделять на шаге 5. При отдельном запуске на каждый канал у каждого запуска свой датасет, и отлаживать так проще. Но тогда парсер отзывов с карт трижды возьмёт плату за запуск в размере $0,00005. У EveryInfra нет ни запусков, ни датасетов. Один запрос соответствует одной выборке, а массив results приходит прямо в ответе, так что следующая нода может сразу его использовать.

Вариант первый: пример конфигурации ноды Apify

Ниже шаг 2, «новые видео», в виде примера конфигурации ноды Apify. Мы его не запускали. Поля ноды взяты из документации по интеграции Apify. Входные поля актора взяты из публичного описания входных данных последней сборки YouTube Scraper: startUrls, maxResults и oldestPostDate.

Последнее поле означает «собирать только видео, опубликованные после этой даты». Парсер комментариев использует startUrls, maxComments и oldestCommentDate. Парсер отзывов с карт использует startUrls, maxReviews, reviewsSort и reviewsStartDate. Таким образом, все три актора могут получать только новые записи по дате, как и при использовании нашего параметра since.

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

На этом шаге следите за двумя вещами. Первая — деньги. Фильтр по дате для видео канала (oldestPostDate) указан в прайс-листе YouTube Scraper как отдельная опция «Date range for channels» за $0,0013 на тарифе Free. В метаданных не сказано, за что именно берётся эта плата. В нашей модели расчёта стоимости мы учитываем эту плату один раз для каждого видео.

Такая оценка может оказаться завышенной или заниженной, поэтому проверьте вкладку Pricing, прежде чем на неё полагаться. Вторая — время. Запуск поднимает контейнер, открывает страницы и записывает датасет. Если Timeout меньше длительности запуска, нода завершится раньше, чем получит данные. Мы не запускали Apify, поэтому длительность не приводим.

Вариант второй: альтернатива Apify в n8n с нодой HTTP Request

HTTP Request — встроенная нода n8n. В документации сказано, что она умеет импортировать команду curl. Для учётных данных используйте Bearer Auth или Header Auth из Generic Credential Type. В документации по учётным данным HTTP Request сказано, что Bearer Auth — это заголовок Authorization со значением Bearer <token>.

Храните API-ключ EveryInfra в учётных данных, а не в полях ноды. Эта команда curl — шаг 4, «отзывы с карт». Мы выполнили её 4 ноября 2026 года в 02:13 по сингапурскому времени:

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

В n8n вставьте её в Import cURL в ноде HTTP Request. Затем замените значение since выражением, например {{ $now.minus({ days: 1 }).toFormat('yyyy-MM-dd') }}. Теперь нода получает только отзывы со вчерашнего дня. Ответ выглядит так. Это фрагмент сырого ответа на этот вызов, из которого удалены тексты отзывов и имена авторов:

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

В следующей ноде примените Split Out к results, чтобы получить по одной записи для каждого отзыва. Затем запишите эти записи в Google Sheets. Поля совпадают с response_fields в каталоге. У отзывов с карт 18 полей, например id, text, rating, posted_at, owner_response, owner_response_at, detailed_rating, image_urls, place_id и place_name (страница с описанием возможности). У комментариев YouTube 9 полей: id, text, author_name, like_count, reply_count, posted_at, is_reply, reply_to_id и platform (страница с описанием возможности). У видео канала 25 полей, например title, view_count, duration, posted_at и description_links (страница с описанием возможности).

Рекомендуем две настройки ноды. Во-первых, задайте Timeout в Options не меньше 120 секунд. Самый медленный поиск по картам занял 76,3 секунды. Самый медленный вызов youtube/user_posts в этом тесте занял 69,6 секунды. Во-вторых, если один воркфлоу отправляет много запросов, включите Batching и делайте паузу в несколько секунд между пакетами. Так вы не превысите лимит запросов в минуту для вашего API-ключа.

Вариант третий: нода MCP Client с https://api.everyinfra.com/mcp

Сейчас в n8n есть две MCP-ноды. Нода MCP Client использует инструменты MCP-сервера как обычные шаги воркфлоу. Вы задаёте Server Transport, MCP Endpoint URL и Authentication. Authentication поддерживает Bearer, произвольный заголовок, несколько заголовков и OAuth2.

Затем вы выбираете один инструмент в списке Tool и заполняете его параметры в режиме Manual или JSON. Нода MCP Client Tool подключается к ноде AI Agent. Тогда модель сама выбирает, какой инструмент вызвать, а Tools to Include ограничивает набор инструментов, которые она видит.

Адрес нашего удалённого MCP-сервера — https://api.everyinfra.com/mcp. 4 ноября 2026 года в 02:13 по сингапурскому времени мы отправили tools/list без ключа. В ответ пришло 12 инструментов. everyinfra_call_api получает данные, everyinfra_list_capabilities выводит список возможностей, а everyinfra_get_job получает результат медленной задачи.

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

Это пример конфигурации. Названия вариантов в списке Server Transport зависят от вашей версии n8n. В спецификации MCP удалённый транспорт называется Streamable HTTP («MCP transports»). В нашем руководстве по ежедневному отчёту о трендах в n8n нода MCP Client работала в n8n 2.45.3 с нашим API, там же есть скриншоты и исправления. Здесь мы это не повторяем.

Как выбрать из трёх вариантов: если воркфлоу фиксирован и вы знаете каждый вызов, используйте HTTP Request. Это самый прозрачный вариант: при отладке можно увидеть каждый запрос и ответ. Если хотите, чтобы AI Agent в n8n сам выбирал платформы и возможности, используйте MCP Client Tool. Если нужно что-то среднее, где требуется писать меньше данных в теле запроса, используйте MCP Client.

Все три варианта используют один и тот же API по одной цене. У Apify тоже есть MCP-сервер по адресу mcp.apify.com (документация Apify MCP). Его можно так же подключить к MCP Client Tool, а оплата рассчитывается по тарифам Actors.

Тест первый: новые видео конкурентов, данные по 2 из 3 каналов

Первый раунд начался 4 ноября 2026 года в 02:05 по сингапурскому времени. youtube/user_posts вернул 50 видео канала Starbucks за 27.5 секунды и списал $0.000556. Для Tim Hortons он вернул 50 видео за 33.0 секунды, тоже за $0.000556. Два вызова дали 100 записей без повторов, так что цена составляет $0.0111 за 1 000 записей.

По тарифу Free для YouTube Scraper, составляющему $0,004 за запись, те же 100 записей стоят $0,40, то есть в 360 раз дороже. С более дешёвым Fast YouTube Channel Scraper по цене $0,0013 за запись 100 записей стоят $0,13, то есть в 117 раз дороже. В нашем сравнении с Apify YouTube Scraper по отдельности протестированы поиск, комментарии и сведения о видео. Здесь мы смотрим только на то, что меняется внутри воркфлоу n8n, работающего по расписанию.

С третьим конкурентом не получилось. Мы попробовали два псевдонима, @dunkin и @DunkinDonuts, в 02:06 и 02:07 по сингапурскому времени. Оба вызова вернули 0 записей за 44,4 и 69,6 секунды. В ответе было empty_result_refunded, списание составило $0. Затем в 02:11 по сингапурскому времени мы попробовали Costa Coffee, @costacoffee.

Этот вызов тоже вернул 0 записей без списания. Причину мы не подтвердили. Возможно, псевдоним неверный или канал публикует в основном Shorts. В каталоге сказано, что youtube/user_posts выводит только обычные видео, а для Shorts нужен youtube/shorts.

Вывод для пользователей n8n простой. Неверный адрес не приводит к ошибке воркфлоу. Вызов просто возвращает пустой массив. Поэтому добавьте на шаге 5 ноду IF. Если канал несколько дней подряд возвращает 0 записей, отправляйте оповещение в Slack, чтобы кто-нибудь проверил адрес.

Параметр since сработал как ожидалось. В 02:09 по сингапурскому времени мы отправили запрос по Starbucks с since: 2026-11-03. Он вернул 0 записей без списания, потому что самое новое видео на этом канале было «3w ago». В 02:13 по сингапурскому времени мы отправили запрос по Tim Hortons с since: 2026-10-01. Он вернул 2 записи за $0,000556.

Первое — реклама нового продукта, опубликованная 2 недели назад. Второе — реклама коллекционных карточек, опубликованная 1 месяц назад, с 88 000 просмотров. Выходит, эти два крупных бренда публикуют лишь одно-два обычных видео в месяц. В большинстве случаев этот утренний шаг будет выглядеть как «3 вызова, 0 записей, $0».

С одним полем нужно быть внимательнее. В этом тесте posted_at содержал относительный текст вроде «3w ago» или «2w ago», а не дату. Чтобы узнать точный день, фильтруйте по since или вызовите youtube/video для конкретного видео.

Тест второй: комментарии к новым видео и сколько их возвращает один вызов

С 02:09 до 02:12 по сингапурскому времени мы вызвали youtube/comments по одному разу для каждого из трёх видео с сортировкой newest и limit 100. Рекламный ролик Tim Hortons о коллекционных карточках вернул 67 комментариев. Реклама продукта Tim Hortons вернула 24, новое видео Starbucks — 7. Всего получилось 98 комментариев без повторов.

Одиннадцать из них — ответы: у них is_reply равно true, а reply_to_id указывает на родительский комментарий. Списано $0.001668, то есть $0.0170 за 1 000. Вызовы заняли 19.5, 16.9 и 11.7 секунды. По цене YouTube Comments Scraper Free в $0.002 за запись те же 98 комментариев обошлись бы в $0.196, то есть в 118 раз дороже.

Соотношение зависит от условий. Наш вызов комментариев возвращает до 100 записей. Чем больше комментариев у видео, тем ниже наша цена за запись. У видео Starbucks было всего 7 комментариев.

За этот вызов мы списали $0,000556, то есть $0,0000794 за комментарий, а Apify берёт $0,002 за комментарий. Разница всё равно в 25 раз.

В публичной цене этого парсера Apify нет платы за запуск. Но в его README описан один случай: видео недоступно или у него нет комментариев. Тогда парсер записывает в датасет одну запись с полем error. Публичная документация не говорит, списывается ли за неё плата. Мы его не запускали, поэтому гадать не будем. У нас за вызов с 0 записей средства возвращаются, а в ответе указано empty_result_refunded.

Сильнее всего разрыв у популярных видео с десятками или сотнями комментариев. Когда один вызов возвращает все 100 записей, Apify Free берёт $0,20, а мы — $0,000556. В каталоге для youtube/comments указаны только два необязательных параметра, since и sort, а токена страницы нет. Поэтому для видео с тысячами комментариев один наш вызов не вернёт их все.

В Apify можно задать гораздо большее значение maxComments. Это настоящее преимущество Apify. В field_note каталога также сказано, что при недоступности других источников резервный источник возвращает не более 40 комментариев.

Тест третий: отзывы Google Maps без повторов между страницами, но самый свежий датирован 20 октября

Для отзывов в Google Maps сначала нужен URL заведения. В 02:07 по сингапурскому времени в нашем первом вызове google_maps_reviews/search по ошибке использовался параметр query. Вызов вернул ошибку HTTP 422 без списания. В ошибке было сказано использовать вместо него keyword. Мы не сохранили исходный ответ этого вызова, поэтому здесь пересказ, а не цитата.

С keyword вызов в 02:10 по сингапурскому времени вернул одно заведение за $0,001389: Starbucks Reserve Roastery New York по адресу 61 9th Ave, рейтинг 4,4, 7 957 отзывов. В url этого результата есть query_place_id, поэтому его можно передать в google_maps_reviews/reviews без изменений. Так рекомендует каталог: ссылка только с названием и положением на карте может каждый раз находить разные заведения.

В 02:12 по сингапурскому времени мы получили первую страницу с сортировкой newest и limit 100. Она вернула 100 отзывов за 9,4 секунды, списано $0,001389. В 02:13 по сингапурскому времени мы отправили next_page_token из этого ответа, чтобы получить вторую страницу. Она вернула ещё 100 отзывов без повторов за 10,2 секунды, списано $0,001389.

Две страницы дают 200 записей по $0.0139 за 1 000. С учётом более позднего вызова с since, который повторил первую страницу, цена составляет $0.0208 за 1 000 уникальных записей. За те же 200 записей по цене Apify Google Maps Reviews Scraper Free придётся заплатить 200 × $0.0006 + $0.00005 = $0.12005. Это в 29 раз дороже, или в 43 раза, если считать только две страницы.

Из этих 200 отзывов 12 получили оценку в 1 или 2 звезды. У 89 есть оценка, но нет текста. Ответ владельца есть только у 2. Если вы отслеживаете жалобы на конкурентов, полезно знать, что 89 отзывов не содержат текста. Отфильтруйте пустой текст перед записью в таблицу, и таблица останется чистой.

Ещё два поля хорошо подходят для фильтров в утреннем отчёте. reviewer_review_count показывает, сколько отзывов написал автор. Первый автор на первой странице написал 11 отзывов и является Local Guide. Отзыву на 1 звезду от аккаунта с одним-двумя отзывами стоит придавать меньше веса, поэтому предусмотрите для этого отдельный столбец.

owner_response показывает, что это флагманское заведение почти не отвечает на отзывы в Google Maps. При отслеживании конкурентов скорость ответа хорошо подходит как еженедельная метрика. Чтобы её получить, вычтите posted_at из owner_response_at. У парсера отзывов Google Maps от Apify есть поля того же типа (reviewerNumberOfReviews, responseFromOwnerText), поэтому такую таблицу можно собрать с помощью любого из двух сервисов.

Есть одна вещь, которую Apify может делать лучше нас. На первой странице самый новый отзыв был опубликован 2026-10-20 в 20:05 UTC. Следующие были от 2026-10-19 и 2026-10-18, а самый старый из 200 — от 2021-08-06. В 02:13 по сингапурскому времени вызов с since: 2026-11-03 вернул 0 записей, и средства были возвращены.

В 02:13 по сингапурскому времени вызов с since: 2026-10-01 вернул 88 записей, и самая новая снова была от 20 октября. Заведение с 7 957 отзывами получило 88 новых отзывов за первые 20 дней октября. Почти наверняка с 21 октября по 3 ноября появились и другие новые отзывы, но мы их не получили.

Проверить данные за эти две недели по публичным страницам мы не можем, поэтому сообщаем только то, что видели. Если вашему сценарию нужны «вчерашние отзывы к сегодняшнему утру», сначала несколько дней протестируйте since. Проверьте, не отстаёт ли самая новая дата. Парсер отзывов Apify при каждом запуске открывает актуальную страницу Google Maps, поэтому его данные с большей вероятностью актуальны. На странице Apify Store также сказано, что его фильтр по дате работает только с сортировкой «Newest», иначе запуск останавливается раньше времени (Google Maps Reviews Scraper).

Кто дешевле, зависит от числа записей за вызов: цены становятся равны примерно при 2 отзывах Google Maps

Если нанести все живые вызовы на график по числу полученных записей и списанной сумме, закономерность очевидна. Вызов с данными стоит одну фиксированную цену, будь то 2 записи или 100. Вызов без данных стоит $0.

Можно рассчитать, где пересекаются цены при оплате за вызов и за запись. Для отзывов в Google Maps один запуск Apify стоит 0,0006 × число записей + 0,00005. Один наш вызов стоит $0,001389. Цены равны примерно при 2,23 записи. Поэтому, если вызов возвращает 1 новый отзыв, Apify стоит $0,00065 — примерно половину нашей цены.

При 2 отзывах Apify стоит $0,00125 — всё ещё меньше, чем у нас. При 3 отзывах Apify стоит $0,00185, и дешевле уже мы. За комментарии YouTube Apify берёт $0,002 за запись без платы за запуск. Точка равенства цен составляет 0,28 записи, поэтому мы дешевле, как только появляется хотя бы один комментарий.

Эта точка равенства цен важна для сценария, который каждое утро забирает новые записи. У флагманского заведения с 1 по 20 октября было 88 новых отзывов — около 4,4 в день. При одном вызове на заведение в день и примерно 4 записях на вызов мы примерно в 2 раза дешевле Apify. Вызов Apify стоит около $0,00269, а наш — $0,001389. Это далеко не те 29 раз, что в таблице.

Для небольшого местного магазина с одним-двумя новыми отзывами в день Apify дешевле в расчёте на вызов. Поэтому сначала посмотрите, сколько записей может собрать один вызов. Чем больше записей на вызов, тем выгоднее оплата за вызов. При одной-двух записях на вызов выгоднее оплата за запись.

Разрыв по видео канала тоже в основном исчезает, если забирать только новые записи. В 02:13 по сингапурскому времени наш вызов для Tim Hortons с since: 2026-10-01 вернул всего 2 видео за $0.000556. Это $0.278 за 1 000, а не $0.0111, как за полную страницу из 50. Чтобы фильтровать по дате в Apify YouTube Scraper, нужно платить $0.004 за результат плюс $0.0013 за дополнение с фильтром по дате, то есть $5.30 за 1 000. Это примерно в 19 раз больше нашей цены за этот вызов. С Fast Channel Scraper по $1.30 за 1 000 разница составляет лишь около 4.7 раза.

Поэтому в помесячном сравнении ниже разрыв сокращается примерно до 2 раз.

Переход с ноды Apify: соответствие полей и ключи дедупликации

Если вы уже используете ноду Apify, вас прежде всего может беспокоить, что из-за нового источника данных перестанут работать запись в Google Sheets и отправка сообщения в Slack на следующих шагах. В n8n между источником данных и этими шагами находится только одна нода Set или Code. Переименуйте наши поля в соответствии с названиями столбцов в вашей таблице, и последующие ноды останутся прежними. В таблице ниже сопоставлены ключевые поля комментариев и отзывов с карт. Названия полей Apify взяты из общедоступных примеров результатов на страницах Store (YouTube Comments Scraper, Google Maps Reviews Scraper).

Наши взяты из response_fields в каталоге. Обе стороны проектировали поля независимо. Таблица сопоставляет только столбцы, которые выполняют одну и ту же задачу. Она не утверждает, что поля одинаковые.

В течение недели перехода несколько дней запускайте оба решения параллельно. Сравнивайте результаты по ключу дедупликации. Количество записей может различаться не только из-за цены. Важны также охват и порядок сортировки.

В парсере комментариев Apify можно задать большое значение maxComments, а мы возвращаем до 100 записей за вызов. Самый свежий отзыв с карт в нашем тесте датировался 20 октября, но результаты фактического запуска Apify могут быть новее. Через несколько дней станет ясно, в каком столбце данных меньше и насколько. После этого можно перевести все шаги, перевести только комментарии или использовать оба решения.

Шаг со сбором отзывов с карт удобно выполнять по-разному для разных заведений. Заведения с большим числом новых отзывов в день могут использовать наш API с оплатой за вызов. Небольшие магазины с одним-двумя отзывами в день могут остаться на Apify с оплатой за запись. В n8n одна нода IF направляет данные каждого заведения в нужную ветку в зависимости от количества отзывов за день, а обе ветки записывают данные в одну таблицу.

При оплате за вызов чаще всего упускают дедупликацию. Каждый вызов возвращает полную страницу. Если не использовать since и каждый день брать 100 самых новых отзывов, один и тот же отзыв будет появляться несколько дней подряд, а в таблице возникнут повторы. У Apify с оплатой за запись та же проблема: сервис снова списывает плату за повторно собранный отзыв. В нашем тесте 88 отзывов, опубликованных после 1 октября, были получены как на первой странице, так и при вызове с since.

Самые свежие из них были датированы 2026-10-18, 2026-10-19 и 2026-10-20. В n8n нода Remove Duplicates умеет отбрасывать повторы между запусками по id. Используйте её вместе с since, чтобы повторный запуск после неудачного дня не добавлял записи дважды. За вызов с повторами мы всё равно списали $0.001389. Поэтому since экономит деньги, а нода дедупликации не допускает появления повторов в таблице.

Ещё одно различие касается повторных попыток. Когда запуск Apify завершается ошибкой, нода Run Actor получает статус FAILED, и вы в n8n решаете, запускать ли его снова. Наш API возвращает код ошибки и поле retryable. Ответ 422 на неверное значение sort содержал retryable: false. Первый пункт next_steps предлагал изменить только sort и отправить запрос снова, без списания. Значит, повторная попытка без исправления не поможет.

У ноды HTTP Request в настройках есть Retry On Fail, и его можно применять только к ошибкам, после которых повтор имеет смысл. Оба способа позволяют построить стабильный сценарий. Разница в том, где хранится ошибка: у Apify в статусе запуска, у нас в каждом ответе.

Сначала первичная загрузка, затем расходы за день и за месяц

Когда сценарий вводят в эксплуатацию, обычно сначала загружают историю. Допустим, вы берёте последние 50 видео с каждого из трёх каналов, все комментарии к 30 из этих видео и по 400 отзывов для каждого из трёх заведений.

Для комментариев мы используем измеренное количество. У трёх видео было 67, 24 и 7 комментариев, в среднем — 32,7. Значит, 30 видео дают около 980 комментариев. Одного вызова на видео хватает, чтобы получить их все, поскольку один вызов возвращает до 100 записей.

Для отзывов с карт проверьте лимит страниц в каталоге. У google_maps_reviews/reviews указано sync_max_rows: 200 и max_rows: 400. В синхронном режиме пагинация останавливается на 200 записях (2 страницы). Чтобы получить все 400 записей, добавьте в запрос mode: async и заберите результат по возвращённому poll_url. Каждая страница по-прежнему считается одним запросом по цене каталога. В таблице ниже использованы публичные прайс-листы и цены нашего каталога. Это оценка, а не счёт.

В Apify эта первичная загрузка стоит $3.28. На тарифе Free ежемесячно начисляются кредиты на $5, поэтому эта сумма полностью покрывается ими и в первый месяц вы ничего не платите. После первичной загрузки на этот месяц остаются кредиты примерно на $1.72. У нас это 45 запросов за $0.035, без абонентской платы и бесплатных кредитов.

После первичной загрузки сценарий ежедневно получает новые записи. Все показатели рассчитаны по результатам наших измерений. С 1 октября по 4 ноября, то есть за 34 дня, три канала опубликовали в сумме 3 новых видео. Tim Hortons опубликовал 2 видео, а Starbucks — 1. По Dunkin' данных нет, поэтому считаем, что новых видео было 0.

Это около 0,09 новых видео в день. У этих 3 видео было всего 98 комментариев, или около 2,9 в день за 34 дня.

Три заведения получают около 13,2 нового отзыва с карт в день, то есть 4,4 × 3. Для EveryInfra мы рассчитываем верхнюю границу: 3 вызова для получения видео, 1 вызов для комментариев и 3 вызова для отзывов с карт в день, причём все они возвращают данные. Это стоит $0.006391 в день, или $0.19 за 30 дней. В большинство дней вызовы для получения видео возвращают 0 записей и плата не списывается, поэтому фактическая сумма ниже.

При измеренной частоте только два-три вызова для получения видео в месяц возвращают данные; за остальные вызовы средства возвращаются. Это около $0.14 за 30 дней.

На стороне Apify новые записи, умноженные на цены Free, плюс 3 платы за запуск дают около $0.0143 в день, или около $0.43 за 30 дней.

Этот график демонстрирует преимущество Apify. Ежедневный сценарий такого масштаба обходится в Apify примерно в $0.43 в месяц. Эта сумма укладывается в предоплаченный кредит в размере $5, который ежемесячно включён в тариф Free (тарифы Apify). Поэтому если вы запускаете только этот сценарий, то ничего не платите Apify, а нам платите от $0.14 до $0.19 в месяц.

В пересчёте на 1 000 записей мы дешевле в десятки раз. В деньгах при таком объёме Apify обходится в $0, а мы стоим несколько центов. Разрыв превращается в реальные деньги, только когда вы выходите за пределы бесплатного кредита.

В следующем разделе показано, где проходит этот предел. Согласно странице тарифов, после исчерпания кредита на тарифе Free доступ приостанавливается до начала следующего месячного цикла. Тариф Starter стоит от $19 в месяц. У EveryInfra нет ни абонентской платы, ни ежемесячного кредита, который сгорает. Вы платите за выполненные вызовы API.

Масштаб в десять раз больше и момент, когда заканчивается бесплатный кредит

Многие команды не ограничиваются тремя конкурентами. Увеличим масштаб ежедневного сценария в десять раз: 30 каналов и 30 заведений. При тех же измеренных показателях это около 0.9 нового видео, 29 новых комментариев и 132 новых отзыва с карт в день. По расценкам Free расходы на Apify составляют около $0.143 в день, или $4.29 за 30 дней. Это всё ещё укладывается в бесплатный кредит в размере $5, но уже близко к лимиту.

По ценам Bronze (тариф Starter, $19 в месяц) тот же объём стоит около $3.23, поэтому при таком объёме Starter не нужен. Наша верхняя граница — 30 вызовов для видео, 10 вызовов для комментариев и 30 вызовов для отзывов с карт в день. Это $0.06391 в день и $1.92 за 30 дней без абонентской платы. При фактически измеренных показателях и возврате средств за пустые вызовы стоимость составляет около $1.43.

Отсюда можно рассчитать, где заканчивается бесплатный кредит. При каждом увеличении объёма ежедневных новых записей на один базовый уровень (1x) ежемесячная стоимость Apify возрастает на $0.429. $5 ÷ $0.429 — это примерно 11.7. Значит, если учитывать только ежедневные новые записи, расходы на Apify превысят $5 в месяц примерно при 35 каналах и 35 заведениях.

Обычно бесплатный кредит прежде всего расходуется на первичную загрузку. Возьмём первичную загрузку для 30 каналов и 30 заведений с теми же объёмами записей. В Apify Free она стоит около $32.80, а у нас — $0.35; для этого потребуется 450 запросов. Популярные видео с сотнями комментариев тоже быстро расходуют кредит. После превышения лимита доступ на тарифе Free приостанавливается до следующего месяца. Только тогда имеет смысл сравнивать абонентскую плату Starter в размере $19 с нашей платой за вызовы API.

У этого масштабирования есть две оговорки. Во-первых, комментарии мы считаем по трём измеренным видео (98 комментариев за 34 дня). Популярный канал может получить тысячи комментариев к одному видео за несколько дней. Тогда расходы на Apify растут с каждой записью. Мы возвращаем не более 100 записей за вызов без токена страницы, поэтому получаем меньше записей, чем Apify.

Часть нашей низкой цены объясняется тем, что вы получаете меньше, поэтому оценивайте цену и охват вместе. Во-вторых, мы исходим из 4.4 отзыва с карт в день на заведение — это показатель флагманского заведения. Обычные заведения, как правило, получают меньше. Чем меньше отзывов получает заведение, тем ближе среднее число записей за вызов к точке безубыточности (2.23 записи за вызов) и тем меньше наше ценовое преимущество. Надёжнее всего при масштабировании провести измерения на собственных данных за неделю.

Найдите среднее число записей на вызов, а затем по точке безубыточности определите, какую платформу выбрать для каждого этапа.

Сбои, пустые результаты и неверные параметры: списывается ли плата?

Обе стороны придерживаются правила «нет данных, нет платы за данные», но детали различаются. У нас вызов либо оплачивается по фиксированной цене, либо, если он вернул 0 записей, средства возвращаются полностью. Сумму списания показывает billing.charged_usd в ответе. В n8n можно добавить это значение в столбец таблицы на шаге 5 и в конце месяца проверить итог.

В Apify стоимость каждого запуска видна на странице с деталями запуска и в разделе Historical usage в консоли (Actors in Store). Чтобы получить её в n8n, нужно ещё раз вызвать Get run. Публичные материалы не сообщают, оплачиваются ли записи об ошибках от парсера комментариев как обычные записи. Мы его не запускали, поэтому ничего не утверждаем.

Когда Apify подходит лучше

Вот случаи, когда нода Apify для n8n разумнее. Во-первых, нужной платформы нет в нашем каталоге. В Apify Store тысячи акторов для множества нишевых сайтов. В нашем каталоге 106 платформ и 573 возможности. Эти числа указаны в описании инструмента everyinfra_list_capabilities. Сначала найдите свою платформу в бесплатном каталоге. Если её там нет, используйте Apify.

Во-вторых, каждый вызов приносит лишь одну-две новые записи. Как показано выше, для отзывов с карт Apify дешевле, если на один вызов приходится менее 2.23 записи. Если ваш сценарий запускается каждый час и при каждом запуске находит от 0 до 2 записей, оплата за запись обходится дешевле. В-третьих, ваш объём укладывается в бесплатный кредит.

Только этот ежедневный сценарий стоит в Apify около $0.43 в месяц. Вместе с первичной загрузкой за $3.28 он всё равно укладывается в кредит Free в $5, так что в деньгах это $0. Ежедневный запуск в 10 раз крупнее ($4.29) тоже укладывается. Если у вас уже есть аккаунт Apify, переход при таком объёме денег не сэкономит. У нас это обойдётся вам от нескольких центов до примерно $2 в месяц. Причины переходить: будущий рост или фиксированная цена за вызов.

В-четвёртых, вам нужны данные свежее тех, что вернули мы. В нашем тесте самый новый отзыв с карт был от 20 октября. Если вам нужны «сегодняшние отзывы сегодня», тестируйте since в течение нескольких дней. Если данные продолжают поступать с задержкой, используйте запуск Apify в реальном времени. В-пятых, вам нужно больше полей в одной записи.

В нашем списке видео канала в этом тесте счётчики лайков и комментариев были пустыми, поэтому для каждого видео приходится вызывать youtube/video. Apify YouTube Scraper включает их в один результат. По цене каталога один вызов youtube/video для каждого видео стоит $0.000556, так что 30 новых видео обойдутся в $0.01668. Это всё равно меньше, чем у Apify. Но в сценарии появляется нода цикла и ещё 30 вызовов, завершения которых нужно дождаться.

Если вам нужна простая таблица, один шаг Apify, который получает все поля, удобнее, и ценность такого удобства стоит учитывать.

В-шестых, у одного видео тысячи комментариев, и вам нужны все. Наш вызов для получения комментариев не поддерживает токен пагинации и возвращает до 100 записей. Для maxComments в Apify можно задать гораздо большее значение. В-седьмых, вы хотите, чтобы запуски планировал Apify, а n8n получал результаты.

Триггер On new Apify event запускает сценарий n8n, когда завершается запуск актора. Это подходит для крупных задач, которые идут часами. Для наших долгих задач задаётся mode: async: вы получаете job_id, а затем опрашиваете GET /api/v1/jobs/{job_id}. В n8n для этого понадобятся нода Wait и цикл.

В других случаях лучше подходим мы. Один вызов может собрать десятки или сотни записей, например при сборе комментариев, страниц отзывов с карт и списков видео каналов. Вам не нужна community-нода. Вы хотите получить результат в том же запросе.

Или вам нужны один API-ключ и один адрес MCP-сервера, который также работает в Claude, Cursor и других инструментах. В наших статьях обзор альтернатив Apify и разбор цен Apify приведены различия в ценах и модель оплаты Apify по платформам. Прочитайте их сначала, если нужна общая картина.

Сравнение с официальными API: YouTube Data API и Places API

Те, кто ищет «apify alternative n8n», часто смотрят и на официальные API. В n8n есть встроенная нода YouTube, но у официального API есть квота. В документации по квотам YouTube Data API сказано, что проект по умолчанию получает 10 000 единиц в день. commentThreads.list стоит 1 единицу за вызов и возвращает до 100 записей, поэтому для комментариев это дёшево. В истории изменений сказано, что с 1 июня 2026 года YouTube переходит на более мелкие группы квот по методам.

Для карт разрыв больше. Place Details в Places API возвращает не более пяти отзывов. В документации по legacy Place Details сказано: «up to five reviews» (до пяти отзывов). Историю отзывов заведения так не получить. Поэтому для задачи «каждый день проверять новые отзывы конкурентов» нужен сервис парсинга.

Если вы следите только за своим каналом и комментариев немного, официальный API бесплатен и стабилен. Это лучший вариант. Для отзывов конкурентов на картах лимита в пять отзывов слишком мало. Тогда остаётся выбирать между Apify и сервисом вроде нашего.

Последние изменения

2026-10-22 Apify выпустила версию 0.9.0 ноды для n8n. До этого, 2026-10-12, вышла версия 0.8.1, а версия 0.8.0 от 2026-09-22 добавила Web Fetch (реестр npm). Что это значит для вас: community-нода часто меняется. Фиксируйте версию ноды в своих сценариях и проверяйте совместимость перед обновлением.

2026-10-27 n8n выпустила мажорную версию 3.0 с несовместимыми изменениями и инструментом миграции (примечания к выпуску). Что это значит для вас: если вы размещаете n8n у себя, проверьте community-ноды перед обновлением. HTTP Request и MCP Client относятся к базовым нодам и обновляются вместе с n8n.

2026-11-03 n8n одновременно выпустила версии 3.1.0 и 2.47.0. В обновление вошло исправление совместимости community-пакетов с новым API нод (релизы на GitHub). Что это значит для вас: ветка 2.x ещё какое-то время будет поддерживаться, поэтому с переходом на 3.x можно не спешить.

2026-09-02 начал действовать текущий прайс-лист Apify YouTube Scraper, судя по полю startedAt в метаданных. Что это значит для вас: цены в Apify Store меняются. Проверяйте публичные метаданные раз в месяц или задавайте maxTotalChargeUsd для каждого запуска. С 1 июня 2026 года YouTube Data API начал делить квоту по группам методов. Что это значит для вас: для сценариев на официальном API нужно запрашивать больше квоты для каждого метода.

FAQ

Является ли community-нода Apify для n8n официальной нодой n8n?

Она не встроена в n8n. Команда Apify поддерживает её как community-ноду под названием @apify/n8n-nodes-apify. В n8n Cloud она отображается в панели нод как проверенная community-нода (документация Apify по n8n). В self-hosted n8n её устанавливают в Settings > Community Nodes. В предупреждении о рисках n8n сказано, что community-ноды имеют полный доступ к хосту. Источник вопроса: поисковая подсказка «apify n8n community node».

Какие учётные данные нужны для интеграции Apify с n8n?

Ноде Apify нужен API-токен Apify. Он работает в self-hosted и Cloud. Вместо него можно использовать OAuth2, доступный только в Cloud. Для HTTP Request к EveryInfra вы создаёте в n8n один набор учётных данных Bearer Auth с API-ключом EveryInfra. Нода MCP Client тоже поддерживает Bearer.

Чем нода Apify в n8n отличается от HTTP Request к Apify?

Функционально разница невелика. Нода реализует операции Run Actor, Get dataset items и другие. HTTP Request может вызвать run-sync-get-dataset-items и получить записи за один шаг. Один пользователь r/n8n предложил способ через HTTP, когда у нативной ноды возникли проблемы (тред). Оба варианта тарифицируются по ценам акторов.

Сколько в месяц стоит шаблон Apify для n8n?

Стоимость зависит от числа записей, а не от шаблона. Для ежедневного воркфлоу из этой статьи при измеренных тарифах Apify обходится примерно в $0.43 в месяц. Это укладывается в $5 бесплатного кредита на тарифе Free, так что вы ничего не платите. Те же данные в EveryInfra стоят не больше $0.19. Разница в цене за запись максимальна при первой загрузке истории в 2 330 записей: около $3.28 в Apify и около $0.035 у нас. Сумма Apify и в этом случае укладывается в бесплатный кредит.

Насколько различаются цены за единицу на Free и платных тарифах Apify?

На платных тарифах цена за запись ниже. Для трёх парсеров из этой статьи тариф Gold (план Business) обходится примерно от 45% до 60% от цены на Free. Например, комментарии дешевеют с $0.002 до $0.0009 за запись. В одном посте на r/n8n автор делится воркфлоу для публикации в X. Он также отметил, что цена одного Actor за 1 000 записей на тарифах Free и Starter сильно различается (тред).

Может ли AI Agent в n8n сам выбрать платформу?

Да. Подключите к AI Agent ноду MCP Client Tool и укажите адрес https://api.everyinfra.com/mcp. Модель вызывает everyinfra_list_capabilities, чтобы найти возможности, и everyinfra_call_api, чтобы получить данные. С помощью Tools to Include можно предоставить модели доступ только к этим двум инструментам. MCP-сервер Apify подключается так же, а оплата идёт по ценам акторов.

С чего начать

1. Зарегистрируйтесь в консоли и получите API-ключ. В n8n создайте учётные данные Bearer Auth.
2. Проверьте возможность и параметры в бесплатном каталоге. См. также API данных YouTube и API отзывов Google Maps.
3. Вставьте команду curl из этой статьи в Import cURL в ноде HTTP Request. Замените since на выражение с датой вчерашнего дня.
4. Один раз запустите сценарий вручную. Проверьте count и billing.charged_usd, затем включите Schedule Trigger.

Чтобы сначала попробовать в браузере, откройте песочницу в маркетплейсе данных. Цены указаны на странице тарифов, а настройка удалённого MCP-сервера описана на странице MCP. Полный метод для отзывов на картах описан в статье Как парсить отзывы Google Maps. Сравнение с парсером карт от Apify есть в статье Альтернатива Apify Google Maps Scraper. Другие платформы разобраны в статьях Альтернатива Apify TikTok Scraper, Альтернатива Apify Amazon Scraper и в обзоре альтернатив.

Источники

Мы открыли каждую ссылку ниже через curl или средство чтения страниц 4 ноября 2026 г. с 02:05 до 02:30 (по сингапурскому времени). При обращении из скриптов страница пакета на npmjs.com возвращала код 403, поэтому мы использовали официальный эндпоинт метаданных реестра npm.

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