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一个接口抓 91 个平台：EveryInfra 五个行业实测

文章大纲
我们怎么测的
EveryInfra 是什么：一个接口、一份公开目录
案例一：跨境选品，同一个词在五个平台的价格带
案例二：社交媒体话题，同一个词拿到的是不同时间段
案例三：本地生活点评，同一家店在不同平台的「速度」
案例四：招聘市场，薪资藏在正文里
案例五：应用口碑，同一个产品三个地方三种分数
和其他做法比：自己写爬虫、平台官方接口、通用抓取
三种接入方式：curl、Python、MCP
curl：一行命令先看到数据
Python：只依赖 requests
MCP：在 AI 客户端里直接用
计费和失败不扣费：58 次请求的账
给 IPFoxy 读者：管店铺用代理，看数据不必
拿不到什么
行业动向：最近 60 天里和数据获取有关的变化
常见问题
参考资料

我们用 EveryInfra 在 23 分钟里调了 20 个平台、30 项能力：选品、舆情、点评、招聘、应用口碑五个案例的数据、发现和边界，失败与空结果实测不扣费。

同一个产品，评分可以差将近 2.4 颗星：Temu 最新一批评论的平均分在 Google Play 上是 4.02，在 App Store 上是 3.21，在 Trustpilot 上只有 1.65；美国的数据工程师职位里，salary 字段写了薪资的只有 14.5%，可职位正文里还藏着另外 50% 的薪资区间。这些数是我们在 2026 年 10 月 26 日 10:52–11:15（新加坡时间）用 EveryInfra 一把 Key 发出 58 次请求得到的：覆盖 20 个平台、30 项数据能力，取回 3,168 行数据，扣费 43 次，合计 $0.071703；失败和空结果的 5 次，charged_usd 全是 0。

本文要点

• 一把 Key、一个接口：当天目录有 91 个平台、426 项数据能力，其中 399 项可用；内容与社交类最多，48 个平台、274 项。

• 同一件事，平台之间差很多：同一家店，Google 地图每天新增 8.27 条点评，Tripadvisor 只有 0.17 条；同搜「AI 眼镜」，微博返回帖子的帖龄中位数是 0.1 天，YouTube 是 153.9 天。

• 字段不等于全部：美国 110 条数据工程师职位里 salary 字段有值的 16 条，正文里另有 55 条写了薪资区间，合计 64.5%。

• 失败不扣费有实据：4 次 503 和 1 次空结果，响应里 charged_usd 都是 0，账本查询显示原价 $0.00138889 全额退回。

• 成本：43 次计费请求合计 $0.071703，单次最低 $0.000556。

我们怎么测的

动手前，我们先写下了五条判据，看到数据之后不再改。第一，每个案例至少用两个平台，同一个问题要能在平台之间对照；第二，所有数字都由脚本 raw/analysis.py 从原始响应现算，正文和图表里的每个数都能回到 raw/ 里的文件；第三，凡是用到汇率，只用央行或外汇管理部门当天公布的参考价；第四，失败、空结果、参数错误都照实记录，不重试到成功再写；第五，结论要写边界，样本多大、截在哪一天、哪里还没核。这样做的原因很简单：介绍一个数据平台，最有说服力的不是它说自己能做什么，而是它在真实请求下返回了什么、错在哪里、钱怎么算。

全部请求都用同一把测试 Key、同一个地址 POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social，只换请求体里的 platform、action 和参数。我们按 EveryInfra 的限速（每把 Key 每分钟 10 次）排队发送，前几批发得太密，被拒了 7 次 429，响应里写着「Nothing was charged」和需要等待的秒数；这 7 次也算进了下面的账。

案例用到的能力新加坡时间返回行数扣费（美元）
跨境选品：磁吸充电宝amazon/search、alibaba1688/search、temu/search、walmart/search、ebay/sold、amazon/profile10:52–11:044230.009181
社媒话题：AI 眼镜xiaohongshu/search、douyin/search、bilibili/search、weibo/search、reddit/search、youtube/search、tiktok/search 及评论10:53–11:154640.026366
本地生活：老巴刹与 Katz’sgoogle_maps_reviews/search、google_maps_reviews/reviews、tripadvisor/search、tripadvisor/reviews、yelp/search、yelp/reviews10:55–11:012870.011112
招聘市场：数据岗位linkedin/jobs（indeed/search 4 次失败）10:57–11:042490.001112
应用口碑：Temu 与 ChatGPTapp_store/reviews、google_play/reviews、trustpilot/reviews11:00–11:081,6000.008334

EveryInfra 是什么：一个接口、一份公开目录

EveryInfra 是一个公开数据采集平台：你告诉它要哪个平台、做什么（搜索、详情、评论、榜单、账号主页等）、给什么参数，它返回带字段名的 JSON。所有平台共用一个接口和一把 API Key，不需要为每个平台申请开发者账号，也不需要自己维护页面解析、翻页和改版。

它的「说明书」是一份公开目录：GET /api/v1/social/catalog 不需要 Key 就能读，每项能力都写了必填参数、可选参数和允许值、返回字段、单价和当前是否可用。我们在 2026 年 10 月 26 日 10:49（新加坡时间）读取目录：91 个平台、426 项能力，399 项可用，27 项标为暂不可用；在 399 项可用能力里，单价最低 $0.000556，中位数 $0.001389，89.5% 不超过 $0.001389。目录本身可以当成选型工具：接入之前就能确定拿到什么字段、花多少钱，而不是写完爬虫才发现页面上没有想要的东西。

类别平台数能力数目录里的平台举例常见用途
内容与社交48274小红书、抖音、B 站、微博、YouTube、TikTok、Reddit、Instagram话题监测、达人筛选、评论分析
点评口碑1554Google 地图评论、Tripadvisor、Yelp、App Store、Google Play、Booking门店口碑、应用评价、旅行住宿
电商商品1249Amazon、1688、Temu、淘宝、京东、Shopee、eBay、Walmart选品、比价、评论挖掘
招聘商业1235LinkedIn、Indeed、Glassdoor、Seek、Trustpilot、Capterra招聘趋势、薪资、企业口碑
搜索网页414通用网页、Yahoo Finance、Yandex、Similarweb网页与财经数据

分类沿用 EveryInfra 官网市场页的规则（按平台的领域和标签归类），所以 Trustpilot 和 Capterra 落在「招聘商业」而不是「点评口碑」。这张表的用处是给你一个整体印象：目录的重心在内容与社交，电商和点评是第二梯队；如果你的需求集中在某一个平台，直接看它的平台页更快，例如 Amazon 数据接口、小红书数据接口、Google 地图评论接口。

案例一：跨境选品，同一个词在五个平台的价格带

问题：做跨境电商的人想知道，一个品类从批发到零售，价格在哪几个环节被抬高、抬高多少。我们选了一个竞争激烈、规格相对统一的品类：磁吸充电宝。2026 年 10 月 26 日 10:52 和 10:53（新加坡时间），我们分别调用 alibaba1688/search（关键词「磁吸充电宝」）、temu/search、walmart/search、ebay/sold（近 30 天成交）和 amazon/search（amazon.com），五次请求共返回 422 行，扣费 $0.007792。

结果先看中位数。1688 的 100 个商品，起批价中位数是 52.0 元人民币，按国家外汇管理局公布的 2026 年 10 月 23 日中间价（1 美元 = 6.7180 元）折合 $7.74；Temu 的 79 个商品中位数 $14.28；Walmart 的 20 个商品 $23.67；eBay 近 30 天全新成交的 151 件 $25.11；Amazon 美国站的 23 个商品 $29.99。也就是说，Amazon 的中位价是 1688 批发价的 3.87 倍，是 Temu 的 2.1 倍，是 eBay 全新成交价的 1.19 倍。

平台样本中位数（美元）四分位区间（美元）读数时要注意
16881007.74（52.0 元）5.43–12.15起批价，按 6.7180 换算；66 个商家在深圳
Temu7914.289.51–19.46划线价折扣中位数 56.5%
Walmart2023.6719.94–29.99第三方卖家为主，Walmart 自营 2 个
eBay 成交（全新）15125.1115.19–42.99成交价不是挂牌价；200 条里 191 条成交于 10 月 22–25 日
Amazon 美国站2329.9921.99–49.999 个是 Anker；有 5 个 ASIN 是同款不同色

价格之外，原始字段里还有三个容易被忽略的细节，它们决定了这张表能不能直接用。第一，Amazon 的 23 个结果里，Anker 621 有 3 个 ASIN（B099284SRR、B099W63VYV、B099Z2RJZW），评分人数都是 21,149；Anker 633 有 2 个 ASIN，评分人数都是 11,810。它们是同一款的颜色变体，共用一份评价。如果按 ASIN 计数，「Anker 占了 9 个位置」会高估品牌的货架占比；正确做法是先按品牌加评分人数去重，再统计。第二，Temu 的 79 个商品里，划线价和售价之间的折扣中位数是 56.5%；已售数量在显示了销量的 72 个商品里中位数是 450.5 件，另 7 个销量为 0 或没显示，79 个全算是 315 件；划线价是平台展示的字段，不等于历史成交价，拿它算「折扣力度」只能当作展示策略的观察。第三，eBay 我们请求的是近 30 天，但 ebay/sold 单次最多返回 200 条，200 条里有 191 条集中在 10 月 22 日到 25 日：单次请求实际只覆盖了最近四天。要看完整 30 天，就要缩小关键词或按价格区间分段多拉几次。

1688 这一侧也有可读的信号。100 个商品里有 87 个显示过下单记录，商家所在城市深圳 66 个、东莞 6 个、广州 6 个、惠州 4 个，另有 12 个没写城市；这和公开印象里「消费电子供应链集中在珠三角」一致，但我们的样本只有一个关键词、一页结果，不能拿来估算全国的产能分布。真正有用的是方法：同一个关键词、同一时刻、同一套字段，把批发端和零售端放进一张表。

这个价格带还会变：欧盟每件 2 欧元的处理费预计从 2026 年 11 月 1 日起征收（细节见文末「行业动向」），同一组请求每周重跑一次，就能看出价格带怎么移动，做法可以参考我们写过的 Amazon 同款比价方法。

结论和边界：五个平台的价格带可以在一分钟内用同一套请求拿到，Amazon 中位价是 1688 起批价的 3.87 倍。这个倍数只适用于本次关键词和本次样本：1688 是起批价，不含运费、认证、头程和平台佣金；Amazon 结果只有一页 23 条，排序由平台决定；eBay 只覆盖到最近四天。它适合回答「价格大概在哪个区间、谁在卖」，不适合直接当成利润测算。

做成每周例行的监测时，建议只保留会改变决策的几个数：各平台中位价、Amazon 头部品牌的去重数量、Temu 的折扣中位数，以及 11 月 1 日欧盟处理费开始征收前后的变化。相关接口见 1688 搜索接口、eBay 成交记录接口 和 Temu 数据接口。

案例二：社交媒体话题，同一个词拿到的是不同时间段

问题：品牌和市场团队想知道「AI 眼镜」这个话题现在在哪些平台上被讨论、讨论的是哪些品牌、普通用户关心什么。我们在 10:53–10:57（新加坡时间）对中文平台调用了 xiaohongshu/search（近 30 天，取两页）、douyin/search（近一周）、bilibili/search、weibo/search，10:55 和 11:03 对海外平台调用了 youtube/search、tiktok/search、reddit/search，11:15 又取了抖音两条视频、B 站一条视频和小红书一篇笔记的评论，共 171 条中文评论。

第一个发现和内容无关，却最影响结论：同一个搜索词，各平台返回的是完全不同的时间窗口。微博 50 条结果的帖龄中位数是 0.1 天，50 条全在 7 天之内；抖音 10 条中位数 2.6 天；B 站 50 条中位数 6.4 天；小红书 20 条中位数 6.7 天；而 YouTube 50 条的中位数是 153.9 天，只有 2 条发布在 7 天之内。也就是说，在微博上搜到的是「今天的讨论」，在 YouTube 上搜到的是「半年来被看得最多的评测」。如果把各平台的条数直接相加，或者直接比较「哪个平台更热」，比的其实是不同时间段，结论会错。

第二个发现是品牌声量在不同平台上的分布很不一样。我们在标题和正文里按品牌名做关键词匹配：B 站 50 条里 22 条提到雷鸟，9 条提到小米；YouTube 50 条里 45 条提到 Meta 或 Ray-Ban，16 条提到 Rokid，8 条提到 Oakley；微博 50 条里提到讯飞和夸克的各 3 条，其余多是不点名的泛讨论。这不是市场份额，只是「搜索结果里谁被提到」；但它说明一个做海外市场的中国品牌，在 YouTube 的头部评测里已经有一席之地（Rokid 16 条），而一个只看国内平台的团队很容易看不到这一点。

平台返回条数帖龄中位数（天）点赞中位数提到最多的品牌（条数）
微博500.10讯飞 3、夸克 3
抖音102.61,700讯飞 2
B 站506.40雷鸟 22、小米 9
小红书206.75Rokid 2
YouTube50153.91,391Meta/Ray-Ban 45、Rokid 16
TikTok1243.12,098雷鸟 2、Even Realities 2
Reddit250.11Meta/Ray-Ban 3

第三个发现来自评论。171 条中文评论里，提到「翻译」的有 14 条，是最多的话题；提到近视或度数的 6 条，续航或充电的 6 条，问「哪款、链接、型号」的 5 条，重量和佩戴舒适度的 4 条，直接问价格的只有 2 条。评论里的 IP 属地前五是广东 32 条、重庆 13 条、江苏 10 条、上海 9 条、山东 9 条。对做产品和内容的团队来说，这比点赞数更有用：用户在评论区问的是「能不能配近视镜片、能不能实时翻译」，而不是参数表上的摄像头像素。我们同时用 MCP 取了 YouTube 上一条 Ray-Ban Meta 三代评测的 30 条英文评论，7 条在比较二代和三代，3 条提到显示或抬头显示，说明海外讨论已经进入「换代值不值」的阶段。

热度要和事件对照着看：EssilorLuxottica 2026 年 10 月 20 日的三季度公告预告假日季有新的 AI 眼镜上市（见文末「行业动向」），而这次微博和 Reddit 结果的帖龄中位数都只有 0.1 天，正适合观察这类公告之后的讨论变化。另外，11:06（新加坡时间）我们用 MCP 读微博热搜时，46 条热搜里没有一条和 AI 或眼镜有关：AI 眼镜在微博上是持续的小范围讨论，还没有进入热搜。

结论和边界：跨平台话题监测，先要把时间窗口对齐，再比条数和互动；品牌提及和评论主题可以用很少的请求得到第一版画像。边界在于样本：抖音这次只返回 10 条，TikTok 12 条，小红书近 30 天两页共 20 条，都是平台排序后的头部结果，不代表全量讨论；品牌匹配是关键词规则，会漏掉只用昵称或型号称呼的帖子；评论只取了 4 条内容的评论区。更多做法见 抖音评论接口、小红书搜索接口 和 YouTube 数据接口。

案例三：本地生活点评，同一家店在不同平台的「速度」

问题：餐饮和旅游行业的人常问，看一家店的口碑到底该看哪个平台。我们选了两个游客和本地人都多的地方：新加坡的老巴刹（Lau Pa Sat），它是 1973 年被列为国家古迹的维多利亚式熟食中心（新加坡国家文物局 Roots）；以及纽约的 Katz’s Delicatessen。10:55–10:57（新加坡时间）我们用 google_maps_reviews/search、tripadvisor/search 找到老巴刹，再用 google_maps_reviews/reviews（按最新排序取 100 条）和 tripadvisor/reviews（50 条）取评论；10:57–11:00 对 Katz’s 用 yelp/search、yelp/reviews 和 Google 地图做同样的事。

最大的差别是速度。老巴刹在 Google 地图上最新的 100 条点评，横跨 10 月 13 日到 25 日共 12.1 天，平均每天 8.27 条；Tripadvisor 最新的 50 条横跨 2025 年 12 月 21 日到 2026 年 10 月 14 日共 297 天，每天 0.17 条。两者相差 48.6 倍。Katz’s 的差距更大：Google 地图最新 100 条只用了 3.7 天，每天 26.8 条；Yelp 最新 10 条横跨 35.9 天，每天 0.28 条，相差 95.7 倍。这意味着，如果你想知道一家店「上周出了什么问题」，Google 地图的样本量是另外两个平台的几十倍；如果你想看「游客怎么写长评」，Tripadvisor 的 50 条全都有正文和出行类型（家庭 20 条、情侣 19 条、朋友 8 条）。

指标老巴刹 · Google 地图老巴刹 · TripadvisorKatz’s · Google 地图Katz’s · Yelp
页面总评分 / 总条数4.4 / 39,3384.2 / 2,5674.5 / 56,2834.1 / 17,124
本次取回条数1005010010
时间跨度（天）12.1297.03.735.9
每天新增（条）8.270.1726.80.28
最新一批的平均星级4.614.404.454.20
有文字的条数34505610

第二个差别在内容密度。老巴刹在 Google 地图上的 100 条最新点评里，只有 34 条有文字，其余 66 条只打了星；74 条来自本地向导（Local Guide）账号。Katz’s 有文字的是 56 条。只打星的评价能算平均分，却回答不了「为什么」。这也是为什么平台官方接口在这个场景里不够用：Google 的 Places API 文档写明，地点详情最多返回 5 条评论（下图），Yelp 的评论接口最多返回 3 条评论摘录。5 条或 3 条可以展示在 App 里，却做不了按周统计、找差评原因这类分析。

评分本身也要分清是哪一批：页面上的总评分是全部历史评价的平均，最新一批的平均可能高也可能低。老巴刹 Google 地图总评分 4.4，最新 100 条平均 4.61；Tripadvisor 总评分 4.2，最新 50 条平均 4.40。对一个经营者来说，「最近两周比历史平均高 0.2 分」比「总分 4.4」更能说明改进有没有效果。做这类分析，第一步是把同一家店在不同平台上的身份对齐，Google 地图的 place_id 是最稳定的锚点，方法见我们写过的 Google 地图 place_id 去重。

结论和边界：看一家店的近况，Google 地图的样本量是 Tripadvisor 和 Yelp 的几十到近百倍；看长评和出行背景，Tripadvisor 更完整。这些倍数只来自两家店、各一批最新评论，热门旅游地点和社区小店的比例会不同；Yelp 接口单次最多 10 条，要拿更多就要翻页。用到的接口见 Google 地图评论接口、Yelp 数据接口 和 Tripadvisor 数据接口。评论里的个人信息（昵称、头像）在分析时应当去掉，本文所有统计都只用评分、时间和文字主题。

案例四：招聘市场，薪资藏在正文里

问题：做招聘、人力分析和劳动力研究的人想知道，一个岗位在不同城市要求什么技能、给多少钱。我们在 10:59 和 11:00（新加坡时间）分别调用 linkedin/jobs：新加坡的 data analyst 取回 139 条，美国的 data engineer 取回 110 条，两次共扣费 $0.001112。同一时间我们也试了 indeed/search，两个国家各试两次，四次都返回 503，全部没有扣费（见后文「计费」一节）。

最有价值的发现在薪资。美国 110 条职位里，结构化的 salary 字段有值的只有 16 条（14.5%）；但我们用正则在职位描述正文里找「数字–数字」形式的薪资区间，又找到 55 条，合计 71 条，占 64.5%。也就是说，只看字段会少算四分之三的薪资信息。新加坡 139 条里，字段有值 2 条、正文里另有 3 条，合计 5 条，只占 3.6%。

为什么两地差这么多？美国多个州要求在招聘广告里写薪资区间：纽约州《劳动法》第 194-B 条要求 4 人以上的雇主在职位广告里列出薪资范围（纽约州劳工部），华盛顿州要求 15 人以上的雇主在每条职位里写工资区间和福利说明（华盛顿州劳工与工业部），科罗拉多州的《同工同酬法》也要求所有内外部招聘信息披露薪酬（科罗拉多州劳工部）。新加坡没有这样的一般性规定，但人力部规定，雇主为就业准证（EP）岗位招人时，要先在政府招聘网站 MyCareersFuture 上刊登广告，并写明薪资区间，最高值不能超过最低值的两倍（新加坡人力部）。所以在新加坡，LinkedIn 不是找薪资数据的地方；要做新加坡的薪资分析，数据源本身就要换。

技能要求上，两个岗位的差别符合直觉，但数字给了尺度。新加坡 data analyst 的职位描述里，SQL 出现在 75.5% 的职位中，Python 64.0%，Power BI 54.7%，Tableau 47.5%，偏报表和商业智能；美国 data engineer 的 SQL 是 80.0%，Python 71.8%，Spark 41.8%，AWS 和 Databricks 都是 42.7%，Airflow 24.5%，偏数据平台。两边提到 LLM 或生成式 AI 的都只有一成多（新加坡 12.9%，美国 10.9%）：在 2026 年 10 月的这两组职位里，大模型还是加分项，不是主要要求。

这组数据还有两个读数陷阱。第一，申请人数 applicant_count 是分档的：新加坡有 57 条是 200（页面显示「200 位以上申请者」），5 条是 25（「前 25 位申请者之一」），所以「申请人数中位数 167」只是下限估计，不能当精确竞争度。第二，美国 110 条只有 93 个不同的「职位名 + 公司」组合，Deloitte 一家就有 10 条：同一个职位在多个城市分别发布，按条数统计会高估大公司的招聘量。职位数据能做成什么产品，可以看 招聘数据里的采购信号，接口见 LinkedIn 职位接口。

结论和边界：职位数据里最容易漏的是薪资，它更多写在正文而不是字段里，分析前要先做一次正文抽取。我们的薪资正则只认「数字–数字」形式的区间，写成「最高 20 万」或者只写时薪的会漏，所以 64.5% 是下限；LinkedIn 搜索结果的排序和覆盖由平台决定，一次请求不是全量。官方渠道在这里帮不上忙：LinkedIn 的 Job Posting API 文档写明目前不接受新的合作伙伴，而且它是给发布职位用的，不是给读取别人的职位用的。

案例五：应用口碑，同一个产品三个地方三种分数

问题：做应用增长、品牌和投资研究的人，经常拿应用商店评分当口碑指标。我们想知道，换一个地方看，分数会差多少。11:00–11:01（新加坡时间）我们用 app_store/reviews 取了 Temu 和 ChatGPT 在美国 App Store 最新的各 500 条评论，用 google_play/reviews 取了两者在 Google Play 最新的各 200 条；11:07–11:08 用 Python 脚本调 trustpilot/reviews，取了 temu.com 和 openai.com 在 Trustpilot 最新的各 100 条。6 次请求共 1,600 条评论，扣费 $0.008334。

图 9　同一个产品，三个地方的最新评分

产品平台样本平均星级1 星占比5 星占比时间跨度
TemuApp Store5003.2133.4%42.4%10 月 13–24 日
TemuGoogle Play2004.0217.0%63.0%10 月 24–25 日
TemuTrustpilot1001.6577.0%10.0%10 月 21–26 日
ChatGPTApp Store5004.3411.6%78.0%10 月 22–24 日
ChatGPTGoogle Play2004.388.0%73.5%10 月 25 日
OpenAITrustpilot1001.2089.0%2.0%8 月 18 日至 10 月 25 日

差得最多的是 Trustpilot。Temu 在 Trustpilot 上最新 100 条的平均分是 1.65，1 星占 77%；同一时间 Google Play 是 4.02。原因不在产品，而在谁会去哪儿写评价：Trustpilot 返回的 source 字段显示，Temu 这 100 条里 99 条是 Organic，也就是用户主动来写、不是商家邀请的；主动来写的人多半是遇到了问题，比如物流、退款、客服。应用商店的评分则常在用户打开应用时弹出邀请，满意的用户也会顺手打分。两种机制下的分数不能互相替代：应用商店分数更接近「日常使用满意度」，Trustpilot 分数更接近「出问题的人有多不满意」。Trustpilot 在自己的信任中心也写明，商家可以邀请用户评价，消费者也可以随时主动写。

速度同样差很多。Google Play 上 Temu 最新 200 条只覆盖了 7 个多小时，ChatGPT 最新 200 条只覆盖了约 1.2 小时；Trustpilot 上 OpenAI 的 100 条却横跨了 68.7 天。版本也能看出问题：Temu 在 App Store 上 4.90.0 版本的 132 条评论平均 2.92 分，前一个版本 4.89.0 的 236 条是 3.34 分，下一个版本 4.92.0 的 69 条回到 3.28 分。这类按版本拆开的分数，比商店页面上的一个总分更能帮产品团队定位问题。更多口碑数据的做法见 评价数据做成产品，接口见 App Store 评论接口、Google Play 评论接口 和 Trustpilot 评论接口。

结论和边界：同一个产品在三个评价平台的最新分数可以差 2.4 颗星，差别主要来自评价的来源机制，不能用一个平台的分数代表口碑。样本是各平台最新的一批，时间跨度从 1 小时到两个多月不等，节假日、版本发布和促销都会让分数短期波动；Trustpilot 的国家分布以英国（34 条）和美国（33 条）为主，不能代表其他市场。官方接口同样只服务自己的应用：Apple 的 App Store Connect API 只能读你自己应用的评论，Google Play Developer API 的 reviews.list 只返回自己应用最近一周的评论。

和其他做法比：自己写爬虫、平台官方接口、通用抓取

拿公开数据，常见的有三条路：自己写爬虫，用平台的官方接口，或者用通用的网页抓取工具取整页再自己解析。下面这张表只写能核实的事实，不评价哪种更好；不同需求下三条路都有道理。

图 10　拿公开数据的三条路：自己维护、官方接口、统一接口。

对比项自己写爬虫平台官方接口通用网页抓取EveryInfra（本文实测）
能拿谁的数据任何公开页面多数只给自己的账号或应用：App Store Connect 只读自己应用的评论；Google Play 只给自己应用最近一周的评论；Amazon SP-API 需要卖家授权任何公开页面目录里 91 个平台的公开数据
单次能拿多少自己决定Google Places 每个地点最多 5 条评论；Yelp 最多 3 条摘录一页本文单次最多 500 条（app_store/reviews）
准入门槛无TikTok 研究接口只开放给美国和欧洲的非营利研究者；LinkedIn 职位接口暂不接受新合作方；eBay 成交历史接口是限量开放注册账号注册账号，一把 Key
配额与价格服务器、代理和人力成本自理YouTube 默认每天 10,000 单位；X 接口按量计费，每月最多读取 300 万条帖子按请求或页面计费单次 $0.000556 起，失败和空结果不扣费
返回什么HTML，字段自己解析结构化字段HTML、渲染后的页面或正文带字段名的 JSON，字段在目录里写明
页面改版自己修平台负责，但会下线或收紧解析部分自己修EveryInfra 负责维护

表里的事实分别来自：App Store Connect API、Google Play Developer API、Amazon SP-API getItemOffers、Google Places API、Yelp 评论接口、TikTok 研究工具、LinkedIn Job Posting API、eBay Buy API 要求、YouTube 配额计算、X API 定价。自己写爬虫常用的开源工具有 Scrapy（源码）和 Playwright；无论用哪种方式，访问网站时都应当遵守 RFC 9309 定义的 robots.txt 约定和网站条款。

怎么选：如果你只要自己账号、自己应用、自己店铺的数据，官方接口是第一选择，它拿得到别人拿不到的后台数据（订单、广告、私信）。如果你要的网站不在任何目录里，或者要的是整页的版式和图片，自己写爬虫或用通用抓取更合适。如果你要的是多个平台上别人公开的数据，而且希望字段固定、出错可预期、按次付费，统一的数据接口最省事。三者也可以组合：自己的后台用官方接口，竞品和市场数据用 EveryInfra，目录里没有的网站自己抓。

三种接入方式：curl、Python、MCP

curl：一行命令先看到数据

所有平台都是同一个接口，只换 platform、action 和 params。下面是案例一里 Amazon 那次请求的原样写法，Key 放在环境变量里：

curl -X POST https://api.everyinfra.com/api/v1/social \
  -H “Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY” \
  -H “Content-Type: application/json” \
  -d ‘{“platform”:”amazon”,”action”:”search”,”params”:{“keyword”:”magnetic power bank”,”domain”:”amazon.com”,”limit”:50}}’

2026 年 10 月 26 日 10:52（新加坡时间）这次请求用了 56.5 秒，返回 23 条商品，billing.charged_usd 是 0.002236。换成 1688，只改两处：”platform”:”alibaba1688″，关键词换成「磁吸充电宝」；返回结构一样，results 是结果列表，billing 写明这一次扣了多少钱。

返回的字段和目录里 response_fields 一一对应。以 amazon/search 为例，目录列出 20 个字段，我们这次返回里常用的几个如下：

字段含义本次第一条的值
asinAmazon 商品编号，同一款不同颜色会是不同的 ASINB09NRG4GK3
title商品标题Anker 633 Magnetic Power Bank with Stand…
brand品牌Anker
price / list_price当前售价 / 划线价，可能为空59.99 / 空
rating / rating_count评分 / 评分人数，同款变体共用4.4 / 11,810
in_stock是否有货true
seller_name卖家AnkerDirect
bestseller_ranks类目排名（amazon/profile 才有完整值）见下文

需要更深的字段时，换成详情类能力。我们 11:04（新加坡时间）对 Anker 621 调用 amazon/profile，拿到了 bestseller_ranks：在「手机配件」大类排第 133，在「便携充电宝」子类排第 4。

Python：只依赖 requests

EveryInfra 的文档里，Python 示例只依赖 requests（文档），也可以按 OpenAPI 3.0 规范 用代码生成器生成任何语言的客户端。下面是案例五里取 Trustpilot 评论的脚本，原样可运行：

import os, requests

session = requests.Session()
session.headers.update({"Authorization": f"Bearer {os.environ['EVERYINFRA_API_KEY']}"})

for company in ["temu.com", "openai.com"]:
    body = session.post("https://api.everyinfra.com/api/v1/social", json={
        "platform": "trustpilot",
        "action": "reviews",
        "params": {"company": company, "sort": "recency", "limit": 100},
    }, timeout=300).json()
    stars = [r["rating"] for r in body.get("results", []) if r.get("rating") is not None]
    print(company, len(stars), round(sum(stars) / len(stars), 2), body["billing"]["charged_usd"])

11:07 和 11:08（新加坡时间）两次运行的输出是：temu.com 返回 100 条、平均 1.65、扣费 0.001389；openai.com 返回 100 条、平均 1.2、扣费 0.001389。注意 sort 要传 recency，不是其他平台常用的 newest；传错时接口会返回 422，并告诉你允许的值（见「计费」一节的 Reddit 例子）。超时建议设到 300 秒：服务端给同步请求的处理时间约 85 秒，但客户端从发出到收完还要算上网络和排队，本文最慢一次是 92.0 秒，所以超时不要设在 100 秒以下；慢任务可以在请求体里加 “mode”: “async”，拿到任务编号后轮询，轮询本身不扣费。

MCP：在 AI 客户端里直接用

EveryInfra 提供远程 MCP 服务器 https://api.everyinfra.com/mcp，带 25 个工具。在 Claude、Cursor、ChatGPT 等支持远程 MCP 的客户端里添加下面的配置，就能用自然语言调用同一批能力：

{
  "mcpServers": {
    "everyinfra": {
      "url": "https://api.everyinfra.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <你的 EveryInfra API Key>" }
    }
  }
}

我们 11:06（新加坡时间）用 MCP 的 everyinfra_call_api 工具读了一次微博热搜，返回 46 条，扣费 $0.000556，和直接调接口的价格一样；11:07 又用它取了 YouTube 一条评测视频的 30 条评论。MCP 返回的内容就是接口的 JSON，放在 result.content[0].text 里。我们握手时请求 2026-07-28 版协议，服务器协商到的是 2025-11-25 版；2026-07-28 版改成了无会话的请求方式（变更说明），主流客户端目前都兼容旧版协商。各客户端的具体配置见 远程 MCP 接入 和 MCP 服务器页。

第一次接入时，按 快速上手 注册并在控制台创建 Key，先用一个目标、一个小的 limit 发一次，确认字段和价格，再放大。

计费和失败不扣费：58 次请求的账

EveryInfra 按次计费，没有月费；每项能力的单价写在目录里，每次响应的 billing.charged_usd 写明这一次扣了多少钱。我们把 58 次请求逐条记进账本 raw/calls.log：43 次成功并扣费，合计 $0.071703；5 次是失败或空结果，charged_usd 都是 0；9 次在开始处理前就被拒绝（7 次 429 限速、1 次 422 参数错误、1 次 401 没带 Key），没有进入计费；另有 1 次是免费的账本查询。

图 13　本文 58 次请求的计费结果（另 1 次免费账本查询未画）

失败的那几次最能说明问题。11:00（新加坡时间）我们调 indeed/search，返回 503，响应里 billing.charged 是 false、charged_usd 是 0、reason 是 request_failed_refunded，refund.status 是 succeeded，并提示 20 秒后可重试。随后我们用 MCP 的 everyinfra_requests 工具按 request_id 查了这次请求的结算记录：原价 $0.00138889，退回 $0.00138889，实际金额 0。也就是说，系统先按单价预扣，失败后按同一笔记录全额退回，账本上能查到每一步。

图 14　一次 503 失败：响应里不扣费，账本里原价全额退回。　来源：EveryInfra 接口真实返回截图 https://everyinfra.com/build/failure-refund-reconciliation

空结果也一样。11:06（新加坡时间）我们故意请求 ebay/sold，关键词「magnetic power bank」、最低价 999,999 美元、近 7 天，返回 0 条，reason 是 empty_result_refunded，charged_usd 为 0。参数错误则在开始处理前就被挡下：10:55（新加坡时间）我们给 reddit/search 传了 sort: “new”，返回 422，错误信息直接写出允许的值和建议：

{"error": {"code": "invalid_value",
  "message": "`sort` must be one of: controversial, newest, popular, relevance, rising, top (got 'new')",
  "param": "sort", "did_you_mean": ["newest"],
  "next_steps": ["Change only `sort` to a value in `allowed`, then resend. Nothing was charged."]}}

这样的错误信息是写给人和 AI 都能看懂的：AI 客户端读到 did_you_mean，可以自己改成 newest 再发一次。我们 11:03 照做，返回 25 条，扣费 $0.000556。

图 15　成功的请求计费，失败和空结果按同一笔记录退回。

计费上还有一个细节值得知道。抖音评论这类能力在目录里标了 rows_per_unit: 20，按每 20 行一块计费（抖音能力目录）。我们 11:15（新加坡时间）请求 150 条，按 8 块预扣；实际返回 75 条，只按 4 块收费 $0.002222，多扣的 4 块当场退回。目录里有 4 项能力按这种方式计费，其余都是一次请求一次计费，和 limit 无关，所以同一个价格下，limit 设到能力允许的最大值最划算：我们的 app_store/reviews 一次取了 500 条，只收 $0.001389。更多价格档位见 价格页，失败对账的做法见 失败退款对账。

速度方面，40 次成功的同步请求里，最快 2.4 秒，中位数 20.9 秒，最慢 92.0 秒；28 次在 30 秒内返回，4 次超过 60 秒（LinkedIn 两次、Yelp 和 Google 地图搜索各一次）。失败的请求都在 0.1 到 2.4 秒内返回。对需要实时响应的应用，慢能力建议用异步模式；对每天跑一次的报表，这个速度足够。

给 IPFoxy 读者：管店铺用代理，看数据不必

这一节写给 IPFoxy 的读者。很多跨境卖家同时在美国、德国、日本等多个 Amazon 站点开店，用静态住宅代理给每个店铺一个稳定的、所在国的出口 IP，登录卖家后台、改价、回复买家都走这个出口，避免多个店铺的环境混在一起。IPFoxy 在官网介绍，它的代理网络覆盖 200 多个国家和地区，提供动态住宅代理、静态住宅代理、数据中心代理和动态移动代理，动态住宅支持按请求换 IP 和 30 到 120 分钟的粘性会话。这套环境是为「以店铺身份登录」设计的，每个店铺的 IP、浏览器指纹和账号一一对应。IPFoxy 官网也把「海外店铺管理」和「市场数据调研」并列为它的典型用途。这两件事看起来都要用到代理，但对网络出口的要求完全不同：前者要求稳定、固定、和店铺一一绑定，后者要求覆盖广、量大、随用随取。把两件事放在同一套环境里，是很多卖家成本偏高、环境变乱的根源。

问题在于，卖家每天还有大量「看数据」的需求：竞品在三个站点各卖多少钱、有没有货、评价有多少。如果这些也通过店铺的代理环境去打开页面，一是占用本该给店铺用的固定 IP，二是频繁浏览竞品页面会让店铺环境的访问记录变得杂乱，三是要逐个站点、逐个页面地看。看公开数据其实不需要以店铺的身份去看。我们做了一个实测：11:03（新加坡时间）在新加坡同时调用三次 amazon/search，关键词分别是「Anker MagGo Power Bank」（amazon.com）、「Anker MagGo Powerbank」（amazon.de）、「Anker MagGo モバイルバッテリー」（amazon.co.jp），三次共扣费 $0.006708，用时 54 到 57 秒。

ASIN美国站售价德国站售价德国站折合美元德国站有货两站评分人数
B0CFDPQXN4$79.99€56.98$63.78是9,058 / 9,036
B0D7HZ4G5G$79.99€47.92$53.64是10,137 / 10,109
B09NRG4GK3$59.99€49.99$55.95是11,810 / 10,364
B0CXDXP8VR$59.99€49.99$55.95是10,456 / 10,147
B0DGKWTQQC$49.99€49.99$55.95是3,679 / 3,512
B099284SRR$29.99无价格—否21,149 / 17,748

美国站 43 条结果全部有价格；德国站 20 条里只有 9 条有价格，另外 11 条返回 in_stock: false、价格为空；日本站 42 条里 18 条有价格。美国站和德国站同时出现的 ASIN 有 11 个，其中 5 个两边都有价格（上表前五行），按欧洲央行 10 月 23 日 1 欧元 = 1.1193 美元换算，德国站的含税价折合 $53.64 到 $63.78：前四个比美国站的不含税价低 7% 到 33%，最后一个 B0DGKWTQQC 反而高 12%。注意两边价格的含义不同：德国站价格含 19% 增值税，美国站价格不含销售税，所以这只是「消费者看到的标价」对比，不是利润对比。

日本站给了另一个提醒：42 条结果和美国站、德国站一个相同的 ASIN 都没有。同样是 Anker MagGo 10,000mAh，美国站和德国站用的是 B0CFDPQXN4，日本站对应的商品编号是 B0CFTWFH82，售价 ¥9,990，按欧洲央行同日汇率折算的 1 美元 = 156.80 日元约合 $63.71。也就是说，跨站点比价不能只按 ASIN 关联，要先按品牌、型号和容量把商品对齐，再比价格；美德两站共用的 11 个 ASIN 是幸运的情况，不是规律。对管多个站点的卖家来说，这张对齐表本身就值得每周维护一次，它决定了你在后台看到的「竞品」是不是同一个东西。

这个实测给 IPFoxy 读者的分工建议很具体。看竞品价格、在售状态、评价数这类公开数据，用数据接口一次拿三个站点，不占用店铺的代理 IP，也不在店铺环境里留下浏览记录；要以店铺身份登录、或者要确认「德国买家在页面上到底看到了什么」，再用对应国家的 IPFoxy 出口去打开页面。比如上表里 B099284SRR 在德国站没有价格，它是真的缺货，还是只是不对当前访问显示价格，接口数据回答不了，这时用一个德国出口 IP 的浏览器打开一次就能确认。复核时建议用动态住宅代理的粘性会话，让打开商品页、切换配送地址、查看价格这几步都从同一个德国 IP 发出；看完记下结论（缺货、只对部分地区显示价格、或者需要选规格才显示价格），写回数据表的备注列，下周接口再返回同样的空价格时就不用重复核对。两者怎么在一个脚本里配合，EveryInfra 文档有一节 「配合 IPFoxy 代理使用」：IPFoxy 负责你自己的请求的出口，数据接口直连、不走代理，示例里用 trust_env = False 让数据请求不经过系统代理，省下代理流量。代理流量怎么估、什么场景需要代理 IP，可以看 代理流量怎么算钱 和 数据采集为什么需要代理 IP。

按国家站点分工，可以照下面四步做，每一步都能用这次三站实测的数说明：

  1. 每个站点用当地写法定搜索词。 这次美国站用「Anker MagGo Power Bank」，德国站用「Anker MagGo Powerbank」，日本站用「Anker MagGo モバイルバッテリー」，三次同时发出，分别返回 43、20、42 条。德国站的条数不到美国站一半，同一个英文词照搬到别的站点，拿到的结果可能少很多，所以每个站点的词要单独定、单独记在表里。
  2. 按「有价格」和「无价格」分两张清单。 美国站 43 条全部有价格；德国站 20 条里 9 条有价格，11 条 in_stock: false、价格为空；日本站 42 条里 18 条有价格。有价格的直接进比价表，无价格的进待复核清单。这一步只读公开数据，不需要店铺身份，也不经过店铺的出口。
  3. 先对齐商品，再比价格。 美德两站共用 11 个 ASIN，其中 5 个两边都有价格，可以直接放进上面那张表；日本站和美德两站一个共用 ASIN 都没有，要按品牌、型号、容量手工对齐，比如美德的 B0CFDPQXN4 对日本的 B0CFTWFH82。对齐表每周维护一次，新品上架时补一行。
  4. 只把待复核清单交给对应国家的出口。 这次德国站 11 条无价格的商品，是全部数据里唯一需要「以德国买家身份看一眼」的部分。用一个德国的静态住宅代理，或者动态住宅代理的粘性会话打开，确认是缺货、只对部分地区显示价格，还是要先选规格；结论写回备注列，日本站照同样的办法做。

反过来，店铺登录这件事数据接口完全替代不了：卖家后台的订单、广告、绩效和站内信都要以店铺身份访问，IPFoxy 官网上静态住宅代理每月 $7.99 起，一个店铺一个固定 IP，是这部分工作的基础设施。所以我们给 IPFoxy 读者的建议是三步：公开数据（竞品价格、评价、榜单）走 EveryInfra，按次付费、不占代理；店铺操作走 IPFoxy 的固定出口；接口数据里出现异常（比如上面德国站的空价格）时，再用对应国家的代理打开页面复核一次。

落到每天的工作里，一个在美、德、日三站卖充电宝的卖家，可以把下面几件事交给数据接口：每天早上对三个站点各跑一次 amazon/search，看自己的关键词下前 50 个结果里竞品的价格和在售状态，三次约 $0.0067；每周对自己和三个主要竞品的商品各调一次 amazon/profile，记下类目排名（本文 Anker 621 在「便携充电宝」子类排第 4），每次 $0.001389；新品上架后，每周用 amazon/reviews 读一次最新评论，看差评集中在哪里。按这个节奏，一个月的接口费不到 1 美元，而这些请求全都不经过店铺的代理环境。需要以买家身份确认页面、或者核对某个国家的配送和促销显示时，才动用 IPFoxy 的对应国家出口。这种「数据走接口、身份走代理」的分法，也让排查问题更容易：数据异常先看接口返回，登录异常先看代理和账号环境，两边互不干扰。

拿不到什么

EveryInfra 只返回公开可见的数据，这条边界决定了很多事情做不到。需要登录才能看到的内容（私信、好友可见的帖子、卖家后台的订单和广告报表）拿不到，这些要用平台的官方接口和你自己的授权。目录里没有的平台和字段拿不到，可以先查目录，或者在控制台开工单提需求。搜索类能力返回的是平台排序后的结果，不是全量：本文的抖音只返回 10 条、TikTok 12 条，eBay 单次 200 条只覆盖了最近四天，要更大的覆盖面就要分页、分时段或分关键词多次请求。

数据的可用性也不是百分之百。本文 indeed/search 四次都失败，而能力健康接口（availability）当时显示的状态是正常；目录里也有 27 项标为暂不可用。失败不扣费，但它会影响你的任务能不能按时跑完，所以生产任务要有重试和告警。还有一类是「返回了，但不是你想要的」：我们用一串无意义的字符去搜小红书，限定近 24 小时，平台仍然返回了 20 条发布于 2025 年 9 月到 2026 年 10 月之间、和关键词无关的笔记，并照常计费 $0.005556；拿到数据后按 posted_at 再过滤一遍，是每个任务都该有的一步。

最后是使用上的边界。公开可见不等于可以任意复制、转载或商用；数据里的个人信息（昵称、头像、IP 属地）在分析和展示时应当去掉或汇总，本文所有统计都只用了汇总结果。具体能不能用于你的场景，要由使用者按适用法律和平台条款判断，我们不提供法律意见。Google 的用户内容政策、各平台的条款，以及 robots.txt 约定都值得在立项前读一遍。

行业动向：最近 60 天里和数据获取有关的变化

2026 年 8 月 27 日，YouTube 统一公开观看数的计法。 Data API 修订记录写明，长视频、直播和 Shorts 都改为视频开始播放就计一次观看，viewCount 的说明随之更新（YouTube 帮助中心也同步了指标定义）。对读者意味着：8 月 27 日前后发布的视频，观看数不能直接比较，做趋势分析要按发布日期分段。

2026 年 9 月 30 日，Reddit 公布关闭公开数据接口的时间表。 Reddit 在 r/redditdev 的公告里写明：10 月 31 日起不再受理新的公开接口申请，2027 年 1 月 12 日起对未登记的应用逐步关闭，2027 年 3 月关闭全部公开访问；RSS 订阅也将在 11 月 13 日停止。对读者意味着：依赖 Reddit 免费接口或 RSS 做舆情监测的流程，要在几个月内换数据源，我们写过的 Reddit RSS 关停分析 有更多细节。

2026 年 10 月 5 日，欧盟发布小包裹关税和处理费的执行指引。 欧盟税务与海关总司的指引确认，7 月 1 日起每件 3 欧元的临时关税之外，每件 2 欧元的处理费预计从 11 月 1 日起征收，金额由授权条例 (EU) 2026/2152 确定。对读者意味着：直邮欧洲的低价商品每件多出约 $5.60 的固定成本，跨平台价格监测要把 11 月前后分开看。

2026 年 10 月 20 日，EssilorLuxottica 公布三季度营收，可穿戴设备增长 20%。 公告显示三季度营收 74.86 亿欧元，按固定汇率增长 7.2%，并预告假日季有新的 AI 眼镜上市。对读者意味着：AI 眼镜仍在快速增长期，社媒上的讨论会随新品发布集中出现，适合用固定的关键词和固定的时间窗口持续跟踪，而不是隔几个月看一次。

日期变化出处读者该做什么
2026 年 8 月 27 日YouTube 改为开始播放即计一次公开观看YouTube Data API 修订记录观看数趋势按这一天分段
2026 年 9 月 30 日Reddit 公布关闭公开接口和 RSS 的时间表r/redditdev 公告2027 年 1 月 12 日前换好数据源
2026 年 10 月 5 日欧盟指引：11 月 1 日起每件 2 欧元处理费欧盟税务与海关总司指引欧盟价格按 11 月 1 日前后分开比
2026 年 10 月 20 日EssilorLuxottica 可穿戴设备收入增长 20%三季度营收公告用固定关键词和时间窗口跟踪 AI 眼镜

常见问题

爬虫合法吗？

这是 Google 搜索「爬虫」时最常见的联想问题之一。我们不提供法律意见。从数据方法上说，EveryInfra 只返回公开可见的数据，不登录、不绕过付费墙；但公开不等于可以任意使用，个人信息的处理、转载和商用要按你所在地的法律和平台条款判断，立项前最好请法务看一下具体用途。

网页抓取和 API 有什么区别？

这是英文搜索「web scraping vs api」时的高频联想。官方 API 给的是平台愿意给的结构化数据，通常限于自己的账号或应用、有配额；网页抓取拿的是页面上公开可见的内容，要自己解析和维护。EveryInfra 介于两者之间：取的是公开数据，返回的是固定字段的 JSON，对照表见上文「和其他做法比」。

调用失败会扣费吗？

不会。本文 4 次 503 和 1 次空结果的响应里 charged_usd 都是 0，账本查询显示原价全额退回；401、422、429 在开始处理前就被拒绝，不进入计费。按块计费的能力只按实际返回的块数收费。

一次请求要等多久？

本文 40 次成功的同步请求，中位数 20.9 秒，最快 2.4 秒，最慢 92.0 秒。服务端给同步请求的处理时间约 85 秒，客户端计时会更长一些，超时建议设 300 秒；更慢的任务在请求体里加 “mode”: “async”，拿到任务编号后轮询，轮询不扣费。

需要自己准备代理吗？

调 EveryInfra 不需要代理，请求直接发到 api.everyinfra.com。需要代理的是你自己的程序，比如以店铺身份登录后台、或者用浏览器确认某个国家的用户看到的页面，这时用代理服务商提供的对应国家出口；怎么在一个脚本里配合，见文档的 配合代理使用。

怎么开始？

在 everyinfra.com 注册，控制台里创建 API Key，照 快速上手 发第一个请求；先读 能力目录 确认平台、参数和价格，用一个目标、一个小的 limit 试一次再放大。

参考资料

本文数据读取时间：2026 年 10 月 26 日 10:49–11:15（新加坡时间）。平台、能力和价格会变化，以 everyinfra.com 和能力目录为准。原始响应和复算脚本随稿附在 raw/ 目录。

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