Apify vs ScraperAPI：你缺的是采集程序，还是请求基础设施？
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证据与实测声明：本页于 2026-07-30 按 Apify Actors、Apify API 与 ScraperAPI 官方文档 核对。本站没有用相同目标对 ScraperAPI 做账户实测，所以不写速度、成功率、credit 成本或“谁便宜”。
把 ScraperAPI 说成“只有代理”已经不准确：官方当前提供同步/异步 API、Proxy Port、JS 渲染与地理定位、结构化数据端点、DataPipeline、Crawler、MCP 与 AI Parser 等产品面。区别仍在默认责任边界：
- ScraperAPI 更接近请求与抓取基础设施：你提交目标 URL 或项目，服务处理代理、重试、渲染和反封锁，再返回网页响应或支持场景的结构化结果。
- Apify 更接近可运行工具平台：选择或开发 Actor，保存 Task、设置 Schedule，把每次 Run 的结果放进平台存储。
真正的选择题是：解析逻辑、站点适配、运行状态和结果存储，哪些已经由你掌握，哪些希望平台直接提供。
§01
分场景结论（不写“各有千秋”）
| 你的场景 | 选谁 | 为什么 |
|---|---|---|
| 已有自己的 scraper / parser，只缺代理轮换、重试和 JS 渲染 | ScraperAPI | 请求级 API 与 Proxy Port 更容易嵌入现有代码，保留你自己的解析和业务逻辑。 |
| 不会写采集器，想直接拿 Google Maps / Instagram / Amazon 数据 | Apify | 站点专用 Actor 已给出输入表单和结构化输出；先小样本运行即可验证字段，而不必先实现解析器。 |
| 支持站点的结构化电商或搜索数据 | 先核对覆盖再选 | ScraperAPI 有 Structured Data Endpoints，Apify 有对应 Actor。必须用目标站、字段与样本量核对，不要把“有结构化端点”外推到任意网站。 |
| 批量 URL、异步重试与 webhook 交付 | ScraperAPI | Async API 和 DataPipeline 围绕后台处理与交付设计；仍需设计幂等、状态查询和失败恢复。 |
| 保存一套站点配置、定时运行并在平台保留 Dataset | Apify | Task、Schedule、Run 与 Storage 属于同一资源模型，长期流程的审计链更直接。 |
| 需要抓取时运行任意自定义代码或多个 Actor 组合 | Apify | Actor 可以是自己的容器程序，也能把多个 Actor/Task 串成工作流，不只代理一次 HTTP 请求。 |
| 要 crawl 整站 | 按控制权选择 | ScraperAPI 当前已有 Crawler v2；Apify 可运行 Web/Website Content 类 Actor 或自建 Crawlee Actor。比较起始 URL、深度、去重、停止条件和输出，不用旧功能印象下结论。 |
| 要精确预算 | 先用同一小样本对账 | ScraperAPI 的 credit 会随目标域名和高级参数变化；Apify 的费用又取决于具体 Actor 与平台资源。两边都不能用一个宣传页数字覆盖所有任务。 |
先确认你是否真的需要自己维护解析器；不需要时，从一个现成 Actor 小样本开始。
compass/crawler-google-places 按 $0.004/条计，$5 免费额度约合 1,250 条；不绑卡，跑完再决定要不要付费。
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