做 YouTube 评论分析踩到的坑：配额、分页，和 searchTerms

最近在做 YouTube 评论相关的工具，API 这块踩了几个坑，记录一下。

1. 配额的账要提前算

YouTube Data API v3 免费额度是 10000 units/天，太平洋时间午夜重置。官方配额表里：

看起来挺宽裕：1 unit 换 100 条评论，一天理论上能拉 100 万条。

但 search.list 一次 100 units ，而且它有自己独立的额度桶，每天只有 100 次。
所以如果你靠关键词去发现视频，配额会先从那儿炸掉，而不是先炸在拉评论上。

[这里写一句你自己实际怎么处理的：视频 ID 是从哪来的、有没有撞过配额上限]

2. 搜索评论不该在前端做

我最初的想法是把评论拉下来，前端 filter 。后来发现 commentThreads.list 本身就有个 searchTerms 参数：

GET /youtube/v3/commentThreads?part=snippet&videoId=VIDEO_ID&searchTerms=关键词

这是 YouTube 在服务端搜整条线程，不是只搜你当前已经加载的那一页。省带宽，也省延迟。

两个容易踩的限制：

• searchTerms 不能和 id 参数一起用，只能配合 videoId 或 allThreadsRelatedToChannelId


• 它只匹配顶级评论的文本，回复里的内容搜不到，要另外走 comments.list

[这里可以写你遇到的某个具体现象，比如搜不到某条回复、或者某类关键词没结果]

3. 分页和回复是两个 endpoint ，请求数不是页数

commentThreads.list 一页最多 100 条（ maxResults 上限就是 100 ），翻页靠 nextPageToken 。

但它返回的 replies 字段只是个预览，不是该评论下的全部回复。要拿完整的得再调 comments.list 。
所以评论多的视频，实际请求数约等于「顶级评论的页数 + 有回复的评论条数」，不是页数。

4. 读不需要 OAuth

读公开评论，API key 就够了，不用走 OAuth 。写操作才需要。这点比想象中省事。

我把上面这些做成了个网站： https://apriocity.com
能按关键词搜整条评论线程、按发帖人名字找某条评论、导出 CSV 。前端 Next.js ，后端 Flask + Redis 。

问一个我一直没想好的：热门视频评论几十万条的时候，你们一般怎么处理配额？
开多个 GCP 项目轮换，还是干脆不上官方 API ？想听听有实际经验的怎么做的。