适用于任意账号的 Twitter 数据分析 API

#Twitter 数据分析 API 返回什么

Twitter 数据分析 API 是一个接口，它以 JSON 而不是仪表盘的形式，返回 X 帖子和账号背后的数字：每条帖子的互动数据，每个账号的粉丝数和发帖总数，以及可供你统计的帖子本身。它能返回什么，取决于一条界线：任何人都能读取的公开数字，和只有作者能看到的私有数字。

想先在浏览器里查看某个账号的互动率，免费的 Twitter 互动率计算器会读取它最新的帖子。本指南的其余部分用代码完成同样的事，适用于任意数量的账号和帖子。

下表把每个数字对应到携带它的字段。Sorsa API 在返回的每条帖子上都带有六项公开数据；官方 X API 把它们放在 public_metrics 下，把私有数据放在 non_public_metrics 下。

• 点赞

  Sorsa API 字段

  likes_count

  官方 X API 字段

  like_count

  谁能读取

  任何人

• 转发

  Sorsa API 字段

  retweet_count

  官方 X API 字段

  retweet_count

  谁能读取

  任何人

• 回复

  Sorsa API 字段

  reply_count

  官方 X API 字段

  reply_count

  谁能读取

  任何人

• 引用

  Sorsa API 字段

  quote_count

  官方 X API 字段

  quote_count

  谁能读取

  任何人

• 浏览量

  Sorsa API 字段

  view_count

  官方 X API 字段

  impression_count

  谁能读取

  任何人

• 书签

  Sorsa API 字段

  bookmark_count

  官方 X API 字段

  bookmark_count

  谁能读取

  任何人

• 链接点击

  Sorsa API 字段

  无

  官方 X API 字段

  url_link_clicks

  谁能读取

  作者

• 资料点击

  Sorsa API 字段

  无

  官方 X API 字段

  user_profile_clicks

  谁能读取

  作者

浏览量同样是公开的。X 自己的指标文档（在新标签页打开）把展示次数列为公开指标，普通的 bearer 令牌就能读取任意帖子的这一项；同一个人看到一条帖子两次，算作两次展示。

私有数字有三条途径，都与写下这条帖子的账号绑定。第一条是 x.com 上的数据分析仪表盘。第二条是官方 X API 的 GET /2/tweets/analytics（在新标签页打开）：最多 100 个你自己的帖子 ID，返回汇总值或按小时、天、周划分的序列，需用你账号的 OAuth 令牌签名。第三条是 X 的企业版 Engagement API（在新标签页打开），需要签订销售合同。非公开指标只涵盖最近 30 天的帖子。

对于公开数据，官方 X API 在开发者账号和应用就绪之后，对每次读取的每条帖子收费 $0.005，也就是每 1,000 条 $5.00（X API 价格（在新标签页打开））。从 2026 年 11 月 22 日起，读取一条带作者信息的帖子要 $0.015（X 的通知（在新标签页打开））。那里账号的时间线只到最近 3,200 条帖子（在新标签页打开），按量付费的上限是每月 300 万次帖子读取。

#用 Sorsa API 获取任意账号的互动指标

要获取不属于你的账号的互动指标，请用 Sorsa API，一款 Twitter（X）API 与爬虫：它返回的每条帖子都带有全部六项数据和作者的完整资料，每 1,000 条帖子 $0.014 起，而官方 X API 是 $5.00。一个 ApiKey 请求头取代了开发者账号和 OAuth，所有套餐都是每秒 20 次请求，也不会涉及你自己的 X 账号。

最快的入手方式是账号的时间线：一次请求返回它最新的帖子及其数据，游标则指向更早的帖子。游标是 API 随每一页返回的令牌；把它发回去，就能得到下一页。

1. 获取密钥。 注册后，从控制台复制 API 密钥。账号里已经有 100 次免费请求。

2. 拉取账号的帖子。 把用户名发给 POST /user-tweets（在新标签页打开）。每页最多 20 条帖子，按从新到旧排列，带有各项数据和作者的资料。

   curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/user-tweets" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"username": "harborline_roasters"}'
   

   {
     "tweets": [
       {
         "id": "2116184394037384839",
         "full_text": "Winter blend ships Monday. First 200 orders get a tin.",
         "created_at": "2026-10-30T15:04:11Z",
         "lang": "en",
         "likes_count": 212,
         "retweet_count": 31,
         "reply_count": 24,
         "quote_count": 6,
         "view_count": 9640,
         "bookmark_count": 41,
         "is_reply": false,
         "is_quote_status": false,
         "conversation_id_str": "2116184394037384839",
         "user": {
           "id": "1503315520518280839",
           "username": "harborline_roasters",
           "display_name": "Harborline Roasters",
           "followers_count": 8450,
           "followings_count": 312,
           "tweets_count": 3921,
           "verified": false
         }
       }
     ],
     "next_cursor": "DAABCgABG5xQ2bW8AAAKAAIbmN8T0ZbQ6QgAAwAAAAIAAA"
   }
   

   显示完整响应

3. 翻页回溯到你需要的日期。 在下一次请求体里带上 next_cursor，当它返回为空，或帖子早于你的起始日期时停止。下面的循环把每条帖子作为一行写入 CSV 文件。

   import csv
   import requests
   
   API = "https://api.sorsa.io/v3/user-tweets"
   HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}
   FIELDS = ["id", "created_at", "likes_count", "retweet_count",
             "reply_count", "quote_count", "view_count", "bookmark_count"]
   
   
   def account_posts(username, since="2026-10-01"):
       body, rows = {"username": username}, []
       while True:
           r = requests.post(API, headers=HEADERS, json=body, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           data = r.json()
           page = data.get("tweets", [])
           rows += [t for t in page if t["created_at"] >= since]
           old = all(t["created_at"] < since for t in page)
           if not data.get("next_cursor") or old:
               return rows
           body["next_cursor"] = data["next_cursor"]
   
   
   posts = account_posts("harborline_roasters")
   with open("metrics.csv", "w", newline="") as f:
       w = csv.DictWriter(f, fieldnames=FIELDS, extrasaction="ignore")
       w.writeheader()
       w.writerows(posts)
   print(len(posts), "posts written")
   

   import { writeFileSync } from "node:fs";
   
   const API = "https://api.sorsa.io/v3/user-tweets";
   const HEADERS = {
     ApiKey: "YOUR_API_KEY",
     "Content-Type": "application/json",
   };
   const FIELDS = ["id", "created_at", "likes_count", "retweet_count",
     "reply_count", "quote_count", "view_count", "bookmark_count"];
   
   async function accountPosts(username, since = "2026-10-01") {
     const body = { username };
     const rows = [];
     for (;;) {
       const res = await fetch(API, {
         method: "POST", headers: HEADERS, body: JSON.stringify(body),
       });
       if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
       const data = await res.json();
       const page = data.tweets ?? [];
       rows.push(...page.filter((t) => t.created_at >= since));
       const old = page.every((t) => t.created_at < since);
       if (!data.next_cursor || old) return rows;
       body.next_cursor = data.next_cursor;
     }
   }
   
   const posts = await accountPosts("harborline_roasters");
   const lines = posts.map((t) => FIELDS.map((k) => t[k]).join(","));
   writeFileSync("metrics.csv", [FIELDS.join(","), ...lines].join("\n"));
   console.log(posts.length, "posts written");
   

4. 把每次运行保存为快照。 帖子发出后，各项数据还会继续增长，所以请把每次拉取连同日期一起保存（帖子 ID、采集时间、六项数据）。相隔一天的两份快照，能显示哪些帖子仍在增长，而一个月内某项数据随 created_at 的变化曲线，则能显示账号的帖子触达范围是在变大还是缩小。

429 状态码表示一秒内超过了 20 次请求：等一秒再重新发送。403 表示密钥缺失或请求额度已用完，401 表示密钥错误；失败的请求不会计费。

#保持指标最新：每次刷新 100 条已追踪的帖子

一旦知道要追踪哪些帖子，就可以按 ID 刷新它们的数据：POST /tweet-info-bulk（在新标签页打开） 最多接收 100 个帖子链接或 ID，一次请求就返回每条帖子当前的数据，每 1,000 条帖子 $0.014 起。这样读取 100 万条帖子的指标，$14 起。

账号时间线的第一页，免费完成了其中一部分工作：它已经包含最新 20 条帖子的当前数据。一个每天发两条帖子的账号，用这一次请求就能保证最近 10 天的帖子都是最新的；只有更早的帖子才需要批量调用。

curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/tweet-info-bulk" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"tweet_links": ["2116184394037384839", "2115861688481928839"]}'

在 Python 里，把你的 ID 列表切成每 100 个一片，每一片作为 tweet_links 发送；响应是一个 tweets 数组，没有游标。

HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}


def refresh(ids):
    out = []
    for i in range(0, len(ids), 100):
        r = requests.post(
            "https://api.sorsa.io/v3/tweet-info-bulk",
            headers=HEADERS, json={"tweet_links": ids[i:i + 100]},
            timeout=60)
        r.raise_for_status()
        out += r.json().get("tweets", [])
    return out

下面的卡片对比了对一份帖子列表的一遍处理：每条帖子的六项数据，各读取一次。

#通过 API 获取回复、引用和转发者

数据告诉你有多少人互动；另外三个接口则告诉你这些人是谁、写了什么。每个接口都接收帖子链接或 ID，每条回复和引用都以完整帖子的形式返回，带有它自己的数据和作者。

• 一条帖子下的回复

  Sorsa API 接口

  /comments（在新标签页打开）

  返回内容

  每页最多 20 条回复，按 Relevance、Recency 或 Likes 排序

• 一条帖子的引用帖

  Sorsa API 接口

  /quotes（在新标签页打开）

  返回内容

  每页最多 20 条引用，含附加的文字

• 转发了它的账号

  Sorsa API 接口

  /retweeters（在新标签页打开）

  返回内容

  带粉丝数的用户资料，按从新到旧排序

• 多个账号的汇总数据

  Sorsa API 接口

  /info-batch（在新标签页打开）

  返回内容

  每次请求最多 100 个用户资料

每个接口回答的是不同的问题。按 Likes 排序的回复，会把点赞最多的回答放在第一页，所以一次请求就能看出受众对一条帖子的反应。引用帖带有人们添加的评论，是分析语气或情感的原始素材。转发者的粉丝数加起来，就是一条帖子间接触达的受众。

BASE = "https://api.sorsa.io/v3"
HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}


def pages(path, body, key, limit=10):
    for _ in range(limit):
        r = requests.post(f"{BASE}/{path}", headers=HEADERS,
                          json=body, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        data = r.json()
        yield from data.get(key, [])
        if not data.get("next_cursor"):
            return
        body = {**body, "next_cursor": data["next_cursor"]}


post = "https://x.com/harborline_roasters/status/2116184394037384839"
top = list(pages("comments", {"tweet_link": post, "order_by": "Likes"},
                 "tweets", limit=1))[:5]
quotes = list(pages("quotes", {"tweet_link": post}, "tweets"))
fans = list(pages("retweeters", {"tweet_link": post}, "users"))
reach = sum(u.get("followers_count", 0) for u in fans)
print(len(quotes), "quotes,", len(fans), "retweeters,", reach, "reach")

在官方 X API 上，引用帖来自 GET /2/tweets/:id/quote_tweets，每条 $0.005，转发者来自 GET /2/tweets/:id/retweeted_by，每条 $0.010，也就是每 1,000 个账号 $10.00。这两个接口每 15 分钟各允许 75 次请求（X API 速率限制（在新标签页打开））。回复在那里没有专门的接口：它们要通过对 conversation_id 的搜索获得，而近期搜索只能回溯 7 天。

有两项任务在各自的页面里讲解。想检查某个账号是否关注、转发、引用或回复过，Twitter 核验 API指南一次检查就能回答。想不用写代码就阅读一条帖子的回复，请看如何查看 X 上的评论。

#如何用 API 数据计算互动率

互动率是与一条帖子发生互动的人所占的比例，API 字段让你能算出两种常见版本。按浏览量计算：把点赞、转发、回复和引用相加，除以浏览量，再乘以 100。按粉丝数计算：用同样的总和除以作者的 followers_count，每条帖子的 user 对象里都带有这个字段。

以上面响应中的帖子为例：212 个点赞、31 次转发、24 条回复和 6 次引用，合计 273 次互动。除以 9,640 次浏览，是 2.83%；除以 8,450 个粉丝，是 3.23%。Twitter 互动率计算器使用同样的两个公式，所以你的代码和这个免费工具对任何账号的结果都是一致的。

from statistics import median


def engagement(posts):
    followers = posts[0]["user"]["followers_count"]
    for t in posts:
        acts = (t["likes_count"] + t["retweet_count"]
                + t["reply_count"] + t["quote_count"])
        views = t["view_count"] or 1
        t["er_views"] = round(100 * acts / views, 2)
        t["er_followers"] = round(100 * acts / followers, 2)
    return median(t["view_count"] for t in posts)

在互动率旁边，请同时报告浏览量中位数。一条爆款帖子能把平均值抬高好几个月，而中位数反映的是一条普通帖子的表现。发布不足两天的帖子，请不要计入中位数，因为它们的浏览量还在上涨。

须知

浏览量统计的是屏幕，而不是人。每次帖子出现在屏幕上，X 就计一次展示，所以一位读者两次滑过同一条帖子，就会增加两次浏览。比较不同账号的按浏览量计算的互动率时，请选规模相近的账号，而用粉丝互动率来比较受众。

#X 数据分析管道每月的费用

数据分析管道的成本取决于三个数字：你追踪多少个账号，每个账号每天发布多少条帖子，以及每条帖子你要重读多少天。拖动滑块，看看两家 API 一个月的费用。

差距来自计费单位。官方 X API 对返回的每条帖子计费，你每天重读一次就再计一次，并且上限为每月 300 万次帖子读取；超过后，就只剩下约 4.2 万美元/月起的 Enterprise 合同。Sorsa API 按请求计费，一次请求按 ID 最多带 100 条帖子，从时间线读取则最多 20 条。

要为竞争对手、客户或创作者搭建仪表盘，请选 Sorsa API：推文指标每 1,000 条帖子 $0.014 起，而不是 $5.00。所有套餐都是每秒 20 次请求，一个 API 密钥取代了开发者账号，同一个密钥还能读取回复、引用、转发者以及追溯到 2006 年的搜索。它是只读的，所以从不触碰你的 X 账号。

#分析一个话题，而不只是一个账号

互动分析同样适用于一场讨论：先搜索关于某个话题的帖子，再按它们的数据排序。POST /search-tweets（在新标签页打开） 支持 X 自己的搜索运算符，每页返回约 20 条帖子，带有全部六项数据和作者，并可回溯到 2006 年。

curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
  -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "\"cold brew\" min_faves:50 lang:en", "order": "popular"}'

在查询里加上 since: 和 until:，就能限定日期窗口。按作者汇总互动数，可以看出谁在带动这个话题；在相同日期内对每个品牌各跑一次查询，则可得出声量份额。Twitter 搜索 API指南介绍了这些运算符，而 Twitter 竞品分析把同样的数据变成基准对比。

#今天就从一个账号开始

任何公开帖子的点赞、转发、回复、引用、浏览量和书签，都可以通过 API 读取，对任何账号都一样；只有点击和关注仍归作者所有。Sorsa API 返回全部六项数据和作者的资料，按 ID 每次请求 100 条帖子，每 1,000 条 $0.014 起，而官方 X API 是 $5.00。用上面的循环拉取一个账号最近一个月的数据，每天刷新一次，100 次免费请求就能覆盖你的前 1 万条帖子。

#常见问题