Jelajahi dan integrasikan model AI seo-youtube-video-comments melalui MuAPI. Dapatkan inferensi berkecepatan tinggi dan harga kompetitif.
About this model
Model seo-youtube-video-comments menyediakan kemampuan generasi AI mutakhir di platform MuAPI.
Cost analysis
| Provider | Cost | Notes |
|---|---|---|
| muapiapp | From $0.003333 per 20 comments | Live and Standard pricing are chunked by 20 comments; Standard normal/high starts at $0.001/$0.002 per chunk. |
| Fal.ai | Tidak tersedia | Tidak menyediakan API mandiri. |
| Replicate | Tidak tersedia | Tidak menyediakan API mandiri. |
Live and Standard pricing are chunked by 20 comments; Standard normal/high starts at $0.001/$0.002 per chunk.
Tidak menyediakan API mandiri.
Tidak menyediakan API mandiri.
** Competitor pricing is estimated based on similar model architectures and usage tiers.
Configuration schema
| Parameter | Type | Description | Default |
|---|---|---|---|
| Video ID | string | YouTube Video ID 或完整 YouTube URL(watch、embed、短链接)。 | dQw4w9WgXcQ |
| 深度 | integer | 要获取的评论数量,必须是 20 的倍数(Live:20 到 200;Standard:最多 700)。 | 20 |
| 位置 | Enum (213 options) | 搜索所针对的国家或地区。 | United States |
| Bahasa | Enum (129 options) | 搜索使用的语言。 | English |
| 标签 | string | Optional request tag for tracing. | null |
| 交付方式 | Enum (2 options) | 使用 Live 以立即获得结果,或使用 Standard 将任务排队。 | live |
| 优先级 | Enum (2 options) | 标准任务优先级。 | normal |
YouTube Video ID 或完整 YouTube URL(watch、embed、短链接)。
dQw4w9WgXcQ要获取的评论数量,必须是 20 的倍数(Live:20 到 200;Standard:最多 700)。
20搜索所针对的国家或地区。
United States搜索使用的语言。
EnglishOptional request tag for tracing.
null使用 Live 以立即获得结果,或使用 Standard 将任务排队。
live标准任务优先级。
normalDeveloper documentation
Panduan integrasi cepat untuk seo-youtube-video-comments. Hubungkan dengan kunci API MuAPI Anda dan mulai lakukan panggilan inferensi.
Frequently asked
Live 请求每 20 条评论一组,预留费用起价为 $0.003333;Standard 请求的 normal/high 优先级每 20 条评论一组,起价分别为 $0.001/$0.002。最终费用会根据返回的任务成本进行对账。
它包含顶层评论,并显示每条评论的回复数;响应中不会展开单条回复。
Live 请求最多支持 200 条评论;Standard 请求最多支持 700 条,通过 `depth` 以 20 为增量设置。
作者标题、作者个人资料 URL、作者缩略图、发布日期、评论文本、点赞数和回复数。
可以,返回的评论文本非常适合传入 LLM 或情感分类器,以评估整体受众反应。