Reddit Omni Search API
API 한 번의 호출로 Reddit Omni Search 데이터를 받아 가세요. Runs reddit/search, expands the top N threads' comments in parallel (capped 15/thread), and rolls up which subreddits are talking. Each thread carries its comments at `threads[].top_comments` (the `include` parameter names this block `comments`; the field on the response is `top_comments`). Each rollup row is `{ name, subscribers, weekly_active_users, thread_count, tone }`. `subscribers` is how many accounts have joined the community and `weekly_active_users` is how many took part in the last week. The second is NOT a subset of the first, because Reddit does not require joining to post or comment: measured on r/keyboards the weekly figure (188,869) is HIGHER than the subscriber count (147,416), while on r/technology it is far lower. Read them as two independent signals, size against liveliness, and never as a ratio. Both are filled from the same source as `/v1/reddit/subreddit/details` and inherit its behaviour, so on a small share of rows one or both can be null while the rest of the row is unchanged. `tone` is one LLM label per community and degrades to null with a `_warnings` line rather than a silent blank. Returns sync JSON or a typed SSE stream that emits each thread as its comments land. Metered at 1 credit per search page + 1 credit per successfully-expanded thread (minimum 5); a failed thread isn't billed and the unused thread ceiling is refunded. `subreddit=` scopes the sweep to one community. The `next_cursor` resumes the search. Honest note: Reddit search is the slowest social search on the API (a 10 to 12s median, with a tail past 30s, so allow a 60s client timeout) and relevance is loose: a VoC sweep, not precision ranking.
2026년 9월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요
키워드 하나로 Reddit 곳곳의 스레드를 돌려주고 상위 댓글을 top_comments에 붙입니다. 어느 서브레딧이 이야기하는지, 서브레딧별 주간 활성 사용자 수와 분위기도 함께 정리합니다.
search를 돌리고 스레드마다 post/comments를 부르는 대신 한 번에 고객 반응을 훑을 때 사용하세요. 속도가 느리고 관련도도 느슨한 편입니다.
65개 플랫폼을 병렬로 검색합니다
Omni Search API로 무엇을 할 수 있을까요
Omni Search 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 Reddit 데이터를 한 번의 요청으로 보내드려요. 스크래핑 인프라를 직접 만들거나 유지할 필요가 없어요.
요청 예시
curl -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
"https://www.socialcrawl.dev/v1/reddit/omni-search?query=best+mechanical+keyboard&threads=5"import requests
response = requests.get(
"https://www.socialcrawl.dev/v1/reddit/omni-search",
params={
'query': 'best mechanical keyboard',
'threads': '5',
},
headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)
data = response.json()const response = await fetch(
"https://www.socialcrawl.dev/v1/reddit/omni-search?query=best+mechanical+keyboard&threads=5",
{
headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
},
);
const data = await response.json();파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
| query | 예 | Keyword or phrase to sweep across Reddit. |
| threads | 아니오 | How many top threads to expand comments for (1-8, default 8). |
| sort | 아니오 | Search sort order (relevance | new | top | comment_count). (relevance | new | top | comment_count) |
| timeframe | 아니오 | Time window for the search (all | day | week | month | year). (all | day | week | month | year) |
| subreddit | 아니오 | Scope the sweep to one subreddit (bare name, no r/ prefix). |
| cursor | 아니오 | Opaque cursor from a prior response's next_cursor to page deeper. |
| include | 아니오 | CSV subset of subreddits,comments (default both). The comments block is returned as `threads[].top_comments`. |
Reddit Omni Search API는 무엇을 돌려주나요
모든 응답은 하나의 통합 스키마를 따라요. 크레딧을 쓰기 전에 어떤 필드가 돌아오는지, 실제 응답 본문 그대로 확인해 보세요.
응답 예시 보기
{
"success": true,
"platform": "instagram",
"endpoint": "/v1/instagram/engagement",
"data": {
"engagement_rate_percentages": 38.33,
"recent_posts": 12,
"followers": 87608035,
"comments": 528912,
"likes": 33049046,
"recent_posts_explanation": "Statistics based on the last 12 posts",
"id_user": "2278169415",
"username": "mrbeast",
"is_private": false,
"posts_details": [
{
"likes": 5636982,
"comments": 69484,
"taken_at": 1781457954,
"datetime": "2026-06-14 20:25:54",
"hours_since_post": 461,
"time_ago": "19 days ago",
"likes_per_hour": 12228,
"comments_per_hour": 151
},
{
"likes": 20000768,
"comments": 223510,
"taken_at": 1732824650,
"datetime": "2024-11-28 23:10:50",
"hours_since_post": 13971,
"time_ago": "2 years ago",
"likes_per_hour": 1432,
"comments_per_hour": 16
},
{
"likes": 929226,
"comments": 30633,
"taken_at": 1782232475,
"datetime": "2026-06-23 19:34:35",
"hours_since_post": 246,
"time_ago": "10 days ago",
"likes_per_hour": 3777,
"comments_per_hour": 125
},
{
"likes": 487761,
"comments": 22482,
"taken_at": 1781799425,
"datetime": "2026-06-18 19:17:05",
"hours_since_post": 366,
"time_ago": "15 days ago",
"likes_per_hour": 1333,
"comments_per_hour": 61
},
{
"likes": 712265,
"comments": 15716,
"taken_at": 1781366405,
"datetime": "2026-06-13 19:00:05",
"hours_since_post": 487,
"time_ago": "20 days ago",
"likes_per_hour": 1463,
"comments_per_hour": 32
},
{
"likes": 1475116,
"comments": 35386,
"taken_at": 1781277094,
"datetime": "2026-06-12 18:11:34",
"hours_since_post": 512,
"time_ago": "21 days ago",
"likes_per_hour": 2881,
"comments_per_hour": 69
},
{
"likes": 1108220,
"comments": 26632,
"taken_at": 1780160249,
"datetime": "2026-05-30 19:57:29",
"hours_since_post": 822,
"time_ago": "1 months ago",
"likes_per_hour": 1348,
"comments_per_hour": 32
},
{
"likes": 542948,
"comments": 28476,
"taken_at": 1779375582,
"datetime": "2026-05-21 17:59:42",
"hours_since_post": 1040,
"time_ago": "1 months ago",
"likes_per_hour": 522,
"comments_per_hour": 27
},
{
"likes": 698514,
"comments": 24401,
"taken_at": 1779120014,
"datetime": "2026-05-18 19:00:14",
"hours_since_post": 1111,
"time_ago": "2 months ago",
"likes_per_hour": 629,
"comments_per_hour": 22
},
{
"likes": 468000,
"comments": 13548,
"taken_at": 1778947209,
"datetime": "2026-05-16 19:00:09",
"hours_since_post": 1159,
"time_ago": "2 months ago",
"likes_per_hour": 404,
"comments_per_hour": 12
},
{
"likes": 526594,
"comments": 24411,
"taken_at": 1777737719,
"datetime": "2026-05-02 19:01:59",
"hours_since_post": 1495,
"time_ago": "2 months ago",
"likes_per_hour": 352,
"comments_per_hour": 16
},
{
"likes": 462652,
"comments": 14233,
"taken_at": 1777580305,
"datetime": "2026-04-30 23:18:25",
"hours_since_post": 1538,
"time_ago": "2 months ago",
"likes_per_hour": 301,
"comments_per_hour": 9
}
]
},
"credits_used": 5,
"credits_remaining": 9999,
"request_id": "req-8Kq2ZmR4vT9xLb3P",
"cached": false
}Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, Reddit Omni Search 응답도 같은 필드로 구성돼요.
Reddit Omni Search API는 어떻게 동작하나요
API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.
메서드
GET
응답 형식
JSON
소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법
개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 65개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.
모든 플랫폼을 하나의 스키마로
동일한 응답 구조로 65개 플랫폼을 조회하세요. 연동은 한 번이면 충분합니다.
단순 수집을 넘어 계산된 필드 제공
엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때, 정규화된 레코드에 engagement_rate, estimated_reach, content_category, language를 함께 담아 바로 활용할 수 있습니다.
코드 한 줄 쓰기 전에, 데이터부터
Visual Data Explorer에 URL만 붙여넣으면 결과 카드와 정형화된 테이블, CSV 내보내기를 바로 사용할 수 있습니다.
import requests
response = requests.get(
'https://www.socialcrawl.dev/v1/tiktok/profile',
params={'handle': 'charlidamelio'},
headers={'x-api-key': 'sc_YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json(){
"success": true,
"platform": "tiktok",
"data": {
"author": {
"username": "charlidamelio",
"followers": 152400000
},
"engagement": {
"likes": 12400000000,
"engagement_rate": 0.087
},
"metadata": {
"language": "en",
"content_category": "lifestyle"
}
}
}자주 묻는 질문
API, 요금제, 기능에 대한 질문과 답변입니다.
문의하기레딧 전체를 한 번의 호출로 검색하려면 어떻게 하나요?
댓글도 같이 오나요?
특정 서브레딧으로 범위를 좁힐 수 있나요?
레딧 검색 요금은 얼마인가요?
레딧 검색은 왜 다른 검색보다 느린가요?
AI에게 SocialCrawl을 물어보세요
Reddit Omni Search 데이터, 가져올 준비 되셨어요?
API 키 받고 60초 안에 Reddit 데이터를 받아 가세요.
