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：
| 方法 | 每次消耗 | 作用 |
|---|---|---|
| commentThreads.list | 1 | 拉顶级评论，一页最多 100 条 |
| comments.list | 1 | 拉某条评论下的回复 |
| search.list | 100 | 按关键词找视频 |
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。
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