Twitter 话题标签追踪 API

#话题标签追踪如何通过 API 工作

话题标签追踪，就是收集某段时间内带有同一个标签的所有公开帖子，再把这些帖子变成三个答案：每天出现了多少条、是谁发的、哪些被读得最多。没有哪个 X API 有专门针对话题标签的接口。所有路线都要经过搜索，把标签写进查询里。

想不写代码快速看一眼，免费的 Twitter 话题标签分析工具可以显示任意标签过去 24 小时或 7 天的每小时帖子数、热门声音和热门帖子。本指南其余部分用代码生成同样的报告，适用于任意时间段和任意数量的标签。

在搜索查询里，#tidewaterdevdays 匹配 X 把这个词识别为话题标签的帖子，不区分大小写。不带 # 的 tidewaterdevdays 还会命中不加井号就写出来的帖子，所以只想统计带标签帖子的活动报告要保留 #。标签在第一个不是字母、数字或下划线的字符处结束，所以 #c++ 就是标签 #c，而日语、阿拉伯语或其他文字的标签则照写即可。其他各种过滤条件，从语言到最低点赞数，都在我们的 Twitter 搜索运算符指南里。

搜索有两种排序。Latest 从最新往回走遍每一个匹配项，统计需要的就是这个。Top 只返回互动最高的匹配项，所以适合做精选榜，不适合做计数器。

官方 X API 也有两个计数接口：GET /2/tweets/counts/recent 覆盖最近 7 天，GET /2/tweets/counts/all 覆盖存档，按分钟、小时或天给出总数（X 的计数概览（在新标签页打开））。它们只返回数字，别的什么都没有：没有帖子，没有作者，没有浏览量。X 自己还补充说，计数可能与搜索结果不完全一致。需要说清是谁推动了一个标签、或哪条帖子承载了它的追踪器，就要读取帖子本身。

#用 Sorsa API 四步追踪话题标签

Sorsa API 是一款 Twitter（X）API 与爬虫，它通过一个接口 POST /search-tweets 运行 X 的搜索语法，并返回每条帖子及其作者的完整资料。把所有页面读一遍，就能得到全部三项输出，所以计数、作者排名和热门帖子从不需要单独的请求。

做话题标签追踪，可以用 Sorsa API：一个 API 密钥，无需开发者账号，每次请求约 20 条帖子，含作者，每 1,000 条帖子 $0.07 起，所有套餐统一每秒 20 次请求。

1. 获取密钥。 注册后从控制台复制你的 API 密钥。前 100 次请求免费，无需绑卡。

2. 发送查询。 把标签和时间段放进 query，并要求最新帖子优先。# 原样放进 JSON 请求体，不需要 URL 编码。

   curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "#tidewaterdevdays since:2026-10-19 until:2026-11-02",
          "order": "latest"}'
   

   {
     "tweets": [
       {
         "id": "2115444854355529755",
         "full_text": "Day one of #tidewaterdevdays, slides below #devrel",
         "created_at": "2026-10-28T14:05:31Z",
         "lang": "en",
         "likes_count": 312,
         "retweet_count": 41,
         "reply_count": 18,
         "quote_count": 6,
         "view_count": 28410,
         "is_reply": false,
         "user": {
           "id": "1366674638239301632",
           "username": "maren_codes_at_night",
           "display_name": "Maren",
           "followers_count": 18240,
           "verified": false
         }
       }
     ],
     "next_cursor": "DAADDAABCgABHVvqb2SWYBsKAAIdW-l6pZbQkAAIAAIAAAAC"
   }
   

   显示完整响应

3. 沿着 cursor 往下读。 把 next_cursor 放进下一次请求的请求体里发回去，直到某个响应不再带它。页面大小会变化，所以要以 cursor 缺失为停止条件，不要以短页为准。403 表示密钥缺失或请求额度已用完；429 表示一秒内超过 20 次请求，等一秒再重试。

4. 给帖子分组。 每个帖子 ID 只保留一行，然后按天和按作者统计。下面的脚本完成全部工作并打印报告。

   import re
   from collections import Counter
   from datetime import datetime, timezone
   
   import requests
   
   URL = "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets"
   HEADERS = {"ApiKey": "YOUR_API_KEY"}
   TAG = re.compile(r"#\w+")
   
   
   def collect(query):
       """Yield every post the search returns, newest first."""
       body = {"query": query, "order": "latest"}
       while True:
           r = requests.post(URL, headers=HEADERS, json=body, timeout=30)
           r.raise_for_status()
           page = r.json()
           yield from page.get("tweets", [])
           cursor = page.get("next_cursor")
           if not cursor:
               return
           body["next_cursor"] = cursor
   
   
   def utc_day(post):
       stamp = post["created_at"].replace("Z", "+00:00")
       t = datetime.fromisoformat(stamp)
       return t.astimezone(timezone.utc).date().isoformat()
   
   
   def track(tag, since, until):
       posts = {}
       for p in collect(f"{tag} since:{since} until:{until}"):
           posts[p["id"]] = p  # one row per post ID
       per_day, by_author, views, tags = Counter(), Counter(), Counter(), Counter()
       for p in posts.values():
           per_day[utc_day(p)] += 1
           by_author[p["user"]["username"]] += 1
           views[p["user"]["username"]] += p.get("view_count") or 0
           tags.update(m.lower() for m in TAG.findall(p["full_text"]))
       top = sorted(posts.values(), key=lambda p: p.get("view_count") or 0)
       return per_day, by_author, views, tags, top[::-1][:10]
   
   
   per_day, by_author, views, tags, top = track(
       "#tidewaterdevdays", "2026-10-19", "2026-11-02")
   for day, n in sorted(per_day.items()):
       print(day, n)
   print("Top authors:", by_author.most_common(5))
   print("Most viewed:", views.most_common(5))
   print("Related tags:", tags.most_common(10))
   

   const URL = "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets";
   const headers = {
     ApiKey: "YOUR_API_KEY",
     "Content-Type": "application/json",
   };
   
   async function track(tag, since, until) {
     const body = { query: `${tag} since:${since} until:${until}`,
       order: "latest" };
     const posts = new Map();
     do {
       const res = await fetch(URL, {
         method: "POST", headers, body: JSON.stringify(body) });
       if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
       const page = await res.json();
       for (const p of page.tweets ?? []) posts.set(p.id, p);
       body.next_cursor = page.next_cursor;
     } while (body.next_cursor);
   
     const perDay = {}, byAuthor = {};
     for (const p of posts.values()) {
       const day = new Date(p.created_at).toISOString().slice(0, 10);
       perDay[day] = (perDay[day] ?? 0) + 1;
       const who = p.user.username;
       byAuthor[who] = (byAuthor[who] ?? 0) + 1;
     }
     return { perDay, byAuthor, total: posts.size };
   }
   
   const report = await track("#tidewaterdevdays", "2026-10-19",
     "2026-11-02");
   console.log(report.perDay, report.total);
   console.log(Object.entries(report.byAuthor)
     .sort((a, b) => b[1] - a[1]).slice(0, 5));
   

接口的参数和响应字段见 POST /search-tweets 参考文档（在新标签页打开）。搜索除话题标签之外还能做什么，从关键词查询到查找帖子的其他方式，请看 Twitter 搜索 API指南。

#按天统计话题标签的帖子数

要按天统计一个话题标签，就用 Latest 排序读取时间段内的每条帖子，每个帖子 ID 只保留一行，再按每条帖子 created_at 的 UTC 日期给这些行分组。查询里的日期只决定抓取哪些帖子；每条帖子上的日期才决定它被计在哪一天。

这种区分在边界处很重要。since: 和 until: 按 UTC 工作，并且 until: 不含它自己的那一天，所以 since:2026-10-28 until:2026-10-29 只是 10 月 28 日一天。接近午夜的帖子仍可能出现在相邻的窗口里，所以脚本按 created_at 统计，并按 ID 去重，而不是相信窗口。

较长的时间段，最快的读法是每天一个窗口。每天之间互不依赖，所以可以并排运行：一个密钥每秒处理 20 次请求，约 400 条帖子，一个每天 5,000 条帖子的标签，一整年约 76 分钟就能读完。历史可追溯到 2006 年，所以今天开始的追踪器，数去年的活动和数这周的一样容易。

有三个查询选择会改变计数，请把它们与数字一起记下来：

• 转发。 X 搜索默认不含单纯转发，但保留回复。加上 include:nativeretweets 可以把转发也算进去，并通过 retweeted_status 区分它们。
• 回复。 加上 -filter:replies，只统计发起对话的帖子。
• 变体。 用 OR 把不同写法和姊妹标签连起来：(#tidewaterdevdays OR #tidewater2026)。

在这个例子里，一个虚构的会议标签从 10 月 19 日的 420 条帖子，升到第一天 10 月 28 日的 4,812 条，14 天里共约 2.5 万条帖子，来自 9,214 位作者。把它们全部读完，在 Sorsa API 上 $1.76 起，而在官方 X API 上是 $126。

须知

X 用 UTC 给每条帖子标注时间，所以报告里的一天是一个 UTC 日。对纽约的团队来说，当地时间 10 月 28 日是从 UTC 28 日 04:00 到 29 日 04:00：如果报告按当地日期来算，请在分组之前把 created_at 转换成你的时区。

#找出热门作者、热门帖子和相关话题标签

热门作者来自按 user.username 给同一批帖子分组：统计每个账号的帖子数，再把他们的浏览量和点赞数加起来，因为发帖最多的账号和被读得最多的账号很少是同一个。话题标签报告需要的每项指标，都来自随每条帖子到达的字段，所以没有一项需要额外请求。

• 每日帖子数

  计算方式

  每个 UTC 日期的帖子 ID 数

  字段

  created_at

• 每小时帖子数

  计算方式

  每个 UTC 小时的帖子 ID 数，用来观察热度如何上升

  字段

  created_at

• 独立作者数

  计算方式

  不重复的账号

  字段

  user.id

• 按帖子数排名的热门作者

  计算方式

  每个账号的帖子数

  字段

  user.username

• 按覆盖面排名的热门作者

  计算方式

  每个账号的粉丝数

  字段

  user.followers_count

• 浏览量

  计算方式

  带标签帖子的浏览量总和

  字段

  view_count

• 互动

  计算方式

  点赞、转发、回复和引用

  字段

  likes_count, retweet_count, reply_count, quote_count

• 语言

  计算方式

  每种语言的帖子数

  字段

  lang

• 相关话题标签

  计算方式

  在文本中找到的标签

  字段

  full_text

浏览量就是 X 显示在每条帖子下面的那个数字。对一个标签求和后，它是最接近其曝光量的公开数字，也比许多报告开头那个按粉丝数求和的“覆盖面”更可靠，因为粉丝并不会看到每一条帖子。两个都留着，并说明各是哪一个。

相信某次激增之前，先把帖子数和独立作者数对照着看。几十个账号发出的成千上万条帖子是一次推广，而一个被成千上万人各用一次的标签才是一场对话。按浏览量而不是帖子数给作者排序，通常会让真正有分量的声音排到前面。

相关话题标签来自帖子文本。entities 字段列出的是媒体和链接，不是标签，所以脚本用正则表达式从 full_text 中提取每个 #word 并计数。一个活动标签最常见的相邻标签，显示了应当加进查询的姊妹标签，以及它触达的社群。

#话题标签追踪要花多少钱

读取一个话题标签的帖子，在 Sorsa API 上每 1,000 条 $0.07 起，在官方 X API 上每 1,000 条 $5.00，约贵 70 倍，这还没算 X 对作者的收费。从 2026 年 11 月 22 日起，X 把随帖子返回的每个作者按用户读取费率 $0.010 计费，所以那里带作者的帖子每 1,000 条最高 $15.00（X 10 月 23 日的通知（在新标签页打开））。在 Sorsa API 上，作者资料包含在每条帖子里，不另外收费。

官方路线还需要获批的开发者账号、OAuth 应用和预付额度。它的按量付费方案每月读取 300 万条帖子封顶；热门标签超过这个数，就需要每月约 $42,000 起的 Enterprise 合同（X 的价目表（在新标签页打开））。Sorsa API 只需请求头里的一个密钥，从不索要你的 X 登录信息，并且每 1,000 条帖子的价格会随套餐变大而下降。

多数标签比看上去要小。一个每天只有几百条帖子的产品或活动标签，每天大约 15 次请求就能追踪，100 次免费请求可以读取约 2,000 条帖子，足够你在付费之前评估任何标签的规模。

#让话题标签追踪器持续运行

要让追踪器保持最新，就按计划运行，并且只请求比你上次存下的最后一条更新的帖子，用 since_id: 设为那条帖子的 ID：#tidewaterdevdays since_id:2117039272883781709。这样每次运行只读取新的页面，所以安静的一小时只需一次请求。

根据标签的节奏选择间隔：进行中的活动每小时一次，现场活动期间每几分钟一次。Sorsa API 以轮询方式工作；它没有数据流或 webhook，而在每秒 20 次请求下，对几十个标签做一轮轮询，也只需几秒就完成。想在标签激增时向 Slack 或邮件发提醒，我们的 Twitter 实时监控指南搭建了调度器和推送。

把每条帖子存进以 ID 为键的表中，再次看到该帖子时更新那一行。帖子出现后，浏览量和点赞数还会继续增长好几天，所以在发布活动的最终数字之前，要重新读取最近两三天。

想知道一个标签何时爆发，可以查看 X 在你关心的地区的趋势榜：GET /trends 返回一个地区当前的榜单，Twitter 趋势 API指南介绍了如何监视它。要同时追踪多个标签，就并行地每个标签跑一个查询，这样每个计数保持独立。

#开始追踪你的话题标签

话题标签追踪器，就是以 Latest 排序搜索这个标签，每一页只读一遍，再按 UTC 日和按作者统计帖子。Sorsa API 负责读取，每 1,000 条帖子 $0.07 起，含每位作者，所有套餐统一每秒 20 次请求，历史可追溯到 2006 年；你的前 2,000 条帖子免费。

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