Threads API 開發指南【2025】申請流程、串接範例、端點列表、實際應用

想透過程式自動化管理 Threads 貼文？想打造 Threads 分析工具或機器人？

Threads API 是 Meta Graph API 的一部分，讓開發者能以程式方式存取 Threads 功能。本文將帶你從零開始，完整了解 Threads API 的申請流程、基礎串接範例、常用 API 端點、錯誤處理技巧、實際應用場景，以及安全性最佳實踐。

Threads API 是什麼？功能範圍與技術架構

什麼是 Threads API？

Threads API 是 Meta 提供給開發者的官方介面，允許你透過程式：

• 發布、讀取、更新、刪除 Threads 貼文
• 獲取使用者個人檔案資訊
• 讀取貼文的互動數據（按讚、留言、轉發）
• 管理留言與回覆
• 獲取追蹤者與追蹤中資料

Threads API vs Meta Graph API

Threads API 是 Meta Graph API 的延伸：

API 功能限制（2025 年版本）

目前支援的功能：

• ✓ 發布文字貼文（含圖片、影片）
• ✓ 讀取貼文內容與互動數據
• ✓ 刪除自己的貼文
• ✓ 讀取個人檔案資訊
• ✓ 管理留言與回覆

目前不支援的功能：

• ✗ 編輯已發布的貼文（Threads 本身不支援）
• ✗ 管理私訊（Threads 私訊整合在 IG，需使用 Instagram API）
• ✗ Circle 功能（目前無 API 支援）
• ✗ 批次操作（需自行實作迴圈）

限制與配額：

• 發文限制：200 則/小時（標準應用程式）
• 讀取限制：200 次請求/小時
• 企業級應用可申請更高配額

開發者申請流程（5 步驟）

步驟 1：註冊 Meta 開發者帳號

前置需求：

• 擁有 Facebook 帳號（已驗證電子郵件）
• 擁有 Threads 帳號（與 FB 連結）

操作步驟：

1. 前往 Meta for Developers
2. 點擊右上角「登入」,使用 Facebook 帳號登入
3. 首次登入會要求你註冊為開發者
4. 填寫基本資訊：
   • 姓名、電子郵件
   • 開發用途（選擇「個人」或「企業」）
5. 同意開發者條款
6. 完成電話驗證（如果需要）

所需時間：約 5 分鐘

步驟 2：建立應用程式

操作步驟：

1. 登入開發者儀表板後，點擊「我的應用程式」
2. 點擊「建立應用程式」
3. 選擇應用程式類型：
   • 「企業」：如果你要為客戶開發商業工具
   • 「消費者」：如果你要開發面向一般使用者的應用
   • 「其他」：個人專案或實驗性質
4. 填寫應用程式資訊：
   • 應用程式名稱（如「My Threads Manager」）
   • 聯絡電子郵件
   • 商業帳號（選填）
5. 點擊「建立應用程式」

所需時間：約 3 分鐘

步驟 3：新增 Threads API 產品

操作步驟：

1. 進入應用程式儀表板
2. 左側選單找到「新增產品」
3. 找到「Threads API」（或「Threads」），點擊「設定」
4. 系統會自動新增必要的權限與設定
5. 記下以下重要資訊：
   • 應用程式編號（App ID）
   • 應用程式密鑰（App Secret）- 點擊「顯示」後複製

重要：

• App Secret 務必妥善保管，不要公開或提交到 GitHub
• 建議使用環境變數儲存

所需時間：約 2 分鐘

步驟 4：設定權限與 OAuth 重新導向 URI

操作步驟：

1. 設定權限範圍：

   • 左側選單 → 「Threads API」→「權限與功能」
   • 勾選需要的權限：
     • threads_basic：讀取基本個人檔案資訊
     • threads_content_publish：發布貼文
     • threads_manage_insights：讀取分析數據
     • threads_manage_replies：管理留言與回覆
     • threads_read_replies：讀取留言

2. 設定 OAuth 重新導向 URI：

   • 左側選單 → 「設定」→「基本」
   • 找到「應用程式網域」,填入你的網域（如 example.com）
   • 下方「有效的 OAuth 重新導向 URI」,填入：
     • 開發環境：http://localhost:3000/auth/callback
     • 正式環境：https://yourdomain.com/auth/callback
   • 點擊「儲存變更」

所需時間：約 5 分鐘

步驟 5：獲取 Access Token

Threads API 使用 OAuth 2.0 認證，你需要獲取 使用者 Access Token。

方法 1：使用 Meta Graph API Explorer（測試用）

1. 前往 Graph API Explorer
2. 上方選擇你的應用程式
3. 點擊「使用者或專頁」→ 選擇你的 Threads 帳號
4. 點擊「取得存取權杖」
5. 勾選需要的權限（threads_basic、threads_content_publish）
6. 點擊「產生存取權杖」
7. 複製 Access Token

注意：這個 Token 是短期的（1-2 小時），適合測試用。

方法 2：使用 OAuth 流程（正式環境）

完整 OAuth 流程包含以下步驟：

1. 導向用戶到授權頁面：

https://www.facebook.com/v18.0/dialog/oauth?
  client_id={APP_ID}&
  redirect_uri={REDIRECT_URI}&
  scope=threads_basic,threads_content_publish&
  response_type=code

1. 用戶授權後,獲取 Authorization Code
2. 用 Code 交換 Access Token：

curl -X GET "https://graph.facebook.com/v18.0/oauth/access_token?
  client_id={APP_ID}&
  client_secret={APP_SECRET}&
  redirect_uri={REDIRECT_URI}&
  code={AUTHORIZATION_CODE}"

1. 獲得 Access Token（可用於 API 請求）

方法 3：長期 Token（推薦）

短期 Token 轉換為長期 Token（60 天有效）：

curl -X GET "https://graph.facebook.com/v18.0/oauth/access_token?
  grant_type=fb_exchange_token&
  client_id={APP_ID}&
  client_secret={APP_SECRET}&
  fb_exchange_token={SHORT_LIVED_TOKEN}"

所需時間：5-15 分鐘（取決於方法）

基礎 API 串接範例

以下範例使用 Python（requests 函式庫）與 JavaScript（Node.js + axios），展示基本 CRUD 操作。

環境準備

Python：

pip install requests

JavaScript (Node.js)：

npm install axios dotenv

環境變數設定（.env 檔案）：

APP_ID=your_app_id
APP_SECRET=your_app_secret
ACCESS_TOKEN=your_access_token
THREADS_USER_ID=your_threads_user_id

範例 1：認證測試（GET）

確認 Access Token 有效，並獲取使用者基本資訊。

Python：

import requests
import os

ACCESS_TOKEN = os.getenv('ACCESS_TOKEN')
BASE_URL = 'https://graph.threads.net/v1.0'

def get_user_profile():
    url = f"{BASE_URL}/me"
    params = {
        'fields': 'id,username,threads_profile_picture_url,threads_biography',
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.get(url, params=params)

    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        print("使用者資訊：")
        print(f"ID: {data.get('id')}")
        print(f"使用者名稱: {data.get('username')}")
        print(f"簡介: {data.get('threads_biography')}")
        return data
    else:
        print(f"錯誤: {response.status_code}")
        print(response.json())
        return None

# 執行
get_user_profile()

JavaScript (Node.js)：

const axios = require('axios');
require('dotenv').config();

const ACCESS_TOKEN = process.env.ACCESS_TOKEN;
const BASE_URL = 'https://graph.threads.net/v1.0';

async function getUserProfile() {
  try {
    const response = await axios.get(`${BASE_URL}/me`, {
      params: {
        fields: 'id,username,threads_profile_picture_url,threads_biography',
        access_token: ACCESS_TOKEN
      }
    });

    console.log('使用者資訊：');
    console.log(`ID: ${response.data.id}`);
    console.log(`使用者名稱: ${response.data.username}`);
    console.log(`簡介: ${response.data.threads_biography}`);
    return response.data;
  } catch (error) {
    console.error('錯誤:', error.response.data);
    return null;
  }
}

// 執行
getUserProfile();

預期輸出：

使用者資訊：
ID: 1234567890
使用者名稱: example_user
簡介: 這是我的 Threads 個人簡介

範例 2：發布文字貼文（POST）

Python：

def create_text_post(text_content):
    url = f"{BASE_URL}/me/threads"
    payload = {
        'media_type': 'TEXT',
        'text': text_content,
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    # 第一步：建立媒體容器
    response = requests.post(url, data=payload)

    if response.status_code == 200:
        container_id = response.json().get('id')
        print(f"容器 ID: {container_id}")

        # 第二步：發布貼文
        publish_url = f"{BASE_URL}/me/threads_publish"
        publish_payload = {
            'creation_id': container_id,
            'access_token': ACCESS_TOKEN
        }

        publish_response = requests.post(publish_url, data=publish_payload)

        if publish_response.status_code == 200:
            post_id = publish_response.json().get('id')
            print(f"✓ 貼文發布成功！貼文 ID: {post_id}")
            return post_id
        else:
            print("發布失敗:", publish_response.json())
            return None
    else:
        print("建立容器失敗:", response.json())
        return None

# 執行
create_text_post("Hello from Threads API! 🚀")

JavaScript：

async function createTextPost(textContent) {
  try {
    // 第一步：建立媒體容器
    const containerResponse = await axios.post(`${BASE_URL}/me/threads`, {
      media_type: 'TEXT',
      text: textContent,
      access_token: ACCESS_TOKEN
    });

    const containerId = containerResponse.data.id;
    console.log(`容器 ID: ${containerId}`);

    // 第二步：發布貼文
    const publishResponse = await axios.post(`${BASE_URL}/me/threads_publish`, {
      creation_id: containerId,
      access_token: ACCESS_TOKEN
    });

    const postId = publishResponse.data.id;
    console.log(`✓ 貼文發布成功！貼文 ID: ${postId}`);
    return postId;
  } catch (error) {
    console.error('發布失敗:', error.response.data);
    return null;
  }
}

// 執行
createTextPost("Hello from Threads API! 🚀");

重要說明：

• Threads 貼文發布是兩階段流程：建立容器 → 發布
• 這個設計允許你在發布前預覽或驗證內容

範例 3：發布圖片貼文（POST）

Python：

def create_image_post(text_content, image_url):
    url = f"{BASE_URL}/me/threads"
    payload = {
        'media_type': 'IMAGE',
        'image_url': image_url,  # 圖片必須是公開可存取的 URL
        'text': text_content,
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.post(url, data=payload)

    if response.status_code == 200:
        container_id = response.json().get('id')

        # 發布貼文
        publish_url = f"{BASE_URL}/me/threads_publish"
        publish_payload = {
            'creation_id': container_id,
            'access_token': ACCESS_TOKEN
        }

        publish_response = requests.post(publish_url, data=publish_payload)

        if publish_response.status_code == 200:
            post_id = publish_response.json().get('id')
            print(f"✓ 圖片貼文發布成功！貼文 ID: {post_id}")
            return post_id
        else:
            print("發布失敗:", publish_response.json())
            return None
    else:
        print("建立容器失敗:", response.json())
        return None

# 執行
create_image_post(
    "Check out this image! 📸",
    "https://example.com/image.jpg"
)

注意事項：

• 圖片必須是公開可存取的 URL（HTTPS）
• 支援格式：JPG、PNG
• 檔案大小限制：8MB
• 如果要上傳本機圖片，需先上傳到 CDN 或圖床

範例 4：讀取貼文資料（GET）

Python：

def get_post_data(post_id):
    url = f"{BASE_URL}/{post_id}"
    params = {
        'fields': 'id,text,media_type,media_url,timestamp,like_count,replies_count',
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.get(url, params=params)

    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        print("貼文資訊：")
        print(f"ID: {data.get('id')}")
        print(f"內容: {data.get('text')}")
        print(f"類型: {data.get('media_type')}")
        print(f"按讚數: {data.get('like_count')}")
        print(f"回覆數: {data.get('replies_count')}")
        print(f"時間: {data.get('timestamp')}")
        return data
    else:
        print("讀取失敗:", response.json())
        return None

# 執行
get_post_data("YOUR_POST_ID")

範例 5：刪除貼文（DELETE）

Python：

def delete_post(post_id):
    url = f"{BASE_URL}/{post_id}"
    params = {
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.delete(url, params=params)

    if response.status_code == 200:
        print(f"✓ 貼文 {post_id} 已刪除")
        return True
    else:
        print("刪除失敗:", response.json())
        return False

# 執行
delete_post("YOUR_POST_ID")

警告：刪除是永久性的，無法復原！

常用 API 端點完整列表

以下是 Threads API 常用端點（2025 年版本）：

使用者相關

貼文相關

留言與回覆相關

分析數據相關

可用的欄位（Fields）

使用者物件：

• id：使用者 ID
• username：使用者名稱（@帳號）
• threads_profile_picture_url：頭像 URL
• threads_biography：個人簡介

貼文物件：

• id：貼文 ID
• text：貼文文字內容
• media_type：媒體類型（TEXT、IMAGE、VIDEO）
• media_url：媒體 URL
• timestamp：發布時間
• like_count：按讚數
• replies_count：回覆數
• quotes_count：引用數（轉發）
• is_reply：是否為回覆
• is_quote_post：是否為引用貼文

錯誤處理與除錯

常見錯誤代碼

錯誤處理最佳實踐

Python 範例：

import time
from requests.exceptions import RequestException

def api_request_with_retry(url, params, max_retries=3):
    """
    帶重試機制的 API 請求
    使用 Exponential Backoff 策略
    """
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(url, params=params)

            # 成功
            if response.status_code == 200:
                return response.json()

            # Access Token 過期
            elif response.status_code == 190:
                print("Access Token 過期，請重新取得")
                return None

            # Rate Limit 超過
            elif response.status_code == 4:
                wait_time = 2 ** attempt  # 指數退避: 1秒, 2秒, 4秒
                print(f"Rate Limit 超過，等待 {wait_time} 秒後重試...")
                time.sleep(wait_time)
                continue

            # 其他錯誤
            else:
                error_data = response.json()
                print(f"錯誤 {response.status_code}: {error_data}")
                return None

        except RequestException as e:
            print(f"網路錯誤: {e}")
            if attempt < max_retries - 1:
                time.sleep(2 ** attempt)
                continue
            return None

    print("達到最大重試次數，請求失敗")
    return None

Debug 技巧

1. 使用 Graph API Explorer 測試：

• 前往 Graph API Explorer
• 選擇你的應用程式
• 手動測試各種 API 端點
• 查看請求/回應格式

2. 檢查 API 版本：

• Threads API 基於 Graph API v18.0+
• 確認你的 API 端點使用正確版本
• 舊版本可能不支援某些功能

3. 啟用詳細錯誤訊息：

params = {
    'access_token': ACCESS_TOKEN,
    'debug': 'all'  # 啟用詳細 debug 資訊
}

實際應用場景（5 種）

場景 1：自動化內容發布工具

需求：

• 排程發布 Threads 貼文
• 一次發布到多個平台（Threads + IG + Twitter）
• 內容模板化與變數替換

技術實作：

import schedule
import time

def scheduled_post():
    """每天早上 9 點發布勵志語錄"""
    quotes = [
        "堅持不懈，直到成功！ 💪",
        "每一天都是新的開始！ ☀️",
        "相信自己，你可以做到！ 🌟"
    ]

    # 輪流發布不同語錄
    today_quote = quotes[int(time.time()) % len(quotes)]
    create_text_post(today_quote)
    print(f"已發布今日語錄: {today_quote}")

# 設定排程：每天 09:00 執行
schedule.every().day.at("09:00").do(scheduled_post)

# 持續執行排程
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(60)  # 每分鐘檢查一次

應用價值：

• 節省手動發文時間
• 確保內容定期發布
• 提升帳號活躍度

場景 2：Threads 分析儀表板

需求：

• 追蹤貼文互動數據（按讚、回覆、轉發）
• 視覺化呈現成長趨勢
• 找出最佳發文時間

技術實作：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime, timedelta

def fetch_posts_analytics(days=30):
    """獲取過去 N 天的貼文數據"""
    # 獲取貼文列表
    url = f"{BASE_URL}/me/threads"
    params = {
        'fields': 'id,text,timestamp,like_count,replies_count',
        'limit': 100,
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.get(url, params=params)
    posts = response.json().get('data', [])

    # 轉換為 DataFrame
    df = pd.DataFrame(posts)
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

    # 篩選過去 N 天
    cutoff_date = datetime.now() - timedelta(days=days)
    df = df[df['timestamp'] > cutoff_date]

    # 計算每日總互動數
    df['total_engagement'] = df['like_count'] + df['replies_count']
    daily_engagement = df.groupby(df['timestamp'].dt.date)['total_engagement'].sum()

    # 繪製圖表
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(daily_engagement.index, daily_engagement.values, marker='o')
    plt.title('過去 30 天 Threads 互動趨勢')
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('總互動數')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.tight_layout()
    plt.savefig('threads_analytics.png')
    print("✓ 分析圖表已儲存為 threads_analytics.png")

    return df

# 執行分析
fetch_posts_analytics(30)

應用價值：

• 數據驅動的內容策略
• 了解粉絲互動習慣
• 優化發文時間與內容類型

場景 3：自動回覆機器人

需求：

• 自動回覆包含特定關鍵字的留言
• 處理常見問題（FAQ）
• 提升客戶服務效率

技術實作：

def auto_reply_bot(post_id):
    """自動回覆包含關鍵字的留言"""
    # FAQ 規則
    faq_rules = {
        '價格': '我們的價格方案請參考：https://example.com/pricing',
        '如何使用': '使用教學請參考：https://example.com/guide',
        '客服': '如需協助，請私訊我們或來信 [email protected]'
    }

    # 獲取留言
    url = f"{BASE_URL}/{post_id}/comments"
    params = {
        'fields': 'id,text,from',
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    response = requests.get(url, params=params)
    comments = response.json().get('data', [])

    for comment in comments:
        comment_text = comment.get('text', '')
        comment_id = comment.get('id')

        # 檢查是否包含關鍵字
        for keyword, reply in faq_rules.items():
            if keyword in comment_text:
                # 發送回覆
                reply_url = f"{BASE_URL}/{comment_id}/replies"
                reply_payload = {
                    'message': reply,
                    'access_token': ACCESS_TOKEN
                }

                reply_response = requests.post(reply_url, data=reply_payload)
                if reply_response.status_code == 200:
                    print(f"✓ 已回覆留言 {comment_id}")
                break

# 執行
auto_reply_bot("YOUR_POST_ID")

注意事項：

• 避免過度自動化（容易被視為垃圾訊息）
• 加入人工審核機制
• 遵守 Meta 的自動化政策

場景 4：內容備份與匯出工具

需求：

• 定期備份所有 Threads 貼文
• 匯出為 CSV、JSON 或 PDF
• 避免資料遺失

技術實作：

import json
from datetime import datetime

def backup_all_posts():
    """備份所有貼文到 JSON 檔案"""
    all_posts = []
    url = f"{BASE_URL}/me/threads"
    params = {
        'fields': 'id,text,media_type,media_url,timestamp,like_count,replies_count',
        'limit': 100,
        'access_token': ACCESS_TOKEN
    }

    # 獲取所有貼文（處理分頁）
    while url:
        response = requests.get(url, params=params)
        data = response.json()
        all_posts.extend(data.get('data', []))

        # 檢查是否有下一頁
        url = data.get('paging', {}).get('next')
        params = {}  # 下一頁的 URL 已包含參數

    # 儲存為 JSON
    backup_filename = f"threads_backup_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.json"
    with open(backup_filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(all_posts, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    print(f"✓ 已備份 {len(all_posts)} 則貼文到 {backup_filename}")
    return all_posts

# 執行備份
backup_all_posts()

應用價值：

• 資料安全保障
• 方便內容重複利用
• 符合資料可攜權要求

場景 5：跨平台內容同步工具

需求：

• 同步發布到 Threads、Twitter、Instagram
• 自動調整內容格式（字數限制、標籤）
• 統一管理多平台帳號

概念實作：

def cross_platform_publish(content, platforms=['threads', 'twitter', 'instagram']):
    """跨平台發布內容"""
    results = {}

    if 'threads' in platforms:
        # 發布到 Threads（500 字限制）
        threads_content = content[:500]
        threads_id = create_text_post(threads_content)
        results['threads'] = threads_id

    if 'twitter' in platforms:
        # 發布到 Twitter（280 字限制，需使用 Twitter API）
        twitter_content = content[:280]
        # twitter_id = publish_to_twitter(twitter_content)
        results['twitter'] = "（需實作 Twitter API）"

    if 'instagram' in platforms:
        # 發布到 Instagram（需圖片，使用 Instagram API）
        # ig_id = publish_to_instagram(content, image_url)
        results['instagram'] = "（需實作 Instagram API）"

    print("✓ 跨平台發布完成：")
    for platform, post_id in results.items():
        print(f"  - {platform}: {post_id}")

    return results

# 執行
cross_platform_publish("Hello 多平台世界！ 🌍", ['threads'])

安全性與最佳實踐

1. Access Token 保護

DO（建議做法）：

• ✓ 使用環境變數儲存 Token
• ✓ 不要將 Token 提交到 Git
• ✓ 使用 .gitignore 排除 .env 檔案
• ✓ 定期輪換 Access Token
• ✓ 使用 HTTPS 傳輸

DON'T（避免做法）：

• ✗ 直接寫在程式碼中
• ✗ 儲存在公開的設定檔
• ✗ 分享給第三方
• ✗ 在前端 JavaScript 暴露 Token

範例（.gitignore）：

.env
*.env
config.json
credentials.json

2. Rate Limiting（請求速率限制）

實作 Rate Limiter：

import time
from collections import deque

class RateLimiter:
    """簡單的 Rate Limiter（每小時最多 200 次請求）"""
    def __init__(self, max_requests=200, time_window=3600):
        self.max_requests = max_requests
        self.time_window = time_window
        self.requests = deque()

    def can_proceed(self):
        now = time.time()

        # 移除超過時間窗口的請求
        while self.requests and self.requests[0] < now - self.time_window:
            self.requests.popleft()

        # 檢查是否超過限制
        if len(self.requests) < self.max_requests:
            self.requests.append(now)
            return True
        else:
            print("⚠️ 達到 Rate Limit，請稍後再試")
            return False

# 使用
rate_limiter = RateLimiter()

def safe_api_request(url, params):
    if rate_limiter.can_proceed():
        return requests.get(url, params=params)
    else:
        return None

3. 資料驗證與清理

輸入驗證：

def sanitize_post_content(text):
    """清理貼文內容，避免注入攻擊"""
    # 移除潛在危險字元
    text = text.replace('<', '').replace('>', '')

    # 限制長度
    if len(text) > 500:
        text = text[:497] + '...'

    # 移除多餘空白
    text = ' '.join(text.split())

    return text

# 使用
user_input = "<script>alert('xss')</script> Hello!"
safe_content = sanitize_post_content(user_input)
create_text_post(safe_content)

4. 錯誤日誌記錄

使用 Python logging：

import logging

# 設定日誌
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('threads_api.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

def create_text_post_with_logging(text):
    try:
        logging.info(f"嘗試發布貼文: {text[:50]}...")
        post_id = create_text_post(text)
        logging.info(f"✓ 貼文發布成功，ID: {post_id}")
        return post_id
    except Exception as e:
        logging.error(f"✗ 發布失敗: {str(e)}")
        return None

5. GDPR 與個人資料保護

最佳實踐：

• ✓ 明確告知使用者資料用途
• ✓ 提供資料刪除功能
• ✓ 加密儲存敏感資料
• ✓ 定期刪除不必要的日誌
• ✓ 遵守 Meta 的資料使用政策

開發者資源

官方文檔

• Meta for Developers - Threads API
• Graph API 參考文檔
• Graph API Explorer
• Meta 開發者社群

實用工具

• Postman：API 測試工具
• Insomnia：API 測試工具（輕量版）
• Webhook.site：測試 Webhook 回調
• ngrok：本地開發環境對外開放

社群資源

• Stack Overflow：threads-api 標籤
• Reddit：r/webdev、r/API
• GitHub：搜尋 "threads api" 開源專案

常見問題 FAQ

Q1：Threads API 是免費的嗎？

答案：是的，Threads API 本身免費。

但你需要：

• Meta 開發者帳號（免費）
• 遵守 API 請求配額限制
• 如需更高配額，可能需要申請企業級權限

Q2：個人開發者可以使用 Threads API 嗎？

答案：可以。

任何人都可以註冊 Meta 開發者帳號並使用 Threads API，不限於企業或專業開發者。

Q3：Threads API 支援哪些程式語言？

答案：所有支援 HTTP 請求的程式語言都可以使用。

常見選擇：

• Python（requests、httpx）
• JavaScript/Node.js（axios、fetch）
• PHP（cURL、Guzzle）
• Ruby（HTTParty）
• Java（OkHttp、Retrofit）

Q4：如何獲得企業級 API 配額？

答案：

1. 在開發者儀表板申請「應用程式審查」
2. 說明你的應用程式用途與必要性
3. 提供 App 的隱私政策與使用條款
4. Meta 團隊審核（約 3-5 個工作天）
5. 通過後可獲得更高配額

Q5：可以透過 API 管理 Threads 私訊嗎？

答案：目前不行。

Threads 私訊整合在 Instagram 中，需使用 Instagram Messaging API（需額外申請權限）。

Q6：Threads API 有支援 Webhooks 嗎？

答案：是的，但僅限特定事件。

目前支援的 Webhook 事件：

• 新留言通知
• 貼文提及通知
• （更多事件陸續新增中）

設定方式：開發者儀表板 → Webhooks → 訂閱事件

Q7：API 請求失敗會扣配額嗎？

答案：會。

無論請求成功或失敗，都會計入配額。因此實作錯誤處理與重試機制很重要。

Q8：可以用 API 自動追蹤或取消追蹤他人嗎？

答案：目前 Threads API 不支援追蹤/取消追蹤功能。

此功能可能在未來版本新增，請留意官方公告。

相關資源

想了解更多 Threads 功能與技巧，可以參考以下文章：

• Threads 完整指南 2025｜功能教學、影片下載、私訊設定全攻略
• Threads 網頁版與電腦版使用指南（開發者進階功能）
• Threads 與 IG 連動/取消連動完整教學
• Threads 私訊功能完整教學（了解私訊 API 整合可能性）
• Threads Circle 完整教學（Circle 功能目前無 API 支援）

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