Primeros pasos

API de SubReply

La API pública de SubReply expone el motor de social selling en Reddit del producto, sin pasar por el panel.

Generar una clave API Crear una cuenta Úsalo con tu IA

Extraer — tú das subreddits y palabras clave, la API devuelve las publicaciones recientes, puntuadas por relevancia y por intención de compra.
Generar — tú das una publicación y tu producto, la API redacta un comentario natural, en el idioma del hilo, pensado para no provocar un shadowban.
Publicar — tú das un comentario, la API lo publica en Reddit desde una cuenta del parque de SubReply, detrás de un proxy residencial.

Base URL

Los endpoints que producen son POST; los que leen, GET. Todos devuelven application/json y viven bajo una única base:

Base URL

https://subreply.io/api/v1

No hay ninguna v2 en preparación ni ningún campo que vaya a desaparecer sin avisar: lo que describe esta página es el contrato.

Primera llamada en 30 segundos

Genera una clave en tu página de claves API y pega esto en un terminal. El escaneo no cuesta créditos: puedes lanzarlo tantas veces como necesites para ajustar tus palabras clave.

cURL

curl -s -X POST https://subreply.io/api/v1/scrape \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sr_live_TU_CLAVE_API" \
  -d '{
    "subreddits": ["r/entrepreneur"],
    "keywords": ["trouver des clients"],
    "target_language": "fr",
    "limit": 3
  }'

Casos de uso

La API no guarda estado: del lado de SubReply no se almacena nada, ni las publicaciones extraídas ni los comentarios generados. Los datos se quedan contigo y conectas la API donde quieras.

n8n, Zapier y Make

Basta con un nodo HTTP Request: tres llamadas POST encadenadas forman un flujo de prospección en Reddit completo, sin escribir una línea de código.

Scripts en Python o Node.js

JSON dentro, JSON fuera. Ningún SDK que instalar ni paginación que gestionar: un fetch y ya tienes tus publicaciones puntuadas.

CRM y herramientas de venta

Envía a tu CRM las publicaciones detectadas como leads con su puntuación, su intención de compra y su enlace permanente de Reddit.

Agentes de IA

Dale estos tres endpoints a un LLM y prospectará solo: busca, redacta y publica. Esta página está escrita tanto para un agente como para una persona.

Para los agentes hay un camino más corto que HTTP: el servidor MCP. Las mismas capacidades se exponen ahí como seis tools, que Claude, ChatGPT, Gemini o n8n descubren solos — con la clave API de esta página y sin una sola línea de código pegamento.

Coste de cada acción

El modelo es sencillo: buscar es gratis, solo se cobra la producción. Así que nunca pagas por un escaneo que no encuentra nada.

Acción	Endpoint	Créditos
Extraer publicaciones	`POST /api/v1/scrape`	0
Generar un comentario	`POST /api/v1/generate-comment`	35
Publicar un comentario	`POST /api/v1/publish`	50
Leer el estado de la cuenta	`GET /api/v1/account`	0
Listar tus proyectos	`GET /api/v1/projects`	0

¿Usas un LLM? Conéctalo directamente mediante el servidor MCP: las mismas capacidades, sin una línea de código de pegamento.

Documentación MCP →

El escaneo es gratis, pero no está abierto a todo el mundo

Un escaneo no descuenta nada, pero exige un saldo de al menos 35 créditos — el precio de un comentario. De lo contrario el endpoint responde 402: extraer para una cuenta que luego no puede producir nada no le sirve a nadie. Los dos endpoints de lectura, en cambio, siguen abiertos con 0 créditos: para eso están.

Límites y comportamientos que conviene saber

Sin rate limit en la API REST hoy. El saldo de créditos es el único límite. Si algún día aparece una cuota, se anunciará aquí antes de aplicarse. El servidor MCP, en cambio, aplica cuotas por cuenta y por tool.
Publicar es lento — hasta dos minutos: un navegador real abre la publicación y escribe el comentario. Ajusta el timeout de tu cliente HTTP a 180 s como mínimo (en n8n: Options → Timeout).
Los cargos son idempotentes por publicación : repetir una llamada sobre la misma URL de Reddit tras un timeout de red no cobra dos veces. La segunda llamada devuelve credits_used: 0.
Un escaneo vacío es un resultado, no una avería. Los filtros de frescura, relevancia y encaje de producto son estrictos — mejor cero publicaciones que diez fuera de tema.

Todos los errores siguen la misma forma y se detallan en la página códigos de error.