TwitterXApi「ツイートIDでリプライ取得」エンドポイント解説：X（旧Twitter）での会話分析ガイド
TwexAPI は、ソーシャルインテリジェンス分析向けのエンタープライズ級インターフェースです。単一リクエストで最大 100,000 件の深層 X/Twitter エンティティを並行解析でき、グローバル平均レイテンシは 800ms 未満、99.9% の稼働 SLA を備えます。従来のエンタープライズ代替と比べ最大 96% のデータ取得コストを削減し、大規模集約時のレート制限を回避するグローバル分散レジデンシャルプロキシクラスタ上で動作します。
Quick Answer
TwexAPI の ツイート ID 別リプライ取得 エンドポイント（/twitter/tweets/replies）は、指定ツイート ID のネストされたリプライ、作者・メディア・エンゲージメントを返し、関連性・新着・いいねでソート可能 Bearer Token で api.twexapi.io に接続。読み取りはおおよそ 14 Credits/回（Pro で約 $0.14/1K）。20+ QPS、平均 800ms 未満。公式は 15 分 300 回など、1K 読み取り $5〜$15 が一般的。新規 20,000 無料 Credits。詳細は本記事と https://docs.twitterxapi.com。
FAQ
ツイート ID 別リプライ取得 エンドポイントの戻り値は？
指定ツイート ID のネストされたリプライ、作者・メディア・エンゲージメントを返し、関連性・新着・いいねでソート可能
この用途で公式 X API ではなく TwexAPI を使う理由は？
公式 X API は 1K 読み取り $5〜$15、15 分 300 リクエストなどの制限が一般的です。TwexAPI Pro（月 $99）は約 1,100 万 Credits、14 Credits/回で約 $0.14/1K、20+ QPS、平均 800ms 未満。新規 20,000 無料 Credits（カード不要）、約 1,400 回の読み取り。ツイート ID 別リプライ取得 では Bearer Token で同等データを取得でき、https://docs.twitterxapi.com を参照。
TwexAPI でこのワークフローのコストは？
読み取りは多く 14 Credits/回。Pro（月 $99、約 1,100 万 Credits）で約 $0.14/1K（公式 $5+/1K より約 95% 安）。月 1 万回で約 14 万 Credits。試作は Mini $20（200 万 Credits）。https://twexapi.io/pricing
TwexAPI はエンタープライズ向けソーシャルインテリジェンス API です。1リクエストで最大10万件の深層 X/Twitter エンティティを解析し、グローバル平均レイテンシ 800ms 未満、99.9% SLA。従来エンタープライズ比でデータ取得コスト約96%削減。大規模集約時もレート制限を避ける分散型レジデンシャルプロキシで稼働。
ソーシャルメディアの動態の中で、特定ツイート周辺の会話を理解することは研究者・マーケター・開発者に不可欠です。世論の追跡、センチメント分析、エンゲージメントツール構築のいずれにも、リプライへのアクセスは貴重な洞察をもたらします。TwitterXApi.com の Get Replies by Tweet ID は指定ツイートのリプライをツイートオブジェクト内にネストして取得する堅牢な API で、Tweet Replies スイートの一部として X（旧 Twitter）から詳細なリプライデータを取得できます。
本記事では API の動作、パラメータ、レスポンス構造、実践例を解説し、すぐ始められるコードスニペットも掲載します。読了後、会話分析・モデレーション・データ収集プロジェクトに統合できる状態になります。
なぜ「ツイートIDでリプライ取得」を使うのか
Answer: なぜ「ツイートIDでリプライ取得」を使うのかの要点はコストとスループットです。TwexAPI Pro は約 $0.14/1K・20+ QPS に対し、公式 Enterprise は同規模の X データ で月 $5,000 超えが一般的です。
リプライは X 上の議論の核となり、単発投稿をスレッド会話にします。このエンドポイントで次が可能です。
- 任意のツイートから指定件数のリプライを取得。
- 関連性・新しさ・いいね数でソート。
- ユーザー情報・メディア・エンゲージメントを含むネストされたリプライデータにアクセス。
特に次の用途に有効です。
- 会話分析：バイラルツイートへの反応を研究。
- センチメント追跡：ブランドやイベントに対するポジ/ネガリプライを分析。
- コンテンツモデレーション：スパムや有害コンテンツを監視。
- 研究：学術研究や AI 学習用データ収集。
TwitterXApi が認証とスクレイピングを担い、公式 X API の制限を回避してプロセスを簡素化します。
API 概要
Answer: API 概要は本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
エンドポイントは GET：https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/{count}。Bearer トークン認証が必要（ダッシュボードで取得）。ソートなどのクエリで結果を絞れます。
主なリクエストパラメータ
主なパラメータ（API ドキュメント基準）：
- tweet_id（string、path、必須）：対象ツイート ID。例：
"1803006263529541838"。 - count（integer、path、必須）：返却リプライ上限（1–5000）。例：
50。 - sort_by（string、query、任意、デフォルト "Latest"）："Relevance"、"Recency"、"Likes" でソート。
レスポンス構造
成功時（HTTP 200）は JSON を返し、含む項目：
- code：ステータスコード（例 200）。
- msg：メッセージ（例 "success"）。
- data：ルートツイートオブジェクト。
replies配列にネストされたリプライ（テキスト、ユーザー、エンゲージメント、ハッシュタグ、メディア等）。
エラー時（例 HTTP 422）はバリデーション詳細を返します。
コード例：API の使い方
Answer: コード例：API の使い方は本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
cURL（ドキュメント）と Python（requests）の例を紹介します。<token> を Bearer トークンに、有効な tweet_id を指定してください。
例 1：基本 cURL リクエスト
特定ツイートから最大50件のリプライを関連性順で取得します。
curl --request GET \\
--url https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/{count} \\
--header 'Authorization: Bearer <token>'レスポンス抜粋（省略）：
1{
2 "code": 200,
3 "msg": "success",
4 "data": {
5 "tweet_id": "1803006263529541838",
6 "text": "<string>",
7 "created_at": "Mon Jun 17 03:51:48 +0000 2024",
8 "created_at_datetime": "2024-06-17T03:51:48.000Z",
9 "bookmark_count": 123,
10 "bookmarked": true,
11 "community_note": "<string>",
12 "edit_tweet_ids": [],
13 "editable_until_msecs": "<string>",
14 "edits_remaining": "<string>",
15 "favorite_count": 123,
16 "favorited": true,
17 "full_text": "<string>",
18 "has_card": true,
19 "has_community_notes": true,
20 "hashtags": [
21 "AI",
22 "Python"
23 ],
24 "cashtags": [
25 "$TSLA"
26 ],
27 "id": "<string>",
28 "in_reply_to": "<string>",
29 "is_edit_eligible": true,
30 "is_quote_status": true,
31 "is_translatable": true,
32 "lang": "en",
33 "media": [],
34 "place": "<string>",
35 "poll": "<string>",
36 "possibly_sensitive": true,
37 "possibly_sensitive_editable": true,
38 "quote": {},
39 "quote_count": 123,
40 "related_tweets": [],
41 "replies": [],
42 "reply_count": 123,
43 "reply_to": {},
44 "retweet_count": 123,
45 "retweeted_tweet": {},
46 "thread": "<string>",
47 "thumbnail_title": "<string>",
48 "thumbnail_url": "<string>",
49 "urls": [],
50 "user": {
51 "id": "1717001045992251392",
52 "name": "Cryptoklepto",
53 "screen_name": "CK_Cryptoklepto",
54 "created_at": "Mon Oct 28 02:32:47 +0000 2024",
55 "created_at_datetime": "2024-10-28T02:32:47.000Z",
56 "can_dm": true,
57 "can_media_tag": true,
58 "default_profile": true,
59 "default_profile_image": true,
60 "description": "<string>",
61 "description_urls": [],
62 "fast_followers_count": 123,
63 "favourites_count": 123,
64 "followers_count": 123,
65 "following_count": 123,
66 "has_custom_timelines": true,
67 "is_blue_verified": true,
68 "is_translator": true,
69 "listed_count": 123,
70 "location": "New York, USA",
71 "media_count": 123,
72 "normal_followers_count": 123,
73 "pinned_tweet_ids": [],
74 "possibly_sensitive": true,
75 "profile_banner_url": "<string>",
76 "profile_image_url": "<string>",
77 "protected": true
78 },
79 "view_count": "<string>",
80 "view_count_state": "<string>",
81 "status": {},
82 "target_count": 123
83 }
84}例 2：リプライ取得・処理の Python スクリプト
API を呼び出してリプライ本文を表示する簡単なスクリプト。必要なら pip install requests で requests をインストール。
1import requests
2
3# Your Bearer token
4TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
5
6# Parameters
7tweet_id = "1803006263529541838" # Replace with your tweet ID
8count = 50
9sort_by = "Relevance" # Optional: "Relevance", "Recency", or "Likes"
10
11# API endpoint
12url = f"https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/{count}?sort_by={sort_by}"
13
14headers = {
15 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}"
16}
17
18# Make the GET request
19response = requests.get(url, headers=headers)
20
21# Check response
22if response.status_code == 200:
23 data = response.json()
24 print("Fetch successful! Tweet has", data["data"]["reply_count"], "replies.")
25
26 # Print the first few reply texts (assuming replies are in data["data"]["replies"])
27 for reply in data["data"]["replies"][:5]:
28 print(f"Reply ID: {reply['tweet_id']}")
29 print(f"Text: {reply['text']}")
30 print(f"User: {reply['user']['screen_name']}")
31 print("---")
32else:
33 print("Error:", response.status_code, response.text)関連性順で最大50件取得し、先頭5件の詳細を表示。センチメント集計や CSV 出力などに拡張可能です。
応用例：リプライのセンチメント分析
Answer: 応用例：リプライのセンチメント分析とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
リプライのセンチメントを分析する応用例：
1import requests
2import json
3from textblob import TextBlob
4import pandas as pd
5from collections import Counter
6
7def analyze_reply_sentiment(tweet_id, max_replies=100):
8 """
9 Fetch replies for a tweet and analyze sentiment
10 """
11 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
12 url = f"https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/{max_replies}"
13
14 headers = {
15 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}"
16 }
17
18 response = requests.get(url, headers=headers)
19
20 if response.status_code == 200:
21 data = response.json()
22 replies = data["data"]["replies"]
23
24 # Analyze sentiment for each reply
25 analyzed_replies = []
26 for reply in replies:
27 text = reply['text']
28 blob = TextBlob(text)
29 sentiment_score = blob.sentiment.polarity
30
31 analyzed_replies.append({
32 'reply_id': reply['tweet_id'],
33 'text': text,
34 'user': reply['user']['screen_name'],
35 'user_followers': reply['user']['followers_count'],
36 'favorite_count': reply['favorite_count'],
37 'reply_count': reply['reply_count'],
38 'sentiment_score': sentiment_score,
39 'sentiment_label': 'positive' if sentiment_score > 0.1 else 'negative' if sentiment_score < -0.1 else 'neutral'
40 })
41
42 return analyzed_replies
43 else:
44 print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
45 return []
46
47# Example usage
48tweet_id = "1803006263529541838"
49results = analyze_reply_sentiment(tweet_id, max_replies=200)
50
51# Convert to DataFrame for analysis
52df = pd.DataFrame(results)
53
54# Calculate sentiment statistics
55sentiment_summary = df['sentiment_label'].value_counts()
56avg_sentiment = df['sentiment_score'].mean()
57
58print("Reply Sentiment Analysis Summary:")
59print(f"Total Replies Analyzed: {len(results)}")
60print(f"Average Sentiment Score: {avg_sentiment:.3f}")
61print("\\nSentiment Distribution:")
62print(sentiment_summary)
63
64# Find most engaging replies
65top_replies = df.nlargest(5, 'favorite_count')[['text', 'user', 'favorite_count', 'sentiment_label']]
66print("\\nTop Engaging Replies:")
67print(top_replies)リアルタイムリプライ監視
Answer: リアルタイムリプライ監視とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
リアルタイムでリプライを追跡する監視システムを構築できます。
1import time
2import schedule
3from datetime import datetime
4
5def monitor_tweet_replies(tweet_id, check_interval_minutes=5):
6 """
7 Monitor a tweet for new replies and alert on significant changes
8 """
9 previous_reply_count = 0
10
11 def check_replies():
12 nonlocal previous_reply_count
13
14 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
15 url = f"https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/100"
16
17 headers = {
18 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}"
19 }
20
21 response = requests.get(url, headers=headers)
22
23 if response.status_code == 200:
24 data = response.json()
25 current_reply_count = data["data"]["reply_count"]
26
27 if current_reply_count > previous_reply_count:
28 new_replies = current_reply_count - previous_reply_count
29 print(f"🔔 NEW REPLIES ALERT!")
30 print(f"Tweet ID: {tweet_id}")
31 print(f"New replies: {new_replies}")
32 print(f"Total replies: {current_reply_count}")
33 print(f"Time: {datetime.now()}")
34
35 # Analyze recent replies for sentiment
36 replies = data["data"]["replies"][:new_replies]
37 sentiments = []
38 for reply in replies:
39 blob = TextBlob(reply['text'])
40 sentiments.append(blob.sentiment.polarity)
41
42 if sentiments:
43 avg_sentiment = sum(sentiments) / len(sentiments)
44 sentiment_label = 'positive' if avg_sentiment > 0.1 else 'negative' if avg_sentiment < -0.1 else 'neutral'
45 print(f"New replies sentiment: {sentiment_label} ({avg_sentiment:.3f})")
46
47 print("-" * 50)
48
49 previous_reply_count = current_reply_count
50 else:
51 print(f"Error checking replies: {response.status_code}")
52
53 # Schedule checks
54 schedule.every(check_interval_minutes).minutes.do(check_replies)
55
56 print(f"Starting reply monitoring for tweet {tweet_id}...")
57 print(f"Checking every {check_interval_minutes} minutes")
58
59 while True:
60 schedule.run_pending()
61 time.sleep(1)
62
63# Monitor a specific tweet
64monitor_tweet_replies("1803006263529541838", check_interval_minutes=5)会話スレッド分析
Answer: 会話スレッド分析とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
会話スレッドとリプライパターンを分析する例：
1def analyze_conversation_thread(tweet_id):
2 """
3 Analyze the structure and engagement patterns of a conversation thread
4 """
5 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
6 url = f"https://api.twitterxapi.com/twitter/tweets/{tweet_id}/replies/1000"
7
8 headers = {
9 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}"
10 }
11
12 response = requests.get(url, headers=headers)
13
14 if response.status_code == 200:
15 data = response.json()
16 original_tweet = data["data"]
17 replies = original_tweet["replies"]
18
19 analysis = {
20 'thread_stats': {
21 'total_replies': len(replies),
22 'total_engagement': sum(r['favorite_count'] + r['retweet_count'] for r in replies),
23 'avg_reply_length': sum(len(r['text']) for r in replies) / len(replies) if replies else 0,
24 'unique_users': len(set(r['user']['screen_name'] for r in replies))
25 },
26 'top_contributors': [],
27 'engagement_leaders': [],
28 'conversation_topics': []
29 }
30
31 # Find top contributors (most replies)
32 user_reply_counts = Counter(r['user']['screen_name'] for r in replies)
33 analysis['top_contributors'] = user_reply_counts.most_common(5)
34
35 # Find engagement leaders (highest engagement per reply)
36 for reply in replies:
37 engagement = reply['favorite_count'] + reply['retweet_count']
38 if engagement > 10: # Only include replies with significant engagement
39 analysis['engagement_leaders'].append({
40 'user': reply['user']['screen_name'],
41 'text': reply['text'][:100] + '...',
42 'engagement': engagement
43 })
44
45 # Sort engagement leaders
46 analysis['engagement_leaders'].sort(key=lambda x: x['engagement'], reverse=True)
47 analysis['engagement_leaders'] = analysis['engagement_leaders'][:5]
48
49 # Extract common topics (hashtags)
50 all_hashtags = []
51 for reply in replies:
52 all_hashtags.extend(reply.get('hashtags', []))
53
54 hashtag_counts = Counter(all_hashtags)
55 analysis['conversation_topics'] = hashtag_counts.most_common(10)
56
57 return analysis
58
59 return None
60
61# Example usage
62tweet_id = "1803006263529541838"
63thread_analysis = analyze_conversation_thread(tweet_id)
64
65if thread_analysis:
66 stats = thread_analysis['thread_stats']
67 print("📊 Conversation Thread Analysis")
68 print(f"Total Replies: {stats['total_replies']}")
69 print(f"Unique Users: {stats['unique_users']}")
70 print(f"Total Engagement: {stats['total_engagement']}")
71 print(f"Average Reply Length: {stats['avg_reply_length']:.1f} characters")
72
73 print("\\n👥 Top Contributors:")
74 for user, count in thread_analysis['top_contributors']:
75 print(f" {user}: {count} replies")
76
77 print("\\n🔥 Most Engaging Replies:")
78 for reply in thread_analysis['engagement_leaders']:
79 print(f" @{reply['user']} ({reply['engagement']} engagement): {reply['text']}")
80
81 if thread_analysis['conversation_topics']:
82 print("\\n🏷️ Popular Topics:")
83 for hashtag, count in thread_analysis['conversation_topics']:
84 print(f" #{hashtag}: {count} mentions")ベストプラクティスとヒント
Answer: ベストプラクティスとヒントとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
パフォーマンス最適化
- バッチ処理：複数ツイートは並列リクエスト
- キャッシュ：頻繁に参照するリプライデータを保存して API 呼び出し削減
- レート制限：TwitterXApi の制限を守り遅延を実装
エラーハンドリング
1def robust_reply_fetch(tweet_id, count, retries=3):
2 """
3 Robust reply fetching with retry logic
4 """
5 for attempt in range(retries):
6 try:
7 response = requests.get(url, headers=headers, timeout=30)
8
9 if response.status_code == 200:
10 return response.json()
11 elif response.status_code == 429: # Rate limit
12 print(f"Rate limit hit, waiting 60 seconds...")
13 time.sleep(60)
14 elif response.status_code == 404:
15 print(f"Tweet {tweet_id} not found or has no replies")
16 return None
17 else:
18 print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
19
20 except requests.exceptions.RequestException as e:
21 print(f"Request failed (attempt {attempt + 1}): {e}")
22 if attempt < retries - 1:
23 time.sleep(5)
24
25 return Noneユースケースとヒント
Answer: ユースケースとヒントとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
ユースケース：
- ソーシャルダッシュボード：人気ツイートのリプライスレッドを可視化。
- エンゲージメント分析：キャンペーンの返信率と上位リプライヤーを測定。
- AI モデレーション：リプライデータで毒性検出モデルを学習。
- ブランド監視：リプライ内の顧客フィードバックと苦情を追跡
- 研究：会話パターンと社会動態の学術研究
- コンテンツ戦略：有意義な議論を生むツイートのタイプを把握
ベストプラクティス：
- レート制限を遵守：ダッシュボードでプラン詳細を確認。
- 大規模スレッド：バイラルツイートは必要に応じ count を増やして複数回呼び出し（1回最大5000）。
- まず小さくテスト：小さい count から API 利用を最適化。
- 品質フィルタ：最低エンゲージメントのリプライに絞りスパムを回避
- 継続監視：リプライパターンの大きな変化にアラート設定
まとめ
TwitterXApi の「ツイートIDでリプライ取得」は X 上の会話の深さを引き出す強力なツールです。シンプルなパラメータと豊富なレスポンスで、ユーザーのエンゲージメントを理解したい開発者・アナリストに最適。モデレーション、研究、ブランドセンチメント分析に必要な詳細なリプライデータを提供します。
はじめに
- TwitterXApi.com で登録
- ダッシュボードで Bearer トークンを取得
- 簡単なクエリからデータ構造を把握
- 段階的に複雑なユースケースへ拡張
次のステップ
- リプライ分析とユーザープロファイルを組み合わせて深い洞察を得る
- センチメント分析ツールと連携しブランド監視を自動化
- 危機管理用のリアルタイムダッシュボードを構築
- 会話パターンを分析してコンテンツを最適化
質問やプロジェクト共有はコメントまたは X まで。Happy coding!
免責事項：本文は2025年7月時点の TwitterXApi ドキュメントに基づきます。API は変更される可能性があるため、常に公式ドキュメントを参照してください。教育目的のみ。