Upwork Jobs API
收藏Upwork Jobs API 数据集概述
基本信息
- API名称: Upwork Jobs API
- 当前版本: v1
- 基础URL:
https://upwork-jobs-search-api.p.rapidapi.com - 数据更新频率: 每10分钟
- 数据延迟: ≤10分钟
- 服务可用性: 99.95% 正常运行时间
- 响应时间: 复杂查询≤5秒,100个职位通常1-2秒
主要功能
- 实时数据: 每10分钟更新一次职位信息
- 高级搜索: 支持全文搜索和布尔运算符
- 智能筛选: 按技能、预算、经验水平等筛选
- 丰富数据: 包含客户历史、提案统计、竞争洞察等
关键特性
- 企业级准备: 99.95% 正常运行时间SLA
- 高级搜索: 支持Lucene风格的布尔查询
- 智能筛选: 技能匹配模式(全部/任意)
- 分页与排序: 支持分页和按时间排序
请求参数
必需参数(至少一个)
q: 全文搜索查询skills: 逗号分隔的技能列表
搜索参数
q: Lucene风格布尔查询skills: 逗号分隔的技能skills_match_mode:all或any
筛选参数
budget_type:fixed或hourlybudget_min_usd: 最低预算(USD)budget_max_usd: 最高预算(USD)experience_level:entry,intermediate,expertlocation: ISO国家代码或自由文本project_length: 项目预期时长hours_per_week: 预期每周小时数
分页与排序
limit: 每页结果数(1-100)sort_order:desc或asc
响应格式
成功响应示例
json { "data": [ { "job_id": "1938051991262745310", "url": "https://www.upwork.com/jobs/Data-Engineer-Needed-for-Large-Scale-Data-Collection-Structuring_~021938051991262745310", "published_at": "2025-06-26T01:49:37.233Z", "title": "Data Engineer Needed for Large-Scale Data Collection & Structuring", "description": "Were looking for a skilled and detail-oriented Data Engineer...", "skills": ["Python", "Data Analysis", "Data Mining", "Data Scraping"], "budget_type": "hourly", "budget_min_usd": "$15", "budget_max_usd": "$35", "experience_level": "Expert", "location": "United States, Diamond Bar", "project_length": "1 to 3 months", "hours_per_week": "More than 30 hrs/week", "proposals": "Less than 5", "interviewing": "0", "invites_sent": "0", "client_total_hires": 9, "client_active_hires": 2, "client_spent": "$48,000", "client_company_size": "Individual client", "client_member_since": "Aug 26, 2020" } ], "next_cursor": "eyJsYXN0X3B1Ymxpc2hlZF9hdCI6IjIwMjQtMDUtMTJUMTQ6MjM6MDFaIi...", "meta": { "total_rows_served": 10, "request_cost": 1, "job_cost": 10 } }
定价计划
- BASIC: $0.00/月(免费层配额)
- PRO: $9.99/月(每月请求配额)
- ULTRA: $29.99/月(高月请求配额)
- MEGA: $99.99/月(最大月请求配额)
错误处理
常见状态码
- 400: 错误请求
- 401: 未授权
- 403: 禁止
- 429: 速率限制
- 500: 服务器错误
支持与资源
- 文档: 完整API参考
- 支持门户: RapidAPI消息系统
- 响应时间: 所有计划<24小时
- 最佳实践: 缓存结果、使用游标、高效筛选等



