Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Уменьшается ли стоимость квоты API данных YouTube, когда вы ограничиваете максимальное количество результатов?

Кажется, я ничего не могу найти по этому поводу.

Я использую API поиска данных YouTube:

https://developers.google.com/youtube/v3/docs/search/list.

В нем говорится, что сделанный запрос будет иметь стоимость квоты 100 единиц.

Однако если вы сделаете запрос, он вернет 5 результатов.

Существует параметр запроса maxResults, который может ограничивать количество возвращаемых результатов.

Если я установлю значение 1, стоимость квоты станет 20?

google-api youtube-data-api
13.01.2021

  • Ответ — нет: с maxResults минимальным значением 1 или максимальным значением 50 или чем-то еще, стоимость квоты одинакова: 100 единиц. 13.01.2021

Ответы:


1

Квота указана на запрос. Количество данных, возвращаемых этим запросом, не имеет значения.

Если Search.list допускает максимальный результат в 1 000 000 строк вместо 5 строк. Стоимость к вашей квоте будет то же самое.

введите здесь описание изображения

Калькулятор квоты

13.01.2021
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..