Fast Pappers / Sirene Scraper — French Companies API
Pricing
from $1.80 / 1,000 company scrapeds
Fast Pappers / Sirene Scraper — French Companies API
Scrape 26M+ French companies via official Sirene / Recherche Entreprises API. SIREN, SIRET, computed EU VAT, dirigeants, NAF codes, GPS coordinates on 256MB micro-container.
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Pappers / Sirene Scraper: 26M French Companies API
⚡ 3x Moins Cher que le N°1 du Store : $0.0025 / company ($2.50/1K) — 3.2x cheaper (contre $0.008 / company ($8.00/1K) chez la concurrence). 🚀 Architecture Micro-Conteneur 256MB RAM : Moteur Zero-Browser ultra-rapide et sub-seconde sans surcharge de navigateur.
Scrape 26M+ French companies via official Sirene API: SIREN, SIRET, EU VAT, dirigeants, NAF codes. 3x cheaper ($0.0025/co vs $0.008). 256MB RAM.
🌟 Points Forts & Avantages Compétitifs
- Tarification Imbattable (3x moins cher) : Seulement $2.50 pour 1 000 items, soit une économie immédiate de plus de 66% par rapport aux acteurs leaders du marché.
- Vitesse Sub-Seconde : Requêtes natives directes HTTP/2, sans les latences ni les coûts de serveurs de navigateurs lourds (Playwright/Puppeteer).
- Consommation Minimale : Fonctionne parfaitement avec 256 Mo de RAM, permettant d'exécuter des milliers de requêtes gratuites avec les crédits Apify offerts.
- Prêt pour l'Automatisation : Compatible à 100% avec Make.com, Zapier, n8n, Google Sheets, Airbyte et webhooks temps réel.
💰 Modèle Tarifaire Pay-Per-Event (PPE)
| Événement | Description | Prix Unitaire |
|---|---|---|
| Company scraped | Charged for each French company profile extracted with SIREN, SIRET and computed VAT | $0.0025 |
💻 Intégration Rapide
Node.js (Apify Client)
import { ApifyClient } from 'apify-client';const client = new ApifyClient({ token: 'YOUR_APIFY_TOKEN' });const run = await client.actor('iNWRPXKLzG4b7FjYt').call({maxResults: 50});const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();console.log('Données extraites :', items);
Python
from apify_client import ApifyClientclient = ApifyClient('YOUR_APIFY_TOKEN')run = client.actor('iNWRPXKLzG4b7FjYt').call(run_input={'maxResults': 50})for item in client.dataset(run['defaultDatasetId']).iterate_items():print(item)
🛡️ Support & Garantie de Service
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