instagramdan örnek vereyim: en temelinde aslında resmi olmayan tersine mühendislik ile elde edilmiş instagram ql/api kütüphaneler yatıyor. genelde instagram aplikasyonu(web/mobil) aracılığı ile elde edilen bu veriler daha sonra instagram genelinde çeşitli patternler için organize edilir ve bir kalıba/kılıfa uydurulur. bu işlemler genelde tarayıcı tipi otomasyonlar ile yapılmaz çünkü zaman ve maliyet açısından tam bir karlılık düşmanıdır bunun yerine direkt api hedeflenerek minimum istek yükü ve proxy harcaması ile maksimum performans alınır. yani örneğin api ile instagram beğeni işlemi yapılırken gönderilen istek ve dönen yanıt boyutu ortalama 2kb ise tarayıcı otomasyonunda html js css gibi render işlevleri olduğu için bu boyut binlerce kat daha büyüktür (ortalama 5mb varsayalım). buna göre sadece proxy maliyeti için tahmini bir hesap yapacak olursak da 1 gb proxy kotası ile api otomasyonu ile ortalama 500k işlem yapılırken tarayıcı otomasyonu ile bu kota henüz 200 işlemde bitmiş olur dolayısıyla bu tür oluşumlar ve servisler maliyette kırıma gitmek için api ile işlem yapmak zorundadır.

not: bahsi geçen api vb argümanlar çoğu zaman bu tür platformlarda yasal dökümantasyonda yer almaz dolayısıyla tersine mühendislik ile elde edilmesi gerekir.