Distingue la compatibilidad Unicode de la separación de nombre y apellido
Puedes enviar el nombre chino como texto Unicode, sin convertirlo al alfabeto latino. La búsqueda consulta componentes normalizados; no separa automáticamente el nombre y el apellido de un nombre completo chino escrito sin espacios. Por ejemplo, 王静怡 es un único candidato: no se garantiza una consulta adicional de 静怡.
Los componentes de uno o dos caracteres chinos comunes, como los de estos ejemplos, se descartan por el filtro de longitud actual. Un nombre corto puede ser una entrada válida y no generar un candidato para el conjunto de datos. El respaldo estándar de IA puede evaluar el valor original. El modo de solo conjunto de datos conserva el resultado unknown.
La normalización Unicode NFKC no realiza una conversión general entre chino simplificado y tradicional, ni vincula una grafía latina con un único nombre chino original. Conserva la escritura enviada y revisa la coincidencia. La posición del apellido, el sistema de escritura o la transliteración no bastan para determinar el género o el país de una persona.
| Ejemplo de entrada | Qué muestra | Qué comprobar |
|---|---|---|
王静怡 | Nombre completo sin espacios | Es un único candidato. El analizador actual no separa el apellido. |
静怡 | Nombre de dos caracteres | Se descarta por el filtro de longitud de candidatos. El respaldo de IA puede evaluar el valor original. |
王 静怡 | Componentes cortos separados | Añadir un espacio no evita el filtro. Ambos componentes de este ejemplo son demasiado cortos para la búsqueda en el conjunto de datos. |
Wang Jingyi | Entrada en alfabeto latino | Es una entrada distinta, dividida en sus propios componentes. No se garantiza que coincida con los caracteres originales ni con el mismo registro. |
Utiliza el contexto de país CN cuando corresponda
La demo envía country: CN (China). La API no elige ese país a partir de la escritura del nombre. En tu integración, utiliza un contexto de país conocido y relevante, u omite country. No conviertas este ejemplo en el valor predeterminado de todos tus registros.
Para cada candidato, la búsqueda utiliza el registro específico del país si existe; si no, consulta el global. Después selecciona el candidato disponible con el mayor recuento almacenado. Comprueba el alcance real con data.match.scope y data.match.country. Un empate de recuentos en el registro del país no activa automáticamente el registro global; si fallback está habilitado, puede recurrirse a la IA.
data.input.country es el contexto enviado en la solicitud. data.country y data.country_source describen la asociación de país de la respuesta y su origen. Son campos diferentes; no verifican ciudadanía, origen étnico ni residencia.
Envía una consulta de nombre V2 desde tu aplicación
Configura GENDERAPI_API_KEY con tu clave existente y ejecuta el ejemplo en tu servidor. La solicitud activa explícitamente el respaldo estándar de IA. Ilustra el formato de la petición, no una exactitud medida ni una cobertura demostrada. Para utilizar solo el conjunto de datos, selecciona options.ai_mode: off.
Elige un lenguaje de programación. Configura tu clave API, luego ejecuta el ejemplo en tu servidor.
Cada solicitud de predicción es una nueva operación facturable, incluidos los reintentos. Estos ejemplos no se reintentan automáticamente. Comprueba el estado de facturación antes de enviar otra solicitud.
Antes de ejecutar: acceso y manejo de errores
Ejecuta estos ejemplos en tu servidor. Configura GENDERAPI_API_KEY en el entorno de proceso con tu clave API existente. Confirma que meta.access.mode es api_key: una clave no reconocida puede recurrir a la prueba IP.
Las respuestas HTTP 4xx y 5xx JSON conservan el cuerpo del error y devuelven un estado de salida distinto de cero. Comprueba code, action y meta.usage.billing_status antes de volver a intentarlo.
Guía de errores y reintentos →cURL 7.76+ en un shell POSIX. Ejecuta en tu terminal. Documentación del entorno de ejecución
Node.js 22+; fetch integrado. Guarda como example.mjs y ejecuta node example.mjs. Documentación del entorno de ejecución
Python 3.10+; biblioteca estándar. Guarda como example.py y ejecuta python3 example.py. Documentación del entorno de ejecución
PHP 8+ con la extensión cURL. Guarda como example.php y ejecuta php example.php. Documentación del entorno de ejecución
Java 17+; cliente estándar HTTP. Guarda como GenderApiExample.java y ejecuta java GenderApiExample.java. Documentación del entorno de ejecución
Aplicación de consola .NET 8+. Úsalo como Program.cs en un proyecto de consola, luego ejecuta dotnet run. Documentación del entorno de ejecución
Go 1.22+; biblioteca estándar. Guarda como main.go y ejecuta go run main.go. Documentación del entorno de ejecución
Interpreta el resultado junto con sus evidencias
Una asociación inferida no equivale al género declarado por la persona. Conserva por separado el dato original, las evidencias de la respuesta y la información facilitada por la persona. unknown es un resultado válido; no lo conviertas en una categoría inventada.
| Campo | Cómo utilizarlo |
|---|---|
data.gender / data.result_status | Utiliza male o female solo cuando el resultado sea identified. Conserva el valor JSON null cuando sea unknown. |
data.name / data.match | Revisa el nombre devuelto y el candidato seleccionado. Una coincidencia parcial no demuestra que el dato pertenezca a una persona con ese nombre. |
data.confidence / data.confidence_kind | La confianza se expresa entre 0 y 1, o como null. observed_frequency procede de recuentos almacenados; model_reported es una puntuación de IA. Evalúa los umbrales por separado para cada tipo. |
data.source / data.sample_count | Distingue dataset, ai y none. Los resultados de IA no tienen un recuento de muestras almacenadas. El tamaño de la muestra no es una medida de exactitud. |
meta.access.mode | Comprueba api_key en una integración de cuenta. Si falta la clave o no se reconoce, puede utilizarse la prueba compartida por IP. |
meta.usage | Revisa charged_credits y billing_status. Un resultado unknown completado correctamente consume créditos. No recibir la respuesta no demuestra que la consulta haya sido gratuita. |
Elige cuándo utilizar la IA
forceToGenderize es opcional para nombres, correos electrónicos y nombres de usuario. Si lo activas, omite ai_mode o utiliza fallback; combinarlo con off o always devuelve un error 422. Basta con un saldo inicial positivo para iniciar la consulta, aunque el cargo final deje el saldo por debajo de cero.
El análisis de alias puede devolver un género con name: null. También puede devolver unknown. Ni el respaldo estándar de IA ni el análisis de alias garantizan una respuesta correcta o distinta de null.
| Opción de la solicitud | Comportamiento | Créditos por consulta completada |
|---|---|---|
| options.ai_mode: off | Consulta únicamente el conjunto de datos. | 1 crédito, incluido unknown |
| options.ai_mode: fallback | Consulta primero el conjunto de datos y recurre a la IA estándar si no obtiene un género. Es el modo predeterminado de las consultas individuales. | 1 crédito en total, incluido el respaldo de IA |
| options.ai_mode: always | Consulta directamente a la IA. | 2 créditos |
| forceToGenderize: true | Consulta primero el conjunto de datos; si no encuentra un género, permite interpretar el significado de un alias personal, aunque no contenga un nombre real. | 1 crédito si el conjunto de datos resuelve la consulta; 2 en total si se utiliza IA |
Procesa una lista de nombres sin perder su contexto
Envía hasta 50 elementos con una clave de cuenta o 10 en la prueba por IP mediante POST /api/v2/gender/batch. Asigna id únicos y conserva la entrada original de cada fila. Cada elemento puede tener sus propias opciones de país e IA. Omite el país cuando lo desconozcas.
A diferencia de las consultas individuales, cuyo modo predeterminado es fallback, los elementos de un lote utilizan solo el conjunto de datos por defecto. Activa options.ai_mode: fallback en cada elemento que requiera IA. Revisa todos los resultados aunque recibas HTTP 200 y conserva unknown. Comprueba los errores y la facturación antes de reenviar. Cada elemento estándar completado cuesta 1 crédito; una solicitud HTTP de lote no equivale a un único crédito de predicción.
Comprende cómo se procesa el dato que envías
La herramienta envía el valor a GenderAPI.io solo cuando pulsas Analizar. Si interviene la IA, el servicio de inferencia configurado recibe type, value y el contexto de país enviado. Para consultar únicamente el conjunto de datos, utiliza options.ai_mode: off sin forceToGenderize en tu integración.
La Política de Privacidad, el acuerdo de tratamiento y la lista de subencargados describen las condiciones publicadas. El resultado es una asociación inferida; da prioridad a la información que facilite la persona. No lo utilices como fundamento de decisiones con consecuencias importantes para alguien.
Preguntas frecuentes
¿Por qué un nombre chino de dos caracteres puede devolver unknown sin IA?
El filtro actual descarta componentes cuya longitud de cadena en JavaScript es de dos o menos. Con los caracteres chinos mostrados aquí, un nombre de dos caracteres es una entrada válida, pero no un candidato de búsqueda. El respaldo de IA puede evaluar el valor original.
¿V2 separa automáticamente el apellido chino del nombre?
La búsqueda en el conjunto de datos no divide un nombre completo chino escrito sin espacios. La IA puede extraer un nombre del valor completo, pero ninguna vía garantiza que se seleccione el nombre de pila previsto. Revisa source y match.
¿Se publica una evaluación independiente de exactitud para este grupo de nombres?
Esta página no publica esa evaluación. Aceptar una entrada, mostrar recuentos almacenados o devolver una puntuación de confianza no constituye una prueba independiente de exactitud. Consulta la metodología para conocer las evidencias disponibles y las mediciones aún no publicadas.
¿Se consumen créditos si no se obtiene una estimación?
Un resultado unknown completado correctamente consume créditos. El modo estándar de conjunto de datos o fallback cuesta 1 crédito en total. Con forceToGenderize se cobra 1 crédito si se resuelve con el conjunto de datos, o 2 en total si se utiliza IA, incluido unknown. Los errores tienen reglas de facturación distintas; revisa meta.usage.