ईमेल पते से क्या पता चल सकता है?
type: email के साथ सिंटैक्स के हिसाब से मान्य ईमेल पता भेजें। GenderAPI.io @ से पहले वाले हिस्से में नाम का संकेत खोजता है और फिर एक व्यवस्थित अनुमान लौटाता है। यह मेलबॉक्स का सत्यापन नहीं करता, उसके मालिक की पहचान नहीं करता और उस व्यक्ति की लैंगिक पहचान तय नहीं करता।
डेटासेट मिलान पते से कैंडिडेट टोकन निकालता है और सीमित सबस्ट्रिंग भी आज़मा सकता है। निकनेम मोड टोकन मिलान रखता है, लेकिन ये सबस्ट्रिंग कैंडिडेट नहीं जोड़ता। कई रिकॉर्ड मेल खाने पर सबसे ज़्यादा संग्रहीत कुल गिनती वाला कैंडिडेट चुना जाता है; ज़रूरी नहीं कि वह वही पहला नाम हो जो आप चाहते हैं। निकाले गए नाम को किसी संपर्क रिकॉर्ड में इस्तेमाल करने से पहले data.name और data.match जाँचें।
| इनपुट का उदाहरण | इसे कैसे समझें |
|---|---|
alice.smith@example.com | लोकल पार्ट में नाम के संभावित टोकन हैं। मिलान संभव है, लेकिन सिर्फ़ इनपुट से यह तय नहीं होता कि कौन-सा कैंडिडेट चुना जाएगा। |
alice+news@example.com | डेटासेट खोज अपने कैंडिडेट के लिए प्लस के बाद वाला हिस्सा हटा देती है। AI को इसे अनदेखा करने का निर्देश दिया जाता है, लेकिन उसे भेजा गया मूल मान ही मिलता है। |
support@example.com | रोल वाले पते से निजी नाम का कोई भरोसेमंद संकेत नहीं मिलता। पूरे साझा इनबॉक्स को किसी एक व्यक्ति का लिंग न दें। |
prenses@example.com | डेटासेट से परिणाम न मिलने पर वैकल्पिक forceToGenderize निकनेम के अर्थ के आधार पर प्रयास की अनुमति देता है। इस मोड में असली नाम ज़रूरी नहीं है। |
not-an-email | अमान्य सिंटैक्स पर सफल अज्ञात परिणाम के बजाय सत्यापन त्रुटि लौटती है। |
अपने ऐप्लिकेशन से ईमेल का अनुरोध भेजें
यह उदाहरण आपकी मौजूदा Bearer API कुंजी और स्पष्ट रूप से चुना गया fallback इस्तेमाल करता है। उदाहरण वाले पते की जगह ऐसा इनपुट डालें जिसे प्रोसेस करने की आपको अनुमति हो। country सिर्फ़ तभी दें जब आपके पास प्रासंगिक संदर्भ हो; ईमेल डोमेन से व्यक्ति का स्थान तय नहीं होता। देश का संदर्भ न हो, तो यह फ़ील्ड छोड़ दें।
GENDERAPI_API_KEY सेट करके उदाहरण अपने सर्वर पर चलाएँ। POST की वजह से ईमेल पता अनुरोध के URL में नहीं आता। लाइव परिणाम डेमो के उदाहरण वाले रिस्पॉन्स से अलग हो सकता है।
अपनी प्रोग्रामिंग भाषा चुनें। अपनी API कुंजी सेट करें, फिर अपने सर्वर पर उदाहरण चलाएँ।
अनुमान का हर अनुरोध, दोबारा प्रयास सहित, शुल्क वाली नई प्रक्रिया है। ये उदाहरण अपने-आप दोबारा प्रयास नहीं करते। दूसरा अनुरोध भेजने से पहले बिलिंग स्टेटस देखें।
चलाने से पहले: एक्सेस और त्रुटियों को संभालना
ये उदाहरण अपने सर्वर पर चलाएँ। प्रोसेस एनवायरनमेंट में GENDERAPI_API_KEY को अपनी मौजूदा API कुंजी पर सेट करें। पक्का करें कि meta.access.mode का मान api_key है: पहचानी न गई कुंजी IP ट्रायल पर जा सकती है।
HTTP 4xx और 5xx वाले JSON रिस्पॉन्स में त्रुटि की बॉडी बनी रहती है और प्रोग्राम शून्य से अलग एग्ज़िट स्टेटस लौटाता है। दोबारा प्रयास से पहले code, action और meta.usage.billing_status देखें।
त्रुटियों और दोबारा प्रयास की गाइड →POSIX शेल में cURL 7.76+। अपने टर्मिनल में चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
Node.js 22+; बिल्ट-इन fetch। example.mjs के रूप में सेव करें और node example.mjs चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
Python 3.10+; स्टैंडर्ड लाइब्रेरी। example.py के रूप में सेव करें और python3 example.py चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
cURL एक्सटेंशन के साथ PHP 8+। example.php के रूप में सेव करें और php example.php चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
Java 17+; स्टैंडर्ड HTTP क्लाइंट। GenderApiExample.java के रूप में सेव करें और java GenderApiExample.java चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
.NET 8+ कंसोल ऐप्लिकेशन। कंसोल प्रोजेक्ट में Program.cs के रूप में इस्तेमाल करें, फिर dotnet run चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
Go 1.22+; स्टैंडर्ड लाइब्रेरी। main.go के रूप में सेव करें और go run main.go चलाएँ। रनटाइम दस्तावेज़ीकरण
परिणाम और उसके साक्ष्य को साथ रखें
अनुमानित संबंध किसी व्यक्ति का खुद बताया गया लिंग नहीं है। मूल इनपुट, लौटाए गए साक्ष्य और व्यक्ति की दी हुई जानकारी को अलग-अलग रखें। अज्ञात परिणाम एक मान्य परिणाम है; इसे आपके ऐप्लिकेशन में अंदाज़े से चुनी गई श्रेणी नहीं बनना चाहिए।
| फ़ील्ड | इसे कैसे इस्तेमाल करें |
|---|---|
data.gender / data.result_status | male या female सिर्फ़ identified होने पर इस्तेमाल करें। परिणाम अज्ञात हो, तो JSON का असली null मान वैसे ही रखें। |
data.name / data.match | लौटाया गया नाम और चुना गया कैंडिडेट जाँचें। सबस्ट्रिंग मिलान से यह साबित नहीं होता कि इनपुट उसी पहले नाम वाले व्यक्ति का है। |
data.confidence / data.confidence_kind | कॉन्फिडेंस स्कोर 0–1 के पैमाने पर या null होता है। observed_frequency संग्रहीत गिनतियों से आता है; model_reported AI का स्कोर है। हर प्रकार के लिए सीमा का अलग आकलन करें। |
data.source / data.sample_count | dataset, ai और none में अंतर करें। AI परिणामों में संग्रहीत सैंपल गिनती नहीं होती। सैंपल गिनती मापी गई सटीकता नहीं है। |
meta.access.mode | अकाउंट वाले इंटीग्रेशन में पक्का करें कि मान api_key है। कुंजी न होने या पहचानी न जाने पर साझा IP ट्रायल इस्तेमाल हो सकता है। |
meta.usage | charged_credits और billing_status पढ़ें। सफल अज्ञात परिणाम पर शुल्क लगता है। रिस्पॉन्स खो जाने से यह साबित नहीं होता कि अनुरोध मुफ़्त था। |
तय करें कि AI कब इस्तेमाल करना है
नामों, ईमेल पतों और यूज़रनेम के लिए forceToGenderize वैकल्पिक है। इसे चालू करने पर ai_mode छोड़ दें या fallback इस्तेमाल करें; off और always का इससे टकराव होता है और 422 लौटता है। अनुरोध शुरू करने के लिए पॉज़िटिव शुरुआती बैलेंस काफ़ी है, भले ही अंतिम शुल्क के बाद बैलेंस शून्य से नीचे चला जाए।
निकनेम मोड name: null के साथ लिंग लौटा सकता है। यह अज्ञात परिणाम भी लौटा सकता है। न सामान्य AI फ़ॉलबैक और न ही निकनेम का अनुमान सही या non-null जवाब की गारंटी देता है।
| अनुरोध का विकल्प | व्यवहार | हर सफल अनुरोध पर क्रेडिट |
|---|---|---|
| options.ai_mode: off | सिर्फ़ डेटासेट इस्तेमाल करें। | 1, अज्ञात परिणाम पर भी |
| options.ai_mode: fallback | पहले डेटासेट, फिर लिंग न मिलने पर सामान्य AI। एकल अनुरोध का डिफ़ॉल्ट यही है। | कुल 1, AI फ़ॉलबैक सहित |
| options.ai_mode: always | सीधे AI से पूछें। | 2 |
| forceToGenderize: true | पहले डेटासेट, फिर AI को निजी निकनेम या छद्मनाम समझने की अनुमति, असली पहले नाम के बिना भी। | डेटासेट से परिणाम मिलने पर 1; AI इस्तेमाल होने पर कुल 2 |
ईमेल की सूची बैच में प्रोसेस करें
type: email वाली एंट्री के items ऐरे के साथ POST /api/v2/gender/batch इस्तेमाल करें। रजिस्टर की गई API कुंजी के साथ अधिकतम 50 आइटम भेजे जा सकते हैं; IP ट्रायल में अधिकतम 10। हर आइटम का यूनिक id सुरक्षित रखें, ताकि परिणामों को मूल पंक्ति से जोड़ा जा सके। रिस्पॉन्स इनपुट का क्रम भी बनाए रखता है और index बताता है।
बैच आइटम डिफ़ॉल्ट रूप से सिर्फ़ डेटासेट मोड में होते हैं। जिस आइटम को सामान्य AI फ़ॉलबैक चाहिए, उस पर options.ai_mode: fallback सेट करें। fallback वाले दो सफल आइटम पर कुल 2 क्रेडिट लगते हैं, अज्ञात परिणामों पर भी; एक HTTP अनुरोध का मतलब एक अनुमान का क्रेडिट नहीं है।
बैच HTTP 200 लौटाए, तब भी हर आइटम जाँचें। सफल और अज्ञात परिणाम सेव करें, फिर विफल आइटम दोबारा भेजने से पहले त्रुटियाँ और बिलिंग की पुष्टि देखें। टाइमआउट के बाद बिलिंग का परिणाम जाँचे बिना पूरा सफल बैच दोबारा न भेजें।
समझें कि आप क्या भेजते हैं
लाइव डेमो डाला गया मान GenderAPI.io को सिर्फ़ तभी भेजता है जब आप उसे सबमिट करते हैं। AI इस्तेमाल होने पर भेजा गया type, value और देश का संदर्भ कॉन्फ़िगर की गई अनुमान सेवा को भेजा जाता है। सिर्फ़ डेटासेट वाले अनुमान के लिए अपने इंटीग्रेशन में forceToGenderize के बिना options.ai_mode: off इस्तेमाल करें।
प्राइवेसी पॉलिसी, डेटा प्रोसेसिंग समझौता और सबप्रोसेसर सूची प्रकाशित प्रोसेसिंग शर्तों का विवरण देते हैं। परिणाम एक अनुमानित संबंध है; व्यक्ति की दी हुई जानकारी को प्राथमिकता दें। किसी व्यक्ति के बारे में महत्वपूर्ण फ़ैसलों का आधार इसे न बनाएँ।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या API ईमेल से पहला नाम निकाल सकता है?
लोकल पार्ट में इस्तेमाल करने लायक संकेत होने पर यह नाम का एक कैंडिडेट लौटा सकता है। टोकन और सबस्ट्रिंग, दोनों तरह के मिलान संभव हैं, इसलिए data.match जाँचें। परिणाम से यह साबित नहीं होता कि मेलबॉक्स के मालिक का पहला नाम यही है।
क्या info@ या support@ जैसे पते लिंग लौटाएँगे?
साझा रोल वाले पतों में आम तौर पर निजी नाम का कोई साक्ष्य नहीं होता। अज्ञात परिणाम मान्य है। AI या निकनेम मोड को साझा इनबॉक्स इस्तेमाल करने वाले लोगों की पुष्टि नहीं मानना चाहिए।
क्या ईमेल के अज्ञात परिणाम पर क्रेडिट लगता है?
हाँ। ईमेल के सामान्य सफल अनुरोध पर 1 क्रेडिट लगता है, AI फ़ॉलबैक और अज्ञात परिणाम सहित। forceToGenderize वाले निकनेम अनुमान पर डेटासेट से परिणाम मिलने पर 1 और AI इस्तेमाल होने पर कुल 2 क्रेडिट लगते हैं। त्रुटियों की बिलिंग का परिणाम meta.usage में अलग से बताया जाता है।
क्या AI प्रोसेसिंग से पहले ईमेल डोमेन हटा दिया जाता है?
ऐसा हटाने का कोई वादा नहीं है। डेटासेट कैंडिडेट लोकल पार्ट से आते हैं, जबकि AI को भेजा गया मूल मान मिलता है और उसे डोमेन और प्लस के बाद वाले हिस्से को अनदेखा करने का निर्देश दिया जाता है। अगर आपके वर्कफ़्लो में यह ज़रूरी हो, तो सिर्फ़ डेटासेट मोड इस्तेमाल करें।