API v2 JSON प्रतिक्रियाएँ और आत्मविश्वास

JSON प्रतिक्रिया को समझें

सफल एकल प्रतिक्रियाओं में data और meta शामिल हैं। नीचे दी गई डेटासेट प्रतिक्रिया एक उदाहरणात्मक उदाहरण है, न कि उत्पाद सटीकता का माप या उसी लाइव परिणाम का वादा। यह आईपी-ट्रायल एक्सेस दिखाता है। खाता कुंजी रिटर्न access.mode: api_key के साथ प्रमाणित अनुरोध; जो फ़ील्ड केवल परीक्षण पर लागू होते हैं उनका मान null होता है।

मैदान	अर्थ
data.input	इनपुट प्रकार, मान और देश. true होने पर forceToGenderize शामिल होता है।
data.name	दिए गए नाम का मिलान या निकाला गया; null जब कोई भी उपलब्ध न हो।
data.gender	male, female या JSON null। यह एक भविष्यवाणी है, किसी व्यक्ति की पहचान का प्रमाण नहीं.
data.result_status / reason	जब result_status, identified है, तो reason, null है। जब स्थिति unknown है, तो इसका कारण not_found, no_name_candidate, ambiguous या insufficient_evidence है।
data.confidence	0-1 स्कोर या null। शून्य लिंग में null आत्मविश्वास है।
data.confidence_kind	observed_frequency: चयनित डेटासेट में प्रमुख लिंग गणना को कुल संख्या से विभाजित किया जाता है। model_reported: एक AI स्कोर, एक कैलिब्रेटेड संभावना नहीं। अनुपलब्ध होने पर मान null है।
data.sample_count	डेटासेट नमूना आकार या null। एआई नमूना गणना का आविष्कार नहीं करता है।
data.source	dataset, ai या none।
data.country / country_source	डेटासेट या ai_association, या null से देश एसोसिएशन। राष्ट्रीयता, निवास या जातीयता स्थापित नहीं करता.
data.match	डेटासेट में मिला नाम, मिलान विधि (normalized, token, substring या model_inference), दायरा (country या global) और संबंधित देश। जानकारी उपलब्ध न होने पर null मिलता है।
meta.request_id / duration_ms	ऑपरेशन पहचानकर्ता और प्रसंस्करण अवधि मिलीसेकंड में।
meta.access	पहुंच कैसे प्रदान की गई और ट्रायल फॉलबैक का कारण, यदि कोई हो।
meta.usage	शुद्ध शुल्क, समापन-समय शेष, बिलिंग स्थिति और परीक्षण रीसेट जानकारी।

{
  "data": {
    "input": {
      "type": "name",
      "value": "Onur",
      "country": "TR"
    },
    "name": "onur",
    "gender": "male",
    "country": "TR",
    "confidence": 0.9,
    "confidence_kind": "observed_frequency",
    "sample_count": 100,
    "source": "dataset",
    "result_status": "identified",
    "reason": null,
    "country_source": "dataset",
    "match": {
      "name": "onur",
      "method": "normalized",
      "scope": "country",
      "country": "TR"
    }
  },
  "meta": {
    "request_id": "11111111-1111-4111-8111-111111111111",
    "duration_ms": 12,
    "access": {
      "mode": "ip_trial",
      "reason": "api_key_missing"
    },
    "usage": {
      "charged_credits": 1,
      "remaining_credits": 9,
      "billing_status": "confirmed",
      "resets_at": "2026-09-26T12:00:00.000Z",
      "limit": 10,
      "period_seconds": 86400
    }
  }
}

पूर्ण प्रतिक्रिया स्कीमा और बैच उदाहरण

एक सफल अज्ञात परिणाम

HTTP 200 का अर्थ है ऑपरेशन पूरा हो गया; यह लिंग की गारंटी नहीं देता. JSON null को male, female, एक खाली स्ट्रिंग या शून्य आत्मविश्वास में परिवर्तित करने के बजाय संरक्षित करें। HTTP त्रुटियों से data.result_status और data.reason को अलग से जांचें।

यह डेटासेट-केवल उदाहरण source: none और reason: not_found लौटाता है और फिर भी इसकी कीमत 1 क्रेडिट है। यदि दो लिंगों के लिए डेटासेट की गिनती बराबर है, तो परिणाम में sample_count को संरक्षित करते हुए reason: ambiguous शामिल हो सकता है। एक अज्ञात AI परिणाम source: ai और reason: insufficient_evidence का उपयोग करता है।

{
  "data": {
    "input": {
      "type": "name",
      "value": "zzzxxyy",
      "country": null
    },
    "name": null,
    "gender": null,
    "country": null,
    "confidence": null,
    "confidence_kind": null,
    "sample_count": null,
    "source": "none",
    "result_status": "unknown",
    "reason": "not_found",
    "country_source": null,
    "match": {
      "name": null,
      "method": null,
      "scope": null,
      "country": null
    }
  },
  "meta": {
    "request_id": "11111111-1111-4111-8111-111111111111",
    "duration_ms": 12,
    "access": {
      "mode": "ip_trial",
      "reason": "api_key_missing"
    },
    "usage": {
      "charged_credits": 1,
      "remaining_credits": 8,
      "billing_status": "confirmed",
      "resets_at": "2026-09-26T12:00:00.000Z",
      "limit": 10,
      "period_seconds": 86400
    }
  }
}

आत्मविश्वास और मिलान साक्ष्य की व्याख्या करें

0.9 का आत्मविश्वास 0-1 पैमाने पर है। observed_frequency के लिए इसका मतलब चयनित डेटासेट कुल से विभाजित प्रमुख गणना है; इसे एंड-टू-एंड उत्पाद सटीकता नहीं मापा जाता है। model_reported स्कोर AI द्वारा प्रदान किया जाता है और इसे डेटासेट आवृत्तियों के अनुसार कैलिब्रेट नहीं किया जाता है।

अपने स्वयं के मूल्यांकन डेटा और confidence_kind का उपयोग करके कोई भी एप्लिकेशन सीमा चुनें। डेटासेट और एआई स्कोर को सीधे रैंक न करें जैसे कि उन्होंने एक ही चीज़ को मापा हो। AI match.name, match.scope और match.country null हैं क्योंकि कोई डेटासेट पंक्ति नहीं चुनी गई थी; match.method, model_inference है।

पूर्ण नामों के लिए, डेटासेट परिणाम पूर्ण स्ट्रिंग के बजाय एक घटक से आ सकता है। data.input सबमिट किए गए मान को सुरक्षित रखता है; data.name लौटाए गए नाम का वर्णन करता है, और data.match उम्मीदवार और लुकअप दायरे का वर्णन करता है।

JSON प्रतिक्रिया को समझें

एक सफल अज्ञात परिणाम

आत्मविश्वास और मिलान साक्ष्य की व्याख्या करें

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