# API v2 JSON प्रतिक्रियाएँ और आत्मविश्वास

> GenderAPI v2 डेटा और मेटा फ़ील्ड को समझें: लिंग, अज्ञात कारण, आत्मविश्वास, डेटासेट साक्ष्य, AI स्कोर, एक्सेस मोड और बिलिंग मेटाडेटा।

Canonical HTML: https://www.genderapi.io/hi/docs/v2/responses

Last reviewed: 2026-09-25

## 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। |

```json
{
  "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](https://api.genderapi.io/api/v2/openapi.json)

## 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।

```json
{
  "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।

## संबंधित मार्गदर्शिकाएँ

- [बैच प्रतिक्रिया और प्रति-आइटम त्रुटियाँ](https://www.genderapi.io/hi/docs/v2/batch#batch-response)
- [बिलिंग स्थिति और शेष क्रेडिट](https://www.genderapi.io/hi/docs/v2/credits-and-usage)
- [प्रतिक्रिया अनुकूलता और पुनः प्रयास](https://www.genderapi.io/hi/docs/v2/errors-and-retries#retries)