Comprendere la risposta JSON
Le risposte singole riuscite contengono data e meta. La risposta del set di dati riportata di seguito è un esempio illustrativo, non una misurazione dell'accuratezza del prodotto o una promessa dello stesso risultato in tempo reale. Mostra l'accesso di prova IP. Le richieste autenticate con una chiave account restituiscono access.mode: api_key; i campi validi solo per la prova hanno valore null.
| Campo | Significato |
|---|---|
| data.input | Tipo di input, valore e paese. forceToGenderize è incluso quando true. |
| data.name | Nome abbinato o estratto; null quando nessuno è disponibile. |
| data.gender | male, female o JSON null. Questa è una previsione, non una prova dell'identità di una persona. |
| data.result_status / reason | Quando result_status è identified, reason è null. Quando lo stato è unknown, il motivo è not_found, no_name_candidate, ambiguous o insufficient_evidence. |
| data.confidence | Punteggio 0–1 o null. Il genere null ha la confidenza null. |
| data.confidence_kind | observed_frequency: il conteggio del genere dominante diviso per il conteggio totale nel set di dati selezionato. model_reported: un punteggio IA, non una probabilità calibrata. Il valore è null quando non disponibile. |
| data.sample_count | Dimensioni del campione del set di dati o null. L'intelligenza artificiale non inventa un conteggio dei campioni. |
| data.source | dataset, ai o none. |
| data.country / country_source | Associazione paese dal set di dati o ai_association o null. Non stabilisce nazionalità, residenza o etnia. |
| data.match | Nome corrispondente nel set di dati, metodo (normalized, token, substring o model_inference), ambito (country o global) e paese associato. Le informazioni non disponibili sono null. |
| meta.request_id / duration_ms | Identificatore dell'operazione e durata dell'elaborazione in millisecondi. |
| meta.access | Come è stato concesso l'accesso e il motivo dell'eventuale fallback del processo. |
| meta.usage | Costo netto, saldo del tempo di completamento, stato di fatturazione e informazioni sul ripristino della prova. |
{
"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
}
}
}Un risultato positivo sconosciuto
HTTP 200 significa operazione completata; non garantisce un genere. Conserva JSON null anziché convertirlo in male, female, una stringa vuota o confidenza zero. Controllare data.result_status e data.reason separatamente dagli errori HTTP.
Questo esempio di solo set di dati restituisce source: none e reason: not_found e costa comunque 1 credito. Se i conteggi del set di dati per i due sessi sono uguali, il risultato può contenere reason: ambiguous preservando sample_count. Un risultato IA sconosciuto utilizza source: ai e reason: insufficient_evidence.
{
"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
}
}
}Interpretare la confidenza e la corrispondenza delle prove
Una confidenza di 0,9 è su una scala 0–1. Per observed_frequency significa il conteggio dominante diviso per il totale del set di dati selezionato; non viene misurata l'accuratezza del prodotto end-to-end. Un punteggio model_reported è fornito da IA e non è calibrato rispetto alle frequenze del set di dati.
Scegli qualsiasi soglia di applicazione utilizzando i tuoi dati di valutazione e confidence_kind. Non classificare direttamente il set di dati e i punteggi dell’intelligenza artificiale come se misurassero la stessa cosa. IA match.name, match.scope e match.country sono null perché non è stata selezionata alcuna riga del set di dati; match.method è model_inference.
Per i nomi completi, il risultato di un set di dati può provenire da un componente anziché dalla stringa completa. data.input conserva il valore inviato; data.name descrive il nome restituito e data.match descrive il candidato e l'ambito di ricerca.