Entenda a resposta JSON
As respostas únicas bem-sucedidas contêm data e meta. A resposta do conjunto de dados abaixo é um exemplo ilustrativo, não uma medição da precisão do produto ou uma promessa do mesmo resultado ao vivo. Mostra o acesso de teste de IP. Solicitações autenticadas com chave de conta retornam access.mode: api_key; os campos que se aplicam apenas ao teste têm o valor null.
| Campo | Significado |
|---|---|
| data.input | Tipo de entrada, valor e país. forceToGenderize é incluído quando true. |
| data.name | Nome próprio correspondente ou extraído; null quando nenhum estiver disponível. |
| data.gender | male, female ou JSON null. Esta é uma previsão, não uma prova da identidade de uma pessoa. |
| data.result_status / reason | Quando result_status é identified, reason é null. Quando o status é unknown, o motivo é not_found, no_name_candidate, ambiguous ou insufficient_evidence. |
| data.confidence | pontuação de 0–1 ou null. O gênero nulo tem confiança null. |
| data.confidence_kind | observed_frequency: a contagem de gênero dominante dividida pela contagem total no conjunto de dados selecionado. model_reported: uma pontuação de IA, não uma probabilidade calibrada. O valor é null quando indisponível. |
| data.sample_count | Tamanho da amostra do conjunto de dados ou null. A IA não inventa uma contagem de amostras. |
| data.source | dataset, ai ou none. |
| data.country / country_source | Associação de país do conjunto de dados ou ai_association ou null. Não estabelece nacionalidade, residência ou etnia. |
| data.match | Nome correspondente no conjunto de dados, método (normalized, token, substring ou model_inference), escopo (country ou global) e país da correspondência. Informações indisponíveis recebem null. |
| meta.request_id / duration_ms | Identificador da operação e duração do processamento em milissegundos. |
| meta.access | Como o acesso foi concedido e o motivo do teste alternativo, se houver. |
| meta.usage | Cobrança líquida, saldo de tempo de conclusão, status de faturamento e informações de redefinição de teste. |
{
"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
}
}
}Um resultado desconhecido bem-sucedido
HTTP 200 significa que a operação foi concluída; não garante um gênero. Preserve JSON null em vez de convertê-lo em male, female, uma sequência vazia ou confiança zero. Verifique data.result_status e data.reason separadamente dos erros HTTP.
Este exemplo somente de conjunto de dados retorna source: none e reason: not_found e ainda custa 1 crédito. Se as contagens do conjunto de dados para os dois sexos forem iguais, o resultado poderá conter reason: ambiguous preservando sample_count. Um resultado de IA desconhecido usa 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
}
}
}Interpretar a confiança e as evidências correspondentes
Uma confiança de 0,9 está em uma escala de 0–1. Para observed_frequency significa a contagem dominante dividida pelo total do conjunto de dados selecionado; não é medida a precisão do produto de ponta a ponta. Uma pontuação model_reported é fornecida pela IA e não é calibrada em relação às frequências do conjunto de dados.
Escolha qualquer limite de aplicação usando seus próprios dados de avaliação e confidence_kind. Não classifique diretamente o conjunto de dados e as pontuações de IA como se medissem a mesma coisa. AI match.name, match.scope e match.country são null porque nenhuma linha do conjunto de dados foi selecionada; match.method é model_inference.
Para nomes completos, o resultado do conjunto de dados pode vir de um componente em vez da string completa. data.input preserva o valor enviado; data.name descreve o nome retornado e data.match descreve o candidato e o escopo de pesquisa.