Pangram 4 – Migrationshandbuch
Alles, was Sie für die Umstellung auf Pangram 4 benötigen: Was sich gegenüber Pangram 3.x geändert hat, inwiefern sich die Ergebnisse unterscheiden und eine Schritt-für-Schritt-Checkliste für das Upgrade.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist neu in Pangram 4?
- Sollte ich umziehen?
- Zeitleiste
- Migration der REST-API
- Beispielanfrage
- Migration des Python-SDK
- Änderungen am Antwortschema
- Migration von Fensteretiketten
- Leitfaden zur Feldmigration
- Änderungen bei der Rechnungsstellung
- Empfohlener Migrationsprozess
- 1. Aktualisieren Sie Ihren Client
- 2. Pangram 4 ausdrücklich anfordern
- 3. Aktualisierung der exakten Etikettenvergleiche
- 4. Unterstützung der neuen Fachbereiche
- 5. Überprüfung der Abrechnungsannahmen
- Checkliste für die Migration
- Fragen?
Pangram 4 – Migrationshandbuch
Pangram 4 ist nun in unserer API verfügbar.
Aufgrund einiger Änderungen im Abrechnungssystem ist Pangram 3.3.2 weiterhin die Standardversion und wird bis zum 30. September 2026 verfügbar bleiben.
Dieser Leitfaden enthält alles, was Sie über die Migration auf Pangram 4 wissen müssen.
Was ist neu in Pangram 4?
Pangram 4 bietet ein präziseres Erkennungsmodell, eine segmentbezogene Erkennung von Humanisierungen sowie einen vereinfachten Satz von Klassifizierungsbezeichnungen. Weitere Informationen finden Sie auf der Pangram-4-Modellkarte!
Die allgemeine Struktur der Antworten bleibt unverändert, sodass die meisten Integrationen nur wenige Änderungen erfordern sollten:
- Fordern Sie „Pangram 4“ ausdrücklich an, indem Sie Folgendes verwenden:
Modell: „pangram-4“ - Auf Version aktualisieren
1.0.0des Python-SDK - Unterstützen Sie die neuen Pangram 4-Fensteretiketten
- Verwenden Sie optional die neuen Humanisierungsfelder
- Konto für den aktualisierten API-Abrechnungszähler
Auch Pangram 4 kehrt zurück:
{
"version": "4.0"
}Sollte ich umziehen?
JA, wenn Sie:
- Möchten Sie Pangram 4 schon nutzen, bevor es zur Standardeinstellung wird?
- Verwenden Sie Fensterbeschriftungen in Ihren Anwendungs- oder Produktionsabläufen
- Möchten Sie Zugriff auf die neuen Humanisierungsfelder erhalten?
- Sie benötigen Zeit, um Ihre Integration vor dem 30. September zu testen
- Möchten Sie das aktualisierte Abrechnungsmodell anhand Ihrer üblichen Anfragemengen testen?
NOCH NICHT, wenn du:
- Ich benötige mehr Zeit, um Pangram 4 in einer Staging-Umgebung zu validieren.
- Sie sind auf die genauen Pangram-3.3.2-Bezeichnungszeichenfolgen angewiesen und haben Ihre Integration noch nicht aktualisiert.
- Sie sollten prüfen, wie sich die Abrechnung pro 100 Wörter auf Ihre Nutzung auswirkt
Pangram 3.3.2 ist weiterhin die Standardversion und wird bis zum 30. September 2026 verfügbar bleiben.
Zeitleiste
| Datum | Veranstaltung |
|---|---|
| 29. Juli 2026 | Pangram 4 wurde über die API veröffentlicht |
| Bis zum 30. September 2026 | Pangram 3.3.2 ist weiterhin verfügbar und bleibt das Standardmodell |
| 30. September 2026 | Ende der angekündigten Übergangsphase für Pangram 3.3.2 |
Wir empfehlen, Pangram 4 vor dem 30. September zu testen, insbesondere wenn Ihre Integration von exakten Zeichenfolgen in Fensterbeschriftungen abhängt.
Migration der REST-API
Für diejenigen, die die REST-API nutzen, senden Sie eine BEITRAG Anfrage an:
https://text.external-api.pangram.com/taskDer Request-Body sollte nun Folgendes enthalten:
{
"text": "...",
"model": "pangram-4"
}Da Pangram 3.3.2 während der Übergangsphase weiterhin als Standardversion gilt, müssen Sie Pangram 4 ausdrücklich anfordern.
Beispielanfrage
curl --request POST \
--url https://text.external-api.pangram.com/task \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
--data '{
"text": "Your text goes here.",
"model": "pangram-4"
}'Migration des Python-SDK
Wenn Sie das Python-SDK verwenden, führen Sie bitte ein Update auf Version 1.0 durch:
pip install --upgrade pangram-sdk==1.0.0Fordern Sie dann Pangram 4 ausdrücklich an:
aus Pangram import Pangram
Client = Pangram()
Ergebnis = client.vorhersage(
text,
Modell=„pangram-4“,
)Wie bei der REST-API muss Pangram 4 während der Übergangsphase ausdrücklich ausgewählt werden.
Änderungen am Antwortschema
Die allgemeine Antwortstruktur bleibt unverändert, wobei jedes Pangram 4 um zwei Elemente ergänzt wird. windows[] Punkt:
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
is_humanized | Boolesch | Gibt an, ob das Fenster als humanisiert identifiziert wurde |
humanizer_score | Zahl von 0 bis 1 | Humanisierungswert für das Fenster |
Auch Pangram 4 kehrt zurück:
{
"version": "4.0"
}Migration von Fensteretiketten
Die einzige Änderung, die möglicherweise zu Kompatibilitätsproblemen führen könnte, ist, dass die Fensterbezeichnungen in Pangram 4 nun wie folgt lauten:
Von KI generiertKI-gestütztVon Menschen verfasst
KI-gestützt ersetzt die vorherige Leicht KI-gestützt und In moderatem Umfang KI-gestützt Etiketten.
| Vorheriges Pangram 3.3.2 – Bezeichnung | Pangram 4-Etikett |
|---|---|
Leicht KI-gestützt | KI-gestützt |
In moderatem Umfang KI-gestützt | KI-gestützt |
Falls Ihre Integration anhand exakter Label-Zeichenfolgen verzweigt, aktualisieren Sie diese vor der Migration.
Beispielsweise Code, der die beiden KI-gestützten Bezeichnungen zuvor getrennt behandelt hat:
if window["label"] in {
"Lightly AI-Assisted",
"Moderately AI-Assisted",
}:
handle_ai_assisted(window)Sollte wie folgt aktualisiert werden:
wenn Fenster["Bezeichnung"] == „KI-gestützt“:
handle_ai_assisted(Fenster)Ein vollständiger Pangram-4-Label-Handler könnte wie folgt aussehen:
Bezeichnung = Fenster[„Bezeichnung“]
wenn Bezeichnung == "KI-generiert":
handle_ai_generated(Fenster)
elif label == „KI-gestützt“:
handle_ai_assisted(Fenster)
elif label == „Von Menschen verfasst“:
handle_human_written(Fenster)
sonst:
handle_unknown_label(Fenster)Wir empfehlen, einen Fallback für unbekannte Bezeichnungen beizubehalten, anstatt davon auszugehen, dass die API immer eine der derzeit dokumentierten Zeichenfolgen zurückgibt.
Leitfaden zur Feldmigration
Die meisten Antwortfelder von Pangram 3.3.2 erfordern bei der Umstellung auf Pangram 4 keine Änderungen.
| Pangram 3.3.2 Feld | Pangram 4-Feld | Status |
|---|---|---|
windows[].label | windows[].label | Werte geändert |
windows[].Vertrauenswürdigkeit | windows[].Vertrauenswürdigkeit | Bleibt vertraut |
windows[].ai_assistance_score | windows[].ai_assistance_score | Bleibt vertraut |
| — | windows[].is_humanized | Neu |
| — | windows[].humanizer_score | Neu |
| — | Version | Rücksendungen "4.0" |
Das größte Kompatibilitätsproblem ist windows[].label. Die beiden bisherigen KI-gestützten Kategorien wurden zu einer einzigen zusammengefasst KI-gestützt Bezeichnung.
Änderungen bei der Rechnungsstellung
Noch ein letzter Hinweis: Wir ändern die Art und Weise, wie wir unsere API abrechnen.
Wir verbessern die Detailgenauigkeit unseres Nutzungszählers. Anfragen werden nun pro 100 Wörter statt pro 1.000 Wörter abgerechnet. Dies wird für viele von Ihnen von Vorteil sein.
Aber eine kleine Vorwarnung: Pangram 4 ist ein größeres und leistungsfähigeres Modell, weshalb wir den Preis entsprechend anpassen mussten.
Die aktuellen Preisinformationen finden Sie auf der Preisseite!
Bevor Sie den gesamten Produktionsdatenverkehr auf Pangram 4 umstellen, sollten Sie das aktualisierte Abrechnungsmodell im Hinblick auf die typische Anfragelänge und das typische Anfragevolumen Ihrer Anwendung überprüfen.
Empfohlener Migrationsprozess
1. Aktualisieren Sie Ihren Client
Nutzer der REST-API können den bestehenden Aufgaben-Endpunkt weiterhin verwenden.
Benutzer des Python-SDK sollten die Version installieren 1.0.0:
pip install --upgrade pangram-sdk==1.0.02. Pangram 4 ausdrücklich anfordern
Fügen Sie den Modellparameter jeder Anfrage hinzu:
{
"model": "pangram-4"
}3. Aktualisierung der exakten Etikettenvergleiche
Prüfungen ersetzen für:
Leicht KI-gestützt
Mäßig KI-gestütztMit:
KI-gestütztStellen Sie außerdem sicher, dass Ihre Integration genau die folgenden vier Pangram-Bezeichnungen unterstützt:
Von KI generiert
KI-unterstützt
Von Menschen verfasst4. Unterstützung der neuen Fachbereiche
Aktualisieren Sie Antworttypen, Validierungsschemata, Datenbankmodelle und Analyse-Pipelines, um Folgendes zu unterstützen:
windows[].is_humanized
windows[].humanizer_score
versionDie neuen Fensterfelder können zunächst als optional behandelt werden, wenn Ihre Anwendung noch keine Humanisierungsanalyse nutzt.
5. Überprüfung der Abrechnungsannahmen
Anfragen werden nun pro 100 Wörter statt pro 1.000 Wörter abgerechnet.
Testen Sie die Wirkung anhand repräsentativen Produktionsdatenverkehrs.
Checkliste für die Migration
- Aktualisieren Sie das Python-SDK auf
pangram-sdk==1.0.0, falls zutreffend - Hinzufügen
Modell: „pangram-4“für API-Anfragen - Abhängigkeiten von
Leicht KI-gestützt - Abhängigkeiten von
In moderatem Umfang KI-gestützt - Support
KI-gestützt - Unterstützung für hinzufügen
windows[].is_humanized - Unterstützung für hinzufügen
windows[].humanizer_score - Vergewissern Sie sich, dass die Antwortversion
"4.0" - Sehen Sie sich den neuen Abrechnungszähler pro 100 Wörter an
- Testen Sie die Migration vor dem 30. September 2026
Fragen?
Wir freuen uns darauf, dass ihr alle Pangram 4 nutzt. Meldet euch gerne, falls ihr Probleme habt. Wir werden in den kommenden Tagen besonders schnell reagieren!
Für Unterstützung bei der Migration wenden Sie sich bitte an support@pangram.com.

Elyas Masrour ist Gründungsingenieur bei Pangram. Seit er direkt nach seinem Abschluss an der University of Maryland als zweiter Mitarbeiter zu Pangram kam, hat er wichtige Infrastrukturkomponenten wie die Modell-Serving-API, rollenbasierte Zugriffskontrollen und unterstützende Evidenz-Pipelines aufgebaut. Elyas arbeitet zudem eng mit dem Forschungsteam an Projekten wie adversarialer Robustheit, Modellinterpretierbarkeit und der Erkennung heterogener gemischter Inhalte zusammen. Außerhalb der Arbeit genießt Elyas die vielfältigen Ausdrucksformen menschlicher Kreativität, darunter Filmemachen, Lesen und das Erkunden der Stadt.
Weiterführende Literatur

Wir stellen Pangram 3.0 mit KI-gestützter Erkennung vor

Sind KI-Detektoren gegen GPT-5 wirksam?

Der KI-Detektor von Pangram zeigt in über 20 Sprachen eine starke Leistung

Wir stellen vor: Pangram Image 1.0

Technischer Bericht zur hochpräzisen Erkennung von KI-generierten Texten
