Die Pangram 3.0-API ist jetzt verfügbar! In diesem Leitfaden erfahren Sie alles, was Sie über die Migration von unseren v2-Endpunkten zur neuen v3-API wissen müssen.
Wir haben eine dritte Klassifizierungskategorie für KI-gestützte Texte eingeführt. Texte, die in diese Kategorie fallen, werden in der Regel unter maßgeblicher Mitwirkung von KI und Menschen verfasst – was widerspiegelt, wie KI-Tools heute tatsächlich genutzt werden.
Die v3-API klassifiziert jedes Dokument anhand von drei Bruchfeldern, die angeben, zu welchem Anteil das Dokument in die jeweilige Kategorie fällt:
Bruchteil_Mensch — als von Menschen verfasst eingestufter Teilfraction_ai_assisted — als KI-gestützt eingestufter Teilfraction_ai — als KI-generiert eingestufter TeilDiese drei Bereiche schließen sich gegenseitig aus und decken alle Möglichkeiten ab; ihre Summe ergibt immer 1.
Darüber hinaus enthält jedes Dokument drei Vorhersagezeichenfolgen mit unterschiedlicher Ausführlichkeit:
Überschrift — z. B. „Vollständig von Menschen verfasst“, „KI-unterstützt“, „KI erkannt“Vorhersage — Ausführliche Erläuterung der Einstufung. Zum Beispiel: „Wir sind davon überzeugt, dass dieses Dokument vollständig von einer KI erstellt wurde“ oder „Wir gehen davon aus, dass dieses Dokument KI-gestützt, aber nicht vollständig von einer KI erstellt wurde“.kurze Vorhersage — z. B. „Mensch“, „Gemischt“, „KI“Jedes Eingabedokument wird in Fenster unterteilt. Jedes Fenster ist mit folgenden Angaben versehen:
Bezeichnung — Klassifizierungszeichenfolge („Menschlich“, „teilweise KI-unterstützt“, „KI-generiert“ usw.)Vertrauen — Konfidenzwert aus Pangrams Erkennungsmodell („Hoch“, „Mittel“, „Niedrig“)ai_assistance_score — ein Skalarwert zwischen 0 und 1, der den Umfang der KI-Unterstützung angibtHinweis: In naher Zukunft werden voraussichtlich weitere Kennzeichnungen („Leicht KI-unterstützt“, „Stark KI-unterstützt“) eingeführt.
JA, wenn Sie:
NEIN, wenn du:
| Datum | Veranstaltung |
|---|---|
| 11. Dezember 2025 | Pangram 3.0 über das Dashboard veröffentlicht |
| 23. Dezember 2025 | Pangram 3.0 über die API verfügbar |
| Ende Januar 2026 | Pangram 3.1 veröffentlicht (Dashboard + API). Alle Nutzer der API 3.0 wurden automatisch aktualisiert. |
| 1. April 2026 | Pangram 2.0 APIs werden eingestellt |
Die folgenden v2-Endpunkte stehen während der Übergangsphase weiterhin zur Verfügung:
text.api.pangram.comtext-batch.api.pangram.comtext-sliding.api.pangram.comtext-extended.api.pangram.comdashboard-text.api.pangram.comtext.api.pangram.comEndpunkt: https://text.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
Um Pangrams Vorhersagen bestmöglich zu verstehen, nutzen Sie die Felder der obersten Ebene:
| v2 Feld | v3 Feld | Anmerkungen |
|---|---|---|
Vorhersage | Überschrift | Werte wie „vollständig von Menschen geschrieben“, „KI-unterstützt“, „KI-erkannt“ |
ai_wahrscheinlichkeit | fraction_ai | Menge des Textes, der vermutlich von KI generiert wurde |
| — | fraction_ai_assisted | Neu: Menge vermutlich KI-gestützt |
| — | Bruchteil_Mensch | Menge, die vermutlich von Menschen geschrieben wurde |
Anpassung an das ursprüngliche Verhalten des Endpunkts: Der ursprüngliche Endpunkt verwendete für seine Vorhersage nur das erste Textfenster. Um dieses Verhalten nachzubilden:
| v2 Feld | v3 Feld |
|---|---|
Vorhersage | Fenster[0].Bezeichnung und windows[0].Vertrauenswürdigkeit |
ai_wahrscheinlichkeit | windows[0].ai_assistance_score |
Wichtig: Die Auslegung von
ai_assistance_scoreunterscheidet sich vonai_wahrscheinlichkeit. Diese Felder sind nicht eins-zu-eins. Es ist mit mehr Vorhersagen im mittleren Bereich (0–1) zu rechnen. Verwenden SieBezeichnungum unsere empfohlene Auslegung zu verstehen.
text-batch.api.pangram.comDerzeit gibt es keinen Batch-Endpunkt für die v3-API. Verwenden Sie eine Schleife, um jedes Element einzeln zu verarbeiten, indem Sie den text.api.pangram.com die oben stehende Migrationsanleitung.
text-sliding.api.pangram.comEndpunkt: https://text-sliding.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
| v2 Feld | v3 Feld | Anmerkungen |
|---|---|---|
Vorhersage | Überschrift oder Vorhersage | Verschiedene Ausführlichkeitsstufen verfügbar |
kurze Vorhersage | kurze Vorhersage | Unverändert |
ai_wahrscheinlichkeit, Durchschnittliche Wahrscheinlichkeit der künstlichen Intelligenz | fraction_ai, fraction_ai_assisted, Bruchteil_Mensch | Verwenden Sie Mengenfelder anstelle von aggregierten Konfidenzwerten. |
max_ai_Wahrscheinlichkeit | fraction_ai (empfohlen) | Mengenfelder bevorzugt |
Änderungen am Fenster:
Textverschiebung, Fenster sind sich überlappend| v2 Fensterfeld | v3 Fensterfeld |
|---|---|
windows[].Vorhersage | windows[].label + windows[].Vertrauenswürdigkeit |
windows[].ai_wahrscheinlichkeit | windows[].ai_assistance_score |
text-extended.api.pangram.comEndpunkt: https://text-extended.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
Die meisten Felder bleiben unverändert:
| Feld | Status |
|---|---|
Überschrift | Unverändert |
Vorhersage | Unverändert |
kurze Vorhersage | Unverändert |
Bruchteil_Mensch | Unverändert |
fraction_ai | Unverändert |
windows[].label | Unverändert |
windows[].Vertrauenswürdigkeit | Unverändert |
windows[].start_index | Unverändert |
windows[].end_index | Unverändert |
Geänderte Felder:
| v2 Feld | v3 Feld | Anmerkungen |
|---|---|---|
gemischte Bruchzahl | fraction_ai_assisted | Feld zur besseren Übersichtlichkeit umbenannt |
Armaturenbrett | öffentlicher_Dashboard-Link | Feld zur besseren Übersichtlichkeit umbenannt |
Durchschnittliche Wahrscheinlichkeit der künstlichen Intelligenz | fraction_ai, fraction_ai_assisted, Bruchteil_Mensch | Verwenden Sie Mengenfelder anstelle von aggregierten Konfidenzwerten. |
max_ai_Wahrscheinlichkeit | fraction_ai, fraction_ai_assisted, Bruchteil_Mensch | Verwenden Sie Mengenfelder anstelle von aggregierten Konfidenzwerten. |
windows[].ai_wahrscheinlichkeit | windows[].ai_assistance_score | Die AI-Wahrscheinlichkeit und die AI-Unterstützungswerte sind nicht eins zu eins. Verwendung Bezeichnung als Orientierungshilfe. |
Die vollständige API-Dokumentation finden Sie hier.
Wenn Sie Fragen zur Umstellung auf Version 3 haben, wenden Sie sich bitte an support@pangram.com.

Max ist ein erfahrener Machine-Learning-Ingenieur. Zuletzt arbeitete er bei Nuro an autonomen Fahrzeugen und leitete dort den Bereich „Active Learning“. Er kann auf eine langjährige Erfahrung bei der erfolgreichen Einführung von Machine-Learning-Produkten bei Google, Two Sigma und Yelp zurückblicken.
Max hat einen Bachelor of Science in Theoretischer Informatik und einen Master of Science in Künstlicher Intelligenz von der Stanford University. Neben seiner Leidenschaft für das Bauen ist er auch ein aktives Mitglied der „Magic: The Gathering“-Cube-Community.






