当社史上最も先進的なモデル「Pangram 4」をリリースしました!詳細はこちらをご覧ください。
Pangram 4が当社のAPIで公開されました。
課金システムの一部の更新に伴い、Pangram 3.3.2 は引き続きデフォルトとして設定されており、2026年9月30日まで利用可能となります。
このガイドでは、Pangram 4 への移行に関して知っておくべきことをすべて解説しています。
Pangram 4 では、より精度の高い検出モデル、セグメントごとのヒューマナイザー検出、および簡素化された分類ラベルセットが導入されています。詳細については、「Pangram 4 モデル」カードをご覧ください!
レスポンスの全体的な構造は従来通りであるため、ほとんどの統合ではわずかな変更で済むはずです:
モデル: "pangram-4"1.0.0 Python SDKの「パングラム4」も再び登場します:
{
"version": "4.0"
}以下のいずれかに当てはまる場合は「はい」:
以下の場合は、まだです:
Pangram 3.3.2 は引き続きデフォルトのバージョンであり、2026年9月30日まで提供され続けます。
| 日付 | イベント |
|---|---|
| 2026年7月29日 | APIを通じて「Pangram 4」がリリースされました |
| 2026年9月30日まで | Pangram 3.3.2 は引き続き稼働しており、デフォルトのモデルとして使用されています |
| 2026年9月30日 | 発表済みのPangram 3.3.2への移行期間の終了 |
特に、統合処理がウィンドウラベルの文字列に依存している場合は、9月30日までにPangram 4のテストを行うことをお勧めします。
REST APIをご利用の方は、以下のリクエストを送信してください。 投稿 宛先:
https://text.external-api.pangram.com/taskリクエスト本文には、以下の内容を含める必要があります:
{
"text": "...",
"model": "pangram-4"
}移行期間中は、Pangram 3.3.2 が引き続きデフォルトとなっているため、Pangram 4 を使用するには明示的にリクエストする必要があります。
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"
}'Python SDKをご利用の方は、v1.0にアップデートしてください:
pip インストール --upgrade pangram-sdk==1.0.0次に、Pangram 4 を明示的にリクエストします:
出典: パングラム import Pangram
client = パングラム()
結果 = client.predict(
text,
モデル="pangram-4",
)REST APIと同様に、移行期間中はPangram 4を明示的に選択する必要があります。
全体的な回答の構成はこれまでと変わりませんが、すべてのパングラム4に2つの項目が追加されています。 windows[] 項目:
| フィールド | 種類 | 説明 |
|---|---|---|
is_humanized | ブール値 | そのウィンドウが「ヒューマナイズド」として識別されたかどうかを示します |
humanizer_score | 0~1の間の数 | ウィンドウの人間化スコア |
「パングラム4」も再び登場します:
{
"version": "4.0"
}唯一、互換性を損なう可能性のある変更点は、Pangram 4 のウィンドウラベルが次のように変更されたことです:
AI生成AIを活用した人間が執筆AIを活用した 以前のものを置き換えます AIによる軽微な支援 そして AIによる適度な支援 ラベル。
| 前のパングラム 3.3.2 ラベル | パングラム 4 ラベル |
|---|---|
AIによる軽微な支援 | AIを活用した |
AIによる適度な支援 | AIを活用した |
統合処理が特定のラベル文字列に基づいて分岐する場合は、移行前にその処理を更新してください。
たとえば、以前は2つのAI支援ラベルを別々に処理していたコードは、次のようなものでした:
if window["label"] in {
"Lightly AI-Assisted",
"Moderately AI-Assisted",
}:
handle_ai_assisted(window)次のように更新する必要があります:
もし ウィンドウ["label"] == "AI支援型":
handle_ai_assisted(window)完全な「Pangram 4」ラベルハンドラは、次のようなものになるでしょう:
ラベル = ウィンドウ["label"]
if ラベル == "AI生成":
handle_ai_generated(window)
elif ラベル == "AI-Assisted":
handle_ai_assisted(window)
elif ラベル == "Human Written":
handle_human_written(window)
else:
handle_unknown_label(window)APIが常に現在ドキュメントに記載されている文字列のいずれかを返すとは限らないため、ラベル不明の場合のフォールバックを用意しておくことをお勧めします。
Pangram 3.3.2 のレスポンスフィールドのほとんどは、Pangram 4 へ移行する際、変更の必要はありません。
| パングラム 3.3.2 フィールド | パングラム4フィールド | ステータス |
|---|---|---|
windows[].label | windows[].label | 値が変更されました |
windows[].confidence | windows[].confidence | 相変わらず馴染み深い |
windows[].ai_assistance_score | windows[].ai_assistance_score | 相変わらず馴染み深い |
| — | windows[].is_humanized | 新着 |
| — | windows[].humanizer_score | 新着 |
| — | バージョン | 返品 "4.0" |
互換性に関する主な懸念点は、 windows[].label. これまでの2つのAI支援カテゴリーは、1つのカテゴリーに統合されました。 AIを活用した ラベル。
最後にひとつお知らせです:APIの課金方法を更新いたします。
利用量の計測単位をより細かく見直しています。これに伴い、課金単位が1,000語ごとから100語ごとに変更されます。これにより、多くのお客様にとってメリットがあるものと考えております。
ただし、あらかじめお伝えしておきますが、Pangram 4はより大型で高性能なモデルであるため、価格を引き上げざるを得ませんでした。
最新の価格情報については、価格ページをご覧ください!
すべての本番トラフィックをPangram 4に移行する前に、更新された課金モデルを、アプリケーションの通常のリクエストの長さや処理量と照らし合わせて確認してください。
REST APIをご利用のお客様は、引き続き既存のタスクエンドポイントをご利用いただけます。
Python SDKをご利用の方は、バージョン 1.0.0:
pip インストール --upgrade pangram-sdk==1.0.0すべてのリクエストにモデルパラメータを追加します:
{
"model": "pangram-4"
}以下のチェックを置き換える:
AIによる軽度の支援
AIによる中程度の支援出演:
AIを活用したまた、ご利用の統合機能が、以下の4つのパングラムラベルを正確にサポートしているか確認してください:
AI生成
AI支援
人間による執筆以下の機能をサポートするために、レスポンスタイプ、検証スキーマ、データベースモデル、および分析パイプラインを更新します:
windows[].is_humanized
windows[].humanizer_score
versionアプリケーションでまだヒューマナイゼーション分析を使用していない場合は、新しいウィンドウのフィールドを当初はオプションとして扱うことができます。
今後、リクエストの料金は1,000語ごとではなく、100語ごとに課金されるようになります。
代表的な本番トラフィックを用いて、その効果を検証してください。
pangram-sdk==1.0.0(該当する場合)モデル: "pangram-4" APIリクエストに対してAIによる軽微な支援AIによる適度な支援AIを活用したwindows[].is_humanizedwindows[].humanizer_score"4.0"皆さんに「Pangram 4」をご利用いただけることを楽しみにしています。何か問題がございましたら、お気軽にお問い合わせください。今後数日間は、いつも以上に迅速に対応させていただきます!
移行に関するサポートについては、support@pangram.com までお問い合わせください。

Elyas Masrourは、Pangramの創業エンジニアです。メリーランド大学を卒業後、Pangramの2人目の社員として入社して以来、モデル提供API、ロールベースのアクセス制御、証拠パイプラインのサポートなど、重要なインフラの構築に携わってきました。また、Elyasは研究チームと密接に連携し、敵対的攻撃に対する堅牢性、モデルの解釈可能性、異種混合コンテンツの検出といったプロジェクトに取り組んでいます。 仕事以外では、映画制作や読書、街の探索など、人間の創造性や表現の幅広い分野を楽しんでいます。