AI検出API
製品、レビューキュー、またはコンテンツパイプラインにAI検出機能を追加しましょう。まずはセルフサービス型のクレジットから始め、その後、同じAPIを大規模なワークフローへと拡張できます。
プリペイドクレジットを購入し、predict() を実行し、通話量が増加した際は大規模なキューをバルク処理に移行します。
メリーランド大学やシカゴ大学をはじめとする第三者機関の研究者らにより、市場で最も信頼性が高く正確なAI検出ツールであることが実証されています。
$25
パングラム 4：0.05ドル＝100語
一括API：20％割引
のグローバルパートナーから信頼されています
処理モード
ユーザーが待機している場合はリアルタイム処理。処理量が多い場合は一括処理。
001
リアルタイムチェック
ユーザー、レビューキュー、または製品ワークフローが決定待ちの状態になった際に、1通のテキストメッセージを送信します。
評価
100語につき0.05ドル
上限
5 QPS
002
大量の文書スキャン
大量の書類をスキャンする際、費用を抑えたい場合は、それらをまとめて1つのジョブとして送信してください。
評価
20％割引20％安い
上限
1,000 請求単位
なぜパングラムなのか
制作レビューシステム向けに構築されています。
詳細なスキーマ
分析が完了するたびに、後続のスコアリングやレビューのために、同じパングラム応答フィールドが返されます。
拡張性を考慮して設計
Pangramを、製品決定の判断材料、レビュー待ちリストの指標、あるいは過去のコンテンツを補完するツールとして活用してください。
企業向け
SOC 2 準拠、データ非保持オプション、および上限引き上げについて詳しくは、弊社までお問い合わせください。
応答形状
あらゆるユースケースに対応できる十分な詳細が盛り込まれています。
最上位のフィールドには、提出された各テキストの総合的な結果がまとめられています。
「フラクションフィールド」は、テキストのどの程度がAIによる執筆、AIの支援、あるいは人間による執筆であるかを示します。
ウィンドウの各フィールドには、分析された各セクションのラベル、スコア、および文字範囲が表示されます。
クイックスタート
まずはキーと、predict()の呼び出しを1回から始めましょう。
アカウントを作成するかログインし、「API」タブを開いてキーを生成し、Python SDK から Pangram を呼び出してください。API キーは直接渡すか、 PANGRAM_API_KEY.
インポート os
from パングラム import Pangram
client = パングラム(api_key=os.environ["PANGRAM_API_KEY"])
result = client.predict(
"パングラムで分析するテキスト",
モデル="pangram-4",
public_dashboard_link=False,
)
print(結果["prediction_short"])
クレジットおよび請求
柔軟な請求オプション。
セルフサービス
クレジットを購入する
上記の購入カードから5ドル～2,000ドル分のプリペイド開発者APIクレジットを購入し、すぐにテストを開始してください。
自動補充
APIの残高を常に十分な状態に保ってください
チェックアウト時に自動リフィルを有効にすると、クレジット残高が設定した閾値を下回った際に、API残高が自動的に補充されます。
まとめ買い割引
大規模な案件なら20%割引
一括ジョブはリアルタイム価格から20％割引となるため、チームは大量の文書セットを低コストでスキャンすることができます。
学術研究者向けのAPIクレジット
非営利の学術研究プロジェクトは、Pangram APIのクレジット対象となる場合があります。研究内容、想定される利用方法、および所属機関についてお知らせください。
例
各チームがPangramを大規模に活用する方法。
このAPIを、製品設計の判断材料、レビュー待ちリストの指標、あるいは過去のコンテンツを補完するツールとして活用してください。
