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。


のグローバルブランドから信頼されています
キャンバスGoogle Classroomクオラトレモー透明性カンパニーニュースガードChatPDF注目記事ハローホライゾン引用試験監督バーシティ・チューターズ執筆内容を確認済みVibegradeWHEWikiEduインスペラキャンバスGoogle Classroomクオラトレモー透明性カンパニーニュースガードChatPDF注目記事ハローホライゾン引用試験監督バーシティ・チューターズ執筆内容を確認済みVibegradeWHEWikiEduインスペラ

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で。
処理量が多い場合は一括処理で。

01

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

1,000語につき0.05ドル

上限

5 QPS

モデレーションキューLMSへの提出CMSのレビューフロー

APIドキュメントを表示 →

02

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

1,000語あたり0.04ドル20%安くなります

上限

1,000 請求単位

課題のバッチ研究用データセットコンテンツアーカイブ

APIドキュメントを表示 →

なぜパングラムなのか


の量産向けレビューシステム

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情報

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

キーと1つのpredict()呼び出しから始めます

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.

Python SDK

SDKをインストールし、設定を PANGRAM_API_KEY、そして電話をかける predict() 分析したいテキストを指定してください。

Python SDK クイックスタート
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.予測(
    "パングラムで分析するテキスト",
    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

一括処理の料金は1,000語あたり0.04ドルとなっており、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。

エンタープライズ

セキュリティと限度額の引き上げ

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

研究クレジット

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。

    AI検出API | Pangram Labs