A API 3.0 da Pangram já está disponível! Este guia aborda tudo o que precisa de saber sobre a migração dos nossos pontos de extremidade v2 para a nova API v3.
Introduzimos uma terceira categoria de classificação para textos assistidos por IA. Os textos que se enquadram nesta categoria são normalmente redigidos com uma contribuição significativa tanto da IA como do ser humano — refletindo a forma como as pessoas utilizam atualmente as ferramentas de IA.
A API v3 classifica cada documento com três campos fracionários que indicam a percentagem do documento que se enquadra em cada categoria:
fração_humana — parte classificada como escrita por humanosfração_assistida_por_IA — parte classificada como assistida por IAfraction_ai — parte classificada como gerada por IAEstes três campos são mutuamente exclusivos e, no seu conjunto, exaustivos; a sua soma será sempre igual a 1.
Além disso, cada documento inclui três sequências de previsão com diferentes níveis de detalhe:
título — por exemplo, «Escrito inteiramente por humanos», «Com assistência de IA», «Detetado por IA»previsão — explicação detalhada da classificação. Por exemplo, «Estamos confiantes de que este documento foi inteiramente gerado por IA» ou «Consideramos que este documento foi elaborado com a ajuda da IA, mas não foi inteiramente gerado por IA».previsão_curta — por exemplo, «Humano», «Misto», «IA»Cada documento de entrada é dividido em janelas. Cada janela é identificada com:
rótulo — cadeia de classificação («Humano», «Com assistência moderada da IA», «Gerado por IA», etc.)confiança — nível de confiança indicado pelo modelo de deteção do Pangram («Elevado», «Médio», «Baixo»)ai_assistance_score — valor escalar entre 0 e 1 que indica o nível de assistência da IANota: É de esperar que sejam introduzidas, num futuro próximo, novas designações («Ligeiramente assistido por IA», «Fortemente assistido por IA»).
SIM, se:
NÃO, se:
| Data | Evento |
|---|---|
| 11 de dezembro de 2025 | Pangram 3.0 lançado através do painel de controlo |
| 23 de dezembro de 2025 | Pangram 3.0 disponível através da API |
| Final de janeiro de 2026 | Pangram 3.1 lançado (painel + API). Todos os utilizadores da API 3.0 foram atualizados automaticamente. |
| 1 de abril de 2026 | API Pangram 2.0 em fim de vida útil |
Os seguintes pontos de extremidade da versão 2 permanecem disponíveis durante o período de transição:
text.api.pangram.comtext-batch.api.pangram.comtext-sliding.api.pangram.comtext-extended.api.pangram.comdashboard-text.api.pangram.comtext.api.pangram.comPonto final: https://text.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
Para compreender melhor as previsões do Pangram, utilize os campos de nível superior:
| v2 Campo | v3 Campo | Notas |
|---|---|---|
previsão | título | Valores como «Totalmente escrito por humanos», «Assistido por IA», «Detetado por IA» |
probabilidade | fraction_ai | Quantidade de texto que se acredita ter sido gerado por IA |
| — | fração_assistida_por_IA | Novo: Quantidade que se acredita ser assistida por IA |
| — | fração_humana | Quantidade que se acredita ter sido escrita por humanos |
Reproduzir o comportamento do endpoint original: O endpoint original utilizava apenas a primeira janela do texto para fazer a sua previsão. Para reproduzir este comportamento:
| v2 Campo | v3 Campo |
|---|---|
previsão | janelas[0].rótulo e janelas[0].confiança |
probabilidade | windows[0].ai_assistance_score |
Importante: A interpretação de
ai_assistance_scoredifere deprobabilidade. Estes campos não têm uma relação de um para um. É de esperar que haja mais previsões no intervalo intermédio (0–1). Utilizerótulopara compreender a nossa interpretação recomendada.
text-batch.api.pangram.comDe momento, não existe um endpoint de processamento em lote para a API v3. Utilize um ciclo para processar cada item individualmente, seguindo o text.api.pangram.com guia de migração acima.
text-sliding.api.pangram.comPonto final: https://text-sliding.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
| v2 Campo | v3 Campo | Notas |
|---|---|---|
previsão | título ou previsão | Diferentes níveis de detalhe disponíveis |
previsão_curta | previsão_curta | Inalterado |
probabilidade, probabilidade_média_de_IA | fraction_ai, fração_assistida_por_IA, fração_humana | Use campos de quantidade em vez de pontuações de confiança agregadas |
max_ai_probabilidade | fraction_ai (recomendado) | Campos de quantidade preferidos |
Alterações na janela:
deslizamento de texto, as janelas são sobreposição| Campo da janela v2 | Campo da janela v3 |
|---|---|
windows[].prediction | windows[].label + windows[].confiança |
windows[].ai_probabilidade | windows[].ai_assistance_score |
text-extended.api.pangram.comPonto final: https://text-extended.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
A maioria dos campos permanece inalterada:
| Campo | Status |
|---|---|
título | Inalterado |
previsão | Inalterado |
previsão_curta | Inalterado |
fração_humana | Inalterado |
fraction_ai | Inalterado |
windows[].label | Inalterado |
windows[].confiança | Inalterado |
windows[].start_index | Inalterado |
windows[].end_index | Inalterado |
Campos que foram alterados:
| v2 Campo | v3 Campo | Notas |
|---|---|---|
fração_mista | fração_assistida_por_IA | Campo renomeado para maior clareza |
painel de controlo | link_do_painel_público | Campo renomeado para maior clareza |
probabilidade_média_de_IA | fraction_ai, fração_assistida_por_IA, fração_humana | Use campos de quantidade em vez de pontuações de confiança agregadas |
max_ai_probabilidade | fraction_ai, fração_assistida_por_IA, fração_humana | Use campos de quantidade em vez de pontuações de confiança agregadas |
windows[].ai_probabilidade | windows[].ai_assistance_score | As pontuações de probabilidade e assistência da IA não são equivalentes. Utilização rótulo para orientação. |
A documentação completa da API está disponível aqui.
Se tiver alguma dúvida sobre a migração para a v3, contacte-nos através do endereço support@pangram.com.

O Max é um engenheiro experiente na área do aprendizado de máquina. Mais recentemente, trabalhou no setor de veículos autónomos na Nuro, liderando a iniciativa de aprendizado ativo da empresa. Tem um longo historial de implementação de produtos de aprendizado de máquina de sucesso na Google, na Two Sigma e na Yelp.
O Max é licenciado em Ciência da Computação Teórica e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da sua paixão pela construção, é também um membro ativo da comunidade de cubos de Magic: The Gathering.






