Pangram 3.0 API 现已上线!本指南涵盖了您从 v2 接口迁移至全新 v3 API 所需了解的所有内容。
我们为人工智能辅助生成的文本新增了第三类分类。属于这一类别的文本通常融合了大量的人工智能和人类的创作——这反映了当今人们实际使用人工智能工具的方式。
v3 API 会为每个文档分配三个分数字段,用于表示文档中属于各类别的比例:
fraction_human — 被归类为人工撰写的段落fraction_ai_assisted — 被归类为AI辅助的部分fraction_ai — 该部分被归类为AI生成内容这三个领域互斥且互补;它们的总和始终等于1。
此外,每个文档都包含三条预测字符串,分别对应不同的详细程度:
标题 — 例如:“纯人工撰写”、“AI辅助”、“AI检测”预测 — 分类的详细说明。例如,“我们确信该文档完全由人工智能生成”或“我们认为该文档虽有人工智能辅助,但并非完全由人工智能生成”。预测_简短 — 例如,“人类”、“混血”、“AI”每个输入文档都被划分为若干窗口。每个窗口都标有:
标签 — 分类字符串(“人工生成”、“部分由AI辅助生成”、“AI生成”等)信心 — Pangram 检测模型生成的置信度(“高”、“中”、“低”)ai_assistance_score — 0 到 1 之间的标量,表示 AI 辅助的强度注:预计不久后将引入更多标签(如“轻度AI辅助”、“重度AI辅助”)。
如果您符合以下情况,请选择“是”:
如果以下情况适用,请选择“否”:
| 日期 | 活动 |
|---|---|
| 2025年12月11日 | Pangram 3.0 通过控制面板发布 |
| 2025年12月23日 | Pangram 3.0 现已通过 API 提供 |
| 2026年1月下旬 | Pangram 3.1 版本发布(仪表盘 + API)。所有 3.0 API 用户已自动升级。 |
| 2026年4月1日 | Pangram 2.0 API 服务终止 |
在过渡期间,以下 v2 端点仍可使用:
text.api.pangram.comtext-batch.api.pangram.comtext-sliding.api.pangram.comtext-extended.api.pangram.comdashboard-text.api.pangram.comtext.api.pangram.com目标: https://text.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
若要全面了解 Pangram 的预测,请使用顶级字段:
| v2 字段 | v3 字段 | 注释 |
|---|---|---|
预测 | 标题 | 诸如"完全人工撰写"、"AI辅助"、"AI检测"等标识 |
ai_likelihood | fraction_ai | 据信由人工智能生成的文本数量 |
| — | fraction_ai_assisted | 新消息:据信该数量由人工智能辅助生成 |
| — | fraction_human | 据信为人工书写的内容量 |
匹配原始端点的行为:原始端点仅使用文本的第一个窗口进行预测。要匹配此行为:
| v2 字段 | v3 字段 |
|---|---|
预测 | windows[0].label 以及 windows[0].置信度 |
ai_likelihood | windows[0].人工智能辅助评分 |
重要提示: 对……的解释
ai_assistance_score不同于ai_likelihood. 这些字段并非一一对应。预计中间区间(0–1)的预测结果会更多。使用标签以了解我们建议的解读。
text-batch.api.pangram.com目前 v3 API 没有批量处理的终点。请使用循环逐个处理每个项目,具体方法如下: text.api.pangram.com 上方的迁移指南。
text-sliding.api.pangram.com目标: https://text-sliding.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
| v2 字段 | v3 字段 | 注释 |
|---|---|---|
预测 | 标题 或 预测 | 提供不同详细程度的选项 |
预测_简短 | 预测_简短 | 不变 |
ai_likelihood, 平均AI似然值 | fraction_ai, fraction_ai_assisted, fraction_human | 使用数量字段代替聚合置信度评分 |
最大人工智能似然值 | fraction_ai (推荐) | 数量字段优先 |
窗口更改:
文本滑动, 窗口是 重叠| v2 窗口字段 | v3 窗口字段 |
|---|---|
windows[].预测 | windows[].label + windows[].置信度 |
windows[].ai_likelihood | windows[].ai_assistance_score |
text-extended.api.pangram.com目标: https://text-extended.api.pangram.com → https://text.api.pangram.com/v3
大多数字段保持不变:
| 领域 | 状态 |
|---|---|
标题 | 不变 |
预测 | 不变 |
预测_简短 | 不变 |
fraction_human | 不变 |
fraction_ai | 不变 |
windows[].label | 不变 |
windows[].置信度 | 不变 |
windows[].start_index | 不变 |
windows[].end_index | 不变 |
已更改的字段:
| v2 字段 | v3 字段 | 注释 |
|---|---|---|
分数混合 | fraction_ai_assisted | 为明确起见,字段已重命名 |
仪表盘 | 公共仪表板链接 | 为明确起见,字段已重命名 |
平均AI似然值 | fraction_ai, fraction_ai_assisted, fraction_human | 使用数量字段代替聚合置信度评分 |
最大人工智能似然值 | fraction_ai, fraction_ai_assisted, fraction_human | 使用数量字段代替聚合置信度评分 |
windows[].ai_likelihood | windows[].ai_assistance_score | AI可能性评分与AI辅助评分并非一一对应。使用 标签 供参考。 |
完整的 API 文档请参见此处。
如果您对迁移至 v3 有任何疑问,请发送邮件至support@pangram.com 联系我们。

马克斯是一位经验丰富的机器学习工程师。他最近在Nuro从事自动驾驶汽车相关工作,负责领导该公司的主动学习项目。此前,他在谷歌、Two Sigma和Yelp拥有丰富的成功部署机器学习产品的经验。
马克斯拥有斯坦福大学理论计算机科学学士学位和人工智能硕士学位。除了对游戏开发的热情外,他还是《万智牌》Cube社区的活跃成员。