AI Humanizer API: डेवलपर्स के लिए Humanizer API v2 और Detector API

Academic Humanizer के AI humanizer API में डेवलपर्स और संस्थानों के लिए दो REST endpoints हैं: POST /api/v2/external/humanize, जो वाक्य-स्तर के बदलावों के साथ humanize किया गया टेक्स्ट लौटाता है, और POST /api/v2/external/detector, जो 100,000 अक्षरों तक का AI detection आकलन लौटाता है। दोनों server-side API key इस्तेमाल करते हैं और आपके अकाउंट वाले ही क्रेडिट बैलेंस से खर्च करते हैं।

यह पोस्ट बताती है कि API किसके लिए है, authentication और access control कैसे काम करते हैं, हर endpoint क्या लौटाता है, और क्रेडिट कैसे गिने जाते हैं। पूरा reference /docs पर है।

AI humanizer API किसके लिए है

वेब एडिटर व्यक्तिगत शोधकर्ताओं के लिए ठीक है। API उन products और टीमों के लिए है जो अकादमिक टेक्स्ट बड़ी मात्रा में या अपने ही इंटरफ़ेस के भीतर संभालते हैं:

• Writing प्लेटफ़ॉर्म जो अपने एडिटर के भीतर humanize का चरण देना चाहते हैं।
• LMS और courseware टूल जिन्हें AI detection संकेत चाहिए, इंसानी समीक्षा प्रक्रिया के एक इनपुट के रूप में, अपने-आप दिए गए फ़ैसले के रूप में नहीं।
• Editing और proofreading सेवाएँ जो संपादक के पढ़ने से पहले क्लाइंट के ड्राफ़्ट को एक जैसे पहले दौर से गुज़ारती हैं।
• Research offices जो grant टेक्स्ट या रिपोर्ट को बैच में जाँचना चाहते हैं।

अगर आपका इस्तेमाल छात्रों के काम से जुड़ा है, तो इसे इस तरह डिज़ाइन करें कि अंतिम फ़ैसले लोग करें। Detector का आउटपुट समीक्षा के लिए सबूत है, और हमारी पोस्ट छात्र के लेखकत्व पर सवाल उठाने से पहले क्या सोचें बताती है कि क्यों।

Authentication, IP allow-list और rate limit

साइन इन रहते हुए /api पर एक key बनाएँ। Key सिर्फ़ एक बार, बनाते समय दिखाई जाती है, और Academic Humanizer उसका सिर्फ़ hash सेव करता है, इसलिए उसे सीधे अपने secret manager या server environment variable में कॉपी करें। इसे कभी browser या mobile code में न डालें।

Key को X-API-Key header में भेजें। Docs यही header सुझाते हैं; server key को Authorization header में bearer token के रूप में भी स्वीकार करता है।

फिर किसी भी टेक्स्ट को प्रोसेस करने से पहले हर request कुछ जाँचों से गुज़रती है।

1. Key की जाँचKey मौजूद और सक्रिय होनी चाहिए, और उसके पीछे का अकाउंट भी सक्रिय होना चाहिए।
2. IP allow-listRestricted mode में सिर्फ़ आपकी सूची वाले IPs या CIDR ranges से आई requests स्वीकार होती हैं।
3. Rate limitKey की प्रति सेकंड सीमा से ज़्यादा requests HTTP 429 के साथ अस्वीकार होती हैं।
4. प्रोसेसिंगटेक्स्ट humanize या analyse किया जाता है, और क्रेडिट आपके बैलेंस से मिलाए जाते हैं।
5. सेव किया गया परिणामपरिणाम आपके अकाउंट में सेव होता है और JSON के रूप में लौटाया जाता है।

IP access के दो mode हैं: public, जिसमें वैध key के साथ कोई भी IP call कर सकता है, और restricted, जिसमें सिर्फ़ सूचीबद्ध IPs या CIDR blocks। तय egress address वाले किसी भी production server के लिए restricted mode चालू करना फ़ायदेमंद है। डिफ़ॉल्ट rate limit प्रति सेकंड 10 requests है।

Humanize endpoint

Request body JSON है जिसमें एक ज़रूरी field, originalContent, और एक वैकल्पिक field, researchField, है। अगर आप research field भेजते हैं, तो वह समर्थित नामों में से एक होना चाहिए: Arts and Humanities, Social Sciences, Business and Economics, Engineering, Natural Sciences, या Medical and Health Sciences। ज़रूरत न हो तो इसे छोड़ दें या null भेजें।

curl -X POST https://academichumanizer.ai/api/v2/external/humanize   -H "Content-Type: application/json"   -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"   -d '{"originalContent": "Paste the paragraph or abstract to humanize here.", "researchField": "Natural Sciences"}'

सफल call HTTP 201 लौटाती है, जिसकी JSON body में होता है:

• humanizedText: पूरा दोबारा लिखा गया टेक्स्ट।
• changedCount: कितने वाक्य बदले गए।
• sentences: वाक्य-स्तर की प्रविष्टियों का array, हर एक में आपके मूल टेक्स्ट में उसका शुरुआती और अंतिम offset, स्रोत वाक्य, humanize किया गया वाक्य, और एक changed flag। Array ख़ाली भी हो सकता है।

सेव किए गए परिणाम का ID X-Humanizer-Id response header में लौटता है, ताकि आप अपने सिस्टम की request को उपयोगकर्ता के अकाउंट में सेव परिणाम से जोड़ सकें। ध्यान दें कि changed बताता है कि वाक्य दोबारा लिखा गया या नहीं; यह AI detection का फ़ैसला नहीं है। उसके लिए Detector endpoint इस्तेमाल करें।

वाक्यों के offsets से अपने इंटरफ़ेस में diff दिखाना आसान हो जाता है: बदले हुए हिस्से हाइलाइट करें और उपयोगकर्ता को हर एक स्वीकार या संपादित करने दें। उपयोगकर्ताओं को इस्तेमाल से पहले हर आउटपुट की समीक्षा करनी चाहिए, क्योंकि AI rewriting गलतियाँ ला सकती है या अर्थ खिसका सकती है।

Detector endpoint

Detector endpoint एक ही ज़रूरी field, text, लेता है, 100,000 अक्षरों तक। यह analysis status, अक्षरों की संख्या, लगा समय, पूरे दस्तावेज़ का आकलन, detector नतीजे, और creditUsed लौटाता है। यहाँ research fields का इस्तेमाल नहीं होता।

एक आम तरीका है पहले Detector को call करना, उपयोगकर्ता को दिखाना कि किन अंशों में संकेत हैं, और Humanize सिर्फ़ उन्हीं सेक्शन पर call करना जिन्हें वे चुनें। इससे लागत और बदलाव दोनों न्यूनतम रहते हैं।

API क्रेडिट कैसे गिने जाते हैं

दोनों endpoints उस अकाउंट के क्रेडिट खर्च करते हैं जिसकी key है। दोनों endpoints अलग तरह से गिनते हैं।

Humanize पर हर 500 अक्षरों के लिए 1 क्रेडिट लगता है, हर request में ऊपर राउंड, और शुल्क सिर्फ़ तब लगता है जब पूरा परिणाम सेव हो। Detector पर हर 5,000 अक्षरों के लिए 1 क्रेडिट लगता है, ऊपर राउंड। बैलेंस बहुत कम हो, तो request अधूरा परिणाम लौटाने के बजाय insufficient-credits error के साथ विफल होती है। प्लान और पैक क्रेडिट और कीमत कैसे काम करते हैं में बताए गए हैं, और मौजूदा कीमतें /pricing पर हैं।

जिन errors को आपको संभालना चाहिए

Error bodies में एक छोटा machine-readable code होता है, इसलिए message के टेक्स्ट के बजाय code के आधार पर branch करें।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

मुझे API key कैसे मिलेगी?

साइन इन करें और /api खोलें। एक key बनाएँ, उसे तुरंत कॉपी करें (वह सिर्फ़ एक बार दिखती है), और अपने server पर सेव करें।

क्या मैं सीमित कर सकता हूँ कि कौन-से servers मेरी key इस्तेमाल करें?

हाँ। IP access को restricted mode पर करें और उन IPs या CIDR ranges की सूची बनाएँ जिन्हें API call करने की अनुमति है। कहीं और से आई requests HTTP 403 के साथ अस्वीकार होती हैं।

क्या API का कोई free tier है?

API वेब ऐप वाले ही क्रेडिट इस्तेमाल करता है। नए अकाउंट को एक बार 10 फ्री क्रेडिट मिलते हैं, जो कुछ छोटे अंशों पर Humanize endpoint आज़माने के लिए काफ़ी हैं।

आउटपुट किन डिटेक्टरों से जाँचा जाता है?

Academic Humanizer को Turnitin, GPTZero, ZeroGPT, Copyleaks, Sapling और Originality.ai के सामने परखा गया है। किसी भी टूल की तरह, नतीजे डिटेक्टर के हिसाब से बदलते हैं और किसी नतीजे की गारंटी नहीं है।

Academic Humanizer के साथ बनाना

अगर आपका product पहले से पांडुलिपियाँ, abstracts या coursework संभालता है, तो API से आप उपयोगकर्ताओं को कहीं और भेजे बिना humanize का चरण या detection जाँच जोड़ सकते हैं। एक test key से शुरू करें, दोनों endpoints पर कुछ असली पैराग्राफ़ चलाएँ, और production में जाने से पहले /docs पर पूरा reference पढ़ें।