एपीआई यूटीएफ-8 प्रारूप में साधारण पाठ इनपुट स्वीकार करता है छोटे वाक्यांशों और लंबे पैराग्राफ दोनों को संसाधित किया जा सकता है जिससे विभिन्न अनुप्रयोगों में लचीले उपयोग की अनुमति मिलती है

यह एपीआई उन्नत एनएलपी मॉडल का उपयोग करके पाठ को 768-आयामी वेक्टर में एम्बेड करता है और फिर इन वेक्टरों के बीच कोसाइन समानता की गणना करता है ताकि एक समानता स्कोर उत्पन्न हो सके जो -1 से 1 के बीच होता है जहां 1 समान पाठ को इंगीत करता है

एपीआई अत्याधुनिक ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों का उपयोग करता है जैसे कि बीईआरटी या इसके प्रकार पाठों को एम्बेड करने के लिए ये मॉडल बड़े निगमों पर पूर्व-प्रशिक्षित होते हैं और अर्थ की सटीकता को पकड़ने के लिए उच्च सटीकता के लिए फाइन-ट्यून किए जाते हैं

एपीआई को कम विलंबता के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है आमतौर पर मानक अनुरोधों के लिए कुछ सौ मिलीसेकंड के भीतर प्रतिक्रिया करता है प्रदर्शन इनपुट पाठों की लंबाई और जटिलता के आधार पर भिन्न हो सकता है

हाँ, एपीआई कई भाषाओं का समर्थन करता है, बशर्ते कि अंतर्निहित एम्बेडिंग मॉडल का प्रशिक्षण बहुभाषीय डेटा पर किया गया हो। इससे विभिन्न भाषाओं के बीच सटीक समानता गणनाओं की अनुमति मिलती है

जांच समानता एंडपॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एकल कुंजी "समानता" होती है जो दो इनपुट लेखों के बीच समानता स्कोर का प्रतिनिधित्व करती है स्कोर 0 से 1 के बीच होता है जहां 1 समान सामग्री को इंगित करता है और 0 कोई समानता नहीं इंगित करता है

प्रतिक्रिया डेटा में "समानता" क्षेत्र शामिल है जो एक फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या है यह मान प्रदान किए गए दो पाठ इनपुट के बीच समानता के स्तर को मापता है

उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को दो पाठ पैरामीटर `text_1` और `text_2` प्रदान करके अनुकूलित कर सकते हैं जिनकी अधिकतम लंबाई 5000 अक्षर है यह विशेष सामग्री विश्लेषण की आवश्यकताओं के आधार पर लचीला इनपुट प्रदान करता है

प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में संरचित है जिसमें एक एकल कुंजी-मूल्य जोड़ी है कुंजी "सादृश्यता" है और मूल्य एक संख्यात्मक स्कोर है जो दो पाठों के बीच की सादृश्यता को दर्शाता है

सामान्य उपयोग मामले में शैक्षिक सेटिंग में साहित्यिक चोरी का पता लगाना ई-कॉमर्स में सामग्री अनुशंसा करना ग्राहक सेवा में चैटबॉट प्रतिक्रियाओं को बढ़ाना और शोध या कानूनी संदर्भों में कुशल संगठन के लिए दस्तावेज़ों को समूहित करना शामिल हैं

डेटा की सटीकता को व्यापक डेटा सेट्स पर पूर्व-प्रशिक्षित उन्नत एनएलपी मॉडल के उपयोग के माध्यम से बनाए रखा जाता है निरंतर अपडेट और ठीक करना यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल अर्थात्मक महत्व को पकड़ने और विश्वसनीय समानता स्कोर प्रदान करने में प्रभावी बने रहें

यदि एक या दोनों टेक्स्ट इनपुट खाली हैं तो API आमतौर पर 0 की समानता स्कोर लौटाएगा जो कोई समानता नहीं दर्शाता है उपयोगकर्ताओं को सुनिश्चित करना चाहिए कि दोनों इनपुट में मान्य पाठ हो ताकि सार्थक परिणाम मिल सकें

उपयोगकर्ता समानता स्कोर की अपेक्षा कर सकते हैं जो सामग्री के आधार पर भिन्न होते हैं स्कोर जो 1 के करीब होते हैं वे उच्च समानता को दर्शाते हैं जबकि स्कोर जो 0 के करीब होते हैं वे महत्वपूर्ण भिन्नताओं का सुझाव देते हैं तुलना की जा रही सामग्री के प्रकार के आधार पर पैटर्न उभर सकते हैं जैसे शैक्षणिक पत्र बनाम आकस्मिक लेखन

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"X-Zyla-RateLimit-Reset" हेडर यह दिखाता है कि आपकी रेट लिमिट रीसेट होने में कितने सेकंड बचे हैं। यह आपको बताता है कि आपकी रिक्वेस्ट गिनती कब से फिर से शुरू होगी। उदाहरण के लिए, यदि यह 3,600 दिखाता है, तो इसका मतलब है कि लिमिट रीसेट होने में 3,600 सेकंड बचे हैं।

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आपको बिना किसी प्रतिबद्धता के हमारी APIs का अनुभव करने का मौका देने के लिए, हम 7-दिवसीय फ्री ट्रायल प्रदान करते हैं, जो आपको 50 API कॉल्स तक मुफ्त में करने की अनुमति देता है। यह ट्रायल केवल एक बार उपयोग किया जा सकता है, इसलिए हम सलाह देते हैं कि आप इसे उस API पर लागू करें जिसमें आपको सबसे अधिक रुचि है। जबकि अधिकांश APIs फ्री ट्रायल प्रदान करते हैं, कुछ शायद न करें। ट्रायल 7 दिनों के बाद या 50 रिक्वेस्ट होने पर, जो भी पहले हो, समाप्त हो जाता है। यदि आप ट्रायल के दौरान 50 रिक्वेस्ट लिमिट तक पहुँच जाते हैं, तो रिक्वेस्ट जारी रखने के लिए आपको "Start Your Paid Plan" करना होगा। आप अपने प्रोफाइल में Subscription -> जिस API पर आप सब्सक्राइब हैं उसे चुनें -> Pricing टैब में "Start Your Paid Plan" बटन पा सकते हैं। यदि आप 7वें दिन से पहले अपनी सब्सक्रिप्शन कैंसल नहीं करते हैं, तो आपका फ्री ट्रायल समाप्त हो जाएगा और आपका प्लान अपने आप चार्ज हो जाएगा, जिससे आपको अपने प्लान में निर्दिष्ट सभी API कॉल्स तक पहुंच मिल जाएगी। अवांछित चार्ज से बचने के लिए कृपया इसे ध्यान में रखें।

7 दिनों के बाद, आपको उस प्लान की पूरी राशि चार्ज की जाएगी, जिस पर आप ट्रायल के दौरान सब्सक्राइब थे। इसलिए, ट्रायल अवधि समाप्त होने से पहले कैंसल करना महत्वपूर्ण है। समय पर कैंसल करना भूलने के लिए रिफंड अनुरोध स्वीकार नहीं किए जाते।

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पAYOUT ऑर्डर्स महीने की 20 तारीख से 30 तारीख के बीच प्रोसेस किए जाते हैं। यदि आप अपना अनुरोध 20 तारीख से पहले सबमिट करते हैं, तो आपका पेमेंट इस समयावधि के भीतर प्रोसेस किया जाएगा।