Title-case a heading
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Title Case API
Konvertieren Sie eine Überschrift in die korrekte Schreibweise für Schlagzeilen (Titel), wie es Redakteure tun – nicht eine naive Großschreibung jedes Wortes. Es schreibt das erste und letzte Wort sowie alle Hauptwörter groß, während Artikel (a, an, the), nebenordnende Konjunktionen (and, but, or…) und Präpositionen kleingeschrieben bleiben, und das Wort nach einem Doppelpunkt wird immer großgeschrieben. Wählen Sie den AP-Stil (kurze Präpositionen klein, längere groß) oder den Chicago-Stil (Präpositionen jeder Länge klein). Zusammengesetzte Wörter mit Bindestrich wie well-known und state-of-the-art werden korrekt behandelt. Perfekt für Artikel- und Blogtitel, Überschriften, SEO-Meta-Titel, Produkt- und Abschnittsnamen sowie CMS-Tools. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Abgrenzung zu einem einfachen Titel-/Satzschreibweise-Konverter, der jedes Wort großschreibt.
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Ähnliche APIs
Andere APIs mit überschneidenden Tags.
Keyboard Layout API
Text zwischen Tastaturlayouts neu zuordnen – die Lösung für Text, der bei falsch eingestelltem Layout eingegeben wurde. Der Remap-Endpunkt nimmt Text, ein Quell-Layout und ein Ziel-Layout entgegen und schreibt jedes Zeichen in das um, das von derselben physischen Taste im anderen Layout erzeugt wird. So wird Text, der versehentlich auf einer Dvorak-konfigurierten Tastatur eingegeben wurde, während Sie QWERTY meinten (oder umgekehrt), exakt wiederhergestellt, und da die Zuordnung positionserhaltend ist, funktioniert sie perfekt hin und zurück. Es unterstützt QWERTY (US), Dvorak und Colemak, einschließlich der verschobenen Symbole, und lässt Zeichen, die sich nicht auf einer neu zuordenbaren Taste befinden (Leerzeichen und Akzente), unberührt. Der Layouts-Endpunkt gibt die vollständige Tastenzuordnung für jedes Layout zurück. Alles wird lokal und deterministisch berechnet, daher ist es sofort und privat. Ideal zum Korrigieren von Tippfehlern durch falsches Layout, zum Erstellen von Texteditoren und IME-Tools, Lernhilfen für Layouts und zur layoutsübergreifenden Suche. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieter, sofort. Live, nichts gespeichert. 3 Endpunkte. Dies ordnet zwischen Tastaturlayouts neu; für klassische Chiffren (Caesar, ROT13, Morse) verwenden Sie eine Chiffre-API.
api.oanor.com/keyboardlayout-api
Entropy API
Messen Sie den Informationsgehalt von Text. Der Analyze-Endpunkt berechnet die Shannon-Entropie in Bits pro Symbol, die Gesamtinformation in Bits und Bytes, die maximal mögliche Entropie für das tatsächlich verwendete Alphabet und einen normalisierten 0–1-Score, der angibt, wie gleichmäßig (zufällig aussehend) die Verteilung ist — über Unicode-Codepunkte oder rohe UTF-8-Bytes. Der Frequency-Endpunkt gibt die vollständige Zeichenhäufigkeitsverteilung zurück, das häufigste Symbol zuerst, mit Zählungen und Prozentsätzen, wobei Steuerzeichen maskiert und Bytes als Hex dargestellt werden. Es ist exakt, deterministisch und läuft vollständig lokal ohne Netzwerkaufrufe, daher ist es sofort und privat. Ideal für Zufälligkeits- und Passwortqualitätsprüfungen, Schätzung der Komprimierbarkeit von Daten, Sprach- und klassische Chiffre-Analyse, Erkennung von eintönigen oder sich wiederholenden Eingaben sowie Merkmalsextraktion für Textklassifikation. Reine lokale Berechnung — kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies misst den Informationsgehalt; für die Bewertung der Passwortstärke verwenden Sie eine Passwort-API, für Zahlenstatistiken eine Statistik-API und für Graphem-/Zeichenzählungen eine Textsegmentierungs-API.
api.oanor.com/entropy-api
N-gram API
Generieren Sie N-Gramme aus Text mit Häufigkeitszählungen – vollständig lokal. Der ngrams-Endpunkt zerlegt Text in zusammenhängende Sequenzen von n Token und gibt jedes einzelne N-Gramm mit seiner Häufigkeit zurück, sortiert nach Frequenz: Wort-N-Gramme (Unigramme, Bigramme, Trigramme und mehr) für Phrasen- und Kollokationsanalyse, oder Zeichen-N-Gramme (Shingles) für Fuzzy-Matching, Spracherkennung und Indexierung. Der range-Endpunkt erzeugt jede Größe von einem Minimum bis zu einem Maximum in einem einzigen Aufruf (z. B. 1–3 Gramme), was genau das ist, was Sie zum Erstellen von Merkmalsvektoren benötigen. Wählen Sie Wort- oder Zeichenmodus, ob zuerst kleingeschrieben werden soll, und ein Top-N-Limit, um nur die häufigsten zu behalten. Die Wort-Tokenisierung ist Unicode-bewusst und behält interne Apostrophe und Bindestriche (don't, well-known) als einzelne Token. Alles läuft lokal und deterministisch, daher ist es schnell und privat. Ideal für Text Mining und NLP-Merkmalsextraktion, Sprachmodellierung und Autovervollständigung, Suchindexierung und Shingling, Plagiats- und Ähnlichkeitserkennung sowie Schlüsselwort- und Kollokationsanalyse. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies erzeugt N-Gramme und Zählungen; für extraktive Zusammenfassungen und Schlüsselwörter verwenden Sie eine summarize API und für Graphem-/Zeichenzählung eine text-segmentation API.
api.oanor.com/ngram-api
Emoji Strip API
Entferne, extrahiere und zähle Emojis in jedem Text. Der Strip-Endpunkt entfernt jedes Emoji aus einer Zeichenkette – oder ersetzt jedes durch einen von dir gewählten Marker – und behandelt Multi-Code-Punkt-Emojis korrekt: ZWJ-Sequenzen wie die Familie 👩👩👧👦, Hautton-Modifikatoren (👍🏽), Länderflaggen (🇩🇪), Tastenkappen (1️⃣) und Variationsselektoren zählen alle als ein einzelnes Emoji, sodass nichts halb gelöscht bleibt. Der Extract-Endpunkt listet jedes gefundene Emoji mit seiner Position im Text auf und gibt die Anzahl pro Emoji sowie die Anzahl eindeutiger Emojis zurück – ideal für Analysen und Moderation. Ein bloßes ©, ® oder ™ wird bewusst ignoriert, es sei denn, es trägt einen Emoji-Variationsselektor, und einfache Ziffern werden nie berührt. Perfekt zum Bereinigen von Benutzereingaben vor der Suchindexierung oder Speicherung, zum Säubern von Benutzernamen und Anzeigenamen, für Moderation und Analysen sowie zur Vorbereitung von Text für Systeme, die an Emojis ersticken. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieter-Dienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies bereinigt und extrahiert Emojis aus Text; um ein Emoji nach Namen oder Shortcode nachzuschlagen, verwende eine Emoji-Datenbank-API, und um Grapheme zu zählen, verwende eine Textsegmentierungs-API.
api.oanor.com/emojistrip-api
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten zu Preisen, Kontingenten und Integration.
Wie bekomme ich einen API-Key für Title Case API?
Wie hoch ist das Rate-Limit für Title Case API?
Was kostet Title Case API?
Kann ich mein Abo jederzeit kündigen?
Ist Title Case API DSGVO-konform?
Wähle einen Endpoint aus der Liste links — Details und Playground erscheinen hier.
Code-Snippets
Registrieren, um einen API-Key zu bekommen, dann jeden Pfad unter deinem Slug aufrufen.
curl https://api.oanor.com/titlecase-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/titlecase-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/titlecase-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
"https://api.oanor.com/titlecase-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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