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API · /summarize-api

Summarize API

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Summarize text and pull out its keywords — no AI key, no external model. The summarize endpoint is extractive: it scores every sentence by word frequency and position and returns the most representative ones (ask for a fixed number of sentences or a fraction of the original), keeping the author's exact wording and order. The keywords endpoint ranks the most salient terms with their counts and a relative score, filtering out stopwords. Because it is deterministic and runs locally, the same text always gives the same result, instantly and privately. Perfect for article previews and TL;DRs, search snippets, tagging and content triage, and feeding shorter context to downstream tools. Pure local computation — no third-party service; send long text via POST. Live, nothing stored. 3 endpoints. Distinct from sentiment/NLP analysis, stopword lists and Unicode text segmentation.

#summarization #keywords #nlp #text #extractive #developer-tools
api.oanor.com/summarize-api
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/api/summarize-api/openapi.json
/api/summarize-api/llms.txt

Individuazione: GET /api/index.json elenca ogni API.

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N-gram API

Genera n-gramas a partir de texto, con recuentos de frecuencia, completamente local. El endpoint ngrams divide el texto en secuencias contiguas de n tokens y devuelve cada n-grama distinto con la frecuencia con la que aparece, ordenado por frecuencia: n-gramas de palabras (unigramas, bigramas, trigramas y más) para análisis de frases y colocaciones, o n-gramas de caracteres (shingles) para coincidencias aproximadas, detección de idioma e indexación. El endpoint range produce todos los tamaños desde un mínimo hasta un máximo en una sola llamada (por ejemplo, gramos 1–3), que es exactamente lo que necesitas para construir vectores de características. Elige modo de palabra o carácter, si convertir a minúsculas primero, y un límite top-N para conservar solo los más frecuentes. La tokenización de palabras es compatible con Unicode y mantiene apóstrofes y guiones internos (don't, well-known) como tokens individuales. Todo se ejecuta local y determinísticamente, por lo que es rápido y privado. Ideal para minería de texto y extracción de características de PNL, modelado de lenguaje y autocompletado, indexación de búsqueda y shingling, detección de plagio y similitud, y análisis de palabras clave y colocaciones. Cálculo puramente local: sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Esto produce n-gramas y recuentos; para resúmenes extractivos y palabras clave usa una API de resumen y para el recuento de grafemas/caracteres usa una API de segmentación de texto.

api.oanor.com/ngram-api

Stemmer API

Reduzca palabras a su raíz lingüística (stem) con los algoritmos clásicos de stemming Snowball — running → run, fishing → fish, nationalization → nation — en 24 idiomas, incluyendo inglés, alemán, francés, español, italiano, portugués, neerlandés, ruso, árabe, finlandés, sueco y más. Realice el stemming de un texto completo (cada palabra, devolviendo tanto el mapeo palabra por palabra como el texto completamente procesado) o de una sola palabra. El stemming es el paso de normalización central detrás de los motores de búsqueda, la expansión de consultas, la indexación de texto, la coincidencia de palabras clave y el preprocesamiento de PNL. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 4 endpoints. Distinto del análisis de sentimiento/PNL y la coincidencia difusa de cadenas.

api.oanor.com/stemmer-api

Readability API

Punktuota, cik viegli ir lasīt teksta daļu, izmantojot standarta, recenzētās lasāmības formulas — Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau un Automated Readability Index. Ievadiet tekstu un saņemiet visus sešus rādītājus kopā ar pamata skaitījumiem (vārdi, teikumi, zilbes, sarežģīti un daudzzilbju vārdi, burti un rakstzīmes), vidējo klases līmeni, aptuveno lasīšanas laiku un vienkāršā angļu valodā sniegtu lasāmības interpretāciju. Otrs galapunkts skaita zilbes vārdam vai katram vārdam frāzē. Ievadiet tekstu inline ar ?text=, kā vaicājuma parametru vai pieprasījuma pamattekstā; viss tiek aprēķināts lokāli bez tīkla izsaukumiem, tāpēc tas ir ātrs un determinēts. Izveidots satura un kopēšanas rīkiem, SEO un redakcijas darbplūsmām, izglītībai un pieejamības (vienkāršās valodas) pārbaudēm, kā arī UX rakstīšanas pārskatīšanai. Lasāmības vērtētājs — atšķirīgs no sentimenta/NLP analīzes (nlp), pareizrakstības un gramatikas pārbaudes (grammar), reģistra un teksta utilītprogrammām (text) un virkņu līdzības (similarity). Nav nepieciešama augšupējā atslēga, nav kešatmiņas.

api.oanor.com/readability-api

Hugging Face API

Hugging Face Hub como API — o registro central e aberto de modelos de machine learning e conjuntos de dados que impulsiona grande parte do ecossistema moderno de IA. Esta API encapsula o hub público huggingface.co em JSON limpo. /v1/models pesquisa os modelos do Hub e permite filtrar por tarefa (pipeline_tag — ex.: text-generation, text-to-image, image-classification, automatic-speech-recognition, sentence-similarity) e por biblioteca (transformers, diffusers, sentence-transformers, …), ordenados por downloads, curtidas, última modificação, data de criação ou pontuação de tendência — cada modelo retornado com seu id, autor, tarefa, biblioteca, contagem de downloads e curtidas, licença, tags e timestamps. /v1/model?id=google-bert/bert-base-uncased retorna os metadados completos de um único modelo. /v1/datasets pesquisa conjuntos de dados de ML da mesma forma, e /v1/dataset?id=ILSVRC/imagenet-1k retorna os metadados de um único conjunto de dados. Os IDs estão no formato org/nome (obtenha-os dos endpoints de pesquisa). Ideal para ferramentas de ML e MLOps, sites de descoberta e comparação de modelos, leaderboards e dashboards de IA, e assistentes de IA que recomendam modelos. Os dados vêm do Hugging Face Hub público (gratuito para uso). Este é o hub de modelos e conjuntos de dados de IA/ML — distinto de registros de pacotes de software (npm, PyPI, Maven, NuGet) e índices de artigos acadêmicos (arXiv).

api.oanor.com/huggingface-api

Domande frequenti

Risposte rapide su prezzi, quote e integrazione.

Come ottengo una chiave API per Summarize API?
Registrati gratuitamente su oanor.com, genera una chiave API dalla dashboard sviluppatore e chiama Summarize API con l'header x-oanor-key. Nessuna carta di credito richiesta per il piano gratuito.
Qual è il limite di velocità di Summarize API?
Il piano gratuito consente 1 richiesta al secondo. I piani a pagamento arrivano fino a 50 richieste al secondo nel piano Mega. I limiti rigorosi restituiscono HTTP 429 oltre la quota — nessuna spesa imprevista.
Quanto costa Summarize API?
Summarize API ha un piano gratuito con 100 chiamate / mese. I piani a pagamento partono da €1.20 / mese con quote più alte e limiti di velocità più rapidi.
Posso cancellare l'abbonamento in qualsiasi momento?
Sì. I piani sono fatturati mensilmente e puoi cancellare in qualsiasi momento dalla dashboard di fatturazione. Nessun contratto a lungo termine e nessuna penale di cancellazione.
Summarize API è conforme al GDPR?
Tutte le richieste a Summarize API passano attraverso il nostro gateway in UE. La tua chiave upstream non lascia mai il nostro server e nessun dato personale viene condiviso con il fornitore upstream oltre alla richiesta inviata.

Scegli un endpoint dall'elenco a sinistra per visualizzarne i dettagli e provarlo.

Frammenti di codice

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curl https://api.oanor.com/summarize-api/SOME_PATH \
  -H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/summarize-api/SOME_PATH", {
  headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/summarize-api/SOME_PATH");
curl_setopt($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/summarize-api/SOME_PATH",
    headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())

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