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API · /huggingface-api
API de Hugging Face
El Hugging Face Hub como API: el registro central y abierto de modelos y conjuntos de datos de aprendizaje automático que impulsa gran parte del ecosistema moderno de IA. Esta API envuelve el hub público huggingface.co en JSON limpio. /v1/models busca los modelos del Hub y te permite filtrar por tarea (pipeline_tag — p. ej., text-generation, text-to-image, image-classification, automatic-speech-recognition, sentence-similarity) y por biblioteca (transformers, diffusers, sentence-transformers, …), ordenados por descargas, me gusta, última modificación, fecha de creación o puntuación de tendencia — cada modelo devuelto con su id, autor, tarea, biblioteca, recuento de descargas y me gusta, licencia, etiquetas y marcas de tiempo. /v1/model?id=google-bert/bert-base-uncased devuelve los metadatos completos de un solo modelo. /v1/datasets busca conjuntos de datos de ML de la misma manera, y /v1/dataset?id=ILSVRC/imagenet-1k devuelve los metadatos de un solo conjunto de datos. Los ids tienen la forma org/nombre (tómalos de los endpoints de búsqueda). Ideal para herramientas de ML y MLOps, sitios de descubrimiento y comparación de modelos, tableros de clasificación y paneles de IA, y asistentes de IA que recomiendan modelos. Los datos provienen del Hugging Face Hub público (gratuito para usar). Este es el centro de modelos y conjuntos de datos de IA/ML, distinto de los registros de paquetes de software (npm, PyPI, Maven, NuGet) y los índices de artículos académicos (arXiv).
salud API
saludable- tiempo de actividad
- 100.00%
- Sondas del servidor · 24h
- Latencia promedio
- 182 ms
- Sondas del servidor · 24h
- Suscriptoras
- 4,145
- activa
- Llamadas totales
- 100
- últimos 7 días
Precios
Elija un nivel: facturado mensualmente, cancele en cualquier momento.
Free
Gratis
- 2,800 llamadas / mes
- 2 solicitudes / segundo
- Límite máximo (429 por encima de la cuota, sin excedente)
- 2800 llamadas/mes
- 2 solicitudes/seg
- Búsqueda y consulta de modelos y conjuntos de datos
- Sin tarjeta de crédito
Starter
€7.00 /mes
- 55,000 llamadas / mes
- 5 solicitudes / segundo
- Límite máximo (429 por encima de la cuota, sin excedente)
- 55k llamadas/mes
- 5 solicitudes/seg
- Filtros de tareas y bibliotecas
- Soporte por correo electrónico
Pro
€23.00 /mes
- 240,000 llamadas / mes
- 12 solicitudes / segundo
- Límite máximo (429 por encima de la cuota, sin excedente)
- 240k llamadas/mes
- 12 req/seg
- Herramientas y descubrimiento de ML
- Soporte prioritario
Mega
€63.00 /mes
- 880,000 llamadas / mes
- 35 solicitudes / segundo
- Límite máximo (429 por encima de la cuota, sin excedente)
- 880k llamadas/mes
- 35 req/seg
- MLOps de alto volumen
- SLA dedicado
Construido por
Relacionado APIs
Otros APIs con etiquetas superpuestas.
API de Métricas de Clasificador
Matemáticas de evaluación de clasificadores como API, calculadas local y determinísticamente. El endpoint de confusión convierte las cuatro celdas de una matriz de confusión binaria — verdaderos y falsos positivos y negativos — en el conjunto completo de métricas: exactitud, precisión, recuperación (sensibilidad), especificidad, puntuación F1, coeficiente de correlación de Matthews (robusto ante desequilibrio de clases), exactitud balanceada, valor predictivo negativo, tasas de falsos positivos y falsos negativos, y prevalencia. El endpoint de diagnóstico aplica el teorema de Bayes a una prueba médica o de cribado: a partir de su sensibilidad, especificidad y prevalencia (probabilidad pre-prueba) proporciona los valores predictivos positivo y negativo, los cocientes de probabilidad positivo y negativo y la razón de momios diagnóstica. El endpoint fbeta calcula la puntuación Fβ a partir de precisión y recuperación (o de los recuentos brutos) para cualquier β — β = 1 es F1, β mayor pondera la recuperación, β menor pondera la precisión. Las métricas cuyo denominador es cero se devuelven como null en lugar de generar un error. Todo se calcula local y determinísticamente, por lo que es instantáneo y privado. Ideal para desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje automático, ciencia de datos, pruebas médicas y analítica, herramientas de evaluación de modelos y cribado, y educación en estadística. Cálculo local puro — sin clave, sin servicio de terceros, instantáneo. En vivo, nada almacenado. 3 endpoints. Esto es evaluación de clasificadores; para estadísticas descriptivas y regresión use una API de estadísticas y para pruebas de hipótesis una API de inferencia.
api.oanor.com/classifier-api
API de Detección Facial
Detecta rostros humanos en una imagen y analiza cada uno con aprendizaje automático en el dispositivo: obtén el cuadro delimitador y la confianza de detección, una edad estimada, el género predicho con su probabilidad y la expresión facial dominante junto con el desglose completo por expresión (neutral, feliz, triste, enojado, temeroso, disgustado y sorprendido). Un endpoint ligero de recuento devuelve solo el número de rostros y sus cuadros para un filtrado rápido. Proporciona una imagen mediante URL pública, base64 o un cuerpo de solicitud binario sin procesar; solo se aceptan URLs http/https públicas y se bloquean hosts privados o internos, y las imágenes grandes se reducen automáticamente. Se ejecuta localmente en TensorFlow (face-api) — sin terceros externos ni costo por imagen en la nube — con modelos cálidos que mantienen la inferencia rápida. Ideal para aplicaciones de fotos y avatares, análisis de audiencia, cámaras inteligentes, recorte automático y accesibilidad.
api.oanor.com/facedetect-api
API de detección NSFW
Modera imágenes automáticamente con aprendizaje automático en el dispositivo. Clasifica cualquier imagen en cinco categorías — neutral, dibujo, sexy, pornografía y hentai — y recibe probabilidades por clase, la clase principal, una puntuación NSFW combinada y un veredicto claro (seguro, cuestionable o NSFW). Un endpoint de verificación más simple devuelve una decisión única de seguro/no seguro contra un umbral que tú eliges, ideal para puertas de carga y pipelines de contenido generado por usuarios. Proporciona una imagen mediante URL pública, base64 o un cuerpo de solicitud binario sin procesar; solo se aceptan URLs http/https públicas y se bloquean hosts privados o internos, y las imágenes grandes se reducen automáticamente. Se ejecuta localmente en TensorFlow (NSFWJS / MobileNetV2) — sin terceros upstream y sin costo por imagen en la nube — con un modelo caliente que mantiene la inferencia rápida. Ideal para plataformas comunitarias, mercados, aplicaciones de citas y chat, y cualquier servicio que acepte imágenes de usuarios.
api.oanor.com/nsfw-api
API de la cadena Bittensor EVM
Datos en vivo en cadena para la red principal Bittensor EVM (el entorno EVM de la red descentralizada de IA Bittensor / TAO, TAO nativo) a través de Blockscout — sin clave. Lea estadísticas de la red (altura del bloque, transacciones totales, gas), un oráculo de gas en gwei, los bloques más recientes y detalles completos del bloque por altura o hash, cualquier saldo de dirección e información de contrato, detalles completos de transacciones, detalles de tokens ERC-20 por contrato y una búsqueda universal en direcciones, tokens, bloques y transacciones. Datos reales de la cadena con el proxy rotatorio como respaldo automático — 9 endpoints. Ideal para billeteras, exploradores, herramientas de subredes de IA y DeFi, rastreadores de cartera y monitoreo en cadena en Bittensor EVM.
api.oanor.com/bittensor-api
Preguntas frecuentes
Respuestas rápidas sobre precios, cuotas e integración.
¿Cómo obtengo una clave API para API de Hugging Face?
¿Cuál es el límite de velocidad de API de Hugging Face?
¿Cuánto cuesta API de Hugging Face?
¿Puedo cancelar mi suscripción en cualquier momento?
¿Cumple API de Hugging Face con el RGPD?
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Fragmentos de código
Regístrese para obtener una clave API, luego llame a cualquier ruta debajo de su slug.
curl https://api.oanor.com/huggingface-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/huggingface-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/huggingface-api/SOME_PATH");
curl_setopt($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/huggingface-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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