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KI-Detektor API — Text mit einem Aufruf auf KI prüfen

Dieser KI-Detektor bewertet beliebigen Text mit 0–100 auf KI-Urheberschaft und liefert eine Aufschlüsselung pro Engine. Senden Sie Text, fragen Sie den Task ab, und der KI-Detektor sagt Ihnen, wie wahrscheinlich der Text maschinengeneriert ist — über denselben asynchronen /api/v1-Kontrakt, den Sie bereits verwenden.

Input

Unter 30.000 Wörter · ab etwa 200 Wörtern ergibt sich die genaueste Bewertung

Result

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Was ist die AI Text Detector API?

AI Text Detector bewertet beliebigen Text auf einer Skala von 0 bis 100 danach, wie wahrscheinlich er KI-generiert ist, und fasst dafür mehrere Erkennungs-Engines von Drittanbietern zu einem Gesamtwert zusammen — samt der einzelnen Teilwerte dahinter. Ein asynchroner Aufruf verarbeitet Texte von unter 30.000 Wörtern, ab etwa 200 Wörtern ist das Signal am deutlichsten, und abgerechnet wird pro Wort des eingereichten Textes, mindestens jedoch 50 Wörter.

Was du mit diesem Modell bauen kannst

Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.

KI-Detektor, der einen Stapel von Nutzereinreichungen bewertet

Einreichungen mit dem KI-Detektor prüfen

Plattformen, die Texte von Nutzern entgegennehmen — Essays, Bewerbungen, Bewertungen, Forenbeiträge — schicken jede Einreichung durch den KI-Detektor, um maschinengenerierte Inhalte zu markieren, bevor sie landen. Er liefert eine einzelne 0–100-Bewertung plus eine Aufschlüsselung pro Engine, sodass eine Moderationswarteschlange nach Konfidenz sortieren und nur die Grenzfälle an einen Menschen weiterleiten kann. Dank des asynchronen Task-Kontrakts ruft eine Pipeline den KI-Detektor auf, erhält eine task_id und macht weiter.

Text bewerten
KI-Detektor, der eine Freelancer-Textlieferung verifiziert

Freelancer- und Agentur-Lieferungen verifizieren

Wenn Sie für menschliches Schreiben bezahlen, bestätigt der KI-Detektor, dass Sie es auch bekommen haben. Fügen Sie den gelieferten Text ein, und er meldet, wie KI-ähnlich er liest, mit Teilbewertungen von mehreren Drittanbieter-Engines, sodass das Urteil keine einzelne Black Box ist. Die Abrechnung pro Wort hält Stichproben günstig: Der KI-Detektor kostet einen Bruchteil des Humanize-Tarifs, mit einer kleinen Untergrenze von 50 Wörtern für kurze Proben.

KI-Detektor, der humanisierten Text in einer QA-Schleife erneut prüft

Ihre eigene humanisierte Ausgabe per QA prüfen

Kombinieren Sie den KI-Detektor mit dem Humanizer, um den Kreis zu schließen: Schreiben Sie einen Entwurf um und lassen Sie dann den KI-Detektor laufen, um zu bestätigen, dass die Bewertung gesunken ist, bevor Sie veröffentlichen. Weil er mehrere Engines zu einem Ergebnis zusammenführt, erhalten Sie eine robustere Einschätzung als von jedem einzelnen Prüfer. Senden, abfragen, Bewertung lesen — derselbe Task-Lebenszyklus wie bei jedem reApi-Modell.

Preise

Credit-basiert — 1 Credit = 0,001 USD. Du zahlst nur für erfolgreich abgeschlossene Generierungen.

Kosten des ersten Tests
$0.08989 credits

Eine Generierung in der günstigsten Stufe (1,000 words).

Testbudget-Leitfaden
Credits aufladen
$10
≈ 112 Tests
$50
≈ 561 Tests
$100
≈ 1123 Tests
ModellKategoriePreis
Pro WortBeliebiger Text
$0.089
89 credits · 1,000 words

Warum reAPI

Ein KI-Detektor über mehrere Engines in einem Aufruf

Er führt mehrere Drittanbieter-Erkennungs-Engines zu einer einzigen 0–100-Bewertung zusammen und legt daneben jede Engine-Teilbewertung offen. Eine Anfrage an /api/v1/detect, eine task_id, ein Ergebnis, das schwerer zu überlisten ist als jeder einzelne Prüfer — kein Bedarf, an mehrere Anbieter zu verteilen und deren Antworten selbst abzugleichen.

Abrechnung pro Wort, ein Zehntel von Humanize

1 Credit entspricht 0,001 USD. Der KI-Detektor rechnet pro Wort zu einem Zehntel des Humanize-Tarifs mit einer Untergrenze von 50 Wörtern ab, sodass die Prüfkosten mit dem geprüften Text skalieren — keine Platzgebühren, kein monatliches Minimum. Fehlgeschlagene Anfragen werden automatisch erstattet; Sie zahlen nur für Bewertungen, die zurückkommen.

Async-First für Produktions-Stacks

Text senden, eine task_id erhalten, abfragen, bis es fertig ist — meist in wenigen Sekunden. Der KI-Detektor passt in dieselbe Task-Infrastruktur wie jedes andere reApi-Modell, sodass ein Moderations- oder QA-Dienst ihn ohne neue Infrastruktur einbinden kann. Eine JSON-Struktur, ein Bearer-Schlüssel, ein Guthabenkonto.

KI-Detektor vs. Prüfer mit einer einzelnen Engine

Warum diesen KI-Detektor aufrufen, statt einen einzelnen Erkennungsanbieter direkt anzubinden? Es kommt auf Abdeckung, Abrechnung und den Umfang der Integration an, den Sie selbst verantworten.

Fähigkeit
KI-Detektor auf reApi
Prüfer mit einer einzelnen Engine
Engine-Abdeckung
Führt mehrere Engines zu einer Bewertung plus Teilbewertungen zusammen — schwerer zu überlisten.
Ein Modell; ein Text, der darauf abgestimmt ist, genau diese eine Engine zu schlagen, rutscht durch.
Ergebnisform
Hauptwert 0–100 plus Aufschlüsselung pro Engine in einer Antwort.
Eine einzelne Zahl ohne Zweitmeinung.
Abrechnung
Pro Wort, Untergrenze 50 Wörter, Erstattung bei Fehlschlag — die Kosten skalieren mit dem geprüften Text.
Oft pro Dokument oder monatliche Plätze, unabhängig vom Volumen.
Integration
Ein /api/v1/detect-Task-Endpunkt, dieselbe Auth und dasselbe Guthabenkonto wie Ihre anderen Modelle.
Ein separates Anbieterkonto, ein SDK und eine Abrechnungsbeziehung, die gepflegt werden müssen.
Eingabelänge
Bis zu 30.000 Wörter pro Aufruf.
Obergrenzen und Limits pro Aufruf variieren je nach Anbieter.
Passt zu Humanize
Dieselbe Plattform wie der Humanizer für eine QA-Schleife erkennen → umschreiben → erkennen.
Nur Erkennung; das Humanisieren beziehen Sie separat.

Der Vergleich spiegelt das zum Zeitpunkt der Erstellung öffentlich dokumentierte Verhalten wider. Die Erkennungsgenauigkeit variiert je nach Text und Engine und ändert sich im Laufe der Zeit.

Den KI-Detektor in drei Schritten integrieren

  1. step 01

    API-Schlüssel erstellen

    Registrieren Sie sich bei reApi und holen Sie sich einen Schlüssel. Kostenlose Startguthaben decken reichlich Wörter über den KI-Detektor ab — genug, um die Bewertungen anhand von Text zu prüfen, dessen Herkunft Sie bereits kennen.

    Öffnen
  2. step 02

    Text zum Prüfen senden

    POST an /api/v1/detect mit model: ai-text-detector und Ihrem Text. Der KI-Detektor liefert sofort eine task_id zurück, sodass Ihr Handler ungehindert weitermachen kann.

    Öffnen
  3. step 03

    Auf die Bewertung abfragen

    GET /api/v1/tasks/:id, bis der status completed ist. Die Antwort enthält detection — die KI-Wahrscheinlichkeit von 0–100 plus die Teilbewertungen pro Engine.

    Öffnen
docs/api/ai-text-detector

API-Referenz

Sofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.

curl -X POST https://reapi.ai/api/v1/detect \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ai-text-detector",
    "text": "Paste the text you want to check for AI authorship here. At least 200 words gives the most accurate score."
  }'

Parametervalidierung fehlgeschlagen

Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.

Authentifizierung oder Guthaben

401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.

Inhalt oder Material abgelehnt

Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.

Task fehlgeschlagen oder Timeout

Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu diesem Modell.

Der KI-Detektor bewertet beliebigen Text mit 0–100 danach, wie wahrscheinlich er KI-generiert ist, und führt dabei mehrere Drittanbieter-Erkennungs-Engines zu einem Ergebnis zusammen. Bei reApi wird der KI-Detektor als Modell-ID ai-text-detector über den Endpunkt /api/v1/detect bereitgestellt, liefert das Urteil als detection-Objekt über einen asynchronen Task und wird pro Wort abgerechnet. Den aktuellen Tarif finden Sie in der Preistabelle auf dieser Seite.

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