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कोई मासिक रीसेट नहीं · क्रेडिट खर्च होने तक बने रहते हैं

सिर्फ़ नाम सेकहीं ज़्यादा।

लिंग पहचान जो अपने सबूत दिखाती है

पहला नाम, पूरा नाम, ईमेल पता या यूजरनेम भेजें। बदले में लिंग, संभावना और उसके पीछे का नमूना आकार पाएं, उन नामों के लिए भी जिन्हें कई API अनुत्तरित छोड़ देते हैं।

अभी आज़माएं

नाम जो देश के अनुसार बदलते हैं

उत्तर के पीछे का सबूत

Jean

पुरुष

संभावना 81%
आधार
24,18,610 व्यक्ति
विश्वास
उच्च
स्रोत
संदर्भ डेटा

देश के अनुसार, जन्म पंजीकरण गिने गए

  • फ़्रांस 19,10,805 व्यक्ति पुरुष 100%
  • संयुक्त राज्य 4,83,198 व्यक्ति महिला 95%
  • स्विट्ज़रलैंड 15,459 व्यक्ति पुरुष 99%
  • कनाडा 3,295 व्यक्ति पुरुष 88%
Jean की संपूर्ण प्रोफ़ाइल

Robin

महिला

संभावना 68%
आधार
4,33,280 व्यक्ति
विश्वास
उच्च
स्रोत
संदर्भ डेटा

देश के अनुसार, जन्म पंजीकरण गिने गए

  • संयुक्त राज्य 3,38,093 व्यक्ति महिला 86%
  • फ़्रांस 59,650 व्यक्ति पुरुष 100%
  • इंग्लैंड और वेल्स 10,247 व्यक्ति पुरुष 82%
  • स्विट्ज़रलैंड 9,778 व्यक्ति पुरुष 97%
Robin की संपूर्ण प्रोफ़ाइल

Andrea

महिला

संभावना 96%
आधार
6,45,331 व्यक्ति
विश्वास
उच्च
स्रोत
संदर्भ डेटा

देश के अनुसार, जन्म पंजीकरण गिने गए

  • संयुक्त राज्य 4,50,034 व्यक्ति महिला 99%
  • स्पेन 1,13,054 व्यक्ति महिला 97%
  • स्विट्ज़रलैंड 36,125 व्यक्ति महिला 76%
  • फ़्रांस 10,855 व्यक्ति पुरुष 79%
Andrea की संपूर्ण प्रोफ़ाइल

Kim

महिला

संभावना 81%
आधार
2,45,611 व्यक्ति
विश्वास
उच्च
स्रोत
संदर्भ डेटा

देश के अनुसार, जन्म पंजीकरण गिने गए

  • संयुक्त राज्य 2,14,713 व्यक्ति महिला 84%
  • नॉर्वे 9,000 व्यक्ति पुरुष 93%
  • फ़्रांस 6,610 व्यक्ति महिला 81%
  • कनाडा 4,691 व्यक्ति महिला 94%
Kim की संपूर्ण प्रोफ़ाइल

Noa

महिला

संभावना 61%
आधार
1,04,524 व्यक्ति
विश्वास
उच्च
स्रोत
संदर्भ डेटा

देश के अनुसार, जन्म पंजीकरण गिने गए

  • फ़्रांस 41,975 व्यक्ति पुरुष 83%
  • स्पेन 40,682 व्यक्ति महिला 100%
  • संयुक्त राज्य 12,649 व्यक्ति महिला 83%
  • इंग्लैंड और वेल्स 2,779 व्यक्ति महिला 73%
Noa की संपूर्ण प्रोफ़ाइल

डेटा देखें डेटाबेस में नाम 82,35,352 कवर किए गए देश 201

4,610 लेबल किए गए नामों पर मापा गया, कमजोर बिंदु शामिल

लेबल सार्वजनिक नाम सूचियों से आते हैं जिन्हें हमने संकलित नहीं किया, और परीक्षण API के समान कोड चलाता है। हम उन लेखन प्रणालियों को प्रकाशित करते हैं जिन्हें हम कम अच्छी तरह संभालते हैं उनके साथ जिन्हें हम अच्छी तरह संभालते हैं।

NameGender 2026 बेंचमार्क में 25 देशों से 4,610 लेबल किए गए नामों के साथ, API ने 94% नामों का उत्तर दिया और उन उत्तरों में से 97% सही थे, तो 91% सभी नामों का सही उत्तर दिया गया।

सही उत्तर
97%
25 देशों के 4,610 लेबल किए गए नाम, इनमें से 94% का उत्तर दिया गया
डेटाबेस में नाम
8.2M
कवर किए गए देश
201

नाम सही उत्तर दिए गए, लेखन प्रणाली के आधार पर

प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    190
    सही उत्तर
    99%

    98% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    200
    सही उत्तर
    98%

    98% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    3,195
    सही उत्तर
    97%

    98% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    200
    सही उत्तर
    92%

    100% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    222
    सही उत्तर
    91%

    100% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    200
    सही उत्तर
    96%

    80% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    200
    सही उत्तर
    97%

    66% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

  • आधार
    200
    सही उत्तर
    96%

    51% का उत्तर दिया गया · प्रत्येक लेखन प्रणाली में सभी परीक्षण नामों का हिस्सा सही तरीके से उत्तर दिया गया। बिना उत्तर दिए गए नाम गलतियों के रूप में गिने जाते हैं।

आधार
200
सही उत्तर
100%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
174
सही उत्तर
90%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
160
सही उत्तर
99%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
100%

99% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
99%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
98%

98% का उत्तर दिया गया

आधार
194
सही उत्तर
99%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
95%

98% का उत्तर दिया गया

आधार
189
सही उत्तर
99%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
100%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
96%

80% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
97%

66% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
97%

98% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
99%

96% का उत्तर दिया गया

आधार
51
सही उत्तर
94%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
92%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
96%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
98%

95% का उत्तर दिया गया

आधार
197
सही उत्तर
100%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
190
सही उत्तर
99%

98% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
100%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
96%

51% का उत्तर दिया गया

आधार
61
सही उत्तर
93%

98% का उत्तर दिया गया

आधार
200
सही उत्तर
92%

100% का उत्तर दिया गया

आधार
194
सही उत्तर
80%

89% का उत्तर दिया गया

किसी डेटासेट में लिंग जोड़ने के लिए ज़रूरी सब कुछ

एक API, चार इनपुट प्रकार, और बल्क टूल जो वह फाइलें संभालते हैं जहां अन्य सेवाएं विफल होती हैं।

डेवलपर्स के लिए

नाम, ईमेल और यूजरनेम के लिए एक REST API, सभी तीनों के लिए एक समान JSON संरचना, और प्रति अनुरोध 100 मानों तक के लिए बल्क endpoint।

curl "https://namegender.com/api/v1/gender?name=Jean&country=FR" \
  -H "Authorization: Bearer $NAMEGENDER_API_KEY"

{
    "name": "Jean",
    "gender": "male",
    "probability": 100,
    "sample_size": 1910805,
    "country": "FR",
    "confidence": "high",
    "source": "db"
}

स्प्रेडशीट के लिए

एक स्प्रेडशीट जॉब चलाएं: XLSX या CSV फ़ाइल भेजें, बताएं कि नाम किस कॉलम में हैं, और आपकी पंक्तियां लिंग, संभावना और नमूना आकार के साथ वापस आती हैं। कोई कोड नहीं।

customers.xlsx
first_namecountry genderprobabilitybased_on
Jean FR male 100 1910805
Robin US female 86 338093
Andrea US female 99 450034
Kim US female 84 214713

पहले और पूरे नाम

मिश्रित नाम और शीर्षक या आद्याक्षर वाले नाम लुकअप से पहले साफ़ किए जाते हैं, इसलिए आप फ़ील्ड को जैसा है वैसा ही भेज सकते हैं।

ईमेल पते

ayse.yilmaz84@example.com को Ayşe पढ़ा जाता है; info@ जैसे साझा मेलबॉक्स अज्ञात के रूप में लौटते हैं।

यूजरनेम और हैंडल

camelCase, snake_case और अनुगामी अंक लुकअप से पहले अलग किए जाते हैं।

स्प्रेडशीट जॉब्स

हमें एक XLSX या CSV फ़ाइल दें और वही पंक्तियां लिंग कॉलम जुड़कर वापस पाएं। 200,000 पंक्तियों में एक सेकंड से कम का कंप्यूट लगता है।

देश-सचेत

Andrea इटली में पुरुष और जर्मनी में महिला है। कोई देश पास करें और हम इसे तौलेंगे।

स्रोत पारदर्शिता

हर जवाब आपको बताता है कि यह कहां से आया और नमूना कितना बड़ा था।

क्रेडिट तब तक रहते हैं जब तक आप उन्हें खर्च न करें

€5.00 के लिए 5,000 क्रेडिट खरीदें, या €990.00 के लिए 5,00,00,000। जो भी आप उपयोग नहीं करते वह आपके खाते में रहता है: कोई मासिक रीसेट नहीं और कोई निष्क्रियता खंड नहीं।

हर खाते को प्रतिदिन 100 मुफ़्त क्रेडिट भी मिलते हैं।

सभी पैकेज देखें
पैकेज क्रेडिट मूल्य प्रति 1,000 नाम मूल्य
5K 5,000 क्रेडिट €5.00 €1.000 प्रति 1,000
300K 3,00,000 क्रेडिट €63.00 €0.210 प्रति 1,000
50M 5,00,00,000 क्रेडिट €990.00 €0.020 प्रति 1,000

लिंग API चुनने से पहले लोग जो सवाल पूछते हैं

लिंग API क्या है?

एक लिंग API पहले नाम के साथ सबसे अधिक जुड़े हुए लिंग की भविष्यवाणी करता है, गिने हुए जन्म पंजीकरण और अन्य नाम आंकड़ों का उपयोग करके। NameGender लिंग को संभावना, उत्तर के आधार पर लोगों की संख्या, देश और स्रोत के साथ लौटाता है, और जब सबूत अपर्याप्त हो तो अज्ञात लौटाता है।

NameGender कितना सटीक है?

2026 के बेंचमार्क में 25 देशों से 4,610 लेबल किए गए नामों में, NameGender ने 94% नामों का उत्तर दिया और उन उत्तरों में से 97% सही थे, इसलिए सभी नामों का 91% सही उत्तर दिया गया। डेटासेट से पूरी तरह गायब नाम एक अलग मामला हैं: अलग परीक्षण के लिए इससे हटाए गए 2,000 नामों में से 10% का उत्तर दिया गया, निकटतम वर्तनी द्वारा, और उन उत्तरों का 97% सही था।

क्या यह तुर्की, अरबी, चीनी या कोरियाई नामों के लिए काम करता है?

हां। तुर्की नाम Latin script का उपयोग करते हैं, जहां 96% परीक्षण नामों का सही उत्तर दिया गया था। अरबी, चीनी और कोरियाई नामों का सीधे या transliteration के बाद मिलान किया जाता है: 96%, 91% और 92% परीक्षण नामों का सही उत्तर दिया गया था। हिब्रू और थाई नामों के उत्तर कम बार मिलते हैं: परीक्षण नामों में से क्रमशः 64% और 49% का सही उत्तर दिया गया।

क्या एक ही नाम के विभिन्न देशों में अलग-अलग लिंग हो सकते हैं?

हां। Jean को फ़्रांस में पुरुष (100%) और संयुक्त राज्य में महिला (95%) के रूप में दर्ज किया गया है। दो-अक्षर का देश कोड पास करें और उत्तर उस देश का डेटा उपयोग करता है; बिना इसके आपको विश्वव्यापी समग्र डेटा मिलता है।

क्या यह ईमेल पते या यूजरनेम से性别(gender) का पता लगा सकता है?

हाँ। email endpoint स्थानीय भाग में पहला नाम खोजता है, तो john.doe@example.com को John के रूप में resolve करता है, और username endpoint पहले अंकों और विभाजकों को हटाता है। admin@ या info@ जैसे भूमिका पते, user123 जैसे प्लेसहोल्डर हैंडल, और j.smith@ जैसे केवल अंतिम नाम के साथ शुरुआती, अनुमान के बजाय अज्ञात के रूप में वापस आते हैं।

क्रेडिट कितने समय तक चलते हैं, और उनकी कीमत क्या है?

खरीदे गए क्रेडिट तब तक आपके बैलेंस में रहते हैं जब तक आप उन्हें खर्च नहीं करते। पैकेज €5.00 से शुरू होते हैं 5,000 क्रेडिट के लिए, सबसे बड़ा €0.020 प्रति 1,000 नामों की कीमत है, और हर खाते को प्रतिदिन 100 मुफ़्त क्रेडिट मिलते हैं।

क्या मैं किसी व्यक्ति के बारे में निर्णय लेने के लिए परिणाम का उपयोग कर सकता हूं?

नहीं। नाम-आधारित परिणाम एक सांख्यिकीय संबंध है, किसी व्यक्ति की性别(gender) पहचान नहीं। इसे दर्शक विभाजन या सर्वेक्षण भारण जैसे समग्र कार्य के लिए उपयोग करें, अज्ञात परिणामों को दृश्यमान रखें, और रोजगार, चिकित्सा, वित्तीय, बीमा, कानूनी या पात्रता निर्णयों के लिए इसका उपयोग न करें।

प्रतिदिन 100 मुफ्त क्रेडिट के साथ शुरू करें

कोई क्रेडिट कार्ड नहीं। आप जो भी खरीदते हैं, वह खर्च होने तक आपके बैलेंस में रहता है।

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