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Molto piùdi un nome.

Rilevamento del genere che mostra le sue prove

Invia un nome, un nome completo, un indirizzo email o un nome utente. Ricevi un genere, una probabilità e la dimensione del campione su cui si basa, anche per i nomi a cui molte API non danno risposta.

Prova subito

Nomi che variano per paese

Fondamento della risposta

Jean

Maschio

Probabilità 81%
Basato su
2.418.610 persone
Affidabilità
alta
Fonte
Dati di riferimento

Per paese, registrazioni di nascita conteggiate

  • Francia 1.910.805 persone Maschio 100%
  • Stati Uniti 483.198 persone Femmina 95%
  • Svizzera 15.459 persone Maschio 99%
  • Canada 3.295 persone Maschio 88%
Profilo completo di Jean

Robin

Femmina

Probabilità 68%
Basato su
433.280 persone
Affidabilità
alta
Fonte
Dati di riferimento

Per paese, registrazioni di nascita conteggiate

  • Stati Uniti 338.093 persone Femmina 86%
  • Francia 59.650 persone Maschio 100%
  • Inghilterra e Galles 10.247 persone Maschio 82%
  • Svizzera 9.778 persone Maschio 97%
Profilo completo di Robin

Andrea

Femmina

Probabilità 96%
Basato su
645.331 persone
Affidabilità
alta
Fonte
Dati di riferimento

Per paese, registrazioni di nascita conteggiate

  • Stati Uniti 450.034 persone Femmina 99%
  • Spagna 113.054 persone Femmina 97%
  • Svizzera 36.125 persone Femmina 76%
  • Francia 10.855 persone Maschio 79%
Profilo completo di Andrea

Kim

Femmina

Probabilità 81%
Basato su
245.611 persone
Affidabilità
alta
Fonte
Dati di riferimento

Per paese, registrazioni di nascita conteggiate

  • Stati Uniti 214.713 persone Femmina 84%
  • Norvegia 9.000 persone Maschio 93%
  • Francia 6.610 persone Femmina 81%
  • Canada 4.691 persone Femmina 94%
Profilo completo di Kim

Noa

Femmina

Probabilità 61%
Basato su
104.524 persone
Affidabilità
alta
Fonte
Dati di riferimento

Per paese, registrazioni di nascita conteggiate

  • Francia 41.975 persone Maschio 83%
  • Spagna 40.682 persone Femmina 100%
  • Stati Uniti 12.649 persone Femmina 83%
  • Inghilterra e Galles 2.779 persone Femmina 73%
Profilo completo di Noa

Esplora i dati nomi nel database 8.235.352 paesi coperti 201

Misurato su 4.610 nomi etichettati, includendo i punti deboli

Le etichette provengono da elenchi di nomi pubblici che non abbiamo compilato, e il test esegue lo stesso codice dell'API. Pubblichiamo i sistemi di scrittura che gestiamo male accanto a quelli che gestiamo bene.

Nel benchmark NameGender 2026 di 4.610 nomi etichettati da 25 paesi, l'API ha risposto a 94% dei nomi e 97% di quelle risposte erano corrette, quindi 91% di tutti i nomi sono stati risposti correttamente.

risposte corrette
97%
4.610 nomi etichettati da 25 paesi, 94% con risposta
nomi nel database
8,2M
paesi coperti
201

Nomi risposti correttamente, per sistema di scrittura

Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    190
    risposte corrette
    99%

    98% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    200
    risposte corrette
    98%

    98% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    3.195
    risposte corrette
    97%

    98% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    200
    risposte corrette
    92%

    100% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    222
    risposte corrette
    91%

    100% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

  • Basato su
    200
    risposte corrette
    96%

    80% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

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    risposte corrette
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    51% risposti · Percentuale di tutti i nomi di prova in ogni sistema di scrittura risposte correttamente. I nomi senza risposta contano come errori.

Basato su
200
risposte corrette
100%

100% risposti

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risposte corrette
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risposte corrette
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risposte corrette
93%

98% risposti

Basato su
200
risposte corrette
92%

100% risposti

Basato su
194
risposte corrette
80%

89% risposti

Tutto ciò che serve per classificare un dataset per genere

Un'API, quattro tipi di input e strumenti bulk che gestiscono file con cui altri servizi faticano.

Per sviluppatori

Un'unica API REST per nomi, email e nomi utente, la stessa struttura JSON per tutti e tre, e un endpoint bulk per fino a 100 valori per richiesta.

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"
}

Per fogli di calcolo

Avvia un job su foglio di calcolo: invia un file XLSX o CSV, indicaci quale colonna contiene i nomi e le tue righe tornano con genere, probabilità e dimensione del campione accanto. Senza codice.

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

Nomi propri e nomi completi

Nomi composti e nomi con titoli o iniziali vengono ripuliti prima della ricerca, quindi puoi inviare il campo così com'è.

Indirizzi email

ayse.yilmaz84@example.com viene letto come Ayşe; le caselle generiche come info@ risultano sconosciute.

Nomi utente e handle

camelCase, snake_case e cifre finali vengono separati prima della ricerca.

Job su fogli di calcolo

Dacci un file XLSX o CSV e ricevi le stesse righe con le colonne del genere aggiunte. 200.000 righe richiedono meno di un secondo di calcolo.

Consapevole della nazione

Andrea è maschio in Italia e femmina in Germania. Passa una nazione e la ponderiamo.

Trasparenza della fonte

Ogni risposta ti dice da dove proviene e quanto grande era il campione.

I crediti restano finché non li spendi

Acquista 5.000 crediti per 5,00 €, oppure 50.000.000 per 990,00 €. Tutto ciò che non utilizzi rimane sul tuo account: nessun azzeramento mensile e nessuna clausola di inattività.

Ogni account riceve anche 100 crediti gratuiti al giorno.

Vedi tutti i pacchetti
Pacchetto Crediti Prezzo Prezzo per 1.000 nomi
5K 5.000 crediti 5,00 € 1,000 € per 1.000
300K 300.000 crediti 63,00 € 0,210 € per 1.000
50M 50.000.000 crediti 990,00 € 0,020 € per 1.000

Domande frequenti prima di scegliere un'API di genere

Cos'è un'API di genere?

Un'API di genere prevede il genere più spesso associato a un nome, utilizzando registrazioni di nascita conteggiate e altre statistiche sui nomi. NameGender restituisce il genere insieme alla probabilità, al numero di persone su cui si basa la risposta, al paese e alla fonte, e restituisce sconosciuto quando l'evidenza è insufficiente.

Quanto è accurato NameGender?

Nel benchmark 2026 di 4.610 nomi etichettati da 25 paesi, NameGender ha risposto a 94% dei nomi e 97% di quelle risposte erano corrette, quindi 91% di tutti i nomi sono stati risposti correttamente. I nomi completamente assenti dal dataset sono un caso diverso: su 2.000 nomi rimossi per un test separato, 10% sono stati risposti, per ortografia più simile, e 97% di quelle risposte erano corrette.

Funziona per nomi turchi, arabi, cinesi o coreani?

Sì. I nomi turchi utilizzano lo script latino, dove 96% dei nomi di test sono stati risposti correttamente. I nomi arabi, cinesi e coreani sono abbinati direttamente o dopo translitterazione: 96%, 91% e 92% dei nomi di test sono stati risposti correttamente. I nomi ebraici e thailandesi ricevono una risposta meno spesso: il 64% e il 49% dei nomi di prova hanno ricevuto una risposta corretta.

Lo stesso nome può avere genere diverso in paesi diversi?

Sì. Jean è registrato come maschio in Francia (100%) e come femmina in Stati Uniti (95%). Passa un codice paese a due lettere e la risposta utilizza i dati di quel paese; senza uno otterrai l'aggregato mondiale.

Riesce a rilevare il genere da un indirizzo email o nome utente?

Sì. L'endpoint email ricerca il nome nella parte locale, quindi john.doe@example.com viene risolto come John, e l'endpoint username rimuove prima cifre e separatori. Gli indirizzi di ruolo come admin@ o info@, i nomi segnaposto come user123 e un'iniziale seguita solo da cognome, come in j.smith@, vengono restituiti come sconosciuti anziché come una stima.

Quanto durano i crediti e quanto costano?

I crediti acquistati restano sul tuo saldo finché non li spendi. I pacchetti partono da 5,00 € per 5.000 crediti, il più grande costa 0,020 € per 1.000 nomi, e ogni account riceve 100 crediti gratuiti al giorno.

Posso usare il risultato per prendere una decisione su una persona?

No. Un risultato basato sul nome è un'associazione statistica, non l'identità di genere di una persona. Usalo per lavori aggregati come la segmentazione del pubblico o la ponderazione di sondaggi, mantieni visibili i risultati sconosciuti e non usarlo per decisioni relative all'impiego, alla sanità, ai servizi finanziari, assicurativi, legali o di idoneità.

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