Doorgaan → Overzicht
Geen maandelijkse reset · Credits blijven staan tot je ze gebruikt

Meer danalleen een naam.

Geslachtsbepaling die het bewijs laat zien

Stuur een voornaam, volledige naam, e-mailadres of gebruikersnaam. Je krijgt een geslacht, een waarschijnlijkheid en de steekproefomvang erachter terug, ook voor namen waar veel API's geen antwoord op geven.

Probeer het nu meteen

Namen die per land verschillen

Bewijs achter het antwoord

Jean

Man

Waarschijnlijkheid 81%
Gebaseerd op
2.418.610 personen
Betrouwbaarheid
hoog
Bron
Referentiegegevens

Per land, getelde geboorteinschrijvingen

  • Frankrijk 1.910.805 personen Man 100%
  • Verenigde Staten 483.198 personen Vrouw 95%
  • Zwitserland 15.459 personen Man 99%
  • Canada 3.295 personen Man 88%
Volledig profiel van Jean

Robin

Vrouw

Waarschijnlijkheid 68%
Gebaseerd op
433.280 personen
Betrouwbaarheid
hoog
Bron
Referentiegegevens

Per land, getelde geboorteinschrijvingen

  • Verenigde Staten 338.093 personen Vrouw 86%
  • Frankrijk 59.650 personen Man 100%
  • Engeland en Wales 10.247 personen Man 82%
  • Zwitserland 9.778 personen Man 97%
Volledig profiel van Robin

Andrea

Vrouw

Waarschijnlijkheid 96%
Gebaseerd op
645.331 personen
Betrouwbaarheid
hoog
Bron
Referentiegegevens

Per land, getelde geboorteinschrijvingen

  • Verenigde Staten 450.034 personen Vrouw 99%
  • Spanje 113.054 personen Vrouw 97%
  • Zwitserland 36.125 personen Vrouw 76%
  • Frankrijk 10.855 personen Man 79%
Volledig profiel van Andrea

Kim

Vrouw

Waarschijnlijkheid 81%
Gebaseerd op
245.611 personen
Betrouwbaarheid
hoog
Bron
Referentiegegevens

Per land, getelde geboorteinschrijvingen

  • Verenigde Staten 214.713 personen Vrouw 84%
  • Noorwegen 9.000 personen Man 93%
  • Frankrijk 6.610 personen Vrouw 81%
  • Canada 4.691 personen Vrouw 94%
Volledig profiel van Kim

Noa

Vrouw

Waarschijnlijkheid 61%
Gebaseerd op
104.524 personen
Betrouwbaarheid
hoog
Bron
Referentiegegevens

Per land, getelde geboorteinschrijvingen

  • Frankrijk 41.975 personen Man 83%
  • Spanje 40.682 personen Vrouw 100%
  • Verenigde Staten 12.649 personen Vrouw 83%
  • Engeland en Wales 2.779 personen Vrouw 73%
Volledig profiel van Noa

Verken de gegevens namen in de database 8.235.352 landen gedekt 201

Gemeten op 4.610 gelabelde namen, zwakke punten inbegrepen

De labels komen uit openbare namenlijsten die we niet zelf hebben samengesteld, en de test voert dezelfde code uit als de API. We publiceren de schriftsystemen die we slecht verwerken naast de systemen die we goed verwerken.

In de NameGender 2026 benchmark van 4.610 gelabelde namen uit 25 landen beantwoordde de API 94% van de namen en 97% van die antwoorden waren correct, dus 91% van alle namen werden correct beantwoord.

antwoorden correct
97%
4.610 gelabelde namen uit 25 landen, 94% daarvan beantwoord
namen in de database
8,2M
landen gedekt
201

Namen correct beantwoord, per schriftsysteem

Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    190
    antwoorden correct
    99%

    98% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    200
    antwoorden correct
    98%

    98% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    3.195
    antwoorden correct
    97%

    98% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    200
    antwoorden correct
    92%

    100% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    222
    antwoorden correct
    91%

    100% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    200
    antwoorden correct
    96%

    80% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    200
    antwoorden correct
    97%

    66% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

  • Gebaseerd op
    200
    antwoorden correct
    96%

    51% beantwoord · Aandeel van alle testnamen per schrijfsysteem dat correct is beantwoord. Niet beantwoorde namen tellen als fouten.

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
100%

100% beantwoord

Gebaseerd op
174
antwoorden correct
90%

100% beantwoord

Gebaseerd op
160
antwoorden correct
99%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
100%

99% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
99%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
98%

98% beantwoord

Gebaseerd op
194
antwoorden correct
99%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
95%

98% beantwoord

Gebaseerd op
189
antwoorden correct
99%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
100%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
96%

80% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
97%

66% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
97%

98% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
99%

96% beantwoord

Gebaseerd op
51
antwoorden correct
94%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
92%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
96%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
98%

95% beantwoord

Gebaseerd op
197
antwoorden correct
100%

100% beantwoord

Gebaseerd op
190
antwoorden correct
99%

98% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
100%

100% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
96%

51% beantwoord

Gebaseerd op
61
antwoorden correct
93%

98% beantwoord

Gebaseerd op
200
antwoorden correct
92%

100% beantwoord

Gebaseerd op
194
antwoorden correct
80%

89% beantwoord

Alles wat je nodig hebt om een dataset in geslachten in te delen

Eén API, vier invoertypen en bulktools die bestanden verwerken waar andere services mee worstelen.

Voor ontwikkelaars

Één REST API voor namen, e-mailadressen en gebruikersnamen, dezelfde JSON-structuur voor alle drie, en een bulk-endpoint voor tot 100 waarden per verzoek.

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"
}

Voor spreadsheets

Start een spreadsheetjob: stuur een XLSX- of CSV-bestand, geef aan welke kolom de namen bevat en je rijen komen terug met geslacht, waarschijnlijkheid en steekproefomvang ernaast. Geen code nodig.

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

Voornamen en volledige namen

Samengestelde namen en namen met titels of initialen worden vóór het opzoeken opgeschoond, dus je kunt het veld sturen zoals het is.

E-mailadressen

ayse.yilmaz84@example.com wordt gelezen als Ayşe; functionele mailboxen zoals info@ komen terug als onbekend.

Gebruikersnamen en handles

camelCase, snake_case en cijfers aan het eind worden vóór het opzoeken uit elkaar gehaald.

Spreadsheetjobs

Geef ons een XLSX- of CSV-bestand en krijg dezelfde rijen terug met geslachtskolommen erbij. 200.000 rijen kosten minder dan een seconde rekentijd.

Landbewust

Andrea is mannelijk in Italië en vrouwelijk in Duitsland. Geef een land op en we wegen het in.

Brontransparantie

Elk antwoord vertelt je waar het vandaan komt en hoe groot de steekproef was.

Credits blijven staan tot je ze uitgeeft

Koop 5.000 tegoeden voor € 5,00, of 50.000.000 voor € 990,00. Wat je niet gebruikt, blijft op je account: geen maandelijkse reset en geen inactiviteitsclausule.

Elk account krijgt ook 100 gratis tegoeden per dag.

Alle pakketten bekijken
Pakket Tegoeden Prijs Prijs per 1.000 namen
5K 5.000 tegoeden € 5,00 € 1,000 per 1.000
300K 300.000 tegoeden € 63,00 € 0,210 per 1.000
50M 50.000.000 tegoeden € 990,00 € 0,020 per 1.000

Vragen die mensen stellen voordat ze een geslacht-API kiezen

Wat is een geslacht-API?

Een geslacht-API voorspelt het geslacht dat meestal wordt geassocieerd met een voornaam, op basis van getelde geboorteregistraties en andere naamstatistieken. NameGender retourneert het geslacht samen met de waarschijnlijkheid, het aantal personen waarop het antwoord is gebaseerd, het land en de bron, en retourneert onbekend wanneer het bewijs onvoldoende is.

Hoe nauwkeurig is NameGender?

In de 2026 benchmark met 4.610 gelabelde namen uit 25 landen beantwoordde NameGender 94% van de namen en 97% van die antwoorden waren correct, dus 91% van alle namen werd correct beantwoord. Namen die helemaal niet in de dataset voorkomen zijn een ander geval: van 2.000 namen die eruit zijn verwijderd voor een aparte test werd 10% beantwoord, op basis van dichtstbijzijnde spelling, en 97% van die antwoorden waren correct.

Werkt het voor Turkse, Arabische, Chinese of Koreaanse namen?

Ja. Turkse namen gebruiken het Latijnse schrift, waarbij 96% van testnamen correct werden beantwoord. Arabische, Chinese en Koreaanse namen worden direct of na transliteratie gematcht: 96%, 91% en 92% van testnamen werden correct beantwoord. Hebreeuwse en Thaise namen worden minder vaak beantwoord: 64% en 49% van de testnamen werden juist beantwoord.

Kan dezelfde naam in verschillende landen een ander geslacht hebben?

Ja. Jean is geregistreerd als man in Frankrijk (100%) en als vrouw in Verenigde Staten (95%). Geef een landcode van twee letters op en het antwoord gebruikt de gegevens van dat land; zonder code krijg je de wereldwijde samenvatting.

Kan het geslacht uit een e-mailadres of gebruikersnaam detecteren?

Ja. Het email endpoint zoekt de voornaam op in het lokale gedeelte, dus john.doe@example.com wordt herkend als John, en het username endpoint verwijdert eerst cijfers en scheidingstekens. Rolfuncties zoals admin@ of info@, placeholder handles zoals user123, en een initiaal gevolgd door alleen een achternaam, zoals j.smith@, retourneren onbekend in plaats van een gok.

Hoe lang gaan credits mee, en wat kosten ze?

Gekochte credits blijven op je saldo staan tot je ze uitgeeft. Pakketten beginnen bij € 5,00 voor 5.000 credits, het grootste kost € 0,020 per 1.000 namen, en elk account krijgt 100 gratis credits per dag.

Kan ik het resultaat gebruiken om een beslissing over een persoon te nemen?

Nee. Een op naam gebaseerd resultaat is een statistische correlatie, geen geslachtsidentiteit van een persoon. Gebruik het voor geaggregeerde taken zoals publieksegmentatie of enquêteweging, hou onbekende resultaten zichtbaar en gebruik het niet voor werk-, medische, financiële, verzekerings-, juridische of geschiktheidsbesluiten.

Begin met 100 gratis tegoed per dag

Geen creditcard. Alles wat je koopt blijft op je saldo staan tot je het uitgeeft.

Maak je gratis account aan