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Sem reposição mensal · Os créditos ficam até serem gastos

Muito maisque um nome.

Deteção de género que mostra as provas

Envie um nome próprio, nome completo, endereço de e-mail ou nome de utilizador. Recebe o género, uma probabilidade e o tamanho da amostra que a sustenta, incluindo para os nomes que muitas APIs deixam sem resposta.

Experimente agora

Nomes que variam por país

Evidência por trás da resposta

Jean

Masculino

Probabilidade 81%
Com base em
2.418.610 pessoas
Confiança
alta
Origem
Dados de referência

Por país, registros de nascimento contabilizados

  • França 1.910.805 pessoas Masculino 100%
  • Estados Unidos 483.198 pessoas Feminino 95%
  • Suíça 15.459 pessoas Masculino 99%
  • Canadá 3.295 pessoas Masculino 88%
Perfil completo de Jean

Robin

Feminino

Probabilidade 68%
Com base em
433.280 pessoas
Confiança
alta
Origem
Dados de referência

Por país, registros de nascimento contabilizados

  • Estados Unidos 338.093 pessoas Feminino 86%
  • França 59.650 pessoas Masculino 100%
  • Inglaterra e País de Gales 10.247 pessoas Masculino 82%
  • Suíça 9.778 pessoas Masculino 97%
Perfil completo de Robin

Andrea

Feminino

Probabilidade 96%
Com base em
645.331 pessoas
Confiança
alta
Origem
Dados de referência

Por país, registros de nascimento contabilizados

  • Estados Unidos 450.034 pessoas Feminino 99%
  • Espanha 113.054 pessoas Feminino 97%
  • Suíça 36.125 pessoas Feminino 76%
  • França 10.855 pessoas Masculino 79%
Perfil completo de Andrea

Kim

Feminino

Probabilidade 81%
Com base em
245.611 pessoas
Confiança
alta
Origem
Dados de referência

Por país, registros de nascimento contabilizados

  • Estados Unidos 214.713 pessoas Feminino 84%
  • Noruega 9.000 pessoas Masculino 93%
  • França 6.610 pessoas Feminino 81%
  • Canadá 4.691 pessoas Feminino 94%
Perfil completo de Kim

Noa

Feminino

Probabilidade 61%
Com base em
104.524 pessoas
Confiança
alta
Origem
Dados de referência

Por país, registros de nascimento contabilizados

  • França 41.975 pessoas Masculino 83%
  • Espanha 40.682 pessoas Feminino 100%
  • Estados Unidos 12.649 pessoas Feminino 83%
  • Inglaterra e País de Gales 2.779 pessoas Feminino 73%
Perfil completo de Noa

Explore os dados nomes na base de dados 8.235.352 países cobertos 201

Medido em 4.610 nomes rotulados, incluindo pontos fracos

Os rótulos vêm de listas públicas de nomes que não compilamos, e o teste executa o mesmo código da API. Publicamos os sistemas de escrita que tratamos mal ao lado dos que tratamos bem.

No benchmark NameGender 2026 de 4.610 nomes rotulados de 25 países, a API respondeu a 94% dos nomes e 97% dessas respostas estavam corretas, então 91% de todos os nomes foram respondidos corretamente.

respostas corretas
97%
4.610 nomes rotulados de 25 países, 94% com resposta
nomes na base de dados
8,2M
países cobertos
201

Nomes respondidos corretamente, por sistema de escrita

Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    190
    respostas corretas
    99%

    98% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    200
    respostas corretas
    98%

    98% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    3.195
    respostas corretas
    97%

    98% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    200
    respostas corretas
    92%

    100% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    222
    respostas corretas
    91%

    100% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    200
    respostas corretas
    96%

    80% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    200
    respostas corretas
    97%

    66% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

  • Com base em
    200
    respostas corretas
    96%

    51% respondidos · Proporção de todos os nomes de teste em cada sistema de escrita respondidos corretamente. Nomes não respondidos contam como erros.

Com base em
200
respostas corretas
100%

100% respondidos

Com base em
174
respostas corretas
90%

100% respondidos

Com base em
160
respostas corretas
99%

100% respondidos

Com base em
200
respostas corretas
100%

99% respondidos

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200
respostas corretas
99%

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Com base em
200
respostas corretas
98%

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194
respostas corretas
99%

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200
respostas corretas
95%

98% respondidos

Com base em
189
respostas corretas
99%

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Com base em
200
respostas corretas
100%

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200
respostas corretas
96%

80% respondidos

Com base em
200
respostas corretas
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66% respondidos

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200
respostas corretas
97%

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Com base em
200
respostas corretas
99%

96% respondidos

Com base em
51
respostas corretas
94%

100% respondidos

Com base em
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respostas corretas
92%

100% respondidos

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200
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respostas corretas
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Com base em
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respostas corretas
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100% respondidos

Com base em
190
respostas corretas
99%

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Com base em
200
respostas corretas
100%

100% respondidos

Com base em
200
respostas corretas
96%

51% respondidos

Com base em
61
respostas corretas
93%

98% respondidos

Com base em
200
respostas corretas
92%

100% respondidos

Com base em
194
respostas corretas
80%

89% respondidos

Tudo o que precisa para acrescentar género a um dataset

Uma API, quatro tipos de entrada e ferramentas em massa que lidam com ficheiros onde outros serviços falham.

Para desenvolvedores

Uma API REST única para nomes, e-mails e nomes de usuário, com a mesma estrutura JSON para os três, e um endpoint em lote para até 100 valores por requisição.

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"
}

Para planilhas

Execute um job de planilha: envie um arquivo XLSX ou CSV, informe qual coluna contém os nomes e suas linhas voltam com gênero, probabilidade e tamanho da amostra ao lado. Sem código.

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

Nomes próprios e completos

Nomes compostos e nomes com títulos ou iniciais são limpos antes da pesquisa, por isso pode enviar o campo tal como está.

Endereços de e-mail

ayse.yilmaz84@example.com é lido como Ayşe; caixas genéricas como info@ são devolvidas como unknown.

Nomes de utilizador e handles

camelCase, snake_case e dígitos finais são separados antes da pesquisa.

Tarefas de folha de cálculo

Dê-nos um ficheiro XLSX ou CSV e receba as mesmas linhas com colunas de género adicionadas. 200.000 linhas levam menos de um segundo de processamento.

Sensível ao país

Andrea é homem em Itália e mulher na Alemanha. Passe um país e nós ponderamos isso.

Transparência da fonte

Cada resposta informa de onde veio e qual era o tamanho da amostra.

Os créditos ficam até você gastá-los

Compre 5.000 créditos por € 5,00, ou 50.000.000 por € 990,00. O que você não usar permanece em sua conta: sem reinicialização mensal e sem cláusula de inatividade.

Toda conta também recebe 100 créditos gratuitos por dia.

Ver todos os pacotes
Pacote Créditos Preço Preço por 1.000 nomes
5K 5.000 créditos € 5,00 € 1,000 por 1.000
300K 300.000 créditos € 63,00 € 0,210 por 1.000
50M 50.000.000 créditos € 990,00 € 0,020 por 1.000

Perguntas frequentes antes de escolher uma API de gênero

O que é uma API de gênero?

Uma API de gênero prevê o gênero mais frequentemente associado a um primeiro nome, usando registros de nascimento contabilizados e outras estatísticas de nomes. NameGender retorna o gênero junto com a probabilidade, o número de pessoas em que a resposta se baseia, o país e a fonte, e retorna desconhecido quando a evidência é insuficiente.

Qual é a precisão do NameGender?

No benchmark de 2026 de 4.610 nomes rotulados de 25 países, NameGender respondeu 94% dos nomes e 97% dessas respostas estavam corretas, portanto 91% de todos os nomes foram respondidos corretamente. Nomes ausentes do conjunto de dados completamente são um caso diferente: de 2.000 nomes removidos dele para um teste separado, 10% foram respondidos, pela ortografia mais próxima, e 97% dessas respostas estavam corretas.

Funciona para nomes turcos, árabes, chineses ou coreanos?

Sim. Nomes turcos usam o script latino, onde 96% de nomes de teste foram respondidos corretamente. Nomes árabes, chineses e coreanos são correspondidos diretamente ou após transliteração: 96%, 91% e 92% de nomes de teste foram respondidos corretamente. Nomes hebraicos e tailandeses são respondidos com menos frequência: 64% e 49% dos nomes de teste foram respondidos corretamente.

O mesmo nome pode ter um gênero diferente em países diferentes?

Sim. Jean é registrado como masculino em França (100%) e como feminino em Estados Unidos (95%). Passe um código de país de duas letras e a resposta usará os dados desse país; sem um, você obtém o agregado mundial.

É possível detectar gênero a partir de um endereço de email ou nome de usuário?

Sim. O endpoint de email faz a busca do primeiro nome na parte local, então john.doe@example.com é resolvido como John, e o endpoint de username remove dígitos e separadores primeiro. Endereços genéricos como admin@ ou info@, identificadores genéricos como user123, e uma inicial seguida apenas de sobrenome, como em j.smith@, retornam desconhecido em vez de uma suposição.

Quanto tempo duram os créditos e quanto custam?

Créditos comprados ficam no seu saldo até você gastá-los. Pacotes começam em € 5,00 por 5.000 créditos, o maior custa € 0,020 por 1.000 nomes, e toda conta recebe 100 créditos gratuitos por dia.

Posso usar o resultado para tomar uma decisão sobre uma pessoa?

Não. Um resultado baseado em nome é uma associação estatística, não a identidade de gênero de uma pessoa. Use para trabalhos agregados como segmentação de público ou ponderação de pesquisa, mantenha resultados desconhecidos visíveis, e não use para decisões de emprego, médicas, financeiras, de seguros, legais ou de elegibilidade.

Comece com 100 créditos grátis todos os dias

Sem cartão de crédito. Tudo o que comprar fica no seu saldo até o gastar.

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