Detect profanity
API · /profanity-api
Profanity Filter API
Erkennen und Zensieren von Obszönitäten in benutzergenerierten Texten in 24 Sprachen – für Kommentarmoderation, Chat-Filterung, Benutzernamen- und Formularvalidierung sowie Trust-and-Safety-Pipelines. Senden Sie einen beliebigen Text und erhalten Sie zurück, ob er Obszönitäten enthält, die genauen gefundenen Schimpfwörter und zu welchen Sprachen sie gehören; oder erhalten Sie den Text zurück, bei dem jedes Schimpfwort maskiert ist (wählen Sie Ihr eigenes Maskierungszeichen). Der Abgleich erfolgt wortgrenzenbewusst (sodass „Scunthorpe“ und „Penistone“ nicht markiert werden) und normalisiert gängige Leetspeak (sh1t, @ss) vor dem Abgleich. Zielen Sie auf eine bestimmte Sprache (oder mehrere) ab oder durchsuchen Sie alle 24 auf einmal. Angetrieben von den bekannten LDNOOBW-Wortlisten, die mitgeliefert werden – der Dienst ist also vollständig in sich geschlossen: keine Drittanbieteraufrufe, keine Ratenbegrenzungen, immer verfügbar. Live, kein Cache. 4 Endpunkte. Kein vorgeschalteter Schlüssel.
API-Health
gesund- Uptime
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- Server-Probes · 24h
- Latenz Ø
- 71 ms
- Server-Probes · 24h
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- 76
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Preise
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Free
Kostenlos
- 1,820 Calls / Monat
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- 1.820 Aufrufe/Monat
- 2 Anfragen/Sekunde
- 24 Sprachen, prüfen + bereinigen
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Starter
€6.50 /Monat
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- Hartes Limit (429 oberhalb der Quote, keine Mehrkosten)
- 40k Aufrufe/Monat
- 8 Anfragen/Sekunde
- Kommentar-/Chat-Moderation
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Pro
€23.00 /Monat
- 215,000 Calls / Monat
- 20 Anfragen / Sekunde
- Hartes Limit (429 oberhalb der Quote, keine Mehrkosten)
- 215k Aufrufe/Monat
- 20 Anfragen/Sekunde
- Trust-and-Safety-Pipelines
- Prioritäts-Support
Mega
€57.00 /Monat
- 1,060,000 Calls / Monat
- 50 Anfragen / Sekunde
- Hartes Limit (429 oberhalb der Quote, keine Mehrkosten)
- 1,06 Mio. Aufrufe/Monat
- 50 req/sec
- Moderation auf Plattformebene
- Dedizierte SLA
Gebaut von
Ähnliche APIs
Andere APIs mit überschneidenden Tags.
Emoji Strip API
Entferne, extrahiere und zähle Emojis in jedem Text. Der Strip-Endpunkt entfernt jedes Emoji aus einer Zeichenkette – oder ersetzt jedes durch einen von dir gewählten Marker – und behandelt Multi-Code-Punkt-Emojis korrekt: ZWJ-Sequenzen wie die Familie 👩👩👧👦, Hautton-Modifikatoren (👍🏽), Länderflaggen (🇩🇪), Tastenkappen (1️⃣) und Variationsselektoren zählen alle als ein einzelnes Emoji, sodass nichts halb gelöscht bleibt. Der Extract-Endpunkt listet jedes gefundene Emoji mit seiner Position im Text auf und gibt die Anzahl pro Emoji sowie die Anzahl eindeutiger Emojis zurück – ideal für Analysen und Moderation. Ein bloßes ©, ® oder ™ wird bewusst ignoriert, es sei denn, es trägt einen Emoji-Variationsselektor, und einfache Ziffern werden nie berührt. Perfekt zum Bereinigen von Benutzereingaben vor der Suchindexierung oder Speicherung, zum Säubern von Benutzernamen und Anzeigenamen, für Moderation und Analysen sowie zur Vorbereitung von Text für Systeme, die an Emojis ersticken. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieter-Dienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies bereinigt und extrahiert Emojis aus Text; um ein Emoji nach Namen oder Shortcode nachzuschlagen, verwende eine Emoji-Datenbank-API, und um Grapheme zu zählen, verwende eine Textsegmentierungs-API.
api.oanor.com/emojistrip-api
NSFW-Erkennungs-API
Moderieren Sie Bilder automatisch mit maschinellem Lernen auf dem Gerät. Klassifizieren Sie jedes Bild in fünf Kategorien – neutral, Zeichnung, sexy, Porno und Hentai – und erhalten Sie Wahrscheinlichkeiten pro Klasse, die beste Klasse, einen kombinierten NSFW-Score und ein klares Urteil (sicher, fragwürdig oder nsfw). Ein einfacherer Prüfendpunkt gibt eine einzelne sichere/unsichere Entscheidung gegen einen von Ihnen gewählten Schwellenwert zurück, ideal für Upload-Gates und benutzergenerierte Inhalte-Pipelines. Geben Sie ein Bild per öffentlicher URL, Base64 oder rohem Binär-Anforderungstext an; nur öffentliche http/https-URLs werden akzeptiert und private oder interne Hosts werden blockiert, und große Bilder werden automatisch verkleinert. Läuft lokal auf TensorFlow (NSFWJS / MobileNetV2) – kein Drittanbieter-Upstream und keine Kosten pro Bild in der Cloud – mit einem warmen Modell, das die Inferenz schnell hält. Ideal für Community-Plattformen, Marktplätze, Dating- und Chat-Apps sowie jeden Dienst, der Benutzerbilder akzeptiert.
api.oanor.com/nsfw-api
Keyboard Layout API
Text zwischen Tastaturlayouts neu zuordnen – die Lösung für Text, der bei falsch eingestelltem Layout eingegeben wurde. Der Remap-Endpunkt nimmt Text, ein Quell-Layout und ein Ziel-Layout entgegen und schreibt jedes Zeichen in das um, das von derselben physischen Taste im anderen Layout erzeugt wird. So wird Text, der versehentlich auf einer Dvorak-konfigurierten Tastatur eingegeben wurde, während Sie QWERTY meinten (oder umgekehrt), exakt wiederhergestellt, und da die Zuordnung positionserhaltend ist, funktioniert sie perfekt hin und zurück. Es unterstützt QWERTY (US), Dvorak und Colemak, einschließlich der verschobenen Symbole, und lässt Zeichen, die sich nicht auf einer neu zuordenbaren Taste befinden (Leerzeichen und Akzente), unberührt. Der Layouts-Endpunkt gibt die vollständige Tastenzuordnung für jedes Layout zurück. Alles wird lokal und deterministisch berechnet, daher ist es sofort und privat. Ideal zum Korrigieren von Tippfehlern durch falsches Layout, zum Erstellen von Texteditoren und IME-Tools, Lernhilfen für Layouts und zur layoutsübergreifenden Suche. Reine lokale Berechnung – kein Schlüssel, kein Drittanbieter, sofort. Live, nichts gespeichert. 3 Endpunkte. Dies ordnet zwischen Tastaturlayouts neu; für klassische Chiffren (Caesar, ROT13, Morse) verwenden Sie eine Chiffre-API.
api.oanor.com/keyboardlayout-api
Entropy API
Messen Sie den Informationsgehalt von Text. Der Analyze-Endpunkt berechnet die Shannon-Entropie in Bits pro Symbol, die Gesamtinformation in Bits und Bytes, die maximal mögliche Entropie für das tatsächlich verwendete Alphabet und einen normalisierten 0–1-Score, der angibt, wie gleichmäßig (zufällig aussehend) die Verteilung ist — über Unicode-Codepunkte oder rohe UTF-8-Bytes. Der Frequency-Endpunkt gibt die vollständige Zeichenhäufigkeitsverteilung zurück, das häufigste Symbol zuerst, mit Zählungen und Prozentsätzen, wobei Steuerzeichen maskiert und Bytes als Hex dargestellt werden. Es ist exakt, deterministisch und läuft vollständig lokal ohne Netzwerkaufrufe, daher ist es sofort und privat. Ideal für Zufälligkeits- und Passwortqualitätsprüfungen, Schätzung der Komprimierbarkeit von Daten, Sprach- und klassische Chiffre-Analyse, Erkennung von eintönigen oder sich wiederholenden Eingaben sowie Merkmalsextraktion für Textklassifikation. Reine lokale Berechnung — kein Schlüssel, kein Drittanbieterdienst, sofort. Live, nichts wird gespeichert. 3 Endpunkte. Dies misst den Informationsgehalt; für die Bewertung der Passwortstärke verwenden Sie eine Passwort-API, für Zahlenstatistiken eine Statistik-API und für Graphem-/Zeichenzählungen eine Textsegmentierungs-API.
api.oanor.com/entropy-api
Häufig gestellte Fragen
Schnelle Antworten zu Preisen, Kontingenten und Integration.
Wie bekomme ich einen API-Key für Profanity Filter API?
Wie hoch ist das Rate-Limit für Profanity Filter API?
Was kostet Profanity Filter API?
Kann ich mein Abo jederzeit kündigen?
Ist Profanity Filter API DSGVO-konform?
Wähle einen Endpoint aus der Liste links — Details und Playground erscheinen hier.
Code-Snippets
Registrieren, um einen API-Key zu bekommen, dann jeden Pfad unter deinem Slug aufrufen.
curl https://api.oanor.com/profanity-api/SOME_PATH \
-H "x-oanor-key: oanor_test_..."
const res = await fetch("https://api.oanor.com/profanity-api/SOME_PATH", {
headers: { "x-oanor-key": "oanor_test_..." }
});
const data = await res.json();
$ch = curl_init("https://api.oanor.com/profanity-api/SOME_PATH");
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ["x-oanor-key: oanor_test_..."]);
$response = curl_exec($ch);
import requests
r = requests.get(
"https://api.oanor.com/profanity-api/SOME_PATH",
headers={"x-oanor-key": "oanor_test_..."},
)
print(r.json())
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