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साइन अप करने के बाद, प्रत्येक डेवलपर को एक पर्सनल API एक्सेस की असाइन की जाती है, जो अक्षरों और अंकों का एक यूनिक संयोजन होता है, जिसका उपयोग हमारे API एंडपॉइंट तक पहुंचने के लिए किया जाता है। प्रमाणीकरण के लिए कैलोरी पहचान API के साथ बस अपने बेयरर टोकन को Authorization हेडर में शामिल करें।
| हेडर | विवरण |
|---|---|
Authorization
|
आवश्यक
होना चाहिए Bearer access_key. जब आप सब्सक्राइब हों तो ऊपर "Your API Access Key" देखें।
|
कोई लंबी अवधि की प्रतिबद्धता नहीं। कभी भी अपग्रेड, डाउनग्रेड या कैंसल करें। फ्री ट्रायल में 50 रिक्वेस्ट तक शामिल हैं।
(वार्षिक बिलिंग के साथ 2 महीने बचाएँ 🎉)
कैलीोरी पहचान एपीआई खाद्य छवियों का विश्लेषण करके व्यंजनों की पहचान करने और उनके कैलोरी सामग्री की गणना करके आहार प्रबंधन को सरल बनाता है अत्याधुनिक मशीन लर्निंग तकनीक का उपयोग करते हुए एपीआई असाधारण सटीकता के साथ विभिन्न प्रकार के खाद्य पदार्थों को पहचानता है सरल सामग्री से लेकर जटिल भोजन तक सही कैलोरी अनुमान सुनिश्चित करता है
विविधता को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया एपीआई विभिन्न व्यंजनों के साथ अनुकूलित होता है विभिन्न आहार प्राथमिकताओं और सांस्कृतिक पृष्ठभूमियों वाले उपयोगकर्ताओं के लिए समावेशी और विश्वसनीय परिणाम प्रदान करता है इसकी क्षमताएँ पहचान से परे जाती हैं सभी को सूचित आहार निर्णय लेने में मदद करने के लिए व्यापक पोषण जानकारी प्रदान करती हैं
एपीआई अनुप्रयोगों में सहजता से समाकलित होता है और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने के लिए वास्तविक समय में प्रतिक्रिया प्रदान करता है इसका मजबूत ढांचा लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषाओं के साथ संगत है और इसे सरल कार्यान्वयन सुनिश्चित करने के लिए विस्तृत दस्तावेज़ीकरण के साथ जोड़ा गया है
बिभिन्न योजनाएं हैं जो सभी स्वादों के अनुरूप हैं जिसमें एक छोटे संख्या में अनुरोधों के लिए एक मुफ्त परीक्षण शामिल है लेकिन आपकी दर का उपयोग सेवा के दुरुपयोग से रोकने के लिए सीमित है
यह एपीआई प्रमाणीकरण के लिए एपीआई कुंजी का उपयोग करता है एपीआई तक पहुंचने के लिए अपने एपीआई कुंजी को अनुरोध हेडर में शामिल करें एपीआई कुंजी पंजीकरण पर प्रदान की जाती है और इसे सुरक्षित रखा जाना चाहिए
इस एपीआई का उपयोग करने के लिए उपयोगकर्ताओं को एक भोजन का यूआरएल देना होगा जिससे भोजन और उसकी कैलोरी पहचानी जा सके
कैलेोरी पहचान एपीआई छवियों से खाद्य पदार्थों की पहचान करता है और उनके कैलोरी मूल्य की गणना करता है जिससे पोषण की ट्रैकिंग और प्रबंधन सटीक और कुशलता से किया जा सके
कैलीरी पहचान एपीआई खाद्य चित्रों का विश्लेषण करता है व्यंजन पहचानता है और कैलोरी की गणना करता है जो प्रभावशाली पोषण प्रबंधन के लिए सटीक डेटा प्रदान करता है
फूड एनालाइजर एंडपॉइंट डेटा लौटाता है जिसमें पहचाने गए सामग्री, अनुमानित कैलोरी सामग्री और प्रत्येक अनुरोध के लिए एक अद्वितीय आईडी शामिल होती है प्रतिक्रिया में विश्लेषण के लिए उपयोग किए गए मॉडल के बारे में मेटाडेटा और टोकन उपयोग विवरण भी शामिल होते हैं
प्रतिक्रिया में प्रमुख क्षेत्र "id" (विशिष्ट अनुरोध पहचानकर्ता), "choices" (जिसमें पहचाने गए अवयवों और कैलोरी के अनुमान शामिल हैं), और "usage" (टोकन खपत का विवरण) हैं प्रत्येक विकल्प एक संरचित संदेश प्रदान करता है जिसमें विश्लेषण किए गए खाद्य पदार्थों के बारे में सामग्री होती है
फूड एनालाइज़र एंडपॉइंट को एक ज़िप कोड की आवश्यकता होती है जो एक अनिवार्य पैरामीटर होता है वैकल्पिक पैरामीटर में शहर और राज्य शामिल हैं जिससे उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को स्थान के आधार पर अधिक सटीक परिणामों के लिए अनुकूलित कर सकते हैं
प्रतिक्रिया डेटा एक JSON प्रारूप में संगठित है जिसमें "id," "object," "created," और "choices" जैसे शीर्ष स्तर के ऑब्जेक्ट को शामिल किया गया है प्रत्येक विकल्प में एक संदेश होता है जो पहचानकर्ता सामग्रियों और कैलोरी जानकारी को विस्तार से बताता है जिससे इसे पार्स करना आसान होता है
आम उपयोग के मामलों में आहार ट्रैकिंग ऐप्स भोजन योजना उपकरण और पोषण विश्लेषण प्लेटफॉर्म शामिल हैं उपयोगकर्ता खाद्य छवियों को अपलोड करके तात्कालिक कैलोरी अनुमान और घटक विश्लेषण प्राप्त कर सकते हैं जो स्वस्थ खाने के निर्णय लेने में मदद करते हैं
डेटा सटीकता विभिन्न खाद्य डेटा सेट पर प्रशिक्षित उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है निरंतर अपडेट और गुणवत्ता जांच सुनिश्चित करती है कि एपीआई नए खाद्य पदार्थों और विभिन्न व्यंजनों में भिन्नताओं के अनुसार अनुकूलित होता है
उपयोगकर्ता "चॉइसेस" ऐरे से "सामग्री" फ़ील्ड को निकालकर दिए गए डेटा का उपयोग करके सामग्री और कैलोरी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। इस डेटा को भोजन ट्रैकिंग या पोषण विश्लेषण के लिए उपयोगकर्ता इंटरफेस में एकीकृत किया जा सकता है
मानक डेटा पैटर्न में प्रतिक्रिया में एक सुसंगत संरचना शामिल होती है जिसमें जटिल व्यंजनों के लिए कई विकल्प और कैलोरी श्रेणियों का स्पष्ट संकेत होता है उपयोगकर्ता विश्लेषित किए गए भोजन की जटिलता के आधार पर सामग्री की सूचियों में भिन्नताएँ की उम्मीद कर सकते हैं