{"success":true,"result":"we understand what to express"}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/5547/cheapest+paraphrasing+and+rewriting+api/7188/rewrite+light+up+to+300++words?text=we know what to say' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
{"success":true,"result":"I understand what to express."}
curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/5547/cheapest+paraphrasing+and+rewriting+api/7189/rewrite+hard+up+to+3000++words?text=I know what to say' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'
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 सबसे सस्ते पुनःलेखन और पुनःव्याख्या 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 🎉)
हमारे उन्नत पैराफ्रेज़िंग टूल का उपयोग करें जो ChatGpt और GPT-4 पर आधारित है उच्च गुणवत्ता और सस्ती पाठ या html कोड संशोधनों के लिए लाइट या हार्ड मोड में विभिन्न परिदृश्यों जैसे मानक शैक्षणिक रचनात्मक और अधिक से चुनें उत्कृष्ट परिणामों के लिए इसे मुफ्त में आज़माएँ
पैराफ्रेज़िंग समान सामग्री प्राप्त करना संभव बनाती है लेकिन इसे एक अलग तरीके से तैयार किया जाता है यह महत्वपूर्ण है जब आपको खोज इंजनों के माध्यम से एक ही चीज़ की कई प्रतियों का वितरण करना हो जबकि खोज इंजन उन्हें अलग समझता है और इसलिए पूरी तरह से उन्हें अनुक्रमित करता है हमारी सेवा 80% या उससे अधिक के मानव पहचान स्कोर के साथ सामग्री का पैराफ्रेज़ करती है
बिल्कुल यह किसी भी कानून को नही तोड़ता और अद्वितीय सामग्री उत्पन्न करने में मदद करता है
पैराफ्रेजिंग छात्रों के लिए उपयोगी होगी जिन्हें शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए अपना लेखन सुधारने की आवश्यकता है और पेशेवरों जैसे वेब डेवलपर्स सामग्री प्रबंधकों एसईओ विशेषज्ञों के लिए सामग्री बनाने और संपादित करने के लिए इसके कॉपी के साथ काम करने आदि के लिए हम सर्वोत्तम तकनीकें उत्कृष्ट गुणवत्ता और सबसे अनुकूल स्थितियाँ प्रदान करते हैं
कुछ अन्य एपीआई प्रदाताओं के विपरीत, हमारी एपीआई सामान्य पाठ और एचटीएमएल दोनों के साथ ठीक से काम करती है, हम स्वरूपित आउटपुट प्रदान करते हैं, अंत में अतिरिक्त स्थान हटा दिए जाते हैं
बिल्कुल यदि आपके पास कुछ समस्याएं हैं तो आप हमेशा हमसे संपर्क कर सकते हैं हम आपकी मदद करने में खुशी महसूस करते हैं
प्रत्येक एंव पॉइंट एक JSON ऑब्जेक्ट लौटाता है जिसमें एक सफलता स्थिति और पुनःव्याख्यायित परिणाम होता है उदाहरण के लिए लाइट मोड से एक सफल प्रतिक्रिया में पंक्ति ब्रेक के बिना पुनःव्याख्यायित पाठ शामिल होगा जबकि हार्ड मोड स्वरूपण और विराम चिह्न को बनाए रखेगा
प्रतिक्रिया डेटा में प्रमुख क्षेत्र "सफलता" है, जो यह दर्शाता है कि अनुरोध सफल था या नहीं, और "परिणाम," जिसमें पेराफ्रेज़ किया गया पाठ होता है। उदाहरण के लिए, `{"success":true,"result":"मैं समझता हूँ कि क्या व्यक्त करना है"}`
एंडपॉइंट पैरामीटर स्वीकार करते हैं जैसे कि पैराफ्रेज़ करने के लिए पाठ और मोड (लाइट या हार्ड) उपयोगकर्ता अपने अनुरोधों को पाठ की लंबाई और फ़ॉर्मेटिंग आवश्यकताओं के आधार पर इच्छित मोड निर्दिष्ट करके कस्टमाइज़ कर सकते हैं
प्रतिक्रिया डेटा JSON प्रारूप में व्यवस्थित है जिसमें दो मुख्य क्षेत्र हैं: "सफलता" (एक बूलियन) और "परिणाम" (पुनः वर्णित पाठ) यह संरचना आसान पार्सिंग और अनुप्रयोगों में एकीकरण की अनुमति देती है
विशिष्ट उपयोग के मामलों में अकादमिक लेखन वेबसाइटों के लिए सामग्री निर्माण और एसईओ ऑप्टिमाइजेशन शामिल हैं उपयोगकर्ता एपीआई का उपयोग अद्वितीय सामग्री उत्पन्न करने या स्पष्टता और भागीदारी के लिए मौजूदा पाठ को संशोधित करने के लिए कर सकते हैं
उपयोगकर्ता लौटाए गए डेटा का उपयोग अपने अनुप्रयोगों या दस्तावेजों में पैराफ्रेज़ टेक्स्ट को एकीकृत करके कर सकते हैं "परिणाम" फ़ील्ड संशोधित सामग्री प्रदान करती है जो तत्काल उपयोग के लिए तैयार है सुनिश्चित करती है कि कार्यप्रवाह सुगम हो
डेटा सटीकता को चैटजीपीटी और जीपीटी-4 पर आधारित उन्नत एल्गोरिदम के माध्यम से बनाए रखा जाता है जो उच्च गुणवत्ता वाले पैराफ्रेजिंग को सुनिश्चित करते हैं लगातार अपडेट और मॉडल में सुधार आउटपुट की विश्वसनीयता को और बढ़ाते हैं
उपयोक्ता अपेक्षा कर सकते हैं कि पुनर्प्रस्तुत की गई सामग्री में मानक पैटर्न होंगे जैसे वाक्य संरचना और शब्दावली में भिन्नताएँ जबकि मूल अर्थ को बनाए रखा जाएगा लाइट मोड संक्षिप्त परिणाम प्रदान करेगा जबकि हार्ड मोड अधिक विस्तृत संशोधन प्रदान करेगा