Cloud Based CarbonSutra Carbon Emission Estimation API

API ID 13720

Access cloud-based carbon emission estimations from anywhere with our innovative API, simplifying your sustainability journey.

Documentación de la API

Endpoints

Solicitud
# Emisiones del Viaje Aéreo de Negocios Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) para viajes de negocios a través de vuelos/aéreos, basadas en los códigos de aeropuerto de llegada y salida, clase de vuelo y número de pasajeros. Este cálculo se utiliza para informar las emisiones del Alcance 3 para individuos que vuelan por motivos laborales. La huella de un viaje en avión se calcula en función de la distancia entre los aeropuertos y la clase de viaje del pasajero. operationId: calculate_emissions_from_business_flight_travel ## Notas - Si hay dos pasajeros en el mismo vuelo, pero sentados en diferentes clases, se sugieren dos llamadas API separadas, una para cada pasajero. - Como la OACI no aplica el multiplicador de forzamiento radiante (RF) (que tiene en cuenta el efecto climático más amplio de las emisiones derivadas del transporte aéreo a gran altitud) ni el factor de aumento de distancia para tener en cuenta los retrasos/círculos y rutas no directas (es decir, no a lo largo de la línea recta/círculo máximo entre destinos), hemos agregado una opción para que lo consideres en el cálculo. Usa el campo "add_rf" para agregar este factor. - Las emisiones WTT (de pozo a tanque) consisten en todos los procesos entre la fuente de combustible (el pozo) a través de las fases de extracción, procesamiento (refinación), almacenamiento y entrega hasta el punto de uso (el tanque) en el avión antes del despegue. Usar el campo "include_wtt" añadirá la emisión upstream asociada con este vuelo en la estimación
Endpoint ID: 31342
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31342/flight+travel+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de viaje en avión — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
iata_airport_from Requerido The departing airport's IATA airport code (The unique 3 digit geocode, also known as IATA location identifier, IATA station code, or location identifier)
iata_airport_to Requerido The arrival airport's IATA airport code (The unique 3 digit geocode, also known as IATA location identifier, IATA station code, or location identifier)
flight_class Requerido The class in which the passenger is travelling. Allowed: [Economy, Premium, Business, First]. It is optional. For NULL or undefined values, an Average factor is used.
round_trip Requerido The default value of "Y" means that the traveller has taken the flight from origin to destination and then back to the same origin in the same class, while a "N" means a one-way journey.
number_of_passengers Requerido Default: 1. If a NULL or <0 is entered, it is set to 1
add_rf Requerido The default value of "Y" adds the radiative forcing multiplier factor in the footprint calculation; "N" bypasses it
include_wtt Requerido The default value of "Y" includes the Well-to-Tank (WTT) factors while "N" bypasses it
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate these results under using the Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

iata_airport_from
iata_airport_to
flight_class
round_trip
number_of_passengers
add_rf
include_wtt
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-travel-flight",
        "iata_airport_from": "SFO",
        "airport_from": "San Francisco International Airport",
        "iata_airport_to": "KUL",
        "airport_to": "Kuala Lumpur International Airport",
        "flight_class": "Economy",
        "round_trip": "Y",
        "add_rf": "Y",
        "include_wtt": "Y",
        "number_of_passengers": 3,
        "co2e_gm": 10284950,
        "co2e_kg": 10284.95,
        "co2e_mt": 10.28,
        "co2e_lb": 22674.41,
        "explanation": "This emission profile is computed using the UK Government's 2026 conversion factors for greenhouse gas (GHG) reporting. The calculation is for 3 passengers travelling in Economy class between San Francisco International Airport(SFO) and Kuala Lumpur International Airport(KUL). The distance between these airports is estimated at 13,635 km, utilizing the Haversine equation for Great-Circle Distance (GCD). Since it is a round trip, the distance is doubled to 27,269 km. Radiative forcing uplift is included and indirect/WTT factors are added, as per inputs. Based on these operational parameters, the total footprint evaluates to 10,284,950 grams of CO2e. Standardized metric conversions render this as 10284.95 kg (rounded to two decimal places) or 10.28 metric tons. Scaled against imperial baselines using the conversion factor of 2.20462 (source: GHG conversion factors, 2026), the final metric is expressed as 22674.41 lbs."
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de viaje en avión — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31342/flight+travel+estimates?iata_airport_from=SFO&iata_airport_to=KUL&flight_class=Economy&round_trip=Y&number_of_passengers=3&add_rf=Y&include_wtt=Y' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name":"KrugerBrent-ConferenceLAX_Jun26",
    "iata_airport_from":"DXB",
    "iata_airport_to":"LAX",
    "flight_class":"Business",
    "round_trip":"Y",
    "add_rf":"Y",
    "include_wtt":"Y",
    "number_of_passengers":1
}'

    
Solicitud
# Emisiones de la Estancia en el Hotel Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) basadas en el país del hotel, la duración de la estancia, el número de habitaciones y la clasificación por estrellas del hotel. El enfoque de CarbonSutra para calcular la huella de carbono de las estancias en hoteles se basa en el Índice de Sostenibilidad de Hoteles de Cornell y los factores de conversión de GHG del gobierno del Reino Unido publicados en 2026 operationId: calcular_emisiones_de_la_estancia_en_el_hotel
Endpoint ID: 31343
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31343/hotel+stay+emission+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de emisiones por estancia en hotel — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
country_code Requerido Two digit ISO 3166-1 alpha-2 country code
city_name Requerido City of hotel within the country
hotel_rating Requerido Expedia star classification rating of the hotel. Allowed: [2-5], Default: 4
number_of_nights Requerido Length of stay in nights. Default: 1
number_of_rooms Requerido Number of rooms booked, irrespective of count of persons per room. Default: 1
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

country_code
city_name
hotel_rating
number_of_nights
number_of_rooms
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-hotel-stay",
        "country": "Japan",
        "city_name": "Kyoto",
        "hotel_rating": 4,
        "number_of_nights": 5,
        "number_of_rooms": 1,
        "co2e_gm": 208850,
        "co2e_kg": 208.85,
        "co2e_mt": 0.21,
        "co2e_lb": 460.43,
        "explanation": "CarbonSutra uses the Cornell Hotel Sustainability Benchmarking Index 2026 (CHSB2026) for this calculation, specifically leveraging the mean value from the CHSB validity test for Measure 1 - HCMI Room Night Emission (Carbon Category). Because specific emission factors for Kyoto are unlisted in CHSB2026, fallback data for Japan has been applied to this calculation of one room and 5 nights. This methodology relies on the Expedia Star Rating classification system. Where regional data gaps exist, proxy assignments are made according to the transparent governance rules published on carbonsutra.com. For the hotel rating of four stars, an emission factor of 41.77 kgCO2e per room night is used. This footprint evaluates to 208,850 grams of CO2e. Standardized unit conversions render this as 208.85 kg (rounded to two decimal places) or 0.21 metric tons. Scaled against imperial baselines using the conversion factor of 2.20462 (source: GHG conversion factors, 2026), the final metric is expressed as 460.43 lbs."
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de emisiones por estancia en hotel — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31343/hotel+stay+emission+estimates?country_code=JP&city_name=Kyoto&hotel_rating=4&number_of_nights=5&number_of_rooms=1' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "cluster_name": "KrugerBrent-Jun26",
  "country_code": "GB",
  "city_name": "Manchester",
  "hotel_rating": "5",
  "number_of_nights": 4,
  "number_of_rooms": 1
}'

    
Solicitud
# Emisiones por Uso de Vehículos según su Tipo Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) para viajes en vehículos según su tipo operationId: calcular_emisiones_por_uso_de_vehículos_segun_tipo
Endpoint ID: 31344
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31344/vehicles+estimates+by+type
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de vehículos por tipo — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
vehicle_type Requerido Type of vehicle
distance_unit Requerido Enter "km" for kilometers and "mi" for miles. Default is "km"
distance_value Requerido Distance travelled. If an undefined value is passed, it will be set to 1.00
fuel_type Requerido Applicable for cars, these 5 values are allowed: ["Diesel", "Petrol", "PHEV", "BEV", "Unknown"]. If unsure then use "Unknown", which is the default value.
include_wtt Opcional The default value of "Y" includes the Well-to-Tank (WTT) factors while "N" bypasses it.
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under the Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

vehicle_type
distance_unit
distance_value
fuel_type
include_wtt
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-vehicle-usage",
        "vehicle_type": "Car-Type-Executive",
        "fuel_type": "Petrol",
        "distance_value": 4800,
        "distance_unit": "km",
        "include_wtt": "Y",
        "co2e_gm": 1232352,
        "co2e_kg": 1232.35,
        "co2e_mt": 1.23,
        "co2e_lb": 2716.86,
        "explanation": "CarbonSutra computed this emission profile using the UK Government's 2026 conversion factors for greenhouse gas (GHG) reporting. The car is an Executive type, running on petrol. For a transit distance of 4,800 kilometers and with indirect/WTT factors added, the total footprint evaluates to 1,232,352 grams of CO2e. Standardized metric conversions render this as 1232.35 kg (rounded to two decimal places) or 1.23 metric tons. Scaled against imperial baselines using the conversion factor of 2.20462 (source: GHG conversion factors, 2026), the final metric is expressed as 2716.86 lbs."
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de vehículos por tipo — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31344/vehicles+estimates+by+type?vehicle_type=Car-Type-Executive&distance_unit=km&distance_value=4800&fuel_type=petrol' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name":"KrugerBrent-Exhibition-2025",
    "vehicle_type":"Car-Type-Supermini",
    "fuel_type":"petrol",
    "distance_value":8800,
    "distance_unit":"km",
    "include_wtt":"N"
}'

    
Solicitud
# Emisiones por Uso de Vehículos según su Marca/Modelo Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) por viajes en vehículos según su marca y modelo. Se cubren 145 marcas y 5,000 modelos. Para obtener el nombre específico de la marca y el modelo, utiliza las API suplementarias. ## Notas - Si no conoces la marca y el modelo del vehículo, sugerimos utilizar la API que calcula las emisiones por Tipo de Vehículo. - Para vehículos de combustible dual, se utiliza el promedio de las emisiones de sus combustibles convencionales y alternativos. - Si un modelo se lanza en varios años por el mismo fabricante, entonces las emisiones de ese modelo se promedian
Endpoint ID: 31345
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31345/vehicles+estimates+by+model
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de vehículos por modelo — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
vehicle_make Requerido Name of Vehicle Make. Retrieve it from Supplementary API or documentation
vehicle_model Requerido Name of Vehicle Model. Retrieve it from Supplementary API or documentation
distance_unit Requerido Enter "km" for kilometers and "mi" for miles. Default is "mi".
distance_value Requerido Distance travelled. If an undefined value is passed, it will be set to 1.00
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate these results under using the Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

vehicle_make
vehicle_model
distance_unit
distance_value
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-vehicle",
        "distance_unit": "km",
        "distance_value": 2100,
        "vehicle_make": "Lexus",
        "vehicle_model": "RX 300",
        "co2e_gm": 630686,
        "co2e_kg": 630.69,
        "co2e_mt": 0.63,
        "co2e_lb": 1390.43
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de vehículos por modelo — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31345/vehicles+estimates+by+model?vehicle_make=lexus&vehicle_model=rx 300&distance_unit=km&distance_value=2100' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name":"KB-Oct-2025",
    "distance_unit":"km",
    "distance_value":9500,
    "vehicle_make":"Lexus",
    "vehicle_model":"RX 300"
}'

    
Solicitud
# Emisiones del Uso de Electricidad Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) del uso de electricidad basado en el nombre del país y las unidades de electricidad consumidas. Se ha compilado datos de casi 90 países para los años 2020, 2024 y 2026, de múltiples fuentes. operationId: calculate_emissions_from_electricity_usage
Endpoint ID: 31346
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31346/electricity+usage+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones del uso de electricidad — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
country_name Requerido Name of the country for which the emission is being measured.
electricity_unit Requerido Electricity unit of consumption. Allowed values: [KWh, MWh]. Default: MWh
electricity_value Requerido Number of units of electricity consumed. If an undefined value is passed, it will be set to 1.00
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

country_name
electricity_unit
electricity_value
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-electricity",
        "electricity_unit": "MWh",
        "electricity_value": 4000,
        "country_name": "France",
        "co2e_gm": 172000000,
        "co2e_kg": 172000,
        "co2e_mt": 172,
        "co2e_lb": 379194.64
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones del uso de electricidad — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31346/electricity+usage+estimates?country_name=france&electricity_unit=MWH&electricity_value=4000' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
  "country_name":"Germany",  
  "electricity_unit":"mwh",
  "electricity_value":1100
}'

    
Solicitud
# Emisiones de Consumo de Combustible Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) basadas en el uso, nombre del combustible y su valor en toneladas. CarbonSutra calcula las emisiones de combustibles de combustión estacionaria que se queman en una unidad o activo fijo propiedad o controlado por la organización que informa, y generalmente se informan como una emisión directa de Alcance 1. La fuente de datos y la metodología de cálculo del factor de emisión son de los factores de conversión de GHG del gobierno del Reino Unido de 2026. operationId: calculate_emissions_from_fuel_consumption
Endpoint ID: 31347
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31347/fuel+combustion+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de Combustión de Combustibles — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
fuel_usage Requerido Fuel usage or activity. Allowed: ["Gas", "Liquid", "Solid"]
fuel_name Requerido The fuel name is based on value of fuel usage field. Only the following values are allowed: - For fuel_usage = ""gas"", the allowed values for fuel_name are: [Butane, CNG, LNG, LPG, Natural gas, Natural gas (100% mineral blend), Other petroleum gas, Propane]- For fuel_usage = ""liquid"", the allowed values for fuel_name are: [Aviation spirit, Aviation turbine fuel, Burning oil, Diesel (100% mineral diesel), Diesel (average biofuel blend), Fuel oil, Gas oil, Lubricants, Marine fuel oil, Marine gas oil, Naphtha, Petrol (100% mineral petrol), Petrol (average biofuel blend), Processed fuel oils - distillate oil, Processed fuel oils - residual oil, Refinery miscellaneous, Waste oils]- For fuel_usage = ""solid"", the allowed values for fuel_name are: [Coal (domestic), Coal (electricity generation - home produced coal only), Coal (electricity generation), Coal (industrial), Coking coal, Petroleum coke]
fuel_value Requerido The amount of fuel that is consumed in number of tonnes. Default is 1.00
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

fuel_usage
fuel_name
fuel_value
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-fuel",
        "fuel_usage": "gas",
        "fuel_name": "CNG",
        "fuel_unit": "tonnes",
        "fuel_value": "4500",
        "co2e_gm": 11284759845,
        "co2e_kg": 11284759.85,
        "co2e_mt": 11284.76,
        "co2e_lb": 24878607.26
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de Combustión de Combustibles — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31347/fuel+combustion+estimates?fuel_usage=gas&fuel_name=CNG&fuel_value=4500' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name":"KrugerBrent-Plant3A-May26",
    "fuel_usage":"liquid",
    "fuel_name":"Gas oil",
    "fuel_value":7800
}'

    
Solicitud
# Emisiones del Transporte de Carga Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) para envíos de carga a través de carretera, ferrocarril, aire y mar (clasificados en Mar Corto y Mar Profundo). Se disponen de dos cálculos adicionales para el transporte intermodal: 1) Carretera con Ferrocarril y 2) Carretera con Mar Corto. En ambos casos, se asume que la distancia por carretera es el 10% de todo el trayecto. operationId: calculate_emissions_from_shipment_of_freight
Endpoint ID: 31348
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31348/freight+shipping+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de envío de carga — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
transport_mode Requerido The mode of shipment of freight. Deep sea (value: DeepSea) shipping refers to the maritime transport of goods on intercontinental routes, crossing oceans as opposed to short sea (value: ShortSea) shipping over relatively short distances.​ For Intermodal shipping of 1) Road with Rail and 2) Road with Short Sea, the road distance is assumed to be at 10% of the entire journey.
freight_weight Requerido Weight of freight in kilograms. If a NULL or <=0 is entered, it is set to 1.00
distance_value Requerido Distance of journey in kilometers (KM). If a NULL or <=0 is entered, it is set to 1.00
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under the Cluster Data API

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PARÁMETROS DE ENTRADA

transport_mode
freight_weight
distance_value
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-freight",
        "distance_value": 2000,
        "transport_mode": "rail",
        "freight_weight": 2235,
        "co2e_gm": 98340,
        "co2e_kg": 98.34,
        "co2e_mt": 0.1,
        "co2e_lb": 216.8
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de envío de carga — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31348/freight+shipping+estimates?transport_mode=rail&freight_weight=2235&distance_value=2000' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name":"KrugerBrent-PO72-Feb26",
    "transport_mode":"Rail",
    "distance_value":1500,
    "freight_weight":19000
}'

    
Solicitud
# Emisiones de Envíos de Comercio Electrónico Devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) para envíos de comercio electrónico Este es un algoritmo avanzado para estimar las emisiones del viaje de un paquete desde su lugar de envío hasta el punto de recolección Si la distancia entre dos códigos postales está por encima de un umbral, encontramos los aeropuertos más cercanos desde el origen y luego desde la ubicación de destino La distancia final del viaje es entonces una suma de la distancia entre el código postal de origen y el aeropuerto más cercano por tierra, el viaje aéreo entre los aeropuertos más cercanos al origen y al destino y finalmente, el viaje por tierra entre el aeropuerto de destino y el código postal del punto de recolección por tierra El cálculo final sigue los factores de conversión recomendados por ECTA/Cefic y BEIS/DEFRA y trabaja con una base de datos de más de 15 millones de códigos postales en 95 países y 9,000 aeropuertos globales operationId: calculate_emissions_from_ecommerce_shipment
Endpoint ID: 31349
POST https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31349/ecommerce+shipment+estimates
PARÁMETROS DE ENTRADA

Estimaciones de Envío de Comercio Electrónico — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
origin_country_code Requerido Two letter ISO country code of the origin, ie from where the package is being sent
origin_postal_code Requerido The postal code within the origin country from where the package is being shipped
destination_country_code Requerido Two letter ISO country code of the destination, ie to where the package is being sent
destination_postal_code Requerido The postal code within the destination country to where the package is being shipped
package_weight Requerido Weight of package in kilograms. If a NULL or <=0 is entered, it is set to 1.00
add_rf Opcional The default value of "Y" adds the radiative forcing multiplier factor in the footprint calculation; "N" bypasses it
include_wtt Opcional The default value of "Y" includes the Well-to-Tank (WTT) factors while "N" bypasses it
cluster_name Opcional Identifier to log and aggregate results under the Cluster Data API

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

origin_country_code
origin_postal_code
destination_country_code
destination_postal_code
package_weight
add_rf
include_wtt
cluster_name
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "type": "estimate-ecommerce",
        "origin_country_code": "SG",
        "origin_postal_code": "436915",
        "destination_country_code": "IN",
        "destination_postal_code": "248001",
        "package_weight": 3.5,
        "add_rf": "Y",
        "include_wtt": "Y",
        "co2e_gm": 15,
        "co2e_kg": 0.02,
        "co2e_mt": 0,
        "co2e_lb": 0.04
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Estimaciones de Envío de Comercio Electrónico — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request POST 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31349/ecommerce+shipment+estimates?origin_country_code=SG&origin_postal_code=436915&destination_country_code=IN&destination_postal_code=248001&package_weight=3.5&add_rf=Y&include_wtt=Y' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{
    "cluster_name": "KrugerBrent_Marketing_Oct25",
    "origin_country_code": "IN",
    "origin_postal_code": "604407",
    "destination_country_code": "SG",
    "destination_postal_code": "436915",
    "package_weight":24.40,
    "add_rf": "Y",
    "include_wtt": "Y"
}'

    
Solicitud
# Aeropuerto al Aeropuerto Más Cercano Devuelve la distancia en kilómetros del aeropuerto más cercano a un código de aeropuerto dado, junto con el nombre y el código IATA, utilizando la función de Haversine operationId: encontrar_aeropuerto_más_cercano_de_otro_aeropuerto
Endpoint ID: 31350
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31350/airport+to+nearest+airport
PARÁMETROS DE ENTRADA

Aeropuerto al aeropuerto más cercano — Características del Endpoint

Objeto Descripción
iata_airport_code Requerido An IATA airport code is unique 3 digit geocode (also known as IATA location identifier, IATA station code, or location identifier)
same_country Requerido A value of "Y" will result in closest airport with the same country of IATA Code, else the country borders will be ignored and the nearest airport will be found.

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PARÁMETROS DE ENTRADA

iata_airport_code
same_country
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "airport_from": "San Francisco International Airport",
        "closest_airport_code": "SQL",
        "closest_airport_name": "San Carlos Airport",
        "distance": "16.13"
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Aeropuerto al aeropuerto más cercano — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31350/airport+to+nearest+airport?iata_airport_code=SFO&same_country=Y' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud
# Código Postal al Aeropuerto Más Cercano Devuelve la distancia en kilómetros entre un código postal y el aeropuerto más cercano a él, utilizando la función Haversine Este es un algoritmo avanzado que toma un código postal y un código de país como entrada y devuelve el aeropuerto más cercano con su valor de latitud/longitud. La distancia entre las coordenadas del código postal y su aeropuerto se mide utilizando la función Haversine y el valor devuelto está en kilómetros. Los datos tienen instancias de múltiples direcciones con diferentes valores de latitud/longitud asociadas con el mismo código postal. Para tales casos, se devuelve un arreglo de todas las direcciones y su distancia con el aeropuerto más cercano para el mismo código postal. La fuente de datos de 1.5 millones de códigos postales se toma tal como está de https://public.opendatasoft.com/explore/dataset/geonames-postal-code/. Para los aeropuertos, se utiliza la base de datos pública de códigos IATA y nombres de aeropuertos. operationId: find_nearest_airport_from_postal_code
Endpoint ID: 31351
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31351/postal+code+to+nearest+airport
PARÁMETROS DE ENTRADA

Código Postal al Aeropuerto Más Cercano — Características del Endpoint

Objeto Descripción
country_code Requerido Two digit ISO 3166-1 alpha-2 country code.
postal_code Requerido A valid postal code of a location

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

country_code
postal_code
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": [
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dehradun City Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Kanwali Road Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Patel Nagar (Dehradun) Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "CDA(A.F) Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Hathi Barkala Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Neshvilla Road Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Sachivalaya Parisar Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dalanwala Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "18.14",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Arahat Bazar Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dehradun IBC Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Rispana Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Nivh Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Karanpur Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "18.82",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Govindgarh (Dehradun) Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "21.5",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dehradun G.P.O. Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Kanwali Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dilaram Bazar Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Araghar Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "17.58",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Dehradun Kty Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Sayedwala Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Cannaught Place Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Mothrowala Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "19.69",
            "unit": "km"
        },
        {
            "airport_name": "Dehradun Jolly Grant Airport",
            "iata_code": "DED",
            "postal_code": "248001",
            "address": "Ballupur Dehradun Uttarakhand",
            "distance": "22.64",
            "unit": "km"
        }
    ],
    "success": true,
    "status": 200
}
Código Postal al Aeropuerto Más Cercano — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31351/postal+code+to+nearest+airport?country_code=IN&postal_code=248001' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud
# Distancia entre Dos Aeropuertos Devuelve la distancia entre dos códigos de aeropuerto IATA en kilómetros, utilizando la función Haversine operationId: encontrar_distancia_entre_dos_aeropuertos
Endpoint ID: 31352
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31352/distance+between+two+airports
PARÁMETROS DE ENTRADA

Distancia entre Dos Aeropuertos — Características del Endpoint

Objeto Descripción
iata_airport_from Requerido The first (or from) IATA airport code is unique 3 digit geocode (also known as IATA location identifier, IATA station code or location identifier)
iata_airport_to Requerido The second (or to) IATA airport code is unique 3 digit geocode (also known as IATA location identifier, IATA station code or location identifier)

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PARÁMETROS DE ENTRADA

iata_airport_from
iata_airport_to
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "airport_from": "Ninoy Aquino International Airport",
        "airport_to": "Tokyo Haneda International Airport",
        "distance": 2996.08
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Distancia entre Dos Aeropuertos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31352/distance+between+two+airports?iata_airport_from=MNL&iata_airport_to=HND' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud
# Búsqueda de Palabras Clave de Aeropuertos Devuelve las listas de nombres de aeropuertos y el código IATA de los aeropuertos que coinciden con la palabra clave. El algoritmo busca a través de los nombres de los aeropuertos, el código IATA, nombres de estados e información de otras fuentes operationId: buscar_aeropuertos_basados_en_palabras_clave
Endpoint ID: 31353
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31353/airports+keyword+search
PARÁMETROS DE ENTRADA

Búsqueda de Palabras Clave en Aeropuertos — Características del Endpoint

Objeto Descripción
keyword Requerido A keyword to search for the airport records

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

keyword
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": [
        {
            "iata_code": "DEL",
            "airport_name": "Indira Gandhi International Airport"
        }
    ],
    "success": true,
    "status": 200
}
Búsqueda de Palabras Clave en Aeropuertos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31353/airports+keyword+search?keyword=delhi' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud
## Lista de todas las marcas de vehículos Devuelve una lista de todos los fabricantes de vehículos y su número de modelos, que se puede utilizar para obtener una lista de modelos y luego estimar las huellas. Esta API es utilizada principalmente por desarrolladores de aplicaciones
Endpoint ID: 31354
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31354/vehicle+makes
PARÁMETROS DE ENTRADA

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.

Este endpoint no requiere parámetros de entrada.

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": [
        {
            "make": "Acura",
            "number_of_models": 51
        },
        {
            "make": "Alfa Romeo",
            "number_of_models": 13
        },
        {
            "make": "AM General",
            "number_of_models": 4
        },
        {
            "make": "American Motors Corporation",
            "number_of_models": 4
        },
        {
            "make": "ASC Incorporated",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Aston Martin",
            "number_of_models": 42
        },
        {
            "make": "Audi",
            "number_of_models": 170
        },
        {
            "make": "Aurora Cars Ltd",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Autokraft Limited",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Avanti Motor Corporation",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Azure Dynamics",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Bentley",
            "number_of_models": 30
        },
        {
            "make": "Bertone",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Bill Dovell Motor Car Company",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Bitter Gmbh and Co. Kg",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "BMW",
            "number_of_models": 434
        },
        {
            "make": "BMW Alpina",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Bugatti",
            "number_of_models": 5
        },
        {
            "make": "Buick",
            "number_of_models": 50
        },
        {
            "make": "BYD",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Cadillac",
            "number_of_models": 84
        },
        {
            "make": "CCC Engineering",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Chevrolet",
            "number_of_models": 277
        },
        {
            "make": "Chrysler",
            "number_of_models": 64
        },
        {
            "make": "CODA Automotive",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Consulier Industries Inc",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "CX Automotive",
            "number_of_models": 7
        },
        {
            "make": "Dabryan Coach Builders Inc",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Dacia",
            "number_of_models": 3
        },
        {
            "make": "Daewoo",
            "number_of_models": 8
        },
        {
            "make": "Daihatsu",
            "number_of_models": 3
        },
        {
            "make": "Dodge",
            "number_of_models": 124
        },
        {
            "make": "E. P. Dutton, Inc.",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Eagle",
            "number_of_models": 10
        },
        {
            "make": "Environmental Rsch and Devp Corp",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Evans Automobiles",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Excalibur Autos",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Federal Coach",
            "number_of_models": 14
        },
        {
            "make": "Ferrari",
            "number_of_models": 82
        },
        {
            "make": "Fiat",
            "number_of_models": 10
        },
        {
            "make": "Fisker",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Ford",
            "number_of_models": 266
        },
        {
            "make": "General Motors",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Genesis",
            "number_of_models": 17
        },
        {
            "make": "Geo",
            "number_of_models": 15
        },
        {
            "make": "GMC",
            "number_of_models": 173
        },
        {
            "make": "Goldacre",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Grumman Allied Industries",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Grumman Olson",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Honda",
            "number_of_models": 74
        },
        {
            "make": "Hummer",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Hyundai",
            "number_of_models": 112
        },
        {
            "make": "Import Foreign Auto Sales Inc",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Import Trade Services",
            "number_of_models": 11
        },
        {
            "make": "INEOS Automotive",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Infiniti",
            "number_of_models": 87
        },
        {
            "make": "Isis Imports Ltd",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Isuzu",
            "number_of_models": 36
        },
        {
            "make": "J.K. Motors",
            "number_of_models": 21
        },
        {
            "make": "Jaguar",
            "number_of_models": 105
        },
        {
            "make": "JBA Motorcars, Inc.",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Jeep",
            "number_of_models": 78
        },
        {
            "make": "Kandi",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Karma",
            "number_of_models": 4
        },
        {
            "make": "Kenyon Corporation Of America",
            "number_of_models": 4
        },
        {
            "make": "Kia",
            "number_of_models": 81
        },
        {
            "make": "Koenigsegg",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Laforza Automobile Inc",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Lambda Control Systems",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Lamborghini",
            "number_of_models": 39
        },
        {
            "make": "Land Rover",
            "number_of_models": 76
        },
        {
            "make": "Lexus",
            "number_of_models": 112
        },
        {
            "make": "Lincoln",
            "number_of_models": 46
        },
        {
            "make": "London Coach Co Inc",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "London Taxi",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Lordstown",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Lotus",
            "number_of_models": 10
        },
        {
            "make": "Lucid",
            "number_of_models": 20
        },
        {
            "make": "Mahindra",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Maserati",
            "number_of_models": 59
        },
        {
            "make": "Maybach",
            "number_of_models": 6
        },
        {
            "make": "Mazda",
            "number_of_models": 83
        },
        {
            "make": "Mcevoy Motors",
            "number_of_models": 4
        },
        {
            "make": "McLaren Automotive",
            "number_of_models": 27
        },
        {
            "make": "Mercedes-Benz",
            "number_of_models": 435
        },
        {
            "make": "Mercury",
            "number_of_models": 51
        },
        {
            "make": "Merkur",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "MINI",
            "number_of_models": 51
        },
        {
            "make": "Mitsubishi",
            "number_of_models": 56
        },
        {
            "make": "Mobility Ventures LLC",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Morgan",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Nissan",
            "number_of_models": 140
        },
        {
            "make": "Oldsmobile",
            "number_of_models": 35
        },
        {
            "make": "Pagani",
            "number_of_models": 3
        },
        {
            "make": "Panos",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Panoz Auto-Development",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Panther Car Company Limited",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "PAS Inc - GMC",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "PAS, Inc",
            "number_of_models": 2
        },
        {
            "make": "Peugeot",
            "number_of_models": 8
        },
        {
            "make": "Pininfarina",
            "number_of_models": 1
        },
        {
            "make": "Plymouth",
            "number_of_models": 23
        },
        {
            "make": "Polestar",
            "number_of_models": 11
        },
        {
            "make": "Pontiac",
            "number_of_models": 60
        }
    ],
    "_note": "Response truncated for documentation purposes"
}
Marcas de vehículos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31354/vehicle+makes' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    
Solicitud
## Lista de todos los Modelos de una Marca de Vehículo Específica
Endpoint ID: 31355
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31355/vehicle+models
PARÁMETROS DE ENTRADA

Modelos de Vehículos — Características del Endpoint

Objeto Descripción
Cuerpo de la Solicitud Requerido Json
vehicle_make Requerido

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": [
        {
            "model": "CT 200h"
        },
        {
            "model": "ES 250"
        },
        {
            "model": "ES 250 AWD"
        },
        {
            "model": "ES 300"
        },
        {
            "model": "ES 300h"
        },
        {
            "model": "ES 330"
        },
        {
            "model": "ES 350"
        },
        {
            "model": "ES 350 F Sport"
        },
        {
            "model": "GS 200t"
        },
        {
            "model": "GS 200t F Sport"
        },
        {
            "model": "GS 300"
        },
        {
            "model": "GS 300 4WD"
        },
        {
            "model": "GS 300 F Sport"
        },
        {
            "model": "GS 300/GS 400"
        },
        {
            "model": "GS 300/GS 430"
        },
        {
            "model": "GS 350"
        },
        {
            "model": "GS 350 AWD"
        },
        {
            "model": "GS 350 F Sport"
        },
        {
            "model": "GS 430"
        },
        {
            "model": "GS 450h"
        },
        {
            "model": "GS 460"
        },
        {
            "model": "GS F"
        },
        {
            "model": "GS300"
        },
        {
            "model": "GX 460"
        },
        {
            "model": "GX 470"
        },
        {
            "model": "GX 550"
        },
        {
            "model": "HS 250h"
        },
        {
            "model": "IS 200t"
        },
        {
            "model": "IS 250"
        },
        {
            "model": "IS 250 AWD"
        },
        {
            "model": "IS 250 C"
        },
        {
            "model": "IS 250/IS 250C"
        },
        {
            "model": "IS 300"
        },
        {
            "model": "IS 300 AWD"
        },
        {
            "model": "IS 350"
        },
        {
            "model": "IS 350 AWD"
        },
        {
            "model": "IS 350 C"
        },
        {
            "model": "IS 350/IS 350C"
        },
        {
            "model": "IS 500"
        },
        {
            "model": "IS F"
        },
        {
            "model": "LC 500"
        },
        {
            "model": "LC 500 Convertible"
        },
        {
            "model": "LC 500h"
        },
        {
            "model": "LFA"
        },
        {
            "model": "LS 400"
        },
        {
            "model": "LS 430"
        },
        {
            "model": "LS 460"
        },
        {
            "model": "LS 460 AWD"
        },
        {
            "model": "LS 460 L"
        },
        {
            "model": "LS 460 L AWD"
        },
        {
            "model": "LS 500"
        },
        {
            "model": "LS 500 AWD"
        },
        {
            "model": "LS 500h"
        },
        {
            "model": "LS 500h AWD"
        },
        {
            "model": "LS 600h L"
        },
        {
            "model": "LX 450"
        },
        {
            "model": "LX 470"
        },
        {
            "model": "LX 570"
        },
        {
            "model": "LX 600"
        },
        {
            "model": "NX 200t"
        },
        {
            "model": "NX 200t AWD"
        },
        {
            "model": "NX 200t AWD F Sport"
        },
        {
            "model": "NX 250"
        },
        {
            "model": "NX 250 AWD"
        },
        {
            "model": "NX 300"
        },
        {
            "model": "NX 300 AWD"
        },
        {
            "model": "NX 300 AWD F Sport"
        },
        {
            "model": "NX 300h"
        },
        {
            "model": "NX 300h AWD"
        },
        {
            "model": "NX 350 AWD"
        },
        {
            "model": "NX 350 AWD F Sport"
        },
        {
            "model": "NX 350h AWD"
        },
        {
            "model": "NX 450h Plus AWD"
        },
        {
            "model": "RC 200t"
        },
        {
            "model": "RC 300"
        },
        {
            "model": "RC 300 AWD"
        },
        {
            "model": "RC 350"
        },
        {
            "model": "RC 350 AWD"
        },
        {
            "model": "RC F"
        },
        {
            "model": "RX 300"
        },
        {
            "model": "RX 300 4WD"
        },
        {
            "model": "RX 330 2WD"
        },
        {
            "model": "RX 330 4WD"
        },
        {
            "model": "RX 350"
        },
        {
            "model": "RX 350 2WD"
        },
        {
            "model": "RX 350 4WD"
        },
        {
            "model": "RX 350 AWD"
        },
        {
            "model": "RX 350 L"
        },
        {
            "model": "RX 350 L AWD"
        },
        {
            "model": "RX 350h AWD"
        },
        {
            "model": "RX 400h 2WD"
        },
        {
            "model": "RX 400h 4WD"
        },
        {
            "model": "RX 450h"
        },
        {
            "model": "RX 450h AWD"
        },
        {
            "model": "RX 450h L AWD"
        },
        {
            "model": "RX 500h AWD"
        },
        {
            "model": "RZ 300e (18 inch wheels)"
        },
        {
            "model": "RZ 300e (20 inch wheels)"
        },
        {
            "model": "RZ 450e AWD (18 inch wheels)"
        },
        {
            "model": "RZ 450e AWD (20 inch Wheels)"
        },
        {
            "model": "SC"
        },
        {
            "model": "SC 300/SC 400"
        },
        {
            "model": "SC 300/SC 430"
        },
        {
            "model": "SC 430"
        },
        {
            "model": "TX 350"
        },
        {
            "model": "TX 350 AWD"
        },
        {
            "model": "TX 500h AWD"
        },
        {
            "model": "UX 200"
        },
        {
            "model": "UX 250h"
        },
        {
            "model": "UX 250h AWD"
        },
        {
            "model": "UX 300h"
        },
        {
            "model": "UX 300h AWD"
        }
    ],
    "success": true,
    "status": 200
}
Modelos de Vehículos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31355/vehicle+models&vehicle_make=Required' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 

--data-raw '{}'

    
Solicitud
# Tiempos Estimados de Vuelo entre Aeropuertos Devuelve el tiempo de viaje estimado a través de un vuelo entre dos aeropuertos operationId: estimate_flight_time_between_airports
Endpoint ID: 31356
GET https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31356/estimated+flight+time+between+airports
PARÁMETROS DE ENTRADA

Tiempo de vuelo estimado entre aeropuertos — Características del Endpoint

Objeto Descripción
iata_airport_from Requerido The departing (or from) IATA airport code is unique 3 digit geocode (also known as IATA location identifier or IATA station code)
iata_airport_to Requerido The landing (or to) IATA airport code is unique 3 digit geocode (also known as IATA location identifier or IATA station code)

Pruebas gratuitas restantes: 3 de 3.


PARÁMETROS DE ENTRADA

iata_airport_from
iata_airport_to
RESPUESTA DE EJEMPLO DE LA API
JSON
{
    "data": {
        "airport_from": "Los Angeles International Airport",
        "airport_to": "Singapore Changi Airport",
        "estimated_formatted": "17 hours 27 minutes",
        "hours": 17,
        "minutes": 27,
        "totalMinutes": 1047
    },
    "success": true,
    "status": 200
}
Tiempo de vuelo estimado entre aeropuertos — CÓDIGOS DE EJEMPLO

curl --location --request GET 'https://zylalabs.com/api/13720/cloud+based+carbonsutra+carbon+emission+estimation+api/31356/estimated+flight+time+between+airports?iata_airport_from=LAX&iata_airport_to=SIN' --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' 


    

Clave de Acceso a la API y Autenticación

Después de registrarte, a cada desarrollador se le asigna una clave de acceso a la API personal, una combinación única de letras y dígitos proporcionada para acceder a nuestro endpoint de la API. Para autenticarte con el Cloud Based CarbonSutra Carbon Emission Estimation API simplemente incluye tu token de portador en el encabezado de Autorización.

Encabezados
Encabezado Descripción
Autorización Requerido Debería ser Bearer access_key. Consulta "Tu Clave de Acceso a la API" arriba cuando estés suscrito.

Sin compromiso a largo plazo. Mejora, reduce o cancela en cualquier momento. La Prueba Gratuita incluye hasta 50 solicitudes.

(Ahorra 2 meses pagando anualmente 🎉)

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  • Volumen Personalizado
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Resumen

Carbon emission footprint calculation for business travel, hotel stays, vehicles, freight, shipments, fuel and electricity with supplementary APIs on airports; Used by 3,000+ developers since 2022.

Cloud Based CarbonSutra Carbon Emission Estimation API FAQs

Cada punto final devuelve las emisiones estimadas de gases de efecto invernadero (CO2e) en múltiples unidades (gramos, kilogramos, toneladas métricas, libras) basadas en parámetros específicos como detalles de vuelos, estancias en hoteles, tipos de vehículos y uso de electricidad. Por ejemplo, el punto final de Estimaciones de Viaje en Vuelo proporciona emisiones basadas en códigos de aeropuerto, clase de vuelo y número de pasajeros

Los campos clave en los datos de respuesta incluyen "co2e_gm" "co2e_kg" "co2e_mt" y "co2e_lb" que representan emisiones en diferentes unidades Otros campos pueden incluir detalles como "aeropuerto_de" "aeropuerto_a" "calificación_de_hotel" y "tipo_de_vehículo" según el endpoint utilizado

Los parámetros varían según el punto final pero generalmente incluyen entradas como "códigos de aeropuerto" "clase de vuelo" "número de pasajeros" "nombre del país" "tipo de combustible" y "valor de distancia" Por ejemplo el punto final de Estimaciones de Estancia en Hoteles requiere "país" "número de noches" y "calificación del hotel"

Los datos de respuesta están estructurados en un formato JSON con un objeto "data" que contiene atributos específicos relacionados con la estimación de emisiones Cada tipo de estimación tiene su propia estructura detallando los parámetros utilizados y las emisiones calculadas lo que facilita su análisis y utilización

Las fuentes de datos incluyen publicaciones y normas gubernamentales como los factores de conversión de GHG del gobierno del Reino Unido el Índice de Referencia de Sostenibilidad del Hotel Cornell y diversas agencias ambientales Esto asegura que los cálculos de emisiones se basen en información confiable y actualizada

Los casos de uso típicos incluyen la elaboración de informes de sostenibilidad corporativa el cumplimiento de las regulaciones ambientales y el análisis de las huellas de carbono para viajes alojamiento y logística Las organizaciones pueden utilizar estos datos para identificar áreas de reducción de emisiones y mejorar sus estrategias de sostenibilidad

Los usuarios pueden personalizar las solicitudes especificando parámetros relevantes para sus necesidades como seleccionar diferentes marcas/modelos de vehículos ajustar las clases de vuelo o elegir países específicos para estancias en hoteles Esta flexibilidad permite cálculos de emisiones adaptados a las actividades organizacionales únicas

Los usuarios pueden utilizar los datos devueltos para informes y análisis al integrarlos en tableros de sostenibilidad informes de cumplimiento o herramientas de toma de decisiones El formato estructurado permite la extracción fácil de métricas clave lo que permite a las organizaciones rastrear y gestionar sus emisiones de carbono de manera efectiva

General FAQs

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Para ver el número máximo de solicitudes a la API que permite tu plan, revisa el encabezado de la respuesta 'X-Zyla-RateLimit-Limit'. Por ejemplo, si tu plan incluye 1,000 solicitudes por mes, este encabezado mostrará 1,000.
El encabezado 'X-Zyla-RateLimit-Reset' muestra el número de segundos hasta que tu límite se restablezca. Esto te indica cuándo tu conteo de solicitudes se reiniciará. Por ejemplo, si muestra 3,600, significa que faltan 3,600 segundos para que el límite se restablezca.
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