朱雀AI检测API接口说明 | 开发者如何集成免费检测功能
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🛠️ 朱雀 AI 检测 API 接口基本信息
朱雀 AI 检测 API 是为开发者提供的一套用于集成文本 AI 检测功能的接口服务。通过这个接口，开发者可以将朱雀的 AI 内容识别能力嵌入到自己的应用、网站或工具中，快速实现对文本是否为 AI 生成的检测功能。目前这个接口提供免费额度，对于中小开发者来说相当友好。
接口的基础信息得先弄清楚。接口地址是固定的，目前官方给出的正式地址是
https://api.diwuai.com/zhuque/detect，测试环境地址是https://test.api.diwuai.com/zhuque/detect，开发时可以先在测试环境调试，没问题了再切换到正式环境。请求方式只能用 POST，这一点要记牢。不管是网页端还是移动端集成，都得用 POST 方法发送请求。Content-Type 固定为
application/json，也就是说发送的数据必须是 JSON 格式，其他格式会直接返回错误。认证方式采用 apiKey 验证。开发者需要先在朱雀 AI 平台注册账号，在控制台创建应用后就能获取专属的 apiKey。这个 apiKey 是调用接口的关键，相当于开发者的身份凭证，必须妥善保管，不能泄露给第三方。
📝 接口调用核心参数说明
调用接口时，有些参数是必须传的，有些是可选的。咱们先看必填参数，这几个少了肯定调不通。
apiKey 不用说，字符串类型，就是前面提到的从控制台获取的密钥。每次请求都得带上，接口会通过这个验证开发者身份和权限。text 也是必填的，字符串类型，就是需要检测的文本内容。这里有个限制，单次检测的文本长度不能超过 10000 个字符，超过的话得自己做截断处理，或者分多次调用。可选参数里，
model 比较常用，字符串类型，默认值是default。朱雀提供了不同的检测模型，比如针对自媒体文章的media模型，针对学术论文的academic模型。如果对检测精度有特定需求，可以指定对应的模型，不填就用默认模型。format 是返回数据的格式，可选json或xml，默认是json。大多数开发者应该都会选 json，处理起来更方便，除非系统有特殊要求才用 xml。还有个
callback参数，字符串类型，主要用于异步回调场景。如果设置了这个参数，接口处理完成后会把结果发送到对应的回调地址，适合处理大批量检测的情况。🔍 接口返回数据格式与解析
接口返回的数据结构比较清晰，不管用哪种格式，核心字段都一样。咱们以默认的 json 格式为例来说说。
返回的根节点里，
code 是状态码。200 表示请求成功，这是大家最想看到的。如果是400，说明请求参数有问题，得检查是不是漏了必填项，或者格式不对。401 通常是 apiKey 错误或者过期了，这时候要去控制台看看密钥是不是有效。500 就是服务器内部错误，这种情况比较少见，一般等一会儿再试就行。msg 字段是状态描述，成功的时候会显示 “success”，失败的时候会给出具体原因，比如 “text 参数不能为空”、“apiKey 无效” 之类的，调试的时候看这个能快速定位问题。data 字段里包含了具体的检测结果，这才是开发者最关心的。aiProbability 是个百分比数值，范围 0-100，表示文本是 AI 生成的概率。比如返回 85，就说明有 85% 的可能是 AI 写的。detectResult 是检测结论，字符串类型，可能的值有 “ai-generated”（AI 生成）、“human-written”（人工撰写）、“mixed”（混合内容）。这个结论是根据aiProbability判断的，一般来说超过 70% 会判定为 AI 生成，低于 30% 是人工，中间的就是混合。detail 字段是详细分析，里面有分段落的检测结果，每个段落都有对应的 AI 概率。如果需要更精细的处理，这个字段能派上用场。🚀 开发者集成步骤详解
集成步骤其实不复杂，分几步走就行，不管是前端还是后端开发，照着做基本都能搞定。
第一步，注册并获取 apiKey。先打开朱雀 AI 的官网（https://www.diwuai.com），注册账号后登录控制台，找到 “API 服务” 板块，点击 “创建应用”，填个应用名称，选 “AI 检测” 服务，提交后就能在应用详情里看到 apiKey 了。记得把这个密钥存好，后面调用必须用。
第二步，根据开发语言写请求代码。这里举几个常用语言的例子。比如 Python，用 requests 库发送 POST 请求就行：
python
import requests
import json
url = "https://api.diwuai.com/zhuque/detect"
headers = {"Content-Type": "application/json"}
data = {
"apiKey": "你的apiKey",
"text": "需要检测的文本内容",
"model": "default"
}
response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
print(response.json())
如果是 JavaScript（Node.js），可以用 axios：
javascript
const axios = require('axios');
async function detectText() {
try {
const response = await axios.post('https://api.diwuai.com/zhuque/detect', {
apiKey: '你的apiKey',
text: '需要检测的文本内容',
model: 'default'
}, {
headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
});
console.log(response.data);
} catch (error) {
console.error(error);
}
}
第三步，处理返回结果。拿到接口返回的数据后，先判断
code是不是 200。如果是，就从data里提取aiProbability和detectResult，根据业务需求展示给用户，比如在页面上显示 “该文本 AI 生成概率为 XX%”。如果不是 200，就根据msg提示用户错误信息，比如 “检测失败，请检查 apiKey 是否正确”。第四步，测试和调试。先用测试环境接口调试，把各种情况都试试，比如文本太长、apiKey 错误、参数缺失这些情况，看看返回的错误信息对不对。确认没问题了，再切换到正式环境，上线前最好再做一次完整测试。
⚠️ 接口使用注意事项与常见问题
使用接口的时候，有些地方得多注意，不然可能会出问题，影响功能正常使用。
apiKey的安全很重要。绝对不能把 apiKey 明文写在前端代码里，比如 JavaScript 文件，很容易被别人扒走。正确的做法是，前端把要检测的文本发送到自己的后端服务器，由后端服务器带上 apiKey 调用朱雀的接口，这样能保证密钥安全。调用频率有限制。免费用户每分钟最多调用 30 次，每小时不超过 500 次，每天 10000 次。如果超过这个频率，接口会返回 429 错误，提示 “请求过于频繁”。要是业务需求比较大，得联系官方申请提高额度，或者自己做请求队列，控制调用速度。
文本长度别超标。前面说了单次检测不能超过 10000 字符，大概就是 2000 个汉字左右。如果文本太长，比如一篇长文章，最好分段处理，每段控制在 8000 字符以内，检测完再合并结果。
处理错误情况要全面。除了 429，还有可能遇到 401（密钥无效）、400（参数错）、500（服务器问题）。代码里得针对这些状态码做不同处理，比如 401 的时候提示用户重新获取 apiKey，500 的时候让用户稍后再试。
💰 免费额度与功能扩展说明
朱雀 AI 检测 API 的免费额度对中小开发者来说很够用。注册后默认就是免费用户，每天有 10000 次调用额度，单次文本 10000 字符限制，支持默认模型和基础检测功能。一般的个人博客、小工具集成，这个额度完全能满足需求。
如果免费额度不够用，或者需要更高级的功能，可以升级到付费版。付费版分几个档次，最低的月度套餐是 99 元，每天 50000 次调用，支持所有检测模型，还能获取更详细的检测报告，包括句子级别的 AI 概率分析。企业用户可以定制套餐，有专属客服和技术支持。
功能扩展方面，付费用户可以使用批量检测接口，一次最多提交 100 条文本，大大提高效率。还有异步检测模式，适合处理大量文本，提交后接口会返回一个任务 ID，开发者可以通过任务 ID 查询检测进度和结果。
另外，朱雀还提供了 SDK，支持 Python、Java、PHP 等多种语言，集成起来更方便，不用自己处理 HTTP 请求细节。SDK 里还有错误处理、重试机制等功能，能减少开发工作量。
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