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Herramienta de investigación

Eversight and Signals APIs: Pronósticos probabilísticos y señales con fuentes

Eversight and Signals APIs ofrecen pronósticos y recuperación de evidencia de Numinous para preguntas de predicción, incluidas Polymarket y Kalshi. Tareas, señales e inferencia Numinous-1 son operaciones distintas.

Abrir Eversighteversight.numinouslabs.io
Disponible en
Acceso web · API

Capturas e interfaz

¿Qué es Eversight and Signals APIs?

Eversight recibe preguntas precisas como tareas asíncronas. Espera COMPLETED antes de leer result.prediction en escala 0–1. Signals admite URL, slugs, ID de condición o preguntas compatibles y devuelve material ponderado.

Usa as_of para limitar la recuperación histórica y distingue published_at del momento de captura. Numinous-1 es un modelo especializado en pronósticos con un endpoint compatible con OpenAI y salida estructurada; no es un asistente general. Su ventana de contexto documentada es de 16 384 tokens: comprueba finish_reason y el procesamiento de la respuesta si la salida se interrumpe.

A quién va dirigido

  • Desarrolladores que crean asistentes de investigación y pronósticos.
  • Analistas que comparan probabilidades del modelo con precios de mercado.
  • Equipos que necesitan recuperar evidencia con fuentes identificables.

Cobertura y métodos de investigación

  • Tareas de pronóstico

    Envía preguntas, consulta el estado de las tareas y lee la probabilidad cuando finalicen.

  • Señales de mercado

    Proporciona la URL de un mercado, su slug, un ID de condición o una pregunta en texto libre.

  • Atribución

    Inspecciona los materiales que respaldan las señales ponderadas.

  • Historial

    Usa as_of para recuperar solo la información disponible hasta un momento anterior.

  • Noticias

    Lee las señales de noticias puntuadas admitidas y su dirección.

  • Mercados relacionados

    Explora relaciones causales entre mercados junto con la evidencia asociada.

  • Numinous-1

    Accede al modelo especializado de pronósticos mediante su endpoint compatible con OpenAI y el soporte de salida estructurada.

Tareas de investigación

Comparar pronóstico

Lee las condiciones exactas de resolución, envía una tarea y espera a que finalice. Compara la probabilidad devuelta con la cotización del mercado y conserva la evidencia utilizada.

Crear panel

Consulta Signals para el contrato, muestra los materiales enlazados y distingue la hora de publicación de la de captura.

Repetir investigación pasada

Define as_of antes de recuperar los materiales para que los artículos posteriores queden fuera de la ventana de decisión anterior.

Precios y coste total

Acceso medido por clave API o x402 compatibles. Tareas, señales e inferencia se cobran como operaciones distintas; revisa tarifas antes de lotes.

Datos y acceso para investigar

  1. Elige Eversight para tareas de pronóstico o Signals para recuperar evidencia.
  2. Configura la vía documentada de clave API o pago x402.
  3. Empieza con una pregunta precisa o un identificador de mercado admitido.
  4. Consulta periódicamente el estado del pronóstico hasta COMPLETED antes de leer result.prediction.
  5. Guarda las referencias a las fuentes y el límite temporal de la consulta.
  6. En la inferencia del modelo, gestiona las respuestas truncadas y el procesamiento de la salida estructurada.

Leer documentación Eversight y Signals

Enlaces útiles

Qué revisar

  • Numinous-1 es de pronósticos, no asistencia general.
  • Usa event_id o condition_id cuando sean excluyentes.
  • Publicación y captura pueden diferir.
  • Contexto de 16 384 tokens; revisa finish_reason si se corta.

En detalle

Valoraciones y reseñas

Valoración editorial
3,5de 5
0 reseñas de usuarios

Nuestra opinión sobre Eversight and Signals APIs

Separar tareas y señales aclara integración. Procesamiento asíncrono y consumo medido exigen presupuesto y lectura cuidadosa del modelo.

Criterios de evaluación
Utilidad para la tarea, alcance documentado, claridad de configuración y transparencia del acceso y los costes.
Fecha de evaluación
Documentación revisada

Evaluación basada en documentación. Cómo valoramos

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Explorar la categoría

Preguntas frecuentes sobre Eversight and Signals APIs

¿Dónde recupero artículos?

En endpoints de recuperación Signals.

¿Cómo vuelve la probabilidad?

result.prediction de 0 a 1 en tareas completas.

¿Puedo excluir información posterior?

Usa as_of documentado.

¿Ejecuta operaciones?

No. Investigación y probabilidades; ejecutar requiere otra integración.