--- url: "https://predictiontoolkit.com/es/tools/eversight-and-signals-apis/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← Pronósticos]() 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. [**3,5**de 5Valoración editorial]() [Evaluación editorial]() [Abrir Eversight]() eversight.numinouslabs.io **Disponible en:** Acceso web · API **Precios:** [Ver planes y costes ↓]() [Capturas de pantalla]() [Explorar alternativas]() [Pronósticos]() [API de datos]() +1 más [Señales]() ## Capturas e interfaz Vista previa del producto1 / 3 Inicia una pregunta de investigación y adjunta un mercado. ## ¿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 **3,5**de 5 0 reseñas de usuarios Redacción de PredictionToolkit ### 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:** 2026-10-01 **Documentación revisada:** 2026-10-01 Evaluación basada en documentación. [Cómo valoramos]() ### Reseñas de usuarios 0 El umbral de reseñas publicadas para que la nota principal pase a las valoraciones de usuarios es 5. **Sé la primera persona en compartir su experiencia** Un ejemplo concreto ayuda a la siguiente persona a elegir la herramienta adecuada. ## Herramientas relacionadas [Explorar la categoría]() ![Vista general de la habilidad Numinous Tools y sus vías de instalación]() [Numinous Tools]() SDK**3,5**De la redacción Solicita pronósticos y pruebas de mercado desde un agente y controla el uso de API facturado por separado. - Idioma Python Conecta pronósticos y fuentes Numinous a un agente compatible mediante su paquete de habilidades. ![Entrada de investigación y herramientas de pronóstico de Alphascope]() ![Logotipo de Alphascope]()[Alphascope]() Herramienta de investigación**3,0**De la redacción Solicita un pronóstico de IA con un enlace, pregunta o imagen y compáralo con las cuotas del mercado y el contexto de noticias. - Acceso Acceso web Compara otro producto de investigación de mercados. ![Entrada de enlaces y página de investigación Polyseer]() ![Logotipo de Polyseer]()[Polyseer]() Herramienta de investigación**3,0**De la redacción Pega un enlace de contrato de Polymarket o Kalshi para iniciar una investigación de IA centrada en ese mercado mediante Valyu. - Acceso Acceso web Compara otra interfaz de investigación. ## 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. En este perfil