--- url: "https://predictiontoolkit.com/pt-br/tools/eversight-and-signals-apis/" publisher: "PredictionToolkit" dateModified: "2026-11-02" --- [← Previsões]() Ferramenta de pesquisa # Eversight and Signals APIs: Previsões probabilísticas e sinais com fontes Eversight and Signals APIs fornecem previsão e recuperação de evidências Numinous para perguntas de mercados, incluindo Polymarket e Kalshi. Tarefas, sinais e inferência Numinous-1 são operações distintas. [**3,5**de 5Avaliação editorial]() [Avaliação editorial]() [Abrir Eversight]() eversight.numinouslabs.io **Disponível em:** Acesso web · API **Preços:** [Ver planos e custos ↓]() [Capturas de tela]() [Explorar alternativas]() [Previsões]() [APIs de dados]() +1 a mais [Sinais]() ## Capturas de tela e interface Prévia do produto1 / 3 Inicie uma pergunta de pesquisa e anexe um mercado. ## O que é Eversight and Signals APIs? Eversight recebe perguntas precisas como tarefas assíncronas. Aguarde COMPLETED antes de ler result.prediction em escala 0–1. Signals aceita URLs, slugs, IDs de condição ou perguntas compatíveis e retorna material ponderado. Use as\_of para limitar a recuperação histórica e diferencie published\_at do momento de captura. Numinous-1 é um modelo especializado em previsão, com endpoint compatível com OpenAI e saída estruturada; não é um assistente geral. Sua janela de contexto documentada é de 16 384 tokens: confira finish\_reason e o processamento da resposta se a saída for interrompida. ### Para quem é - Desenvolvedores que criam assistentes de pesquisa e previsão. - Analistas que comparam probabilidades do modelo com preços de mercado. - Equipes que precisam recuperar evidências com fontes rastreáveis. ## Funções e cobertura - **Tarefas de previsão** Envie perguntas, consulte o estado das tarefas e leia a probabilidade após a conclusão. - **Sinais de mercado** Forneça a URL de um mercado, seu slug, um ID de condição ou uma pergunta em texto livre. - **Atribuição** Inspecione os materiais que fundamentam os sinais ponderados. - **Histórico** Use as\_of para recuperar somente informações disponíveis até um momento anterior. - **Notícias** Leia os sinais de notícias pontuados compatíveis e sua direção. - **Mercados relacionados** Explore relações causais entre mercados com as evidências associadas. - **Numinous-1** Use o modelo especializado em previsão pelo endpoint compatível com OpenAI e com suporte à saída estruturada. ## Fluxos de trabalho com Eversight and Signals APIs ### Comparar previsão Leia as condições exatas de resolução, envie uma tarefa e aguarde a conclusão. Compare a probabilidade retornada com a cotação do mercado, preservando as evidências utilizadas. ### Criar painel Consulte Signals para o contrato, exiba os materiais com links e diferencie o horário de publicação do horário de captura. ### Repetir pesquisa passada Defina as\_of antes de recuperar os materiais para que artigos posteriores fiquem fora da janela de decisão anterior. ## Preços e custo total Acesso medido por chave API ou x402 compatíveis. Tarefas, sinais e inferência são operações separadas; confira tarifas antes de lotes. ## Primeiros passos **Antes de começar:** Numinous-1 é de previsão, não assistência geral. 1. Escolha Eversight para tarefas de previsão ou Signals para recuperar evidências. 2. Configure o caminho documentado por chave API ou pagamento x402. 3. Comece com uma pergunta precisa ou um identificador de mercado compatível. 4. Consulte o estado da previsão até COMPLETED antes de ler result.prediction. 5. Guarde as referências das fontes e o limite temporal da consulta. 6. Na inferência do modelo, trate respostas truncadas e o processamento da saída estruturada. O envio é assíncrono e não retorna resultado pronto imediatamente. [Ler documentação Eversight e Signals]() ## Links úteis ### O que verificar - Numinous-1 é de previsão, não assistência geral. - Use event\_id ou condition\_id quando exclusivos. - Publicação e captura podem diferir. - Contexto de 16 384 tokens; confira finish\_reason em cortes. Mais detalhes ## Notas e avaliações Avaliação editorial **3,5**de 5 0 avaliação de usuário Redação do PredictionToolkit ### Nossa opinião sobre Eversight and Signals APIs Separar tarefas e sinais esclarece integração. Processamento assíncrono e consumo medido exigem orçamento e leitura cuidadosa do modelo. Com base nas funções documentadas, na configuração e nas condições de acesso. [Como avaliamos]() ### Avaliações dos usuários 0 O limite de avaliações publicadas para que a nota principal passe a usar as notas dos usuários é 5. **Seja a primeira pessoa a compartilhar sua experiência** Um exemplo específico ajuda a próxima pessoa a escolher a ferramenta certa. ## Ferramentas relacionadas [Explorar categoria]() ![Visão geral da habilidade Numinous Tools e caminhos de instalação]() [Numinous Tools]() SDK**3,5**Da redação Solicite previsões e evidências de mercado por um agente e acompanhe o uso de API cobrado separadamente. - Idioma Python Conecte previsões e fontes Numinous a agente compatível pelo pacote de habilidades. ![Entrada de pesquisa e ferramentas de previsão Alphascope]() ![Logotipo de Alphascope]()[Alphascope]() Ferramenta de pesquisa**3,0**Da redação Peça uma previsão de IA por link, pergunta ou imagem e compare com as cotações do mercado e o contexto das notícias. - Acesso Acesso web Compare outro produto de pesquisa de mercados. ![Entrada de links e página de pesquisa Polyseer]() ![Logotipo de Polyseer]()[Polyseer]() Ferramenta de pesquisa**3,0**Da redação Cole o link de um contrato Polymarket ou Kalshi para iniciar uma pesquisa de IA focada nesse mercado pelo Valyu. - Acesso Acesso web Compare outra interface de pesquisa. ## Perguntas frequentes sobre Eversight and Signals APIs ### Onde recupero artigos? Nos endpoints de recuperação Signals. ### Como retorna probabilidade? result.prediction de 0 a 1 em tarefas prontas. ### Posso excluir informação posterior? Use as\_of documentado. ### Executa operações? Não. Pesquisa e probabilidades; execução precisa de outra integração. Neste perfil