Java Client
Enterprise-ready Java client for Gender-API.com providing robust, type-safe gender detection for your production applications. Our specialized API delivers 99.5% accuracy with sub-100ms response times, significantly outperforming generic AI solutions. Built for scalability with proper error handling, connection pooling, and thread safety. Perfect for Spring Boot, Jakarta EE, and microservices architectures. Unlike generic LLMs, our database is specifically tuned for name-gender associations across 150+ countries with continuous learning adding thousands of names daily. Ideal for CRM systems, user management, and marketing platforms. Start free with 100 monthly API calls and scale to millions. Trusted by Fortune 500 companies worldwide.
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import com.google.gson.Gson;
import com.google.gson.JsonObject;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
String apiKey = "YOUR_API_KEY";
String url = "https://gender-api.com/v2/gender/by-first-name";
String payload = "{\"first_name\":\"Theresa\"}";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create(url))
.header("Content-Type", "application/json")
.header("Authorization", "Bearer " + apiKey)
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(payload))
.build();
try {
HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
Gson gson = new Gson();
JsonObject json = gson.fromJson(response.body(), JsonObject.class);
System.out.println("Gender: " + json.get("gender").getAsString());
System.out.println("Probability: " + json.get("probability").getAsFloat());
} catch (IOException | InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}तुमच्या अॅप्लिकेशन्ससाठी प्रोफेशनल लिंग ओळख
Gender-API.com 150+ देशों में 99.5% सटीकता के साथ एंटरप्राइज़-ग्रेड gender detection देता है। हमारा specialized API, generic AI solutions की तुलना में 10x-90x तेज़ response times और 9-34% बेहतर accuracy के साथ साफ़ तौर पर आगे है।
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- और भी ज़्यादा सटीक सांस्कृतिक और क्षेत्रीय समझ के साथ 99.5% सटीकता
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