顧客データを補完する

顧客リストに企業データを追加する。

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企業を照合する

curl -G "https://handelsregister.ai/api/v1/fetch-organization" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  --data-urlencode 'q=Hetzner Online GmbH Gunzenhausen'
1{2  "entity_id": "94eb910fef13f94585c48c263fa446d4",3  "name": "Hetzner Online GmbH",4  "status": "ACTIVE",5  "registration": {6    "court": "Ansbach",7    "register_type": "HRB",8    "register_number": "6089"9  },10  "address": {11    "house_number": "25",12    "street": "Industriestraße",13    "postal_code": "91710",14    "city": "Gunzenhausen",15    "county": "Weißenburg-Gunzenhausen",16    "state": "Bayern",17    "country": "DEU",18    "coordinates": {19      "latitude": 49.12483,20      "longitude": 10.7805221    }22  },23  "meta": {24    "request_credit_cost": 5,25    "credits_remaining": 14526  }27}
200 · レスポンス例:名称と所在地での一致(抜粋)
APIが企業を見つけられない場合は、HTTP 404が返ります。AIモードなしなら料金はかかりません。その顧客を確認対象としてマークしてください。あいまいな項目にはAIモード(ai_search=on-default)を選択的に使ってください。一致がなくても 20 クレジット が追加でかかります。
2

多数の企業を取得する

Pythonスクリプト
import csv
import time

import requests

API = "https://handelsregister.ai/api/v1/fetch-organization"
HEADERS = {"x-api-key": "YOUR_API_KEY", "Accept": "application/json"}
PER_MINUTE = 60  # fetch-organization の制限


def lookup(row):
    # 登記裁判所と登記番号の組み合わせは一意。それ以外は名称と所在地
    q = row["register"] or f'{row["name"]} {row["city"]}'
    headers = {**HEADERS, "Idempotency-Key": f'customer-{row["id"]}'}
    for attempt in range(5):
        response = requests.get(API, params={"q": q}, headers=headers, timeout=120)
        if response.status_code == 429:
            time.sleep(int(response.headers.get("Retry-After", "10")))
        elif response.status_code in (408, 500, 502, 503, 504):
            time.sleep(30 * (attempt + 1))
        else:
            break
    return response


spent = 0
with open("customers.csv", newline="") as source, open("customers_enriched.csv", "w", newline="") as target:
    reader = csv.DictReader(source)
    writer = csv.DictWriter(target, fieldnames=reader.fieldnames + ["entity_id", "register_court", "register_number"])
    writer.writeheader()
    for row in reader:
        response = lookup(row)
        if response.status_code == 402:
            print("クレジット不足のため実行を停止しました")
            break
        data = response.json()
        spent += data.get("meta", {}).get("request_credit_cost", 0)
        if response.status_code == 200:
            registration = data.get("registration") or {}
            row["entity_id"] = data["entity_id"]
            row["register_court"] = registration.get("court")
            row["register_number"] = f'{registration.get("register_type")} {registration.get("register_number")}'
        writer.writerow(row)
        time.sleep(60 / PER_MINUTE)

print(f"使用済み:{spent} クレジット")
1{2  "entity_id": "94eb910fef13f94585c48c263fa446d4",3  "name": "Hetzner Online GmbH",4  "meta": {5    "request_credit_cost": 0,6    "credits_remaining": 1457  }8}
200 · レスポンス例:同じIdempotency-Keyでの繰り返しリクエスト(抜粋)
Python SDKには、CSV、JSON、Excelファイル用の既製の補完機能enrichが付いています。
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コストを把握する

コストと制限
内容 クレジット
基本データ付きの企業プロフィール 5
各機能(データを返した場合のみ) 1~80
AIモード(一致がなくても課金) +20
リアルタイム(ライブ取得が成功するごとに) +10

制限:1分あたり 60 リクエスト。 リクエストに実際にかかったコストは、すべてのレスポンスの meta.request_credit_cost にあります。

よくある落とし穴

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