Wzbogacaj dane klientów

Uzupełnij listę klientów o dane firm.

1

Dopasuj firmy

curl -G "https://handelsregister.ai/api/v1/fetch-organization" \
  -H "x-api-key: TWOJ_KLUCZ_API" \
  --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 · Przykładowa odpowiedź: trafienie dla nazwy i miejscowości (fragment)
Jeśli API nie znajdzie firmy, dostajesz HTTP 404. Bez trybu AI nic to nie kosztuje. Oznacz klienta do sprawdzenia. Tryb AI (ai_search=on-default) stosuj wybiórczo przy nieprecyzyjnych wpisach; kosztuje dodatkowo 20 kredytów, także bez trafienia.
2

Pobierz wiele firm

Skrypt Python
import csv
import time

import requests

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


def lookup(row):
    # Sąd rejestrowy z numerem rejestru jest jednoznaczny, w przeciwnym razie nazwa i miejscowość
    q = row["register"] or f'{row["name"]} {row["city"]}'
    headers = {**HEADERS, "Idempotency-Key": f'klient-{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("klienci.csv", newline="") as source, open("klienci_wzbogaceni.csv", "w", newline="") as target:
    reader = csv.DictReader(source)
    writer = csv.DictWriter(target, fieldnames=reader.fieldnames + ["entity_id", "sad_rejestrowy", "numer_rejestru"])
    writer.writeheader()
    for row in reader:
        response = lookup(row)
        if response.status_code == 402:
            print("Za mało kredytów, przebieg zatrzymany")
            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["sad_rejestrowy"] = registration.get("court")
            row["numer_rejestru"] = f'{registration.get("register_type")} {registration.get("register_number")}'
        writer.writerow(row)
        time.sleep(60 / PER_MINUTE)

print(f"Zużyto: {spent} kredytów")
1{2  "entity_id": "94eb910fef13f94585c48c263fa446d4",3  "name": "Hetzner Online GmbH",4  "meta": {5    "request_credit_cost": 0,6    "credits_remaining": 1457  }8}
200 · Przykładowa odpowiedź: powtórzone zapytanie z tym samym Idempotency-Key (fragment)
Python SDK zawiera enrich, gotowe wzbogacanie plików CSV, JSON i Excel.
3

Pilnuj kosztów

Koszty i limity
Co Kredyty
Profil firmy z danymi podstawowymi 5
Każdy feature, tylko gdy zwraca dane od 1 do 80
Tryb AI, także bez trafienia +20
Tryb czasu rzeczywistego, przy każdym udanym pobraniu na żywo +10

Limit: 60 zapytań na minutę. Ile zapytanie faktycznie kosztowało, znajdziesz w każdej odpowiedzi pod meta.request_credit_cost.

Częste pułapki

Dalej