Análise de sentimento
Envie milhares de textos curtos e receba para cada um o rótulo positivo, negativo ou neutro com o grau de confiança. A análise lê o contexto, então «nada mal» conta como positivo em vez de ser puxado para baixo pela palavra «mal». Você paga por uso, sem assinatura.
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A análise de sentimento classifica textos como positivos, negativos ou neutros, com o grau de intensidade — avaliações de produto, comentários, respostas de NPS, conversas de atendimento.
A estrela mente; o texto explica
Nota de avaliação engana: tem cliente que dá 4 estrelas descrevendo um problema grave e cliente que dá 1 estrela porque a transportadora atrasou — culpa que nem era do produto. O sentimento extraído do texto conta a história real: o que agradou, o que irritou, com que força. Cruzar a nota dada com o sentimento do texto é um dos jeitos mais rápidos de achar avaliações mal calibradas e problemas escondidos atrás de médias boas.
Ironia, gíria e o jeito brasileiro de reclamar
“Ótimo produto, chegou só três semanas depois do prazo” não é elogio — e filtro de palavras-chave classificaria como positivo por causa do “ótimo”. A análise considera a frase inteira e o contexto, o que resolve a maior parte do sarcasmo, da gíria e da reclamação educada típica do consumidor brasileiro. Nos casos genuinamente ambíguos, a classificação indica menor confiança: bom critério para separar o que merece leitura humana.
De lote de textos a painel de métricas
Cada item volta classificado individualmente, então o resultado agrega do jeito que você quiser: sentimento médio por produto, evolução semana a semana, comparação entre lojas ou canais. O histórico que ninguém tinha fôlego de ler vira curva de tendência.
Casos de uso
Avaliações de marketplace sob controle
Thiago Barbosa Lima vende eletrônicos em marketplaces e recebe dezenas de avaliações por semana. A classificação diária separa as negativas na hora — ele responde primeiro quem está insatisfeito, antes que a avaliação vire disputa e derrube a reputação da loja.
NPS com o porquê junto
A TecnoSul Soluções Digitais colhe NPS trimestral com campo aberto de comentário. O número dizia “caiu”; o sentimento classificado por tema mostrou onde: os comentários negativos se concentravam no novo fluxo de cobrança. A correção veio um trimestre antes do que viria.
Restaurante de bairro nos apps de entrega
A Padaria Pão Dourado Ltda. acompanha os comentários nos aplicativos de entrega. O dono não tem tempo de ler tudo: recebe por e-mail só os classificados como negativos, com o texto original — e responde pessoalmente cada um ainda no mesmo dia.
Perguntas frequentes
A análise entende ironia e gíria brasileira?
Na grande maioria dos casos, sim: a classificação considera o contexto completo da frase, não palavras soltas — “maravilhoso, veio quebrado” cai como negativo. Ironia fina sem nenhuma pista textual é limite honesto de qualquer análise automática.
O que exatamente a resposta devolve?
Cada texto volta com a polaridade (positivo, negativo ou neutro) e o grau de intensidade, em formato estruturado, pronto para planilha, painel ou banco de dados.
Posso analisar avaliações em espanhol ou inglês no mesmo lote?
Pode: a análise funciona nos idiomas correntes da web, e um lote misto é classificado normalmente. Se quiser separar por língua antes, existe ferramenta de detecção de idioma no catálogo.
Como mando um lote grande de comentários?
A tarefa roda de forma assíncrona: você envia, recebe o identificador e busca o resultado pronto.
Comentário de cliente é dado pessoal. Como fica a LGPD?
Os textos são processados para a classificação e devolvidos; não ficam em acervo do serviço. Ainda assim, avaliação pode conter nome e contato — se o seu compliance pedir, remova identificadores antes do envio; há ferramenta própria para isso no catálogo.
Ferramentas relacionadas
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/text/sentiment \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/sentiment", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/text/sentiment",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/sentiment", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/sentiment", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"text": "El informe trimestral cerró con 1,2 M€ de ingresos."
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "text.sentiment",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_tokens | 20000 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
422 | task_failed | A tarefa falhou do nosso lado. Você não paga nada por ela. |
Notas técnicas
Em vez de ler mil opiniões uma a uma, você envia o lote via API e recebe cada item classificado, pronto para virar métrica.
De lote de textos a painel de métricas
Rodando via API assíncrona, o fluxo típico é diário — os comentários do dia entram, a classificação sai, o painel atualiza.
Quanto custa classificar
Não tem cadastro nem mensalidade: quem analisa uma vez por trimestre paga quatro vezes por ano, e mais nada. US$ 0,003 por chamada, mais US$ 0,0135 por item analisado, em dólar americano. Classificar as 200 avaliações do mês custa cerca de US$ 2,70; um backlog de 5.000 comentários, uns US$ 67,50 — de uma vez, sem assinatura e sem franquia. O limite de 20.000 tokens por chamada acomoda lotes grandes de textos curtos.
Perguntas técnicas
Qual o custo para um e-commerce pequeno?
Com 300 avaliações por mês, a conta fica em torno de US$ 4 mensais — US$ 0,0135 por item mais US$ 0,003 por chamada, em dólar, pagando apenas nos meses em que rodar.