Nível escolar do texto por comprimento
Três frases curtas com 16 palavras e 17 sílabas ficam abaixo da primeira série, no início do ensino fundamental. Cole um texto em inglês e veja a série escolar aproximada, calculada pelo tamanho das frases e pelas sílabas por palavra. Grátis no seu navegador.
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Redatores, professores e designers de currículo costumam precisar de uma resposta rápida a uma pergunta simples: em que série escolar aproximada este trecho pode ser lido sem esforço excessivo? Este estimador de nível de leitura aceita um trecho em inglês, conta sentenças, palavras e sílabas com uma heurística fixa e devolve um nível de grau escolar dos EUA aproximado com base na média de palavras por sentença e na média de sílabas por palavra — os mesmos ingredientes estruturais da fórmula clássica Flesch–Kincaid Grade Level. Use a pontuação como sinal transparente de comprimento e complexidade, não como afirmação sobre raridade vocabular ou dificuldade de tema.
Como o nível escolar deriva de heurísticas de comprimento
O nível escolar aqui não é um juízo editorial subjetivo nem um classificador de aprendizado de máquina. É uma estimativa de forma fechada a partir de duas estatísticas de superfície que correlacionam com a demanda de leitura em prosa inglesa: quão longas tendem a ser as sentenças e quantos núcleos silábicos cada palavra costuma ter. O comprimento médio de sentença (ASL) é o número de tokens de palavra alfabéticos dividido pelo número de unidades de sentença.
As unidades vêm da divisão por pontuação final como ponto, interrogação e exclamação; se o trecho não tem marca terminal, todo o texto aparado conta como uma sentença para o quociente permanecer definido. A média de sílabas por palavra (ASW) é o total de sílabas dividido pela contagem de palavras. As sílabas são estimadas com uma heurística determinística de grupos vocálicos em inglês: vogais consecutivas formam um núcleo, um e mudo final costuma ser descartado em palavras mais longas e cada token alfabético contribui com pelo menos uma sílaba.
A fórmula de grau é a identidade pública Flesch–Kincaid Grade Level: zero ponto três nove vezes ASL mais onze ponto oito vezes ASW menos quinze ponto cinco nove, com os coeficientes 0.39, 11.8 e 15.59. Sentenças mais longas e mais palavras multissilábicas elevam a pontuação; cláusulas curtas e dicção monossilábica a puxam para bandas do ensino fundamental inicial.
A resposta também limita a pontuação contínua a um intervalo prático de exibição e a mapeia para um rótulo grosso de banda como elementary, middle school, high school ou college, para que interfaces mostrem um rótulo em linguagem simples ao lado do grau numérico sem inventar limiares próprios.
Casos de uso
Alinhamento de sala e folhas de exercício
Cole rascunhos de trechos e verifique se o nível estimado permanece perto do ano escolar alvo antes de imprimir os materiais.
Checagens de política de linguagem clara
Pontue avisos públicos e artigos de ajuda para que equipes marquem rascunhos que ultrapassem a banda permitida de ensino médio.
Perguntas frequentes
O nível de grau é exato para cada leitor?
Não. É uma estimativa estrutural aproximada a partir de heurísticas de comprimento. Não modela vocabulário raro, conhecimento prévio nem morfologia não inglesa. Use-a como sinal transparente junto à revisão humana.
Como isso difere de um pacote completo de legibilidade?
Esta capacidade foca no nível escolar aproximado a partir de ASL e ASW. Ferramentas multi-métrica também podem devolver índices de facilidade ou índices concorrentes; a intenção de busca aqui é grau por comprimento para educação e linguagem clara.
Qual fórmula a estimativa usa?
A de Flesch–Kincaid: 0,39 vezes a média de palavras por frase, mais 11,8 vezes a média de sílabas por palavra, menos 15,59. Frases e palavras mais longas elevam a série.
Por que o meu texto recebeu uma série negativa?
Frases muito curtas com palavras de uma sílaba levam o resultado para baixo de zero. O exemplo sobre um gato, um dia de sol e pássaros cantando dá -0,9725, o que só indica o início do fundamental.
Posso analisar um texto que não esteja em inglês?
A ferramenta foi feita para prosa em inglês. As sílabas são contadas com regras de grupos de vogais do inglês e a fórmula foi criada para esse idioma, então ela serve apenas para textos em inglês.
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/edu/reading-level-grade \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/edu/reading-level-grade", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"text": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/edu/reading-level-grade",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"text": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/edu/reading-level-grade", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"text":"The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/edu/reading-level-grade", 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": "The cat sat on the mat. It was a sunny day. Birds sang in the trees."
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "edu.reading_level_grade",
"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.
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. |
Notas técnicas
O caminho gratuito no navegador e a API paga compartilham um único módulo analítico puro, de modo que checagens de lição de casa, plugins LMS e painéis editoriais nunca discordam sobre a mesma entrada. Texto vazio e strings sem palavras alfabéticas falham com invalid_input e não são cobrados.
Contrato de entrada, campos de resposta e erros de validação
Trechos sem palavras alfabéticas (por exemplo só dígitos ou pontuação) também falham porque ASL e ASW seriam indefinidos ou sem sentido. Entradas extremamente longas acima do teto de caracteres documentado são rejeitadas em vez de pontuadas parcialmente. Exemplo: um trecho curto de leitor iniciante com sentenças curtas e palavras em sua maioria monossilábicas pontua perto dos graus iniciais do fundamental, enquanto prosa acadêmica com cláusulas longas aninhadas e termos multissilábicos tende a high school ou college. Validação falha não é cobrada. Envie por POST um corpo JSON com um campo de string obrigatório chamado text: o trecho em inglês a pontuar. Os aliases passage, content, body e input_text são aceitos pelo solver por conveniência ao ligar formulários antigos. O valor deve ser uma string não vazia após aparar espaços; números puros, objetos e strings vazias falham com invalid_input nomeando o campo text. No sucesso o corpo inclui word_count, sentence_count e syllable_count para auditar totais intermediários; avg_sentence_length e avg_syllables_per_word arredondados para clientes estáveis; grade_level como pontuação contínua Flesch–Kincaid arredondada; grade_level_clamped dentro de um intervalo educativo fixo; grade_band como etapa escolar em snake_case; strings formula e method que documentam a identidade; e uma mensagem curta legível resumindo ASL, ASW e o grau estimado.
Onde uma API de grau por comprimento se paga
Equipes de materiais escolares usam uma calculadora de nível de leitura para alinhar folhas de exercícios aos anos-alvo antes da impressão. Programas de acessibilidade e linguagem clara acompanham se avisos públicos ultrapassam a banda de grau que a política permite, sem pagar por token a um modelo generativo de reescrita quando só precisam de uma pontuação estrutural. Fluxos de publicação bloqueiam rascunhos de blog que disparam acima de um limiar de grau escolhido e deixam a reescrita estilística a editores humanos ou a uma capacidade separada de reescrita CEFR quando a paráfrase completa é necessária. Combine com estimativas de tempo de leitura ou painéis de legibilidade multi-métrica quando precisar de duração ou índices concorrentes; mantenha este endpoint quando a pergunta de produto for especificamente o grau escolar aproximado a partir do comprimento de frase e da densidade silábica.
Casos de integração
Automação CMS e editorial
Chame a API a partir de um pipeline de conteúdo para marcar posts com grade_level e grade_band sem executar um modelo generativo.
Perguntas técnicas
Como o nível de leitura é calculado a partir do texto?
A API conta palavras, sentenças e sílabas e aplica grade = 0.39×(words/sentences) + 11.8×(syllables/words) − 15.59, a fórmula Flesch–Kincaid Grade Level baseada no comprimento médio de sentença e na média de sílabas por palavra.
Que entrada a calculadora de nível de grau do texto precisa?
Envie uma string em inglês não vazia no campo text (aliases: passage, content, body, input_text). Strings vazias e texto sem palavras alfabéticas falham com invalid_input e não são cobradas.
Quanto custa o estimador de nível de leitura?
A ferramenta do navegador é gratuita. Solicitações API usam saldo pré-pago KIT a US$ 0,002 por chamada bem-sucedida; entrada inválida não é cobrada.