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抽出コーヒーのカフェイン推定

Q: これはカフェインのラボ分析ですか？

いいえ。 計画と教育向けの決定的な固定係数推定です。実際のカップは品種・焙煎・粒度・抽出で変わります。認証が必要なときはラボ分析をご利用ください。

エスプレッソで18 gのコーヒーを使うと、カフェインは1グラム当たり12 mgで約216 mgと推定されます。豆の重さを入力し、11種類の抽出方法から選ぶと、レシピや記録に使えるミリグラム数が分かります。ブラウザで無料で使えます。

無料
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データは端末の外に出ません

無料で実行 API仕様を見る

ご利用方法ウェブAPIメールTelegramアプリ近日

計算例

入力した場合

豆 (g): 18

結果

方法キー: espresso mg
係数 (1gあたりmg): 12
カフェイン (mg): 216

家庭のバリスタ、カフェ運営者、ウェルネスアプリは、研究室の分析なしでコーヒー1回分のカフェイン目安をすばやく知りたいことがよくあります。豆の重量と抽出方法が実用的な幅の大部分を決めます。同じ質量でもエスプレッソ抽出の18グラムとフレンチプレス浸漬ではカップが異なり、コールドブリューはさらに別の浸け方になります。この抽出コーヒーのカフェイン推定は、乾燥コーヒーのグラム数に、選んだ方法—エスプレッソ、ドリップ、フィルター、ポアオーバー、フレンチプレス、コールドブリュー、AeroPress、モカ、トルコ、インスタント、パーコレーター—ごとの固定のミリグラム毎グラム係数を掛け、レシピ・メニュー・1日の摂取ログの横に示せる決定的なミリグラム合計を返します。

カフェイン推定の意味と係数の働き

コーヒー豆は天然のアルカロイドとしてカフェインを含みます。カップに届く量は、あなたが量る乾燥質量と、抽出方法が可溶成分をどれだけ効率よく取り出すかに依存します。この機能は豆を分析せず、完成飲料をクロマトグラフィーで測りもしません。

固定係数表を適用します。ミリグラム単位のカフェインは、コーヒーのグラムに方法固有のミリグラム毎グラム定数を掛けた値であり、家庭とカフェの典型的な抽出向けの安定した目安として選ばれています。エスプレッソは細挽きと短い高圧接触で小さなパックから強く抽出するため係数が高めです。

ドリップとペーパーフィルターはおおよそ10ミリグラム毎グラム付近です。粗挽きのフレンチプレス浸漬はやや低い係数です。コールドブリューの長い浸け置きは高めの係数です。

インスタントは既に加工された粉として独自の定数を使います。これらの数値は計画と教育向けの推定であり、医学的助言でも、認証が必要な場合のラボ測定の代替でもありません。液体量しか分からない場合は、まずご自身のレシピで乾燥用量に換算してください。

カフェインの推定が役立つ場面

レシピサイトやスペシャルティコーヒーのブログは、投稿にグラム用量と方法が並ぶとき、矛盾するブログ推測ではなく一貫したカフェイン注記を読者に見せるための単一の真実源が必要です。カフェのメニューや研修資料は、ラボを建てずに店のエスプレッソやバッチ抽出のレシピに推定ミリグラムを付けられます。

すでにコーヒーイベントを記録しているウェルネス・習慣アプリは、大規模言語モデルが係数を捏造するリスクを避け、保存したグラムと方法タグを純粋な乗算でミリグラムの日次合計に変換できます。ミールプレップや企業食堂のツールは、ウェルネス施策の大まかな摂取ガイドとして、職員用コーヒーカーのレシピをグラムと方法で拡大できます。検証失敗は残高を消費しません。

結果が固定係数の推定であること、方法の語彙をプロダクト文案で安定させることを文書化すれば、自前のカフェイン表をホストせずに家庭バリスタ・CMSブロック・エッジワーカー向けの再現可能なキッチン計算が得られます。

活用例

カフェ研修とメニューカード

店のエスプレッソとバッチ抽出レシピに固定係数のカフェイン推定を付け、スタッフ教育とお客様向けFAQカードに使います。

よくある質問

豆の重量が0または負の場合はどうなりますか？

正でないコーヒー重量では意味のあるカフェイン推定ができず、請求されません。

どの抽出方法に対応していますか？

エスプレッソ、ドリップ、フィルター、ポアオーバー、フレンチプレス、コールドブリュー、AeroPress、モカ、トルコ、インスタント、パーコレーターに加え、v60、chemex、moka pot などの一般的な別名です。

これはカフェインのラボ分析ですか？

いいえ。計画と教育向けの決定的な固定係数推定です。実際のカップは品種・焙煎・粒度・抽出で変わります。認証が必要なときはラボ分析をご利用ください。

エスプレッソがドリップより1グラム当たりのカフェインが多いのはなぜですか？

細かい挽き目と高圧での短い抽出で、小さなパックから強く成分を引き出すためです。エスプレッソは1グラム当たり12 mg、ドリップやペーパーフィルターは約10 mgで計算します。

カップの大きさからカフェインを推定できますか？

できません。推定には、豆か挽いた粉の乾燥重量がグラムで必要です。飲み物の量しか分からない場合は、先にレシピからコーヒーの量を求め、その重さを入力してください。

開発者向け — APIアクセス

このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。

エンドポイント

POSThttps://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate

Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。

お使いのスタックから呼び出す

curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"beans_g":18,"method":"espresso"}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "beans_g": 18,
    "method": "espresso"
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
    json={
    "beans_g": 18,
    "method": "espresso"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => '{"beans_g":18,"method":"espresso"}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"beans_g":18,"method":"espresso"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/cook/coffee-caffeine-estimate", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

リクエスト例

{
  "beans_g": 18,
  "method": "espresso"
}

レスポンス例

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "cook.coffee_caffeine_estimate",
  "status": "queued",
  "_links": {
    "result": "/tasks/tsk_…/result"
  }
}

非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。

料金

1リクエストあたり$0.002

単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。

エラー

HTTP	コード	意味
`401`	`unauthorized`	APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。
`402`	`insufficient_balance`	残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。
`404`	`unknown_type`	指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。
`429`	`rate_limited`	リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。

技術的な注記

正でない重量や未知の方法は数値を捏造せず invalid_input で失敗します。

カフェイン推定の意味と係数の働き

品種（アラビカ対ロブスタ）、焙煎の深さ、粒度分布は実際のカップを動かしますが、APIはそれらの変数を固定し、同じ入力に対して毎回再現可能な出力をクライアントが得られるようにします。このエンドポイントは乗算を誠実に保つため、豆または粉の重量をグラムで要求します。

入力契約、応答の形、エラーの扱い

例: エスプレッソ18グラムは係数12ミリグラム毎グラムのため216ミリグラムになります。例: ドリップ20グラムは10ミリグラム毎グラムで200ミリグラムです。必須フィールド2つのJSONボディをPOSTしてください。beans_g は有限の正の数で、乾燥した豆または粉のグラムです。bean_weight_g、weight_g、grams、weight、coffee_g、dose_g などの別名を受け付けます。method は抽出方法の文字列で、大文字小文字を区別せず、空白やハイフンは同じキーに正規化されるため、french press、French-Press、french_press はいずれもフレンチプレス行に解決します。別名には brew_method、brew、method_name があります。対応方法は espresso、drip、filter、pour_over、french_press、cold_brew、aeropress、moka、turkish、instant、percolator に加え、ポアオーバー向けの v60 や chemex、モカ向けの moka pot、フレンチプレス向けの cafetiere など日常的な別名があります。欠落フィールド、数値でない重量、0または負の beans_g、空の method、未知の方法名は invalid_input で失敗し請求されません。

コーヒーカフェイン推定APIが役立つ場面

実装はティアAの pure parse のため、成功した呼び出しはモデルトークンも外向きネットワークもなく公開の基本料金 $0.002 です。

連携の活用例

レシピサイトとスペシャルティブログ

公開されたグラム用量と抽出方法を安定した caffeine_mg 注記に変え、ページ読み込みのたびに同じ推定を読者に示します。

ウェルネスと1日摂取アプリ

記録したコーヒーイベント（グラムと方法タグ）を、リクエストごとに抽出係数を捏造せずミリグラムの日次合計へ変換します。

技術的な質問

抽出コーヒーのカフェイン推定はどのように動きますか？

beans_g（正の乾燥コーヒグラム）と method（例: espresso、drip、french_press）を送ってください。APIは重量に方法の固定係数を掛け、caffeine_mg を返します。

コーヒーカフェイン推定の料金はいくらですか？

ブラウザツールは無料です。APIリクエストは成功1回あたり $0.002 のKIT前払い残高を使います。無効な入力は請求されません。

KITの完全なドキュメントを見る →

抽出コーヒーのカフェイン推定

無料で実行

計算例

カフェイン推定の意味と係数の働き

カフェインの推定が役立つ場面

活用例

カフェ研修とメニューカード

よくある質問

関連ツール

開発者向け — APIアクセス

エンドポイント

お使いのスタックから呼び出す

リクエスト例

レスポンス例

料金

エラー

技術的な注記

カフェイン推定の意味と係数の働き

入力契約、応答の形、エラーの扱い

コーヒーカフェイン推定APIが役立つ場面

連携の活用例

レシピサイトとスペシャルティブログ

ウェルネスと1日摂取アプリ

技術的な質問

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