API do ChatGPT Adiciona Marcas d'Água. Seus Usuários São Detectados. Remova-as Primeiro.
Integre remoção invisível de marcas d'água na sua ferramenta de escrita IA. Um endpoint protege todos os seus usuários. 40+ tipos de marcas removidos em <100ms.
const response = await fetch(
"https://api.gptwatermarkremover.com/v1/clean",
{
method: "POST",
headers: {
"X-API-Key": "YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({ text: "Seu texto gerado por IA aqui" })
}
);
const { cleaned_text } = await response.json();O Problema das Marcas d'Água
APIs de IA incorporam caracteres de rastreamento invisíveis. Seus usuários copiam o texto. Detectores o marcam. Você perde usuários.
1. Seu SaaS Chama o ChatGPT
Você usa openai.chat.completions.create() para gerar conteúdo para usuários.
2. Resposta Tem Marcas d'Água
ChatGPT incorpora caracteres Unicode invisíveis (U+200B, U+00AD, etc.) como marcadores de rastreamento.
3. Usuários São Detectados → Abandono
Usuário copia para Google Docs. Detectores de IA escaneiam por marcas d'água. Conteúdo marcado. Usuário vai embora.
A Solução: Remova Marcas d'Água Antes de Retornar aos Usuários
Adicione uma chamada de API entre ChatGPT e seu usuário: API ChatGPT → API de Remoção de Marcas → Texto limpo ao usuário. O texto permanece palavra por palavra idêntico. Apenas o rastreamento invisível é removido.
// Seu SaaS chama ChatGPT API
const aiResponse = await openai.chat.completions.create({
model: "gpt-4",
messages: [{ role: "user", content: "Escreva um email..." }]
});
const aiText = aiResponse.choices[0].message.content; // Tem marcas d'água!
// Remover marcas d'água antes de mostrar ao usuário
const cleanResponse = await fetch(
'https://api.gpt-watermark-remover.com/v1/remove',
{
method: 'POST',
headers: { 'X-API-Key': 'sua_chave_api' },
body: JSON.stringify({ text: aiText })
}
);
const { clean_text } = await cleanResponse.json();
// Retornar texto limpo ao usuário - sem marcas d'água
return clean_text; // ✅ ProtegidoIntegração em 3 Passos
Adicione remoção de marcas d'água ao seu fluxo de trabalho de IA existente
Obter Chave API
Cadastre-se, obtenha sua chave API. 250 chamadas grátis para testar integração.
Adicionar Chamada Middleware
Após resposta do ChatGPT, envie texto via POST para endpoint /v1/remove.
Retornar Texto Limpo
Mostre o campo clean_text aos usuários. Sem marcas d'água, sem detecção.
Preços Simples
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Assinatura Premium
Tudo que você precisa para começar
- 1.000 chamadas de API por mês
- 100.000 caracteres por requisição
- Todas as funcionalidades web incluídas
- Geração instantânea de chave API
Planos para Desenvolvedores
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- Planos de maior volume
- Planos para equipes e organizações
- Soluções empresariais personalizadas
Tipos de Marcas d'Água Detectados
Nossa API detecta e remove todos os caracteres Unicode invisíveis conhecidos usados por sistemas de IA como ChatGPT, Claude, Gemini e outros para marcar texto gerado.
Caracteres de Largura Zero
Caracteres invisíveis sem largura visual, comumente inseridos por sistemas de IA para marcar texto.
Caracteres de Formatação
Caracteres que afetam a renderização do texto sem serem visíveis.
Controle Bidirecional
Caracteres que controlam a direção do texto, frequentemente invisíveis e exploráveis.
Seletores de Variação
Caracteres que modificam como caracteres precedentes são renderizados, frequentemente invisíveis.
Caracteres de Anotação
Caracteres para anotações interlineares, invisíveis na maioria dos contextos.
Por Que Sistemas de IA Adicionam Marcas d'Água?
Grandes modelos de linguagem como ChatGPT, Claude e Gemini incorporam marcas d'água invisíveis para permitir a detecção de conteúdo gerado por IA. Essas marcas usam caracteres Unicode com largura visual zero que podem ser detectados programaticamente. Nossa API remove todos os padrões de marca d'água conhecidos preservando o significado e formatação do seu texto.
FAQ para Desenvolvedores
Perguntas técnicas sobre integração da API
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Saiba Mais
Guias Detalhados
O Que São Marcas d'Água de IA? (Marcas d'Água de Texto Explicadas)
Marcas d'água de IA são marcadores invisíveis incorporados em texto gerado por grandes modelos de linguagem (LLMs). Seu propósito é ajudar a identificar se um pedaço de texto foi produzido por um sistema de IA em vez de escrito por um humano.
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