ForHosting KIT · Texto e IA

Detectar emoção em texto

A ferramenta identifica a emoção predominante em um texto escrito — raiva, frustração, alegria, gratidão, medo, urgência — indo além do positivo ou negativo. A análise parte exclusivamente das palavras: não é reconhecimento biométrico. Serve para priorizar filas de atendimento e entender o estado do cliente antes de responder.

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Sentimento diz o quê; emoção diz o quanto

Duas mensagens negativas podem exigir respostas opostas. “O produto veio com defeito, como faço a troca?” é negativa e tranquila; “TERCEIRA VEZ que reclamo e NINGUÉM resolve” é negativa e em ebulição. A análise de sentimento marca as duas igual; a detecção de emoção separa a frustração operacional da raiva prestes a virar cancelamento, processo ou post viral. É essa distinção que decide quem entra na frente da fila.

Só o texto — biometria, jamais

Um limite claro do que esta ferramenta é: a emoção é inferida das palavras escritas, e de mais nada. Não há análise de voz, rosto, expressão ou qualquer sinal do corpo — nada de reconhecimento biométrico de emoções, tecnologia que envolve outra ordem de riscos e de regulação. O que a ferramenta lê é o que qualquer atendente humano leria na mensagem; ela apenas lê em escala e sem se desgastar.

A fila de atendimento pelo tom

Aplicação clássica: cada ticket ou mensagem recebida passa pela detecção na entrada, e as emoções críticas — raiva, desespero, urgência — sobem na fila ou disparam alerta para um humano sênior. O cliente furioso atendido em dez minutos vira caso resolvido; o mesmo cliente esperando dois dias na fila cronológica vira detrator. O custo por item torna viável analisar tudo, não só amostras.

Preço e limites

US$ 0,003 por chamada, mais US$ 0,0135 por item analisado, em dólar americano, até 20.000 tokens por chamada. Triar 500 mensagens custa cerca de US$ 6,75. Vale a ressalva honesta: emoção escrita é interpretação, não medida física — em texto curto ou seco, a própria resposta indica confiança menor, e a decisão final sobre um cliente deve continuar com gente. Use a detecção para ordenar a fila, não para julgar ninguém.

Casos de uso

SAC que enxerga o cliente no limite

A Distribuidora Horizonte Verde S.A. recebe mensagens de centenas de lojistas. A detecção marca raiva e urgência na entrada: atraso de entrega com tom exaltado vai direto ao supervisor, enquanto dúvidas tranquilas seguem o fluxo normal. As disputas formais caíram sem contratar ninguém.

Ouvidoria com prioridade real

Márcia Regina Oliveira coordena a ouvidoria de uma rede de clínicas em Porto Alegre. As manifestações chegam por formulário e a emoção detectada ordena a fila: medo e aflição passam na frente de sugestões — o que, em saúde, é a diferença que importa.

Comunidade antes da fervura

O moderador de um fórum de investidores monitora a emoção dos tópicos mais ativos. Quando a raiva acumulada de um tópico cruza o limiar, ele entra antes de a discussão descambar — moderar cedo é mais barato que apagar incêndio.

Perguntas frequentes

Isso é reconhecimento biométrico de emoções?

Não — e a distinção importa. A ferramenta analisa apenas texto escrito: nenhuma voz, imagem, rosto ou sinal fisiológico entra na análise. É a leitura automatizada do que a pessoa escreveu, não uma medição do corpo dela.

Quais emoções são detectadas?

As dominantes em comunicação escrita de cliente: raiva, frustração, alegria, gratidão, tristeza, medo, ansiedade e urgência. A resposta traz a emoção predominante e a intensidade, em formato estruturado.

Qual a diferença para a análise de sentimento?

Sentimento é o eixo positivo–negativo–neutro; emoção é o retrato mais fino dentro dele. Para painel de tendência, sentimento basta; para decidir quem atender primeiro, a emoção é que carrega a informação.

Funciona com mensagem curta de WhatsApp?

Funciona, com a honestidade devida: “ok.” seco carrega pouca evidência, e a resposta refletirá essa incerteza. Mensagens com uma ou duas frases completas já rendem detecção útil — e caixa alta com exclamações, convenhamos, ninguém erra.

Quanto custa triar minha caixa de entrada?

US$ 0,0135 por mensagem mais US$ 0,003 por chamada, em dólar. Uma operação que recebe 1.000 mensagens por mês gasta uns US$ 14 mensais para ter toda a fila priorizada por emoção — pagando por uso, sem contrato.

O conteúdo das mensagens fica com vocês?

As mensagens são processadas e devolvidas com a classificação; o serviço não constrói base com o conteúdo dos clientes. Como se trata de comunicação de pessoas identificáveis, boa prática LGPD: envie o texto da mensagem, não o cadastro inteiro do cliente junto.

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

POSThttps://api.kit.forhosting.com/text/emotion

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/emotion \
  -H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d &#39;{"items":["valor-1","valor-2"]}'

const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    "items": [
      "valor-1",
      "valor-2"
    ]
  })
});
const { task_id } = await res.json();

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.kit.forhosting.com/text/emotion",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ[&#39;KIT_KEY']}"},
    json={
    "items": [
        "valor-1",
        "valor-2"
    ]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]

<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", false, stream_context_create([
  "http" => [
    "method"  => "POST",
    "header"  => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
    "content" => &#39;{"items":["valor-1","valor-2"]}',
  ],
]));
$task = json_decode($res, true);

body := bytes.NewBufferString(`{"items":["valor-1","valor-2"]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/text/emotion", 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

{
  "items": [
    "valor-1",
    "valor-2"
  ]
}

Exemplo de resposta

{
  "task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
  "type": "text.emotion",
  "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

por chamadaUS$ 0,003

por itemUS$ 0,0135

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.

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