Endpoints públicos usados no site
A documentação real da corrigir.ai descreve endpoints para correção de redação ENEM, questão discursiva e redação no modelo FUVEST. Esta página resume o que importa para decisão técnica e integração, sem inventar formatos fora do que está documentado.
- POST https://os.corrigir.ai/api/correcao-enem
- POST https://os.corrigir.ai/api/questao-discursiva
- POST https://os.corrigir.ai/api/fuvest
Formatos de entrada
A API aceita texto e também objetos de resposta com URL de imagem ou base64. Para manuscritas, a qualidade da imagem influencia diretamente a leitura por OCR; PDF pode funcionar, mas a própria documentação recomenda preferência por imagem nítida quando possível.
- Texto digitado no payload.
- Imagem por URL, com tipo e url.
- Imagem codificada em base64.
- PDF quando o fluxo exigir, com atenção a qualidade, múltiplas páginas e extração.
Status, polling e webhook
O processamento é assíncrono. A correção criada começa como new, pode passar por waiting e running, e termina como success ou error. A documentação recomenda polling com intervalo responsável e, quando possível, webhook ou callback para reduzir consultas desnecessárias.
- new
- waiting
- running
- success
- error
GET /items/mc_correcoes?filter[atividade_id]=123&filter[status][_eq]=success
GET /items/mc_correcoes?filter[atividade_id]=123&filter[status][_in]=success,errorBoas práticas de OCR
Manuscritas precisam de imagem legível, sem cortes, sombras fortes ou texto muito pequeno. A IA melhora a escala da correção, mas caligrafia difícil, baixa qualidade de imagem e casos críticos continuam pedindo governança e revisão humana.
- Enviar imagem nítida, com orientação correta.
- Evitar letras muito pequenas ou linhas sobrepostas.
- Separar casos de baixa confiança para revisão.
- Filtrar consultas por status para reduzir tráfego e custo operacional.