Àwọn Àwọn Àkọ́lé

Ìlò àìṣé àìṣé Àwọn ìṣàmúlò-ètò 581 Kò ní àmì-ìwé Kò ní àwọn ìṣàmúlò-ètò
Àwọn ìṣàmúlò-ètò
+ GPT-5, Claude, Gemini
Ń rọ́ọ̀nù nínú àwòrán rẹ̀ - kò si ohunkohun tí a fi ranṣẹ sí sáà. Ń kọ́ọ̀kan àwọn àwọn ààyè Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog, SMOG, Automated Readability Index, atí Coleman-Liau. Àwọn àwọn
0 àwọn àmì-ìwé · 0 Àwọn Àmì-àṣírí
100% ojú-ìwé ìṣàmúlò-ètò. Kò ní tókènì lò. Kò ní ayẹ̀wò àwọn sáà.
Flesch Ease
-
0-100 scale
Flesch Kincaid
-
grade level
Àwọn ààyè-iṣẹ́
-
grade level
SMOG
-
grade level
ARI
-
grade level
Coleman-Liau
-
grade level
Ìgbà ìtàn àwọn àyọkà
- Àwọn Àmì-àṣírí
Àwọn àwọn àgbèwọlé àwọn àmì-ìwé
-
Àwọn àmì-àṣírí àìdájú (3+ syl)
-
Àwọn Àkọ́lé
Ṣàfihàn ìtẹ̀wè láti wó ìṣàfarawé ìṣàmúlò-ètò.
Àwọn àwọn àgbéwọlé Àwọn àwọn àkọlé àìdájú
Àwọn ìkúndùǹ ìṣàmúlò-ètò ìṣàmúlò-ètò
Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn
Àwọn àwọn àyọkà ìsàlẹ̀-ilà tí wọ́n kù. Gba àwọn àmì-ìwé mìíràn
Àwọn àwọn ìrísí-lẹ́tà Àwọn ìṣàmúlò-ètò Premium (GPT-5, Claude, Gemini) gba ìdájú ìṣàfarawékọ́. Àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́

❤️ Ò fẹ́ Free.ai? Fì sọ̀kalẹ̀ fún àwọn ọrẹ̀ rẹ̀!

Ṣẹ̀dà lọ́wọ́lọ́wọ́ lati gba líǹkì ìṣàfilọ́lẹ̀ kan àti gba 25,000 tokè fún ẹnikẹni.

Tí o fẹ́ láti mú diẹ́ sii? Ṣàfihàn ọ̀fẹ̀: 30,000 tokens/day
Fi Ìwé-ẹ̀rí Pánẹ́ẹ̀lì

Ń fi àgbèwọlé rẹ̀ pamọ́...

Ṣayẹwo ìṣàfihàn àkọlé láti inú AI ọ̀fẹ̀. Wá àwọn ìṣàfihàn ìpele àti ìṣàfihàn àwọn ìṣàmúlò-ètò.

Bii o ṣe le lo Àwọn Àwọn Àkọ́lé

1
Fi àgbèwọlé rẹ̀ sínú

Ṣàfihàn àkọlé, láti fi fáìlì pamọ́, tàbí láti ṣàfihàn ohun tí o fẹ́. Àwọn iroyin kò ní àwọn ìṣàmúlò-ètò.

2
Tẹ̀ láti ṣẹ̀dà

AI wa n ṣe iṣẹ́ nínú àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ nínú àwọn ìṣàmúlò-ètò tí o dara jù lọ.

3
Àwọn Àkọlé

Ṣàfikún, kọ́, tàbí fi pamọ́ sí àwọn ààtò rẹ. Àlàyé fún ìlò inú ẹni-kẹta àti fún iṣẹ́ ọ̀fẹ́.

Lo àtòjọ-ẹ̀yàn yìí láti inú API

Fi àwọn àtòjọ-ẹ̀yàn yìí pamọ́ láti inú ìṣàmúlò-ètò rẹ̀. Àwọn ààyè-iṣẹ́ REST tí a bá fẹ́, àwọn ìṣàmúlò-ètò toké, àwọn SDK àti àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn toké. Àwọn àwọn àwọn owó toké ní àwọn ìṣàmúlò-ètò wẹ́ẹ̀bù.

curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this: ..."}]}'

Àwọn Àwọn Àkọ́lé - FAQ

Free.ai Readability Checker analyzes text and returns 6 standard readability scores: Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade, Gunning Fog Index, SMOG Index, Automated Readability Index (ARI), and Coleman-Liau. Plus average sentence length, average syllables per word, complex-word count, and per-sentence difficulty highlighting. 100% browser-side - zero server calls, zero tokens used, text never leaves your device.

Hemingway Editor jẹ $19.99 ohun elo tabili kan-ọkan pẹlu awọn ẹgbẹ 4. Readable.com jẹ $4-$48/mo fun iwadi batch. WebFX ni ohun elo ọfẹ pẹlu Flesch + FK nikan. Grammarly Premium ($12/mo) fihan ibaraẹnisọrọ ni inu editor rẹ. Free.ai jẹ ọfẹ, ko si iforukọsilẹ, awọn ọkọ oju omi 6 awọn fọọmu ibaraẹnisọrọ (diẹ sii ju gbogbo awọn oludije lọ), ati pe o n ṣiṣẹ ni kikun ni oju-iwe ayelujara - ọrọ rẹ ko ni ipadabọ si sensọ. A tun ni asopọ si /text/simplifier/ wa fun awọn iforukọsilẹ ti tẹ-ọkan nigbati awọn itẹsiwaju jẹ giga pupọ.

Fómúlà kọ̀ọ̀kan náà gbá àwọn ààtò àwọn ààtò. Flesch Reading Ease (0-100, tí o gà ju = tí o rọrun ju) ní àwọn àwọn ààtò àìdá. Flesch-Kincaid Grade Level ní àwọn ile-iwe US-aládákọ́. Gunning Fog náà ń fi àwọn àmì-àṣírí àìdákọ́ (3+ siláwè). SMOG tí a kọ̀ fún àwọn àkọ́kọ́ ìṣòrò. ARI náà ń ló àwọn àmì-àṣírí àti àwọn siláwè. Coleman-Liau náà jẹ́ àkóónú. Àwọn àwọn fómúlà tí a tì fi pamọ́ nínú gbogbo àwọn ìpele-ìjáde 5 ní àwọn àwọn ààtò àìdákọ́ tí o pọ̀ jú - a fi hàn o nínú àwọn à

Four blind spots: (1) Vocabulary difficulty is approximated by syllables - a short-but-rare word ("quaff") scores easier than a long-but-common word ("application"), which is backwards. (2) Sentence complexity is not sentence length - a long clear sentence can score harder than a short confusing one. (3) Subject-matter difficulty is invisible to these formulas. (4) All formulas were calibrated on English prose - non-English scores are rough approximations.

Each weights different signals. Flesch-Kincaid and Gunning Fog usually agree within 1 grade for standard prose. SMOG tends to run 1-2 grades higher on technical text (it rewards complex-word reduction more heavily). ARI and Coleman-Liau use character count instead of syllables, so they score differently on very short or very long words. Average them for a robust estimate; trust agreement across 4+ formulas as a strong signal.

O da lori àwọn awáròyìn. Gbogbogbo àwọn aládúrò: ìpele 8 (àkọ́kọ́ àkọ́kọ́). Bọọ́lú àwọn ààyè àwọn àròyìn: ìpele 6-8. Àwọn iṣẹ́ aládúró / B2B: ìpele 9-12. Àkọ́kọ́/ìdárá: ìpéjọ́ 13+ (kóléji). Àwọn ìṣàmúlò-ètò àwọn àròyìn US gbàyé ìpele 7-8 fún àwọn àkọ́kọ́ àwọn aládúrò. Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò (UK, Australia, US federal) fẹ́ ìpele 8 tabi àwọn ìpele àwọn aládúrò.

Computes a Flesch-Kincaid grade for each sentence individually, then highlights the top 20% hardest. Useful for spot-editing - rewrite the highlighted sentences to shorter/simpler versions and your overall score drops fast. Hemingway Editor's famous feature, now free and client-side.

O lè pà àkọ́lé tí kò jẹ́ Inu-ẹ̀yàn-Ìngẹ́lì pàtó àti àwọn àwọn ààtòjútó àwọn àwọn ààtòjútó, àwọn fómúlì tí a tíkárà fún Inu-ẹ̀yàn-Ìngẹ́lì láti jẹ́ pé àwọn ààtòjútó náà ní pàtó. Fún Spanish, fómúlì Fernández-Huerta náà jẹ́ ìṣàfarawé (kò ní pàtó níbẹ̀). Fún German, Amstad tàbí Wiener Sachtextformel. Fún àwọn àkọ́lé àwọn ìtàn-àti-a

Kò - gbogbo àwọn ààyè-iṣẹ́ náà tí n bọ̀ nínú àwá-ìwé rẹ. Kò si ohunkohun tí a fi ranṣẹ sí àwọn sáà. O lè ṣàyẹwo àwòrán yìí nínú táàbù Àtòjọ-ẹ̀yàn ààyè-iṣẹ́ rẹ: kò si àwọn ìtàn POST tí a fi pamọ́ láti fi àwọn ààyè-iṣẹ́ ìṣàfihàn àwọn ìṣàfihàn. Ó jẹ́ àwọn àkọ́lé àìdárà àti àwọn àkọ́lé àìdárà.

Kò. Kò ní àwọn tókènì, kò ní àwọn awáròyìn sáà. Kò nífẹ́, kò ní ìgbà lórí, kò ní ìgbà ìṣàfarawé.

We use a standard heuristic syllable counter (same approach as most readability libraries) that handles ~95% of English words correctly. Edge cases: silent E, compound words, proper nouns, loanwords. For research-grade accuracy you'd need a pronunciation dictionary (CMU or similar) - ours is good enough for practical use.

Àtòjọ-ẹ̀yàn náà ní ààyè-iṣẹ́-ọ̀nà - kò ní àwọn ààyè-iṣẹ́ ìparí iṣẹ́. Tí o bà fẹ́ ìṣàmúlò-ètò ìṣàfihàn ìṣàfihàn, àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ Python tí a lò "textstat" tí a fi àwọn ìṣàmúlò-ètò náà pamọ́. Àwọn àwọn àmì-ìwé JS wa ní àwọn ààyè-iṣẹ́ ojú-ìwé tí a bà fẹ́ láti fi pamọ́.

Ṣàfihàn ọ̀fẹ̀: 30,000 tokens/day

Ṣẹ̀dà Àwọn Àkọ́lé

Kò ní àwọn kaadí ẹ̀yàn tí a fẹ́

Bawo ní o ṣe lè fi àwọn ìṣàmúlò-ètò yìí hàn?

Ò fẹ́ Free.ai? Fì sọ̀kalẹ̀ fún àwọn ọrẹ̀ rẹ̀!