Início rápido da API

1. Pegue uma chave

Crie uma conta — e-mail e senha, sem cartão. O cadastro emite uma chave do plano Free na hora, com cota de 25 documentos por mês.

ou pelo terminal

curl -s -c /tmp/tl.jar https://tamperlens.com/api/v1/auth/signup \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"email":"[email protected]","password":"uma-senha-longa-o-suficiente"}'

# -> {"user":{…},"apiKey":{"plaintext":"tl_…","plan":"free","quota":25}}

Você também pode chamar o endpoint sem chave nenhuma. Chamadas anônimas funcionam e devolvem o relatório completo — elas são limitadas por IP do cliente em vez de medidas contra uma cota. É esse o modo que o verificador web gratuito usa. Serve para experimentar e é errado para produção.

2. Autenticação

Um bearer token no header Authorization. As chaves têm o prefixo tl_.

Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Três comportamentos que vale conhecer, porque são deliberados:

• Sem header → anônimo. Permitido, com rate limit por IP.
• Um header que não resolve → 401 na hora. Uma chave apresentada e inválida nunca degrada silenciosamente para anônimo, porque é essa degradação silenciosa que transforma uma chave rotacionada em produção num mistério em vez de num erro.
• Uma chave válida → medida contra a cota mensal daquela chave, e totalmente isenta do rate limit por IP dos anônimos.

O endpoint de análise autentica só por header, nunca por cookie, então não há nada a configurar em CORS com credenciais e nada com cara de CSRF para se preocupar. Os endpoints de conta e cobrança são o oposto — cookie de sessão, corpo JSON obrigatório — e estão documentados em /docs.

3. Fazendo uma requisição

POST /api/v1/inspect aceita multipart/form-data com um campo chamado file, ou um corpo bruto. As duas formas são equivalentes; escolha a que for mais barata no seu cliente HTTP. O limite é 10 MB.

Três mídias, um endpoint e um formato de relatório. PDFs; documentos do Word, Excel e PowerPoint (.docx, .xlsx, .pptx e os equivalentes com macro); e imagens JPEG, PNG e WebP. HEIC, TIFF, GIF e BMP são reconhecidos e reportados, mas seus contêineres não são percorridos — e o relatório diz isso num sinal, porque um resultado vazio nunca pode ser confundido com um resultado limpo.

O formato é decidido farejando os bytes, nunca pelo cabeçalho Content-Type nem pelo nome do arquivo. Os relatórios trazem um discriminador mediaType — "pdf", "office" ou "image" — mais um bloco aditivo office ou image; document continua preenchido nos três casos, então uma integração existente continua funcionando.

multipart/form-data

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/inspect \
  -H "Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -F [email protected]

corpo bruto application/pdf

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/inspect \
  -H "Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/pdf" \
  --data-binary @extrato.pdf

Node — corpo bruto, sem encoder de multipart

const pdf = await readFile("extrato.pdf");

const res = await fetch("https://tamperlens.com/api/v1/inspect", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.TAMPERLENS_KEY}`,
    "Content-Type": "application/pdf",
  },
  body: pdf,
});

if (!res.ok) throw new Error(`inspect falhou: ${res.status}`);
const report = await res.json();

if (report.summary.riskBand !== "low") {
  await enviarParaAnaliseManual(applicationId, report.signals);
}

Python

import os, requests

with open("extrato.pdf", "rb") as fh:
    res = requests.post(
        "https://tamperlens.com/api/v1/inspect",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ['TAMPERLENS_KEY']}",
            "Content-Type": "application/pdf",
        },
        data=fh.read(),
        timeout=30,
    )

res.raise_for_status()
report = res.json()
print(report["summary"]["riskBand"], [s["id"] for s in report["signals"]])

Verificando um arquivo contra o original: /compare

Quando você tem o original em mãos — você gerou o documento, ou guardou a cópia que o emissor enviou — POST /api/v1/compare responde a uma pergunta mais forte do que a análise isolada consegue: este arquivo é aquele original, sem alterações? Envie dois arquivos e receba os fatos em três camadas, da mais forte para a mais fraca.

Comparar um arquivo reenviado com o que está em registro

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/compare \
  -H "Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -F [email protected] \
  -F [email protected]

• relationship: "identical" — os arquivos têm o mesmo hash. A única resposta que é uma prova, e não um sinal.
• "candidate-extends-original" — o candidato contém o original byte a byte, mais atualizações incrementais anexadas. O relatório classifica o que as revisões anexadas tocam; ancestry.contentTouched é o fato principal — o conteúdo da página foi substituído depois que o original estava completo. "candidate-truncates-original" é o inverso: o candidato é uma revisão anterior do original.
• "rewritten" — nenhum contém o outro, e a comparação recua com honestidade para a estrutura interpretada: metadados campo a campo, o par /ID, fontes, número e geometria das páginas. Nenhuma página é renderizada, então nenhum resultado afirma que a aparência visual é idêntica.

O /compare exige uma chave (não há acesso anônimo) e interpreta dois documentos, então é medido como 2 documentos na cota mensal. Apenas pares de PDF. O schema completo está em /docs, e o guia explica o que cada relação prova — e o que não prova.

Lendo os metadados de um arquivo: /metadata

O POST /api/v1/metadata responde a uma pergunta diferente da inspeção: não isto foi editado?, mas o que este arquivo diz sobre si mesmo? Todas as chaves, agrupadas pelo contêiner de onde vieram, com a forma armazenada ao lado da decodificada.

Liste tudo o que um documento carrega

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/metadata \
  -F [email protected]

• PDF — o dicionário Info completo, não só os cinco campos que as famílias de sinais leem. Author, Subject, Keywords e qualquer chave personalizada inventada por um sistema aparecem todas, além de todas as propriedades XMP e dos fatos estruturais (páginas, revisões, criptografia, assinaturas, fontes).
• Imagens — EXIF separado por diretório, para que os fatos da miniatura continuem distinguíveis dos da fotografia; coordenadas de GPS decodificadas; blocos de texto de PNG; XMP. Contêineres presentes mas não enumerados (IPTC, ICC, MakerNote, C2PA) são nomeados em vez de omitidos em silêncio.
• Office — propriedades core, de aplicação e personalizadas, e o EXIF de cada imagem embutida no pacote. Um .docx é um ZIP: uma foto colada nele mantém as coordenadas que a câmera escreveu, e isso costuma ser o mais surpreendente do relatório.

O campo personal reúne as entradas que identificam uma pessoa, um aparelho ou um lugar — nomes, números de série, programas, localizações — como cópia, para que a lista agrupada continue completa. Não há sinais, nota de risco nem veredicto; isso é trabalho do /inspect.

Um arquivo, uma leitura, medido como 1 documento. Funciona anonimamente como o verificador gratuito, então a chave é opcional. A versão no navegador está em /pt/metadados.

Health check, sem autenticação: GET /api/v1/health.

A partir de um agente (MCP)

Se quem chama é um agente de LLM e não o seu próprio código, existe um servidor MCP que expõe os mesmos endpoints como três ferramentas — inspect_document, check_redaction e compare_documents. Ele é um invólucro fino sobre a API HTTP desta página; não há um segundo motor atrás dele.

{
  "mcpServers": {
    "tamperlens": {
      "command": "node",
      "args": ["/caminho/absoluto/para/tamperlens/dist/mcp/index.js"],
      "env": { "TAMPERLENS_API_KEY": "tl_..." }
    }
  }
}

As ferramentas recebem um caminho absoluto de arquivo, nunca base64 embutido: os bytes precisam chegar à Tamperlens, não ao modelo, e passar um documento pelo contexto de um agente custaria megabytes à toa.

4. Baselines de emissor

As onze famílias de sinais acima respondem a uma pergunta: este arquivo foi alterado depois de gerado? Elas nada dizem sobre um documento fabricado do zero — gerado uma única vez a partir de um modelo e nunca mais tocado. Um arquivo assim é estruturalmente impecável, então nada dispara.

Um baseline de emissor responde à outra pergunta: este arquivo se parece com o que a instituição citada realmente emite? Toda instituição gera seus PDFs com uma cadeia de ferramentas fixa, e essa cadeia deixa uma impressão digital estrutural consistente — o mesmo produtor, a mesma versão de PDF, o mesmo conjunto de fontes incorporadas, a mesma geometria de página, o mesmo estilo de tabela de referências cruzadas, uma única revisão. Um extrato falso gerado com wkhtmltopdf é internamente coerente, mas errado para o banco cujo nome está nele — e isso é visível sem ler um único número da página.

Informando o emissor em uma análise

Opcional e aditivo. Envie o slug do emissor como um campo multipart issuer (antes da parte do arquivo) ou como o cabeçalho X-Tamperlens-Issuer em um corpo cru. Os slugs seguem ^[a-z0-9][a-z0-9-]{0,63}$.

multipart

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/inspect \
  -H "Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -F issuer=chase \
  -F [email protected]

corpo cru

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/inspect \
  -H "Authorization: Bearer tl_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/pdf" \
  -H "X-Tamperlens-Issuer: chase" \
  --data-binary @extrato.pdf

A resposta é o relatório de sempre mais um bloco no nível raiz. Uma divergência confiável também levanta um sinal issuer-mismatch em signals.

{
  "issuerBaseline": {
    "requested": "chase",
    "resolved": true,
    "source": "customer",
    "sampleCount": 18,
    "matchingActive": true,
    "divergence": 0.42,
    "mismatchedDimensions": ["producers", "fontSets"]
  }
}

Um slug desconhecido não é erro. Você recebe o relatório normal e {"requested": "chase", "resolved": false, "reason": "no_profile"}, para que “combinou” e “não havia com o que comparar” nunca se confundam — uma distinção que a ausência de um sinal não consegue expressar. Um slug malformado é 422 invalid_issuer, porque só pode ser um bug de quem chama. Omita issuer e a resposta é byte a byte a mesma de antes deste recurso existir: a chave nem aparece.

Treinando os seus

Os baselines que você treina com seus próprios documentos comprovadamente legítimos são privados da sua conta e sempre vencem os que já vêm incluídos. Um pequeno conjunto de perfis públicos de bancos acompanha o produto como alternativa. Perfis nunca são combinados entre contas.

curl -s https://tamperlens.com/api/v1/baselines \
  -H "Cookie: tl_session=$SESSION" \
  -F issuer=chase \
  -F label="JPMorgan Chase" \
  -F [email protected] -F [email protected] -F [email protected] \
  -F [email protected] -F [email protected] -F [email protected]

• GET /api/v1/baselines lista os seus perfis e os incluídos, com builtIn separando uns dos outros e um índice de consistency por dimensão.
• DELETE /api/v1/baselines/:issuer remove um dos seus. Um perfil incluído é compartilhado e responde 404.
• Cinco documentos legítimos é o piso para que um perfil consiga apontar uma divergência, e uma dimensão em que os seus documentos discordam simplesmente não gera expectativa. Treinar o mesmo emissor de novo funde com o perfil existente, então um baseline pode crescer em lotes.
• Treinar não consome cota de análise. O limite é outro: 25 documentos por requisição, 25 perfis por conta, 5 treinos por hora.

Estes três endpoints autenticam por sessão do painel, e não por chave de API — o jeito mais simples de usá-los é pelo painel.

5. Sua política de veredicto

A Tamperlens não decide se um documento é fraudulento, e a seção 11 explica por que isso é uma posição, e não uma esquiva. Mas você pode ter decidido — e, antes disto existir, precisava reimplementar essa decisão do seu lado: cada integrador escrevendo o mesmo if (riskScore >= 70) de um jeito ligeiramente diferente, nada disso visível para nós quando você perguntava por que um documento tirou a nota que tirou.

Então mande a regra junto com a requisição. As mesmas duas grafias do emissor: um campo policy no multipart, antes da parte do arquivo, ou um cabeçalho X-Tamperlens-Policy. Os dois carregam um objeto JSON.

curl -X POST https://tamperlens.com/api/v1/inspect \
  -H "Authorization: Bearer $TL_KEY" \
  -H 'X-Tamperlens-Policy: {"review":30,"reject":70,"rejectOn":["redaction-exposure"]}' \
  -H "Content-Type: application/pdf" \
  --data-binary @extrato.pdf

A resposta ganha um bloco, e nada mais muda:

"policy": {
  "verdict": "reject",          // accept | review | reject
  "riskScore": 45,              // a nota do próprio relatório, nunca recalculada
  "thresholds": { "review": 30, "reject": 70 },
  "reason": "signal",           // "score" quando um corte foi cruzado
  "triggeredBy": ["redaction-exposure"]
}

Os cortes padrão são as próprias faixas do motor, então uma política sem configuração concorda com summary.riskBand em vez de discordar dele em silêncio. Uma família nomeada vence um corte, e rejectOn vence reviewOn — quem nomeia uma família está dizendo que ela importa independentemente do que a aritmética deu, e um corte capaz de vetar isso tornaria a regra apenas consultiva. Só sinais acima da severidade info podem disparar uma regra.

• Ids de sinal desconhecidos são aceitos e simplesmente nunca casam. Renomear uma família não pode derrubar o seu pipeline.
• Uma política malformada é 422 invalid_policy, nunca um retorno silencioso aos nossos padrões — um erro de digitação que deixasse você acreditando que uma regra está valendo quando não está é a única falha que isto não pode ter.
• Omita e nada muda. A chave policy fica ausente da resposta, não nula, e o relatório é idêntico byte a byte ao que era antes deste recurso existir.

6. O relatório, anotado

Uma resposta 200 é um InspectionReport. O formato é um contrato estável; novas famílias de sinais são aditivas. Os campos de texto (title, detail, disclaimer) são gerados pelo motor em inglês — o verificador web traduz os títulos por família, mas a API devolve o texto original.

{
  // Identificador da chamada. O ÚNICO campo não determinístico da resposta.
  "id": "insp_2f1e9c04-7b3a-4d51-9f0e-6c2a18d4bb71",

  // Se isto mudar, os pesos do score podem ter mudado. Fixe nos seus testes.
  "engineVersion": "1.2.0",

  "summary": {
    "riskScore": 95,          // 0-100, agregação ponderada — não é probabilidade
    "riskBand": "high",       // "low" <30 · "elevated" 30-69 · "high" >=70
    "signalCount": 2,         // sinais com severidade acima de "info"
    "revisions": 1            // 1 = nunca sofreu atualização incremental
  },

  // Mais grave primeiro, depois em ordem alfabética por id. No máximo um por família.
  "signals": [
    {
      "id": "producer-fingerprint",     // uma das 10 ids estáveis de família
      "severity": "high",               // "info" | "low" | "medium" | "high"
      "title": "Consumer editing tool in the production chain (iLovePDF)",
      "detail": "The document's metadata names iLovePDF in its production chain. …",
      "evidence": {                     // formato varia por família; sempre legível por máquina
        "tools": ["iLovePDF"],
        "producer": "iLovePDF",
        "creator": "iText 7.2.5",
        "revisions": 1,
        "fullPageImagePages": [1]       // corroboração: é por isso que é "high"
      }
    },
    {
      "id": "id-inconsistency",
      "severity": "medium",
      "title": "Trailer /ID marks the file as changed since creation",
      "detail": "The trailer /ID array holds two different identifiers. …",
      "evidence": {
        "idOriginal": "8f2c...a91b",
        "idCurrent": "41de...77c0",
        "trailerCount": 1
      }
    }
  ],

  // Fatos, não achados. Qualquer campo de texto pode vir null.
  "document": {
    "pages": 2,
    "producer": "iLovePDF",
    "creator": "iText 7.2.5",
    "creationDate": "2026-01-04T10:02:00.000Z",   // ISO-8601, ou null
    "modDate": "2026-01-06T18:41:00.000Z",
    "encrypted": false,
    "signed": false,
    "revisions": 1,     // uma revisão, mas /ID divergente: reescrito por inteiro
    "sizeBytes": 184320
  },

  "disclaimer": "Tamperlens reports risk signals, not authenticity verdicts. …"
}

Campos em que você realmente deve ramificar

• summary.riskBand — a decisão grosseira de roteamento. O contrato das faixas é estreito de propósito: high é reservado para relatórios com pelo menos um sinal de severidade alta, então um acúmulo de achados fracos é limitado em 69 e nunca chega lá.
• signals[].id e severity — os ids de família são strings estáveis. Ramifique nelas quando quiser peso por sinal em vez de um único limiar, e você vai querer: se o seu fluxo envolve legitimamente clientes assinando documentos, você quer incremental-updates com peso menor e signature-coverage com peso maior.
• signals[].evidence — guarde. É pequeno, não contém conteúdo do documento e é exatamente o que um analista humano precisa. Trate o formato como específico por família e aditivo; não assuma que as chaves estão presentes.
• document.encrypted — quando true, cinco famílias de sinais dependentes de conteúdo não rodaram, e o relatório diz isso por meio de um sinal structure-warnings com evidence.code: "encrypted-content-not-analysed". A ausência de um sinal de conteúdo nesse relatório não significa nada. Detalhes.

Cada família, suas chaves de evidência, suas causas legítimas e as regras exatas de severidade: o guia de campo (em inglês).

7. Erros

Todos os erros são JSON com uma string error. Nada sobre o documento vaza no corpo de um erro.

Repita o 503 com backoff. Não repita o 422. No 429 quota_exceeded, enfileire em vez de descartar — o contador zera todo mês.

Note o que não é erro: um arquivo que o parser não consegue entender. Entrada ilegível ou hostil degrada para um 200 carregando um sinal structure-warnings, em vez de lançar exceção. Um PDF quebrado é um achado, não uma falha.

8. Rate limits e cotas

• Anônimo: 10 documentos por hora por IP do cliente. Sem cota, sem chave, relatório completo. Pensado para o verificador web e para experimentar a API.
• Com chave: sem limite por hora; uma cota mensal de documentos por chave, definida pelo plano. O uso é contado por análise bem-sucedida; uma chamada recusada por cota não conta.
• Concorrência: as análises rodam num pool de worker threads com fila limitada e prazo rígido de 15 segundos por documento. Quando a fila enche, a API descarta carga com 503 busy e um header Retry-After, em vez de deixar a latência crescer sem limite.
• Tamanho: 10 MB por documento.

Endpoints de sessão do painel. GET /api/v1/me e GET /api/v1/usage autenticam com o cookie de sessão do painel, não com um bearer token — uma requisição que leve apenas Authorization: Bearer … recebe 401 not_authenticated. Eles servem o painel; a superfície de API com chave é /inspect, /compare e /baselines.

Uso do mês corrente: GET /api/v1/me. Detalhamento por dia do mês atual: GET /api/v1/usage. Os dois também aparecem no painel.

9. Preços

Todo plano recebe o mesmo motor, os mesmos sinais e a mesma latência. Não existe um tier enterprise que libere detecção melhor, porque não há detecção melhor para liberar. A única divisão de recurso são os baselines de emissor privados (Starter e acima) — o que se restringe é um repositório de dados que você treina, não o motor; os baselines públicos embutidos funcionam em todos os planos.

Cartões emitidos no Brasil são cobrados em reais (R$) no checkout; os valores em dólar valem para cartões internacionais.

Upgrades e downgrades são autoatendimento pelo painel (Stripe Checkout e o portal de cobrança da Stripe). Cancelar devolve a chave ao plano Free e à cota de 25 documentos, em vez de desativá-la. Acima de 10.000 documentos por mês, mande um e-mail — a resposta honesta é que preferimos conversar sobre o seu volume do que chutar um preço para ele.

10. Privacidade e determinismo

• Nada é armazenado. Os bytes enviados são lidos em memória e descartados quando a resposta é escrita. Nenhum documento vai para disco, nenhum conteúdo de documento é logado e não existe etapa de revisão humana. O que fica é uma linha no registro de uso: qual chave, quando, quantos bytes, qual faixa de risco.
• Nenhum terceiro no caminho da análise. Só CPU, sem modelos de ML, sem fornecedores externos de dados, sem chamadas de saída durante a análise.
• Determinístico. Bytes idênticos produzem relatório idêntico, fora o id. Fixe fixtures, faça snapshot dos relatórios e teste regressão contra nós — isso é um uso previsto do plano gratuito, e se um bump de versão mudar um score, preferimos que você perceba antes de nós.
• Retenção. As linhas de registro de uso de chamadas anônimas (que carregam um endereço IP) são apagadas depois de 90 dias; as com chave, depois de 400 dias.

11. Nossa postura quanto ao disclaimer

Todo relatório carrega esta frase, e ela é a posição real do produto, não enfeite jurídico (o motor a devolve em inglês; a tradução vem depois):

Concretamente, com o que isso nos compromete:

• Nenhum veredicto NOSSO. Não existe "fraud": true, não existe booleano "authentic", e não vai existir. O relatório descreve o que é verdade sobre os bytes e para por aí.
  A política de veredicto não é exceção, e vale ser exato sobre o porquê: aquele bloco só aparece quando você manda uma regra, é calculado a partir de cortes que você escolheu, e não muda nenhuma nota, nenhuma faixa e nenhum sinal. É o seu julgamento devolvido com as entradas à mostra — o oposto de um fornecedor decidindo por você, e a razão de o código que o avalia estar deliberadamente fora do motor.
• Causas legítimas são documentadas por sinal, no guia de campo, no mesmo nível de detalhe das maliciosas. Um PDF legitimamente salvo de novo vai disparar sinais. Isso não é bug; é o que "este arquivo foi modificado após a criação" significa.
• Roteie, não recuse automaticamente. Mapeie faixas para filas de análise. Qualquer desenho que recuse uma pessoa por um único sinal estrutural vai recusar clientes reais que abriram o extrato no Preview.
• Limites declarados. Sem OCR, sem parsing de transações, sem aritmética de saldo, sem checagem de identidade ou de titularidade da conta, sem validação criptográfica de assinatura e sem capacidade de detectar uma falsificação limpa gerada de uma vez a partir de um template falso. Um adversário determinado que conheça histórico de revisões consegue achatá-lo.

Próximos passos

• Referência OpenAPI Especificação legível por máquina e console de teste para cada endpoint.
• Guia de campo (em inglês) As onze famílias de sinais, chaves de evidência, causas legítimas, lógica de severidade.
• Triagem de extratos bancários (em inglês) Como ligar os sinais a uma decisão de crédito ou de onboarding.
• Forense de metadados de PDF (em inglês) O que o motor realmente lê, estrutura por estrutura.