AdultDataLink (ADL) ya no existe. En octubre, la persona detrás de ADL publicó un aviso de cierre en r/SaaS y liberó el código como un repositorio archivado con licencia MIT. Según esa misma persona, la API alojada llevaba caída desde finales de abril.
Leímos ese código y reconstruimos sus mejores ideas de analítica y descubrimiento para JAV, con los datos propios de javinfo. ADL scrapeaba unos 20 sitios tube y medios occidentales. javinfo es solo JAV, así que es otro producto, y si tu app necesita datos de esos sitios, aquí no los vas a encontrar. Para eso, el repo de ADL es el punto de partida.
Si te gustaban la analítica de intérpretes, las tendencias y las recomendaciones de ADL y trabajas con JAV, la mayoría de esas ideas ya tiene un endpoint aquí. La 0.7.0 también añade /resolve y una fuente javbus, que no tienen nada que ver con ADL. Ambos se tratan más abajo.
Qué tomamos de ADL y dónde vive ahora
Leímos el código de ADL y reimplementamos las ideas con nuestros datos. No copiamos código. Cada fila de ADL en esta tabla proviene de su repositorio público; la columna de la derecha es lo que publicamos.
ADL (services/engine) |
javinfo |
|---|---|
Velas OHLC tipo bolsa por intérprete (/pornstar-calculation/fetch-pornstar-ohlc-data) |
GET /analytics/idols/ohlc |
Los 50 que más suben, diario y semanal (/fetch-top-50-daily-gain, /fetch-top-50-weekly-gain) |
GET /analytics/leaderboard, metric=momentum |
| Información de intérpretes | GET /analytics/idols/stats y /idols |
Tendencias de palabras clave (/keywords) |
Lo más cercano: /discover/tags y /analytics/market |
Búsqueda personalizada (/machine-learning/search) |
GET /discover/for-you |
Las coincidencias son de idea, no de resultado. Las velas de ADL salían de datos scrapeados de sitios tube. Las nuestras se construyen con conteos de lanzamientos, porque eso es lo que un catálogo JAV puede medir. ADL seguía el rendimiento de palabras clave. Nuestra versión cuenta etiquetas y movimientos de géneros en una ventana de tiempo. ADL basaba la personalización en la IP y las cabeceras del visitante; /discover/for-you usa el historial de búsquedas de tu propia cuenta.
No está previsto: los scrapers de sitios tube, los proyectos de scraping, las herramientas de video, la anotación YOLO y las rutas de Reddit.
Descubrimiento
Los endpoints de /discover/* te ayudan a encontrar títulos cuando no tienes un código.
/discover/trendingordena los lanzamientos recientes./discover/underrateddevuelve títulos antiguos bien valorados./discover/similartoma un código y devuelve títulos parecidos./discover/suggestiones autocompletado entre códigos, intérpretes, etiquetas y estudios./discover/for-youelige de las búsquedas recientes de tu cuenta./discover/dueldevuelve un par A/B con semilla./discover/calendaragrupa los lanzamientos por día./discover/tags,/studios,/seriesy/genresson los endpoints de exploración y conteo./discover/randomy/discover/statscompletan el conjunto.
El calendario es el que tiene una particularidad. Las ventanas grandes vuelven en páginas de días completos. Pide de 2026-11-01 a 2026-11-14 y obtienes:
curl "https://api.javinfo.dev/discover/calendar?from=2026-11-01&to=2026-11-14" \ -H "x-javinfo-key: YOUR_KEY"{ "through": "2026-11-05", "truncated": true}through es el último día completo incluido. Vuelve a pedir desde 2026-11-06 y obtienes el resto. Repite hasta que truncated sea false. Cada página es una llamada aparte.
Analítica de intérpretes
Los endpoints de /analytics/* responden preguntas sobre una intérprete o sobre todo el mercado.
/analytics/idols/stats: totales de carrera, géneros y estudios principales, cadencia de lanzamientos./analytics/idols/ohlc: velas de número de lanzamientos por día, semana o mes./analytics/idols/timeline: meses de lanzamiento con debut, último, pico y pausa más larga./analytics/idols/costars: las intérpretes con las que más trabaja un ídolo, con el número de títulos compartidos./analytics/leaderboard: ídolos ordenados porreleases,ratingomomentumen una ventana./analytics/market: géneros que suben y bajan en semanas móviles.
Una llamada real, para Yua Mikami:
curl "https://api.javinfo.dev/analytics/idols/stats?q=yua-mikami" \ -H "x-javinfo-key: YOUR_KEY"Informa 1.127 títulos en 8 estudios. El género principal es Big Tits con 765 títulos, y el estudio principal es S1 NO.1 STYLE con 991. works cuenta cada título una sola vez, aunque varias fuentes lo listen.
La misma intérprete a través de /ohlc con bucket=month. Cada vela es el número acumulado de lanzamientos de ese mes, y las barras muestran los lanzamientos de cada mes. El gráfico muestra los últimos tres años de las 131 velas mensuales que devuelve la llamada.
Resolve
Los metadatos de un título vienen de muchas fuentes, y no siempre coinciden. Los endpoints de /resolve/* toman un código y los consultan todos.
GET /resolvedevuelve el código canónico, sus variantes, cada fuente que lo tiene, un enlace a/moviey una tarjeta del título renderizada en PNG, JPG o SVG.POST /resolve/batchcomprueba hasta 100 códigos en una llamada y te dice cuáles existen.GET /resolve/comparepone dos títulos uno al lado del otro con una puntuación de similitud.GET /resolve/provenancemuestra qué dijo cada fuente, campo por campo.GET /resolve/streamsinforma si un título tiene stream, muestra, tráiler, galería o magnets.
Para EBOD-391:
curl "https://api.javinfo.dev/resolve?q=EBOD-391&format=jpg" \ -H "x-javinfo-key: YOUR_KEY"El código aparece en FANZA, javdatabase, javlibrary, javbus y missav. La respuesta incluye link: "/movie?q=EBOD-391" para el registro completo. La tarjeta viene incrustada en la respuesta y pesa unos 100 KB como JPG. Muestra una valoración de 8.1/10, una duración de 119 minutos, 45 magnets y que el título se puede reproducir en streaming.
La procedencia es la razón de que exista la vista por campo. Para el mismo código, la fecha de lanzamiento es 2014-08-13 en FANZA y 2014-08-09 en javbus. Es una discrepancia clara entre fuentes, y pasa en un catálogo de este tamaño. /resolve/provenance informa ambos valores y una puntuación de confianza para el que eligió, así que tú decides en qué confiar.
javbus se suma como fuente en esta versión. Alimenta /resolve y la procedencia, y /discover/random recurre a ella cuando pides censored=uncensored.
Cuánto cuesta
Solo se te cobra por respuestas 200 correctas.
| Llamada | Precio |
|---|---|
/discover/* |
$0.0004 |
/resolve/compare, /provenance, /streams |
$0.0004 |
/resolve con tarjeta del título |
$0.0012 |
/resolve/batch |
$0.0004 por 10 códigos, máx. 100 |
/analytics/idols/stats, /ohlc, /timeline, /market |
$0.0006 |
/analytics/idols/costars |
$0.0006 hasta 10 resultados, $0.0009 con los 15 por defecto |
/analytics/leaderboard |
$0.0006 hasta 10 resultados, $0.0012 con los 20 por defecto |
El precio base cubre hasta 10 resultados. Los endpoints de listas escalan por encima de eso: 20 resultados cuestan el doble que 10, y varios valores por defecto pasan de 10 (trending devuelve 20, así que cuesta $0.0008 tal cual). Los aciertos de caché, los errores y las respuestas degradadas son gratis.
Las cuentas nuevas reciben $0.02 de crédito gratis. El límite es de 10 peticiones por minuto hasta tu primera recarga, y 60 después de cualquier compra.
Migrar desde ADL
Tres cosas cambian respecto a lo que quizá escribiste contra ADL.
- Cabecera de autenticación. Envía
x-javinfo-key, nox-api-key. rangeson días. Todo parámetrorangesignifica un número de días.- Los ídolos se identifican por id. Los endpoints de analítica de ídolos toman un slug de javdatabase como
yua-mikami, no un nombre. Búscalo conGET /idols?q=, luego pasa el id comoq. Un nombre japonés pasado directamente a un endpoint de analítica devuelve 404.
Gracias
Construir y mantener algo así, casi en solitario durante dos años, es difícil, y publicar el código en vez de dejarlo morir es generoso. Gracias a la persona detrás de ADL por eso y por las ideas sobre las que pudimos construir.
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