API de dados B2B para apps de LLM
Responda perguntas sobre pessoas com dados licenciados, não com páginas raspadas.
Dê a um produto que responde a perguntas sobre pessoas e empresas um conjunto de dados licenciado para indexar e consultar, em vez de chamar uma API a cada pergunta ou fazer scraping de perfis.
- US$ 5 em créditos grátis
- 800M+ pessoas
- 65M+ empresas
Uma seleção de apps de LLM que usam a Forager · e outras equipes na Forager
Apps de LLM que precisam de dados de pessoas são avaliados pelo fato de o agente ter alcançado a pessoa certa
Um contato que chega à pessoa errada, ou a ninguém, é uma falha que seus usuários veem no seu produto, não no nosso.
- A ligação completa? Um número inativo ou desconectado desperdiça a call.
- O nome confere? Um número ativo de outra pessoa é pior do que nenhum.
- É o perfil que você procurava? Não um homônimo, nem um antigo dono do número.
7 tarefas que apps de LLM executam na Forager
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Licencie um feed de pessoas para recuperação sobre registros de pessoas e empresas
Dê a um produto que responde a perguntas sobre pessoas e empresas um conjunto de dados licenciado para indexar e consultar, em vez de chamar uma API a cada pergunta ou fazer scraping de perfis.
Ver o exemplo prático -
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Mantenha atualizados os registros de empresas e contatos de um CRM de IA para que seus agentes pontuem leads inbound, preencham o onboarding e sinalizem risco de churn com precisão.
Ver o exemplo prático -
Informe os usuários sobre as pessoas que vão encontrar, a partir de um endereço de e-mail
Permita que um produto de preparação de reuniões ou de agenda informe o usuário sobre quem ele vai encontrar ou para quem vai escrever: cargo, empregador, histórico profissional e contexto da empresa.
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Atualize os dados de contato antes de um agente gravar no CRM
Permita que um copilot de CRM ou agente confirme que o cargo, o empregador e o e-mail corporativo de um contato estão atualizados antes de criar ou atualizar o registro, para nunca gravar um e-mail desatualizado ou um cargo antigo.
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Identifique uma pessoa a partir do e-mail de cadastro dentro de um copilot
Permita que um copilot dentro do produto transforme um novo cadastro ou e-mail recebido na pessoa e na empresa por trás dele, para rotear, qualificar ou personalizar a primeira resposta.
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Responda a perguntas sobre contratação e mercado de trabalho em um analista de IA a partir de um feed de vagas
Permita que um analista de pesquisa ou de RH com IA responda perguntas como "quem está contratando engenheiros de dados em Austin" a partir de vagas de emprego licenciadas, com links para as vagas usadas.
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Treine modelos de normalização de cargos e de correspondência de empresas com perfis estruturados
Dê a uma equipe de IA ou de ferramentas de dados exemplos rotulados para treinar modelos que normalizam cargos em função e senioridade e associam nomes de empresas bagunçados a uma única empresa.
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Aprofunde por produto
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Apps de LLM × Consulta reversa de e-mail
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Veja 4 exemplos práticos -
Apps de LLM × Feed de dados de empresas
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Veja 4 exemplos práticos -
Apps de LLM × Enriquecimento de empresas
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Ver 3 receitas -
Apps de LLM × Feed de dados de pessoas
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Ver 3 receitas -
Apps de LLM × Enriquecimento de pessoas
Informe os usuários sobre as pessoas que vão encontrar, a partir de um endereço de e-mail
Ver 2 exemplos práticos -
Apps de LLM × Feed de vagas
Embase agentes de IA de CRM com registros atualizados de empresas e pessoas
Ver 2 exemplos práticos
Uma seleção de apps de LLM que usam a Forager · e outras equipes na ForagerUma seleção de apps de LLM que usam a Forager
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Clay - Construtores de workflows de GTM
Caso de uso selecionado: números de celular, e-mails e dados de pessoas da Forager dentro de tabelas do Clay.
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Emergent Labs
- Criadores de agentes
Plataforma de criação de apps com IA em que agentes projetam, programam e fazem o deploy de apps full-stack.
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Nooks - Discadores power e paralelos
Caso de uso selecionado: números de celular dentro do próprio discador (dialer).
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Andela
- Cliente
Caso de uso selecionado: dados da Forager para a equipe go-to-market de um marketplace global de talentos.
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Amplemarket
- SDRs de IA
Caso de uso selecionado: números de celular dentro da sua cascata de contatos.
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HubSpot
- Complementos de CRM
Caso de uso selecionado: enriquecer registros de contatos e empresas com dados de pessoas, empresas e vagas de emprego.
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Airscale
- Enriquecimento em cascata (waterfall)
Caso de uso selecionado: uma etapa da Forager na cascata (waterfall) de números de celular.
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SeekOut
- Inteligência de talentos
Caso de uso selecionado: o feed de dados de pessoas da Forager, usado para manter perfis de candidatos atualizados.
2–3 anos no feed de dados de pessoas da Forager, segundo a própria SeekOut1
Fontes
1 SeekOut: SeekOut, entrevista com cliente, setembro de 2026.
“Forager leads in accuracy across all regions, Forager's dual strength in accuracy and volume makes it a powerhouse for sales teams that are targeting businesses around the globe.”
Perguntas de equipes de apps de LLM
Quais dados a Forager oferece para apps de LLM?
A Forager é uma API de dados e feed de dados B2B de pessoas, empresas e vagas, com cobertura de 800M+ pessoas e 65M+ empresas. Apps de LLM usam mais consulta reversa de e-mail, feed de dados de empresas, enriquecimento de empresas e feed de dados de pessoas, por API ou feed de dados. Produtos como o seu são avaliados pelo fato de o agente ter alcançado a pessoa certa, então cada resultado trata de alcançar a pessoa certa.
Onde um produto de IA pode licenciar registros de pessoas e empresas para recuperação?
O fluxo usa o Feed de dados de pessoas e o Feed de dados de empresas da Forager. Feed de dados de pessoas: um arquivo licenciado com 800M+ perfis profissionais, atualizado em intervalos programados e entregue no Snowflake ou no S3. Dê a um produto que responde a perguntas sobre pessoas e empresas um conjunto de dados licenciado para indexar e consultar, em vez de chamar uma API a cada pergunta ou fazer scraping de perfis.
Quanto a Forager custa para apps de LLM?
Todos os produtos usam um único saldo de créditos. Consulta reversa de e-mail: 5 créditos por requisição, cobrado com ou sem retorno de dados. Enriquecimento de empresas: 1 crédito por requisição, cobrado com ou sem retorno de dados. Os 8.250 créditos mensais do Growth cobrem 1.650 e-mails ou 8.250 consultas de empresas, ou uma combinação. Os planos self-service são Starter, Growth, Pro e Scale. Veja planos e preços
Nossos usuários podem ver os dados da Forager no nosso produto?
Sim, conforme os termos da plataforma. Os planos self-service cobrem o uso interno pela sua própria equipe. Exibir contatos da Forager aos seus usuários, ou repassar registros, é licenciado separadamente: fale com vendas sobre volume e sobre quais campos seus usuários precisam ver.
Como os CRMs de IA mantêm os dados de empresas atualizados para seus agentes?
Carregue os deltas de company_feed e people_feed no repositório de registros do CRM. Exponha os registros aos agentes como contexto de recuperação, com timestamps por campo.
Apps de LLM podem testar a consulta reversa de e-mail de graça?
Sim. Crie uma conta gratuita em app.forager.ai: ela vem com US$ 5 em créditos gratuitos e uma chave de API, e não é preciso cartão de crédito para se cadastrar. Teste com registros que você já conhece ou agende uma demo e envie uma lista: nós a processamos e mostramos o que encontramos.
Quais produtos da Forager os apps de LLM mais usam?
Consulta reversa de e-mail (4 exemplos práticos), feed de dados de empresas (4 exemplos práticos), enriquecimento de empresas (3 exemplos práticos) e feed de dados de pessoas (3 exemplos práticos), contados entre os exemplos práticos desta página. Todos os produtos usam um único saldo de créditos, então você pode combiná-los em um só plano.
Como vocês verificam a qualidade dos dados?
O teste que vale é o seu: envie uma lista de perfis que importam para você. Nós rodamos e mostramos o que encontramos, número por número, para você mesmo medir a taxa de acerto e a taxa de conexão.
Com quais ferramentas a Forager funciona para apps de LLM?
Nativa no Clay e no Zapier, criada por parceiros na Deepline e na Cargo, entregue como compartilhamento de dados para Snowflake, Databricks e Amazon S3 e chamada pela API a partir de Make, n8n, seu próprio código e Google BigQuery. Todo o resto se conecta pela API REST com uma chave de API.
Como enriquecer participantes de calendário com o cargo?
Resolva cada novo endereço de e-mail com POST /person_detail_reverse_lookup/by_email/. Obtenha o histórico de carreira completo com POST /person_detail_lookup/.
Preciso de uma assinatura?
Não para testar: uma conta gratuita vem com US$ 5 em créditos. Para continuar usando a Forager, escolha um plano mensal ou anual. Os planos mensais podem ser cancelados a qualquer momento e os créditos não usados acumulam; os planos anuais liberam todos os créditos de início e custam 10% menos. Volumes maiores são combinados com nossa equipe.
Apps de LLM devem chamar a API ou licenciar um feed de dados?
Chame a API quando seu produto precisar de uma pessoa ou empresa por vez, quando um usuário abrir um registro ou um agente fizer uma pergunta. Licencie um feed quando precisar de camadas inteiras (pessoas, empresas ou vagas de emprego) no seu próprio data warehouse ou índice. Os campos de contato (celulares e e-mails) ficam na API, cobrados por resultado encontrado.
As respostas escritas não estão disponíveis agora. As páginas acima ainda ajudam, ou agende uma demo e pergunte ao time.
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O que você vai criar a seguir?
Exemplos práticos que usam os mesmos dados, ou o seu próprio fluxo de trabalho em uma amostra dos seus registros.
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Enriqueça contas do CRM com dados firmográficos em um pipeline de BI ou data warehouse
Mesmos dados: Feed de dados de empresas, Enriquecimento de empresas
Ver o exemplo prático -
Crie uma busca de candidatos em linguagem natural sobre um feed de pessoas licenciado
Mesmos dados: Feed de dados de empresas, Feed de dados de pessoas
Ver o exemplo prático -
Faça o seu
Envie seu fluxo de trabalho e uma amostra de registros. Nós executamos e mostramos o que encontramos.
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