PAAL AI是AI驱动的生态系统，支持交易，市场研究，AI代理自动化和Web3工具，由科技巨头Google和Nvidia支持。迄今为止，PAAL AI拥有超过50多个区块链的集成和超过100,000个注册用户，为多样化的用户群服务，涵盖了加密货币交易者和投资者，Web3开发人员和业务，Defi和NFT爱好者，最后但并非最不重要的一点是，AI Agent Creators and用户攻入AI自动化。
一眼关键指标
- 超过1700万用户访问了PAAL AI的AI驱动市场数据，由Coingecko API.
- 超过500万个API电话已经用于实时价格数据和市场见解。
- 交易者，研究人员和开发人员使用PAAL AI工具从更快的决策中受益，同时获得准确，可靠的价格和市场数据。
挑战
皮尔斯又名需要可靠的实时加密市场数据来推动其产品套件：
随着对快速，准确的市场见解的需求不断增长，PAAL AI寻求可以有效处理实时数据供稿和历史信息的解决方案。
为什么PAAL AI选择Coingecko API：链链数据
PAAL AI选择了Coingecko API的可靠和全面数据，鉴于其覆盖范围为630万池，205个区块链网络和1,400个Dexes的覆盖范围提供了超过550万个令牌。选择Coingecko的一个关键原因是其广泛的链DEX数据，这对于整个PAAL生态系统的所有AI产品都是不可或缺的。
PAAL AI使用此数据进行详细的硬币绩效分析，决策和生成AI驱动的交易建议。 通过利用Coingecko的链链数据，PAAL AI确保其用户可以实时，准确地了解市场条件，硬币统计和价格变动。这些丰富的数据使PAAL AI能够提供量身定制的指标和过滤器，帮助用户确定有利可图的机会，同时还存储数据以进行将来的分析。
以下链上端点在PAAL AI生态系统中大量使用：
- 池OHLCV图表按泳池地址 用于硬币性能分析和图表生成，以协助AI驱动的买卖决策。
- 池地址的特定池数据 - 检索特定于池的数据以帮助AI算法评估市场状况。
- 令牌地址的令牌数据 - 提供有关特定令牌的数据，包括价格，市值和创建日期，使用户能够评估硬币可行性。
- 令牌地址的令牌价格 - 从不同地址中获取当前的令牌价格，用于实时跟踪和分析。
- 池地址的多个池数据 - 查询多个池并获取数据，包括价格，市值，FDV和创建日期，以生成指标和过滤器，以确定要投资哪种硬币并节省未来分析的用户。
除了链接数据，皮尔斯又名 还利用了Coingecko的加密价格和市场数据。让我们仔细看看：
实时加密价格跟踪
这 /简单/价格Coingecko API中的端点用于获取现场令牌价格，这是不可或缺的帕尔X 和chat.paal.ai（AI研究聊天机器人）。
市场见解和趋势
通过/硬币/市场 端点，PAAL AI能够检索有关交易量，市场排名和市场趋势的数据，这对于最终用户做出明智的交易和研究决策至关重要。
AI模型的历史数据
这 /cuins/{id}/market_chart 端点有助于提供历史数据，用于为PAAL AI的模型推动价格预测和研究。
硬币元数据和合同地址
这/币/{id} Endpoint用于获取详细的令牌元数据，例如Coingecko上的硬币名称，ID，徽标，符号和Web Slug URL，以及合同地址，硬币类别，网站和社交链接，项目说明等。
所有这些端点共同努力，提供准确，最新的信息，以更快的决策，增强的研究和更有效的交易策略。
促进Paal AI的1700万用户增长
集成Coingecko API帮助增强了Paal AI平台和产品产品的用户体验，从而促进了Paal AI令人印象深刻的增长， 超过1700万用户从AI驱动的市场数据中受益，参与度增加和用户满意度更高。
通过获得实时见解，PAAL AI能够向用户提供准确和最新的市场数据，从而提高交易决策和研究准确性。该平台的AI驱动精度也显着改善，使交易者能够做出更快，更明智的决定。
REST API集成和性能优化
PAAL AI使用Python和Node.js。 为了管理高流量量，优化数据获取并确保更快的响应时间，PAAL AI团队已实施了缓存和异步请求，以最大程度地减少延迟并减少冗余请求。
该团队还通过与后备机制进行交叉检查信息来保持数据准确性，以确保一致性。
前面的道路
展望未来，PAAL AI计划通过添加更多的自动化来扩大其交易能力，以通过PAALX添加更多的分散交易所（DEX）并扩展其扩展人工智能代理用于更广泛的Web3集成。该平台还渴望通过其他功能（例如链分析）来增强其数据使用量情感分析和更快的实时流动性更新。
总之，Coingecko API在PAAL AI的成功中发挥了关键作用，为其AI驱动的交易，研究和Web3自动化工具提供动力。随着PAAL AI继续发展和创新，Coingecko的全面，可靠的数据将仍然是其战略的核心组成部分，从而使他们能够提供下一代AI驱动的解决方案。
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