GribStream

GribStream
Schnelle und effiziente API für historische Wettervorhersagen

Nutzen Sie moderne Wettermodellfamilien von NOAA, ECMWF, CWA und KI-Systemen, darunter NBM mit regionalen Varianten, RTMA Rapid Update (15 Min.), HRRR mit 15-Minuten-Auflösung, GEFS, CFS, IFS, und GraphCast, mit vollständiger Vorhersagehistorie, sehr schneller Auslieferung und unschlagbarem Preis. GribStream ist nicht nur eine weitere API, sondern eine Wetterdatenbank in der Cloud mit datenbankartigen Abfragen, berechneten Feldern und leistungsfähigen Filtern für konkrete Wetterbedingungen statt nur Rohdaten. Greifen Sie auf globales Wetter zu und analysieren Sie es mit der Flexibilität, Transparenz und Performance einer echten SaaS-Plattform.

Screenshot des GribStream Dataset-Explorers

Für Geschwindigkeit und Klarheit gebaut

Drei Säulen halten die Daten schnell, die API einfach und die Preise planbar.

🚀 Sehr schnell

Zehntausende Punkte in stündlicher Auflösung, über Monate hinweg in einem einzigen HTTP-Request, in Sekunden.

🛠️ Einfach nutzbar

Einfache API, Open-Source-Clients und klare Dokumentation. In wenigen Minuten ausprobieren.

📈 Kosteneffizient

Hohe Leistung zu fairen Preisen. Rufen Sie nur ab, was Sie brauchen. Keine Downloads und keine eigene Archivierung nötig: streamen Sie die Daten bei Bedarf.

Verfügbare Modellfamilien

Einheitlicher Zugriff auf NOAA, ECMWF, CWA und führende KI-Systeme mit konsistenter Abfragesemantik, regionalen Varianten und schnell aktualisierten Dataset-Varianten.

Alle Modelle ansehen

Anbieter

Taiwan CWA

Regionale WRF-Vorhersage für Ostasien und den westlichen Pazifik.

1 Familie · 1 Dataset
CWA WRF Taiwan CWA WRF 15 km Regionale mesoskalige Vorhersage für Taiwan, das Südchinesische Meer, die Philippinensee und Wetterkorridore im westlichen Pazifik. Dataset

Anbieter

NOAA

Operative, Analyse-, Ensemble- und saisonale Familien über regionale und globale Domänen.

14 Familien · 48 Datasets
UVI UV-Index-Vorhersage Globale UV-Expositionsvorhersagen für öffentliche Gesundheit, Freizeit, Tourismus und Outdoor-Arbeit. Dataset
UVI
RAP Rapid Refresh Regionale Kurzfristprognosen mit häufigen Zyklen für operative Nowcasting-Workflows. Dataset
RAP

Kategorie

KI & Forschung

Operative und forschungsnahe KI-Vorhersagesysteme für deterministische, Ensemble- und schnelle Szenario-Workflows.

8 Datasets
GraphCast GraphCast (GFS) Globale Graph-Neural-Network-Vorhersagen von Google für schnelle mittelfristige Szenarien. Dataset

Plattformfunktionen

Historische und aktuelle Vorhersagen mit erweiterten Filtern, Expressions und Ensembles abfragen.

Historisches Archiv

Mehrjähriges Archiv mit Modellläufen, die Jahre zurückreichen.

Flexible Formate

Wählen Sie CSV, JSON oder NDJSON für Streaming-Workflows.

Präzise Standorte

Fragen Sie beliebige Koordinaten mit flexibler Präzision ab.

Zeitsteuerung

Fordern Sie Zeiträume oder explizite Zeitpunkte an.

Auswahl der besten Vorhersage

Automatische Auswahl des nützlichsten verfügbaren Modelllaufs.

Rückblickende Abfragen

Reproduzieren Sie, was zu einem bestimmten historischen Zeitpunkt verfügbar war.

Abgeleitete Felder

Berechnen Sie abgeleitete Felder direkt in der Anfrage.

Suche nach Bedingungen

Nach Bedingungen filtern, statt ganze Grids herunterzuladen.

Ensemble-Unterstützung

Alle Ensemble-Mitglieder und Statistiken.

Expertensupport

Schneller, präziser Support von Ingenieuren, die die Daten kennen.

Preispläne

Ein kostenloser Plan ist zum Einstieg verfügbar. Wechseln Sie für höhere Tageslimits auf einen Pro-Plan.

Für größere Nutzung, individuelle Pläne, umfangreiche Backfills, höhere Performance oder zusätzliche Funktionen kontaktieren Sie uns.

Pro Plan

Tageslimit: 48.000 Credits

$9.90 / Monat

Pro Plan 2x

Tageslimit: 96.000 Credits

$18.80 / Monat

Pro Plan 4x

Tageslimit: 192.000 Credits

$35.70 / Monat

Pro Plan 8x

Tageslimit: 384.000 Credits

$67.80 / Monat

Pro Plan 16x

Tageslimit: 768.000 Credits

$128.80 / Monat

Pro Plan 32x

Tageslimit: 1.536.000 Credits

$244.70 / Monat

Kontingentberechnung pro Request

Credits werden anhand dessen berechnet, was tatsächlich zurückgegeben wird:

Credits = returned_valid_times * parameters * ceil(coordinates / 500)
In Worten: zurückgegebene gültige Zeiten, multipliziert mit der Anzahl der Wetterparameter und mit Bündeln von 500 Koordinaten.

Wir berechnen keine Zeiten, die nicht zurückgegeben werden (z. B. modellspezifisch übersprungene Horizonte).

Beispiele:

  • Wenn Ihre Antwort 24 gültige Zeiten mit 2 Parametern für 700 Koordinaten zurückgibt: 24 * 2 * 2 = 96 Credits
  • Wenn Ihre Antwort 100 gültige Zeiten mit 1 Parameter für 3.500 Koordinaten zurückgibt: 100 * 1 * 7 = 700 Credits

GribStream speichert wiederholte Requests nach dem LRU-Prinzip im Cache; Cache-Treffer werden mit 10 % der normalen Credits berechnet.

Jetzt loslegen

Erstellen Sie ein kostenloses Konto und starten Sie mit Schnellstart und vollständiger Dokumentation.

Daten erkunden

Beispieldaten ansehen und die verfügbaren Modelle prüfen.