GribStream

GribStream
API veloce ed efficiente per previsioni meteo storiche

Usa famiglie moderne di modelli meteorologici di NOAA, ECMWF, CWA e sistemi IA, inclusi NBM con varianti regionali, RTMA Rapid Update (15 min), HRRR a 15 minuti, GEFS, CFS, IFS, e GraphCast, con storico completo delle previsioni, consegna molto rapida e prezzo imbattibile. GribStream non è solo un'altra API: è un database meteo nel cloud, con interrogazioni simili a quelle di un database, campi calcolati e filtri potenti per condizioni meteorologiche specifiche, non solo file grezzi. Accedi ai dati meteo globali e analizzali con la flessibilità, la trasparenza e le prestazioni di una vera piattaforma SaaS.

Screenshot del dataset explorer di GribStream

Costruito per velocità e chiarezza

Tre pilastri mantengono i dati veloci, l'API semplice e i costi prevedibili.

🚀 Molto veloce

Decine di migliaia di punti a risoluzione oraria, per mesi di dati, in una sola richiesta HTTP e in pochi secondi.

🛠️ Facile da usare

API semplice, client open source e documentazione chiara. Puoi provarla in pochi minuti.

📈 Efficiente nei costi

Prestazioni elevate a prezzi corretti. Richiedi solo quello che ti serve. Niente file enormi da scaricare e nessun archivio da gestire: usi i dati quando servono.

Famiglie di modelli disponibili

Accesso uniforme a NOAA, ECMWF, CWA e ai principali sistemi IA, con semantica di interrogazione coerente, varianti regionali e dataset aggiornati rapidamente.

Vedi tutti i modelli

Provider

Taiwan CWA

Previsioni WRF regionali per l'Asia orientale e il Pacifico occidentale.

1 famiglia · 1 dataset
CWA WRF Taiwan CWA WRF 15 km Previsione mesoscalare regionale per Taiwan, Mar Cinese Meridionale, Mar delle Filippine e corridoi meteorologici del Pacifico occidentale. Dataset

Provider

NOAA

Famiglie operative, di analisi, ensemble e stagionali su domini regionali e globali.

14 famiglie · 48 dataset
UVI Previsione indice UV Previsioni globali di esposizione UV per salute pubblica, tempo libero, turismo e lavoro all'aperto. Dataset
UVI
RAP Rapid Refresh Previsioni regionali a breve termine con cicli frequenti per workflow operativi di nowcasting. Dataset
RAP

Categoria

IA & ricerca

Sistemi di previsione IA operativi e sperimentali per workflow deterministici, ensemble e scenari rapidi.

8 dataset
GraphCast GraphCast (GFS) Previsioni globali Google basate su graph neural network per scenari rapidi a medio termine. Dataset

Funzionalità della piattaforma

Interroga previsioni storiche e correnti con filtri avanzati, expressions ed ensemble.

Archivio storico

Archivio pluriennale con run dei modelli che risalgono a diversi anni.

Formati flessibili

Scegli CSV, JSON o NDJSON per workflow in streaming.

Località precise

Interroga qualsiasi coordinata con precisione flessibile.

Controllo del tempo

Richiedi intervalli temporali o orari espliciti.

Selezione della previsione migliore

Selezione automatica del run del modello più utile tra quelli disponibili.

Interrogazioni retrospettive

Ricostruisci cosa era disponibile in un determinato momento storico.

Campi derivati

Calcola campi derivati direttamente nella richiesta.

Ricerca per condizioni

Filtra per condizioni invece di scaricare intere griglie.

Supporto ensemble

Tutti i membri dell'ensemble e le statistiche.

Supporto esperto

Supporto rapido e preciso da ingegneri che conoscono i dati.

Piani e prezzi

È disponibile un piano gratuito per iniziare. Passa a un piano Pro per limiti giornalieri più alti.

Per volumi maggiori, piani personalizzati, backfill estesi, prestazioni più elevate o funzionalità aggiuntive, contattaci.

Pro Plan

Limite giornaliero: 48.000 crediti

$9.90 / mese

Pro Plan 2x

Limite giornaliero: 96.000 crediti

$18.80 / mese

Pro Plan 4x

Limite giornaliero: 192.000 crediti

$35.70 / mese

Pro Plan 8x

Limite giornaliero: 384.000 crediti

$67.80 / mese

Pro Plan 16x

Limite giornaliero: 768.000 crediti

$128.80 / mese

Pro Plan 32x

Limite giornaliero: 1.536.000 crediti

$244.70 / mese

Calcolo dei crediti per richiesta

I crediti vengono calcolati in base a ciò che viene effettivamente restituito:

Credits = returned_valid_times * parameters * ceil(coordinates / 500)
In parole: orari di validità restituiti, moltiplicati per il numero di parametri meteorologici e per gruppi di 500 coordinate.

Non addebitiamo orari che non vengono restituiti, per esempio lead time saltati da un modello specifico.

Esempi:

  • Se la risposta restituisce 24 orari validi con 2 parametri per 700 coordinate: 24 * 2 * 2 = 96 crediti
  • Se la risposta restituisce 100 orari validi con 1 parametro per 3.500 coordinate: 100 * 1 * 7 = 700 crediti

GribStream mette in cache le richieste ripetute con criterio LRU; le risposte servite dalla cache costano il 10 % dei crediti normali.

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Esplora i dati

Guarda esempi di dati e controlla i modelli disponibili.