Eine Reisezeit-API: Was, warum und wer braucht sie

Die Travel Time API (auch bekannt als Distance Matrix API oder Drive Time API) ist ein Dienst, der die Reisezeit zwischen verschiedenen Punkten auf einer Karte berechnet.

Die Idee dahinter ist ziemlich einfach: Anstatt die Zeit, die benötigt wird, um von einer Adresse zur anderen zu gelangen, manuell abzuschätzen, erledigt die API dies automatisch. Und es folgt nicht nur einer geraden Linie, sondern berücksichtigt auch die tatsächlichen Straßen, Staus und andere Faktoren.

Solche Berechnungen werden überall dort benötigt, wo es wichtig ist, Reisen zu planen, in Logistik-, Lieferdiensten- und Serviceorganisationen. Die API kann Hunderte oder Tausende von Routen gleichzeitig verarbeiten und für jede Route genaue Reisezeitdaten bereitstellen.

Was ist eine Travel Time API?

Die Travel Time API ist eine Softwareschnittstelle, die die Reisezeit zwischen geografischen Punkten unter Berücksichtigung der tatsächlichen Straßenbedingungen berechnet. Im Gegensatz zur einfachen Messung der Entfernung in einer geraden Linie analysiert die API viele Faktoren: aktuelle Staus, Geschwindigkeitsbegrenzungen, Straßentypen und Transportarten.

Ein Dispatcher des Lieferdienstes plant Routen für 15 Kuriere. Jeder Kurier muss pro Schicht 8-12 Adressen besuchen. Die manuelle Berechnung der optimalen Zeit für jede Route unter Berücksichtigung von Staus dauert mehrere Stunden. Die API für geschätzte Reisezeiten löst dies in Sekunden.

Hauptfunktionen der modernen API zum Ermitteln der Reisezeit

Verkehrsbedingungen:

• Aktuelle Staus und Unfälle;
• Straßenarbeiten und Einschränkungen;
• Wetterbedingungen.

Verschiedene Transportarten:

• Auto (Passagier, Fracht);
• Gehen;
• Fahrrad;
• Öffentliche Verkehrsmittel.

Zeitfaktoren:

• Abfahrts- und Ankunftszeiten;
• Arbeitszeiten der Destinationen;
• Saisonale Verkehrsänderungen.

Die Travel Time API liefert Daten für Geschäftsentscheidungen. Ein Kurierdienst verspricht dem Kunden eine genaue Lieferzeit. Ein Serviceunternehmen verteilt Anfragen optimal auf die Techniker.

Travel Time API Many-to-One — Was bedeutet das?

Die Travel Time API Many-to-One ist eine Möglichkeit, die Reisezeit von mehreren Punkten zu einem einzigen Ziel mit einer einzigen Anfrage zu berechnen. Sie unterscheidet sich von regulären Anfragen und löst ganz bestimmte Aufgaben.

Die Travel Time API hat drei Haupttypen von Abfragen:

• Eins zu eins: Zeit von einem Punkt zum anderen. Geeignet für einfache Navigationsaufgaben.
• Viele-zu-Many: Zeit zwischen allen Punktepaaren. Wird für die komplexe Routenoptimierung verwendet.
• Viele-zu-Eins: Zeit von mehreren Punkten zu einem. Löst Aufgaben im Zusammenhang mit der Erfassung, Zentralisierung und Planung von Besprechungen.

Nehmen wir an, ein Logistikunternehmen holt Waren von 100 Einzelhandelsgeschäften in einem Vertriebszentrum ab. Anstatt 100 separate Anfragen zu stellen, stellt das System eine Viele-zu-Eins-Anfrage und erhält ein vollständiges Bild: welche Punkte innerhalb von zwei Stunden erreichbar sind, die optimalen Zeitfenster für die Abholung und die Priorisierung der Routen nach Zeit.

Für die Planung von Firmenveranstaltungen (Mitarbeiter, die ins Büro reisen), die Optimierung der Notfalldienste, die umgekehrte Logistik und die Planung des öffentlichen Verkehrs werden häufig viele Mitarbeiter benötigt.

Die Many-to-One API von Travel Time macht aus einer komplexen Koordinationsaufgabe eine einfache technische Anfrage, was Zeit bei der Planung spart und die betriebliche Effizienz erhöht.

Schätzen Sie die Reisezeit mit Python

Die Python-Integration der Travel Time API bietet gute Möglichkeiten zur Automatisierung von Logistikprozessen. Python mit seinen Bibliotheken eignet sich gut für die Arbeit mit REST-APIs und die Verarbeitung geografischer Daten.

Die Travel Time API funktioniert gemäß der Standard-REST-Architektur. In der Praxis bedeutet dies eine einfache Integration über HTTP-Anfragen — es müssen keine speziellen Bibliotheken installiert werden. Das Standard-Anforderungsmodul ist ausreichend.

Die Hauptparameter für Anfragen sind ziemlich normal. Koordinaten und Adressen werden über Startpunkte (Startpunkte) und Ziele (Endpunkte) angegeben. Bis zu 100 Elemente können in einer einzigen Anfrage verarbeitet werden.

Zu den Reisemodi gehören Auto (Standard), Gehen, Radfahren und Transit (öffentliche Verkehrsmittel).
Es gibt mehrere Möglichkeiten, den Verkehr zu berücksichtigen: traffic_model kann optimistisch, pessimistisch oder realistisch sein. Sie können departure_time angeben, um Staus zu berücksichtigen, oder arrival_time, um die Ankunftszeit abzuschätzen.

Die Maßeinheiten können zwischen metrisch (Meter und Sekunden) und imperialen (Meilen und Sekunden) gewählt werden.

Praktischer Arbeitsablauf in Python:

1. Datenaufbereitung: Eine Liste von Adressen oder Koordinaten wird aus einer Datenbank oder CSV-Datei geladen.
2. Anfragebildung: Adressen werden in Stapel von 100 Elementen gruppiert, um Anfragen zu optimieren.
3. Senden der Anfrage: Über requests.get () mit den notwendigen Parametern.
4. Bearbeitung der Antwort: Die JSON-Antwort wird analysiert und die Daten werden in einem praktischen Format gespeichert.
5. Fehlerbehandlung: API-Grenzwertüberwachung und Wiederholungsversuche bei vorübergehenden Ausfällen.

Optimierung für große Volumina

Wenn Sie mit Tausenden von Adressen arbeiten, können Sie mit der Estimate Travel Time API bis zu 100 Elemente pro Anfrage verarbeiten. Das ist 100-mal schneller als Eins-zu-Eins-Anfragen. Python automatisiert diese Logik auf einfache Weise: Stapelverarbeitung, parallele Anfragen und Zwischenspeichern von Ergebnissen.

Das Ergebnis ist ein System, das Aufgaben innerhalb von Minuten verarbeitet, deren manuelle Erledigung Tage dauern würde.

So funktioniert die Travel Time API von Distancematrix.ai

Die Distance Matrix API gibt zwei Hauptparameter zurück: Reisezeit in Sekunden und Entfernung in Metern. Die API findet die schnellste Route zwischen den angegebenen Koordinaten oder Adressen.

Die Mechanik ist ziemlich einfach — Sie senden eine Anfrage mit den Start- und Endpunkten, und die API verarbeitet die Daten und gibt das Ergebnis zurück. Sie können entweder exakte Koordinaten oder reguläre Adressen verwenden.

Mit diesem Ansatz können Sie schnell Daten zur Entfernung und Reisezeit zwischen zwei beliebigen Punkten auf der Karte abrufen. Dies ist die Grundlage für die meisten Routenplanungsaufgaben.

Beispiel anfordern

Die API-Anfrage verwendet eine einfache Struktur, die die Ursprungs- und Zielkoordinaten zusammen mit Ihrem Zugriffstoken angibt:

https://api.distancematrix.ai/maps/api/distancematrix/json?origins=Westminster Abbey, 20 Deans Yd, Westminster, London SW1P 3PA, United Kingdom&destinations=St John's Church, North End Rd, Fulham, London SW6 1PB, United Kingdom&key=<your_access_token>

• Ursprünge
  : Der Ausgangspunkt.
• Destinationen
  : Der Endpunkt.
• Schlüssel
  : Ihr eindeutiges Zugriffstoken zur Authentifizierung der Anfrage.

Beispiel für eine Antwort

Wenn Sie die Anfrage senden, antwortet die API mit einem detaillierten JSON-Objekt, das Informationen über Entfernung und Reisezeit enthält.

{
  "destination_addresses": [
    "Westminster Abbey, Westminster, London SW1P 3PA, UK"
  ],
  "origin_addresses": [
    "Chapel, Fulham, London SW6 1BA, UK"
  ],
  "rows": [
    {
      "elements": [
        {
          "distance": {
            "text": "4.7 miles",
            "value": 7563.898
          },
          "duration": {
            "text": "31 min",
            "value": 1860.0
          },
          "duration_in_traffic": {
            "text": "31 min",
            "value": 1860.0
          },
          "status": "OK"
        }
      ]
    }
  ],
  "status": "OK"
}

Wichtige Datenpunkte in der Antwort

• Zieladressen
  : Die Adresse des Ziels.
• Absenderadressen
  : Die Adresse des Ursprungs.
• Abstand
  : Die Entfernung zwischen Start und Ziel sowohl im Textformat (z. B. „4,7 Meilen“) als auch im numerischen Format (z. B. 7563,898 Meter).
• Dauer
  : Die geschätzte Reisezeit unter normalen Verkehrsbedingungen (z. B. 31 Minuten).
• Dauer_im Verkehr
  : Reisezeit unter Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage (falls verfügbar).
• Status
  : Zeigt den Erfolg der Anfrage an (z. B. „OK“).

Preisgestaltung für Reisezeit-APIs — Abrechnung pro Lesevorgang erklärt

Logistikunternehmen stehen vor dem gleichen Problem: Sie müssen schnell die optimalen Routen für Dutzende von Fahrern und Hunderte von Lieferpunkten berechnen. Es scheint eine einfache Aufgabe zu sein. Aber wenn es darum geht, für APIs zu bezahlen, finden viele eine unangenehme Überraschung in ihren Rechnungen.

Nehmen wir eine typische Situation: 50 Fahrer müssen 200 Adressen aufsuchen. Das bedeutet 10.000 Berechnungen der Reisezeit. Bei Standardpreisen kann eine solche Operation Hunderte von Dollar pro Tag kosten.

So funktioniert das Standardmodell „Pay per Request“

Die meisten Dienste verwenden das API-Gebührenmodell für die Berechnung pro Lesevorgang — ein relativ einfaches Schema: Jede Anfrage, „wie lange dauert es, von A nach B zu reisen“, kostet einen bestimmten Betrag. Dies ist der Standardansatz in der Branche.

Nehmen wir an, ein Lebensmittellieferdienst hat 10 Restaurants und 20 Kuriere. Bei jeder neuen Bestellung muss das System ermitteln, welcher Kurier dem gewünschten Restaurant am nächsten ist. Das sind 200 Berechnungen pro Entscheidung. Wenn es 100 solcher Entscheidungen pro Tag gibt, sind das 20.000 API-Aufrufe.

Die Google Routes API berechnet für grundlegende Anfragen 0,005 USD pro Artikel. Insgesamt: 100 USD pro Tag oder 3.000 USD pro Monat. Für viele Unternehmen ist dies ein erheblicher Aufwand.

Probleme, die entstehen, wenn das Unternehmen wächst

Die Hauptschwierigkeit des traditionellen Modells ist die Unvorhersehbarkeit der Kosten. Haben Sie die Anzahl der Lieferungen verdoppelt? Die API-Kosten können sich aufgrund einer komplexeren Verteilungslogik vervierfachen.

Dies führt zu einer seltsamen Situation: Entwickler beginnen, an der Berechnungsgenauigkeit zu sparen, um das Budget nicht zu überschreiten. Infolgedessen leidet die Routing-Qualität.

Das Problem hat noch eine andere Seite. Beim Testen neuer Algorithmen kostet jede Anfrage Geld. Dies schreckt vor Experimenten und Verbesserungen ab.

Ein alternativer Ansatz: das Elementmodell

Distancematrix.ai bietet ein anderes Zahlungsschema für Matrixelemente als für individuelle Anfragen.

Die Idee ist folgende: Wenn Sie die Entfernungen zwischen 100 Startpunkten und 100 Zielen berechnen müssen, zählt dies als 10.000 Elemente in einer einzigen Anfrage. Nicht 10.000 separate API-Aufrufe, sondern eine riesige Anfrage.

Der praktische Unterschied ist ziemlich auffällig. Beim Standardmodell von Google bedeuten 50 Treiber, die 200 Punkte abdecken, 10.000 separate Anfragen für jeweils 0,005$ — das sind 50$ pro Sitzung. Bei Distancematrix.ai zählen dieselben 50 Treiber und 200 Punkte als 10.000 Elemente in einer einzigen Anfrage für 0,002$ pro Element — das entspricht 20$ pro Sitzung. Die Einsparungen belaufen sich auf rund 60%

Wo es besonders vorteilhaft ist

Die Vorteile des Elementmodells werden mit zunehmendem Betriebsumfang immer deutlicher.

Ein regionaler Lieferservice mit 30 Fahrern bedient 500 Adressen pro Tag. Beim Standardmodell kostet dies 75 USD pro Tag für API-Aufrufe. Mit dem Elementmodell kostet es 30$. Die jährlichen Einsparungen belaufen sich auf ungefähr 16.400 USD.

Bei großen Logistikbetrieben sind die Zahlen noch beeindruckender. Ein Unternehmen mit 100 Servicetechnikern und 300 Anrufen pro Tag spart ungefähr 32.850 USD pro Jahr.

Wie die Vorteile mit der Skalierung wachsen

Distancematrix.ai hat eine progressive Preisskala — je mehr Elemente Sie verwenden, desto günstiger sind alle tausend Kosten:

• Bis zu 100.000 Elemente: 2$ pro 1.000 Elemente;
• Von 100.000 bis 300.000:1,6 USD pro Tausend;
• Von 300.000 bis 500.000:1,25 USD pro Tausend;
• Über 500.000:1 USD pro tausend Elemente.

Zum Vergleich: Bei großen Mengen erreichen die Einsparungen im Vergleich zu Standardtarifen 68%.

Praktische Vorteile für die Entwicklung

Das Elementmodell beseitigt mehrere Kopfschmerzen. Es ist einfacher, Ihr Budget zu planen — die Kosten hängen vom Umfang der Aufgabe ab, nicht davon, wie sie gelöst wird.

Entwickler können bedenkenlos mit Algorithmen experimentieren. Zusätzliche Berechnungen zur Verbesserung der Genauigkeit sind nicht mit direkten zusätzlichen Kosten verbunden.

Sie können es sich leisten, detailliertere Berechnungen durchzuführen, ohne sich Gedanken über den API-Aufrufzähler machen zu müssen. Dies wirkt sich direkt auf die Qualität der Routen und die Kundenzufriedenheit aus.

Dies ist besonders wichtig in der Logistik, wo jede Minute, die unterwegs gespart wird, zu echtem Geld führt.

Wie die Drive Time API Zeit spart und Entscheidungen verbessert

Die Drive Time API revolutioniert den Planungsansatz in Unternehmen, in denen die Reisezeit für den Betrieb von entscheidender Bedeutung ist. Statt grober Schätzungen und manueller Berechnungen haben Unternehmen jetzt Zugriff auf genaue Daten für die Entscheidungsfindung.

Beispiel für Immobilien

Die Immobilienagentur half dem Kunden, innerhalb von 30 Minuten nach der Arbeit ein Zuhause zu finden. Zuvor verbrachte der Makler Stunden damit, Karten zu studieren und die Reisezeit zu jedem Gebiet abzuschätzen.

Mit der Drive Time API hat sich der Prozess geändert. Die API berechnete die Zeit vom Büro des Kunden bis zu 50 Stadtteilen, berücksichtigte Staus und schloss ungeeignete Optionen aus. In 2 Sekunden generierte das System eine Liste mit 12 geeigneten Orten.

Das Ergebnis: Der Makler konzentrierte sich darauf, relevante Immobilien zu zeigen, der Kunde sparte Zeit bei Besichtigungen und das Geschäft wurde 40% schneller abgeschlossen.

Beispiel für eine Rekrutierung

Ein IT-Unternehmen suchte einen Entwickler für eines seiner drei Büros in der Stadt. Die Personalagentur nutzte die Drive Time API, um die Verfügbarkeit von Kandidaten zu analysieren: Sie berechnete die Reisezeit von der Adresse jedes Bewerbers zu allen Büros, bestimmte das optimale Büro für jeden Bewerber und bot einen hybriden Zeitplan für Kandidaten mit langen Arbeitswegen an.

Das Ergebnis: Die Zeit für die Besetzung einer offenen Stelle wurde von 3 Monaten auf 6 Wochen reduziert und der Prozentsatz der angenommenen Angebote stieg von 60 auf 85%

Messbare Zeitersparnis

In der Logistik verbringen Disponenten 75% weniger Zeit mit der Routenplanung. Im Kundenservice wurde die Zeit für die Terminplanung von 15 Minuten auf 2 Minuten reduziert. Im Vertrieb planen Manager Termine um 60% effizienter.

Die Drive Time API macht Planung von einer Kunst zur Wissenschaft und ersetzt Rätselraten durch genaue Berechnungen.

Die Travel Time API: Fazit

Die Travel Time API ist zu einem wichtigen Tool für Unternehmen geworden, bei denen die Reisezeit die Arbeitseffizienz und den Gewinn beeinflusst. Für Startups mit lokalen Lieferungen und Unternehmen mit globaler Logistik sind genaue Reisezeitberechnungen längst kein Luxus mehr.

Die API wird am häufigsten in der Logistik und Lieferung verwendet — es ist notwendig, optimale Kurierrouten zu erstellen und Zeitfenster zu planen. Die Routenplanung wird von Flottenmanagern, Serviceunternehmen und Handelsvertretern verlangt. In der Regel jeder, der sich täglich mit Fragen wie „wer, wo und wann“ beschäftigt. Geolokalisierungsdienste hängen auch von genauen Reisezeiten ab — Apps für die Immobiliensuche, Rekrutierungsplattformen und Buchungsdienste.

Distancematrix.ai bietet eine einfache Integration über die REST-API, eine weltweite Abdeckung, die die örtlichen Straßenbedingungen berücksichtigt, und flexible Preise von kostenlosen Testversionen bis hin zu Unternehmensplänen. Darüber hinaus hilft Ihnen der technische Support dabei, Ihre Projekte schnell zum Laufen zu bringen.

Moderne Unternehmen können keine Lösungen entwickeln, die auf ungefähren Reisezeitschätzungen basieren. Die Travel Time API wandelt komplexe Berechnungen in einfache API-Aufrufe um, sodass sich Unternehmen auf die Entwicklung ihres Kerngeschäfts konzentrieren können, anstatt technische Probleme zu lösen.

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