Uma API de tempo de viagem: o que, por que e quem precisa dela

A Travel Time API (também conhecida como Distance Matrix API ou Drive Time API) é um serviço que calcula o tempo de viagem entre diferentes pontos em um mapa.

A ideia por trás disso é bem simples: em vez de estimar manualmente o tempo necessário para viajar de um endereço para outro, a API faz isso automaticamente. E não segue apenas uma linha reta, mas leva em consideração estradas reais, engarrafamentos e outros fatores.

Esses cálculos são necessários sempre que é importante planejar viagens, em logística, serviços de entrega e organizações de serviços. A API pode processar centenas ou milhares de rotas ao mesmo tempo e fornecer dados precisos sobre o tempo de viagem de cada uma.

O que é uma API de tempo de viagem?

A Travel Time API é uma interface de software que calcula o tempo de viagem entre pontos geográficos, levando em consideração as condições reais da estrada. Ao contrário de simplesmente medir a distância em uma linha reta, a API analisa muitos fatores: engarrafamentos atuais, limites de velocidade, tipos de estradas e meios de transporte.

Um despachante de serviços de entrega planeja rotas para 15 mensageiros. Cada mensageiro deve visitar de 8 a 12 endereços por turno. Calcular manualmente o tempo ideal para cada rota, levando em consideração os engarrafamentos, é uma tarefa que leva várias horas. A API de tempo de viagem estimado resolve isso em segundos.

Principais recursos da API moderna para obter o tempo de viagem

Condições de trânsito:

• Engarrafamentos e acidentes atuais;
• Obras e restrições rodoviárias;
• Condições climáticas.

Diferentes modos de transporte:

• Carro (passageiro, frete);
• Caminhando;
• Bicicleta;
• Transporte público.

Fatores de tempo:

• Horários de partida e chegada;
• Horário de trabalho dos destinos;
• Mudanças sazonais no tráfego.

A API Travel Time fornece dados para decisões de negócios. Um serviço de correio promete ao cliente um prazo de entrega preciso. Uma empresa de serviços distribui de forma otimizada as solicitações entre os técnicos.

API Travel Time Many-to-One — O que isso significa?

A API Travel Time Many-to-One é uma forma de calcular o tempo de viagem de vários pontos até um único destino com uma única solicitação. Ele difere das solicitações regulares e resolve tarefas bastante específicas.

A API Travel Time tem três tipos principais de consultas:

• Um a um: tempo de um ponto a outro. Adequado para tarefas simples de navegação.
• Muitos para muitos: tempo entre todos os pares de pontos. Usado para otimização de rotas complexas.
• Muitos para um: tempo de vários pontos para um. Resolve tarefas de reunir, centralizar e planejar reuniões.

Digamos que uma empresa de logística colete mercadorias de 100 pontos de venda para um centro de distribuição. Em vez de 100 solicitações separadas, o sistema faz uma solicitação de muitos para um e obtém uma visão geral: quais pontos estão dentro do alcance de duas horas, as janelas de tempo ideais para a coleta e a priorização das rotas por tempo.

Muitas vezes, são necessários muitos para planejar eventos corporativos (funcionários viajando para o escritório), otimizando os serviços de resposta a emergências, a logística reversa e o planejamento do transporte público.

Os muitos para um da API Travel Time transformam uma tarefa complexa de coordenação em uma simples consulta técnica, economizando tempo no planejamento e aumentando a eficiência operacional.

Estime o tempo de viagem com Python

A integração com Python da Travel Time API oferece boas oportunidades para automatizar processos logísticos. O Python, com suas bibliotecas, é adequado para trabalhar com APIs REST e processar dados geográficos.

A API Travel Time funciona de acordo com a arquitetura REST padrão. Na prática, isso significa integração simples por meio de solicitações HTTP — nenhuma biblioteca especial precisa ser instalada. O módulo de solicitações padrão é suficiente.

Os principais parâmetros para solicitações são bastante padronizados. As coordenadas e endereços são especificados por meio de origens (pontos de partida) e destinos (pontos finais). Até 100 elementos podem ser processados em uma única solicitação.

Os modos de viagem incluem carro (padrão), caminhada, bicicleta e transporte público.
Há várias opções para considerar o tráfego: traffic_model pode ser otimista, pessimista ou realista. Você pode especificar departure_time para considerar os engarrafamentos ou arrival_time para estimar a hora de chegada.

As unidades de medida podem ser selecionadas entre métricas (metros e segundos) e imperiais (milhas e segundos).

Fluxo de trabalho prático em Python:

1. Preparação de dados: uma lista de endereços ou coordenadas é carregada de um banco de dados ou arquivo CSV.
2. Formação de solicitações: os endereços são agrupados em lotes de 100 elementos para otimizar as solicitações.
3. Enviando a solicitação: via requests.get () com os parâmetros necessários.
4. Processamento da resposta: a resposta JSON é analisada e os dados são salvos em um formato conveniente.
5. Tratamento de erros: monitoramento de limites de API e novas tentativas em caso de falhas temporárias.

Otimização para grandes volumes

Ao trabalhar com milhares de endereços, a API Estimate Travel Time permite processar até 100 elementos por solicitação. Isso é 100 vezes mais rápido do que solicitações individuais. O Python automatiza facilmente essa lógica: agrupamento em lote, solicitações paralelas e armazenamento em cache de resultados.

O resultado é um sistema que processa tarefas em minutos que levariam dias para serem concluídas manualmente.

Como funciona a API Travel Time do Distancematrix.ai

A API Distance Matrix retorna dois parâmetros principais: tempo de viagem em segundos e distância em metros. A API encontra a rota mais rápida entre as coordenadas ou endereços especificados.

A mecânica é bem simples: você envia uma solicitação com os pontos inicial e final, e a API processa os dados e retorna o resultado. Você pode usar coordenadas exatas ou endereços regulares.

Essa abordagem permite obter rapidamente dados sobre a distância e o tempo de viagem entre quaisquer dois pontos no mapa, que são a base para a maioria das tarefas de planejamento de rotas.

Exemplo de solicitação

A solicitação da API usa uma estrutura simples que especifica as coordenadas de origem e destino, junto com seu token de acesso:

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>

• origens
  : O ponto de partida.
• destinos
  : O endpoint.
• chave
  : Seu token de acesso exclusivo para autenticar a solicitação.

Exemplo de resposta

Quando você envia a solicitação, a API responde com um objeto JSON detalhado contendo informações sobre a distância e o tempo de viagem.

{
  "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"
}

Principais pontos de dados na resposta

• endereços_de_destino
  : O endereço do destino.
• endereços_de_origem
  : O endereço da origem.
• distância
  : A distância entre a origem e o destino nos formatos de texto (por exemplo, “4,7 milhas”) e numérico (por exemplo, 7563,898 metros).
• duração
  : O tempo estimado de viagem em condições normais de tráfego (por exemplo, 31 minutos).
• duração do tráfego
  : Tempo de viagem considerando as condições atuais do tráfego (se disponível).
• status
  : indica o sucesso da solicitação (por exemplo, “OK”).

Qual é o preço das APIs de tempo de viagem — Explicação da cobrança por leitura

As empresas de logística enfrentam o mesmo problema: elas precisam calcular rapidamente as rotas ideais para dezenas de motoristas e centenas de pontos de entrega. Parece uma tarefa simples. Mas quando se trata de pagar por APIs, muitos encontram uma surpresa desagradável em suas contas.

Vamos considerar uma situação típica: 50 motoristas precisam visitar 200 endereços. Isso significa 10.000 cálculos de tempo de viagem. Com preços padrão, essa operação pode custar centenas de dólares por dia.

Como funciona o modelo padrão de “pagamento por solicitação”

A maioria dos serviços usa a taxa da API de tempo de viagem por modelo de leitura — um esquema bastante simples: cada solicitação de “quanto tempo leva para viajar de A para B” custa uma certa quantia. Essa é a abordagem padrão no setor.

Digamos que um serviço de entrega de comida tenha 10 restaurantes e 20 entregadores. A cada novo pedido, o sistema deve determinar qual transportadora está mais próxima do restaurante desejado. São 200 cálculos por decisão. Se houver 100 decisões desse tipo por dia, serão 20.000 chamadas de API.

A API Google Routes cobra 0,005 USD por item para solicitações básicas. Total: $100 por dia ou $3.000 por mês. Para muitas empresas, essa é uma despesa significativa.

Problemas que surgem à medida que a empresa cresce

A principal dificuldade do modelo tradicional é a imprevisibilidade dos custos. Você dobrou o número de entregas? Os custos da API podem quadruplicar devido à lógica de distribuição mais complexa.

Isso cria uma situação estranha: os desenvolvedores começam a economizar na precisão dos cálculos para não ultrapassar o orçamento. Como resultado, a qualidade do roteamento é prejudicada.

Há um outro lado do problema. Ao testar novos algoritmos, cada solicitação custa dinheiro. Isso desencoraja a experimentação e o aprimoramento.

Uma abordagem alternativa: o modelo do elemento

O Distancematrix.ai oferece um esquema de pagamento diferente para elementos de matriz em vez de solicitações individuais.

A ideia é a seguinte: se você precisar calcular as distâncias entre 100 pontos de partida e 100 destinos, isso conta como 10.000 elementos em uma única solicitação. Não 10.000 chamadas de API separadas, mas uma solicitação massiva.

A diferença prática é bastante perceptível. Com o modelo padrão do Google, 50 motoristas cobrindo 200 pontos significam 10.000 solicitações separadas a $0,005 cada — ou seja, $50 por sessão. Com o Distancematrix.ai, esses mesmos 50 drivers e 200 pontos contam como 10.000 elementos em uma única solicitação, a 0,002 USD por elemento, o que resulta em 20 USD por sessão. A economia chega a cerca de 60%.

Onde é particularmente benéfico

As vantagens do modelo de elemento se tornam mais perceptíveis à medida que a escala das operações aumenta.

Um serviço de entrega regional com 30 motoristas atende 500 endereços por dia. Com o modelo padrão, isso custa 75 dólares por dia para chamadas de API. Com o modelo Element, custa $30. A economia anual é de aproximadamente $16.400.

Para grandes operações logísticas, os números são ainda mais impressionantes. Uma empresa com 100 técnicos de serviço e 300 chamadas por dia economiza aproximadamente $32.850 por ano.

Como os benefícios crescem com a escalabilidade

O Distancematrix.ai tem uma escala de preços progressiva — quanto mais elementos você usa, mais baratos são os custos de cada mil:

• Até 100.000 elementos: $2 por 1.000 elementos;
• De 100.000 a 300.000: $1,6 por mil;
• De 300.000 a 500.000: $1,25 por mil;
• Mais de 500.000: $1 por mil elementos.

Para comparação, com grandes volumes, a economia em relação às taxas padrão chega a 68%.

Vantagens práticas para o desenvolvimento

O modelo do elemento elimina várias dores de cabeça. É mais fácil planejar seu orçamento — o custo depende do tamanho da tarefa, não de como ela é resolvida.

Os desenvolvedores podem experimentar algoritmos sem se preocupar. Cálculos adicionais para melhorar a precisão não implicam custos adicionais diretos.

Você pode se dar ao luxo de fazer cálculos mais detalhados sem se preocupar com o contador de chamadas da API. Isso afeta diretamente a qualidade das rotas e a satisfação do cliente.

Isso é especialmente importante na logística, onde cada minuto economizado na estrada se traduz em dinheiro real.

Como a API Drive Time economiza tempo e melhora as decisões

A API Drive Time está revolucionando a abordagem de planejamento em empresas nas quais o tempo de viagem é fundamental para as operações. Em vez de estimativas aproximadas e cálculos manuais, as empresas agora têm acesso a dados precisos para a tomada de decisões.

Exemplo imobiliário

A imobiliária ajudou o cliente a encontrar uma casa em 30 minutos de trabalho. Anteriormente, o agente passava horas estudando mapas e estimando o tempo de viagem para cada área.

Com a Drive Time API, o processo mudou. A API calculou o tempo do escritório do cliente até 50 áreas da cidade, levou em consideração os engarrafamentos e excluiu opções inadequadas. Em 2 segundos, o sistema gerou uma lista de 12 locais adequados.

O resultado: o agente se concentrou em mostrar propriedades relevantes, o cliente economizou tempo nas visualizações e o negócio foi fechado 40% mais rápido.

Exemplo de recrutamento

Uma empresa de TI estava procurando um desenvolvedor para um de seus três escritórios na cidade. A agência de RH usou a Drive Time API para analisar a disponibilidade dos candidatos: calculou o tempo de viagem do endereço de cada candidato até todos os escritórios, determinou o escritório ideal para cada candidato e ofereceu uma programação híbrida para candidatos com trajetos longos.

Resultado: o tempo para preencher uma vaga foi reduzido de 3 meses para 6 semanas, e o percentual de ofertas aceitas aumentou de 60% para 85%.

Economia de tempo mensurável

Em logística, os despachantes gastam 75% menos tempo planejando rotas. No atendimento ao cliente, o tempo de planejamento de consultas foi reduzido de 15 minutos para 2 minutos. Em vendas, os gerentes planejam compromissos com 60% mais eficiência.

A API Drive Time transforma o planejamento de uma arte em uma ciência, substituindo suposições por cálculos precisos.

A API Travel Time: Conclusão

A API Travel Time se tornou uma ferramenta importante para empresas em que o tempo de viagem afeta a eficiência do trabalho e os lucros. Para startups com entregas locais e corporações com logística global, cálculos precisos do tempo de viagem há muito deixaram de ser um luxo.

A API é usada com mais frequência em logística e entrega — é necessário criar rotas de correio ideais e planejar janelas de tempo. O planejamento de rotas é exigido por gerentes de frota, empresas de serviços e representantes de vendas. Em geral, qualquer pessoa que lida diariamente com questões de “quem, onde e quando”. Os serviços de geolocalização também dependem de tempos de viagem precisos — aplicativos de busca de imóveis, plataformas de recrutamento e serviços de reserva.

O Distancematrix.ai oferece integração simples por meio da API REST, cobertura mundial que leva em consideração as condições das estradas locais e preços flexíveis, desde testes gratuitos até planos corporativos. Além disso, o suporte técnico ajuda você a colocar seus projetos em funcionamento rapidamente.

As empresas modernas não podem criar soluções com base em estimativas aproximadas de tempo de viagem. A API Travel Time transforma cálculos complexos em chamadas de API simples, para que as empresas possam se concentrar no desenvolvimento de seus negócios principais em vez de resolver problemas técnicos.

Quer otimizar seus processos? Experimente a versão gratuita da API Travel Time do Distancematrix.ai — a integração leva apenas alguns minutos e os resultados são medidos em horas economizadas e receita adicional.