> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Altersschätzung API: Altersverifizierung per Selfie > Didit Altersschätzung per POST /v3/age-estimation/: KI-gestützt mit passiver Liveness-Erkennung, ohne Ausweis, Inferenz unter 2s, Preise pro Nutzung. ## OpenAPI ````yaml de/openapi-25.json POST /v3/age-estimation/ openapi: 3.0.0 info: version: 3.0.0 title: Didit Verification API description: API für Ausweisverifizierung. Authentifizierung über den x-api-key-Header. servers: - url: https://verification.didit.me security: [] tags: [] paths: /v3/age-estimation/: post: tags: - Standalone APIs summary: Altersschätzung (Gesichtsalter + passive Liveness) description: >- Schätzen Sie das Alter einer Person anhand eines einzelnen Gesichtsfotos und führen Sie im selben Aufruf eine passive Liveness-Prüfung durch — gibt die vom Modell vorhergesagte `age_estimation` (in Jahren), einen Liveness-`score` (0–100) und einen `status` von `Approved`/`Declined` zurück. Das Alter wird **vom Modell anhand des Gesichts vorhergesagt und nicht anhand eines Dokuments verifiziert** — nutzen Sie es für Altersgrenzen und reibungsarme Prüfungen, nicht als rechtlichen Altersnachweis. **So funktioniert es.** Das Bild wird auf Gesichter analysiert (setzen Sie `rotate_image=true`, falls Aufnahmen seitlich oder auf dem Kopf stehen können); jedes erkannte Gesicht erhält ein geschätztes Alter, und das größte Gesicht im Bildausschnitt bestimmt `age_estimation`. Parallel dazu bewertet ein passives Liveness-Modell, ob das Foto eine lebende Person zeigt (keine Benutzerinteraktion erforderlich), und erkennt Präsentationsangriffe (Fotos von Fotos, Bildschirme, Masken). Reichen Sie für optimale Ergebnisse ein klares, nach vorne gerichtetes und gut beleuchtetes Gesicht pro Bild ein. **Entscheidungslogik.** Jede Warnung führt zu einer Ablehnung: `status` ist nur dann `Approved`, wenn das Array `warnings` leer ist. Ein Liveness-`score` bei oder unter `face_liveness_score_decline_threshold` (Standardwert `30`) fügt `LOW_LIVENESS_SCORE` hinzu; ein erkannter Angriff fügt `LIVENESS_FACE_ATTACK` hinzu; wird vom Liveness-Modell kein Gesicht gefunden, wird `NO_FACE_DETECTED` hinzugefügt; kann kein Gesichtsalter geschätzt werden, wird `AGE_NOT_DETECTED` hinzugefügt (`age_estimation` ist `null`); ein geschätztes Alter unter `age_estimation_decline_threshold` (Standardwert `18`) fügt `AGE_BELOW_MINIMUM` hinzu. Bei Grenzwerten nahe Ihrem Schwellenwert empfiehlt sich ein Fallback auf eine dokumentenbasierte Verifizierung — die Fehlerrate des Modells steigt bei Gesichtern nahe der Grenze. **Abrechnung.** Jede `200`-Antwort verbraucht einen API-Credit für die Altersschätzung (abgerechnet über Ihren Tarif-Credit oder Ihr Aufladeguthaben). Reicht das Guthaben der Organisation nicht aus, um den Aufruf zu decken, gibt der Endpoint vor jeglicher Bildverarbeitung den Fehler `403` für unzureichendes Guthaben zurück. **Sitzungspersistenz (`save_api_request`, Standardwert `true`).** Wenn `true`, wird der Aufruf als Sitzung vom Typ API gespeichert: Er erscheint in der Business Console, die zurückgegebene `request_id` ist eine echte Sitzungs-ID, die Sie an `GET /v3/session/{sessionId}/decision/` übergeben können (das Ergebnis wird dort in `liveness_checks[]` mit `features: ["AGE_ESTIMATION"]` bereitgestellt), der Gesichtsausschnitt und das Referenzbild werden gespeichert, das Gesichts-Embedding wird zum Gesichtsindex Ihrer Anwendung hinzugefügt (genutzt für die Gesichtssuche und Duplikaterkennung) und ein `status.updated`-Webhook wird ausgelöst. Wenn `false`, wird nichts gespeichert und `request_id` ist eine einmalige Korrelations-UUID, die später nicht abgerufen werden kann. **Sandbox.** Sandbox-API-Schlüssel überspringen jegliche Verarbeitung und Abrechnung: Nach der Validierung der Anfrage (fehlerhafte Eingaben geben weiterhin `400` zurück) gibt der Endpoint eine statische `Approved`-Mock-Payload zurück (`age_estimation: 30`, keine Warnungen), es wird keine Sitzung gespeichert und es werden keine Credits verbraucht. **Authentifizierung.** Senden Sie den API-Schlüssel Ihrer Anwendung im `x-api-key`-Header. Fehlende oder ungültige Anmeldedaten geben `403` zurück (`{"detail": "You do not have permission to perform this action."}`) — diese API gibt niemals `401` zurück. **Rate-Limit.** Geteiltes Schreibkontingent von 300 Anfragen/Min pro API-Schlüssel über alle POST/PATCH/DELETE-Endpoints hinweg; bei Überschreitung wird `429` zurückgegeben. operationId: post_v3age-estimation parameters: [] requestBody: required: true content: multipart/form-data: schema: type: object required: - user_image properties: user_image: type: string format: binary description: >- Zu analysierendes Gesichtsfoto (z. B. ein Selfie). Reichen Sie ein einzelnes Foto von vorne ein, auf dem das Gesicht der Person deutlich sichtbar und gut ausgeleuchtet ist. Zulässige Dateiendungen: `tiff`, `jpg`, `jpeg`, `png`, `webp` (kein PDF). Maximale Upload-Größe: **5 MB** (größere Dateien werden mit `400` abgelehnt). Bilder werden vor der Verarbeitung automatisch auf ca. 0,3 MB komprimiert, sodass sehr hohe Auflösungen die Genauigkeit nicht verbessern. face_liveness_score_decline_threshold: type: number format: float default: 30 minimum: 0 maximum: 100 description: >- Liveness-Schwellenwert (0–100). Ein Liveness-`score` **bei oder unter** diesem Wert fügt eine `LOW_LIVENESS_SCORE`-Warnung hinzu und lehnt ab. Erhöhen Sie ihn für eine strengere Spoofing-Abwehr; Werte außerhalb von 0–100 geben `400` zurück. example: 30 age_estimation_decline_threshold: type: integer default: 18 minimum: 0 maximum: 100 description: >- Mindestwert für das geschätzte Alter in Jahren. Ein geschätztes Alter **unter** diesem Wert fügt eine `AGE_BELOW_MINIMUM`-Warnung hinzu und führt zur Ablehnung. Setzen Sie den Wert auf `0`, um die Altersprüfung zu deaktivieren (der Aufruf führt dann nur Liveness-Erkennung + Altersschätzung ohne altersbasierte Entscheidung durch). example: 18 rotate_image: type: boolean default: false description: >- Wenn `true`, testet der Dienst das Eingabebild in 90-Grad-Schritten (0, 90, 180, 270) und verwendet die Ausrichtung, die die beste Gesichtserkennung liefert – nützlich für mobile Aufnahmen mit fehlender EXIF-Ausrichtung. Erhöht die Latenz, aktivieren Sie dies also nur, wenn Sie aufrechte Bilder nicht garantieren können. example: false save_api_request: type: boolean default: true description: >- Wenn `true` (Standard), wird der Aufruf als Sitzung vom Typ API persistent gespeichert — sichtbar in der Business Console, abrufbar über `GET /v3/session/{sessionId}/decision/` unter Verwendung der zurückgegebenen `request_id`, angekündigt über einen `status.updated`-Webhook und mit dem erkannten Gesicht zum Gesichtsindex Ihrer Anwendung hinzugefügt. Wenn `false`, wird nichts gespeichert und `request_id` ist eine flüchtige UUID, die nur der Antwortkorrelation dient. example: true vendor_data: type: string description: >- Optionale opake Zeichenfolge (Ihre interne Benutzer-ID, E-Mail, UUID…), die in der gespeicherten Sitzung hinterlegt und in der Antwort zurückgegeben wird. Verwenden Sie sie, um API-Aufrufe mit Ihren eigenen Datensätzen abzugleichen und Sitzungen später zu filtern. example: user-123 metadata: type: object additionalProperties: true description: >- Optionales JSON-Objekt, das mit der Sitzung gespeichert (wenn `save_api_request=true`) und in der Antwort zurückgegeben wird. Senden Sie es bei Multipart-Anfragen als JSON-codiertes String-Feld (z. B. `metadata={"flow":"age-gate"}`) – es wird in ein Objekt geparst. example: flow: age-gate example: user_image: (binary JPEG/PNG of the selfie) face_liveness_score_decline_threshold: 30 age_estimation_decline_threshold: 18 rotate_image: false save_api_request: true vendor_data: user-123 metadata: flow: age-gate responses: '200': description: >- Altersschätzung und passive Liveness abgeschlossen. `age_estimation.age_estimation` ist das vom Modell vorhergesagte Alter in Jahren des größten erkannten Gesichts (`null`, falls keines vorhanden); `age_estimation.score` ist der Score für passive Liveness (0–100); `status` ist nur dann `Approved`, wenn `warnings` leer ist. Eine Erfassung einer minderjährigen Person oder ein Spoofing gibt dennoch `200` mit `status: "Declined"` zurück – prüfen Sie den Body, nicht nur den HTTP-Code. Wenn `save_api_request=true`, ist `request_id` die persistierte Sitzungs-ID. content: application/json: examples: Approved: summary: Live-Gesicht eines Erwachsenen – beide Prüfungen bestanden value: request_id: 0c40ba43-64ab-4e2e-b4b8-7d1f12f81bc1 age_estimation: status: Approved method: PASSIVE score: 97.5 user_image: entities: - age: 27.33 bbox: - 40 - 40 - 100 - 100 confidence: 0.7177750468254089 gender: male best_angle: 0 age_estimation: 27.33 warnings: [] vendor_data: user-123 metadata: flow: age-gate created_at: '2026-06-12T02:24:11.512941+00:00' Declined - age below threshold: summary: Geschätztes Alter unter `age_estimation_decline_threshold` value: request_id: 9be41a6f-2f4e-4f57-92f4-b3a4f6f0a1c2 age_estimation: status: Declined method: PASSIVE score: 95 user_image: entities: - age: 16.5 bbox: - 40 - 40 - 100 - 100 confidence: 0.7177750468254089 gender: female best_angle: 0 age_estimation: 16.5 warnings: - risk: AGE_BELOW_MINIMUM feature: LIVENESS additional_data: null log_type: error short_description: Age below minimum long_description: >- The age of the face is below the minimum age threshold for the application. vendor_data: user-123 metadata: null created_at: '2026-06-12T02:26:40.118332+00:00' Declined - liveness too low: summary: >- Liveness-Score liegt bei oder unter dem Ablehnungsschwellenwert (möglicher Spoof) value: request_id: 5f6f2f1f-7c4f-43b9-8d62-0a8f4c2d9e77 age_estimation: status: Declined method: PASSIVE score: 5 user_image: entities: - age: 25 bbox: - 40 - 40 - 100 - 100 confidence: 0.7177750468254089 gender: male best_angle: 0 age_estimation: 25 warnings: - risk: LOW_LIVENESS_SCORE feature: LIVENESS additional_data: null log_type: error short_description: Low liveness score long_description: >- The liveness check resulted in a low score, indicating potential use of non-live facial representations or poor-quality biometric data. vendor_data: user-123 metadata: null created_at: '2026-06-12T02:27:02.901547+00:00' schema: type: object properties: request_id: type: string format: uuid description: >- Beibehaltene Sitzungs-ID, wenn `save_api_request=true` (verwendbar mit `GET /v3/session/{sessionId}/decision/`); andernfalls eine vorübergehende Korrelations-UUID. age_estimation: type: object properties: status: type: string enum: - Approved - Declined description: >- `Approved`, wenn keine Warnungen ausgegeben wurden; andernfalls `Declined` (jede Warnung, die dieser Endpoint erzeugt, führt zu einer Ablehnung). method: type: string enum: - PASSIVE description: >- Liveness-Methode. An diesem Endpoint immer `PASSIVE` (Einzelbild, keine Benutzeraufforderung). score: type: number format: float nullable: true minimum: 0 maximum: 100 description: >- Passiver Liveness-Score von 0 bis 100 – der Konfidenzwert des Modells, dass das Foto eine lebende Person zeigt. Wird mit `face_liveness_score_decline_threshold` verglichen; bei oder unter diesem Wert wird der Aufruf mit `LOW_LIVENESS_SCORE` abgelehnt. `null`, wenn das Liveness-Modell keinen Konfidenzwert zurückgibt – der Aufruf wird dennoch mit `LOW_LIVENESS_SCORE` abgelehnt, da null beim Schwellenwertvergleich wie 0 behandelt wird. example: 97.5 user_image: type: object description: Gesichtserkennungsergebnisse für das analysierte Bild. properties: entities: type: array description: >- Ein Eintrag pro erkanntem Gesicht. Leer, wenn kein Gesicht gefunden wurde (dann ist `age_estimation` gleich `null` und es wird eine `AGE_NOT_DETECTED`-Warnung hinzugefügt). items: type: object properties: age: type: number format: float description: >- Vom Modell geschätztes Alter dieses Gesichts in Jahren. example: 27.33 bbox: type: array items: type: integer minItems: 4 maxItems: 4 description: >- Bounding-Box des erkannten Gesichts als Pixelkoordinaten `[x_min, y_min, x_max, y_max]` im verarbeiteten Bild. example: - 40 - 40 - 100 - 100 confidence: type: number format: float minimum: 0 maximum: 1 description: Konfidenz der Gesichtserkennung (0–1). example: 0.7177750468254089 gender: type: string description: >- Vom Modell vorhergesagtes Geschlecht des erkannten Gesichts (`male` oder `female`). Dient nur zur Information. example: male best_angle: type: integer nullable: true description: >- Drehung (Grad: 0, 90, 180 oder 270), die die beste Gesichtserkennung lieferte. Nur ungleich null, wenn `rotate_image=true` die Ausrichtung korrigiert hat. example: 0 age_estimation: type: number format: float nullable: true description: >- Vom Modell vorhergesagtes Alter des **größten** erkannten Gesichts in Jahren. `null`, wenn kein Gesichtsalter geschätzt werden konnte (eine `AGE_NOT_DETECTED`-Warnung wird hinzugefügt und der Aufruf wird abgelehnt). example: 27.33 warnings: type: array description: >- Leer bei einer fehlerfreien Genehmigung. Jeder Eintrag setzt `status` auf `Declined`. items: type: object properties: risk: type: string enum: - NO_FACE_DETECTED - LOW_LIVENESS_SCORE - LIVENESS_FACE_ATTACK - AGE_NOT_DETECTED - AGE_BELOW_MINIMUM description: >- Maschinenlesbarer Risiko-Code. `NO_FACE_DETECTED` — das Liveness-Modell hat kein Gesicht gefunden; `LOW_LIVENESS_SCORE` — Liveness-`score` liegt bei oder unter `face_liveness_score_decline_threshold`; `LIVENESS_FACE_ATTACK` — ein Präsentationsangriff (Foto/Bildschirm/Maske) wurde erkannt; `AGE_NOT_DETECTED` — das Alter konnte nicht geschätzt werden; `AGE_BELOW_MINIMUM` — geschätztes Alter liegt unter `age_estimation_decline_threshold`. `NO_FACE_DETECTED` und `LOW_LIVENESS_SCORE` schließen sich gegenseitig aus — wenn kein Gesicht gefunden wird, wird nur `NO_FACE_DETECTED` ausgegeben. feature: type: string enum: - LIVENESS description: >- Funktion, die die Warnung ausgelöst hat. An diesem Endpoint immer `LIVENESS`. additional_data: type: object nullable: true additionalProperties: true description: Für Warnungen zur Altersschätzung immer `null`. log_type: type: string enum: - error description: >- Schweregrad. Jede Warnung, die dieser Endpoint erzeugt, ist ein `error` und setzt `status` auf `Declined`. short_description: type: string description: >- Für Menschen lesbare einzeilige Zusammenfassung des Risikos. long_description: type: string description: Lesbare Erklärung des Risikos. vendor_data: type: string nullable: true description: >- Rückgabe der von Ihnen gesendeten `vendor_data` oder `null`. metadata: type: object nullable: true additionalProperties: true description: >- Rückgabe des von Ihnen gesendeten `metadata`-Objekts oder `null`. created_at: type: string format: date-time description: >- ISO 8601-Zeitstempel (UTC), wann die Antwort generiert wurde. '400': description: >- Validierungsfehler. Wird zurückgegeben, wenn `user_image` fehlt, 5 MB überschreitet, eine nicht unterstützte Dateiendung hat oder ein Schwellenwert außerhalb des zulässigen Bereichs liegt. Der Body ist die standardmäßige Feld-Fehler-Envelope von DRF: ein Array von Meldungen pro betroffenem Feld. content: application/json: examples: Missing user image: summary: '`user_image` ist nicht in den Formulardaten enthalten' value: user_image: - No file was submitted. Unsupported file extension: summary: Dateiendung außerhalb von tiff/jpg/jpeg/png/webp value: user_image: - >- File extension “txt” is not allowed. Allowed extensions are: tiff, jpg, jpeg, png, webp. File too large: summary: Der Upload überschreitet das Limit von 5 MB value: user_image: - File size should not exceed 5 MB Threshold out of range: summary: >- `face_liveness_score_decline_threshold` liegt außerhalb von 0–100 value: face_liveness_score_decline_threshold: - Ensure this value is less than or equal to 100. '403': description: >- Zugriff verweigert. Wird zurückgegeben, wenn der Header `x-api-key` fehlt sowie wenn das Guthaben der aufrufenden Organisation den Aufruf nicht decken kann; ein falscher, widerrufener oder abgelaufener Schlüssel gibt `401` zurück. Ein fehlender Schlüssel gibt `403` mit `{"detail": ...}` zurück; ein falscher, widerrufener oder abgelaufener Schlüssel gibt `401` zurück. Unzureichende Credits geben `403` mit `{"error": ...}` zurück, bevor eine Bildverarbeitung stattfindet. content: application/json: examples: Missing or invalid API key: summary: >- Kein `x-api-key`-Header, oder der Schlüssel ist ungültig/widerrufen value: detail: You do not have permission to perform this action. Not enough credits: summary: >- Das Guthaben der Organisation reicht für den Aufruf nicht aus value: error: >- You don't have enough credits to perform this request. Please top up at https://business.didit.me '429': description: >- Rate-Limit überschritten. POST/PATCH/DELETE-Endpoints teilen sich ein Budget von 300 Schreibanfragen pro Minute pro API-Schlüssel (Transaktionserstellungen und Ereignis-Ingestion haben ein separates Budget von 600). Die Antwort enthält die Header `X-RateLimit-Limit`, `X-RateLimit-Remaining`, `X-RateLimit-Reset` und `Retry-After`. content: application/json: examples: Write rate limit exceeded: summary: Mehr als 300 Schreibanfragen in der aktuellen Minute value: detail: >- Write request rate limit exceeded. You can make up to 300 requests per minute. schema: type: object properties: detail: type: string security: - ApiKeyAuth: [] x-codeSamples: - lang: curl label: cURL source: |- curl -X POST 'https://verification.didit.me/v3/age-estimation/' \ -H 'x-api-key: YOUR_API_KEY' \ -F 'user_image=@./selfie.jpg' \ -F 'age_estimation_decline_threshold=18' \ -F 'face_liveness_score_decline_threshold=30' \ -F 'save_api_request=true' \ -F 'vendor_data=user-123' - lang: python label: Python source: |- from didit import Didit # Reads DIDIT_API_KEY. client = Didit() result = client.age_estimation.estimate( user_image=open("user_image.jpg", "rb"), face_liveness_score_decline_threshold=30.0, age_estimation_decline_threshold=18, rotate_image=False, save_api_request=True, vendor_data="user-123", metadata={"flow": "age-gate"}, ) print(result) - lang: javascript label: Node.js source: |- import Didit, { fileFromPath } from "@didit-protocol/sdk-node"; // Reads DIDIT_API_KEY. const didit = new Didit(); const result = await didit.ageEstimation.estimate({ user_image: await fileFromPath("user_image.jpg"), face_liveness_score_decline_threshold: 30.0, age_estimation_decline_threshold: 18, rotate_image: false, save_api_request: true, vendor_data: "user-123", metadata: { flow: "age-gate" }, }); console.log(result); - lang: go label: Go source: "ctx := context.Background()\n// Reads DIDIT_API_KEY.\nclient := didit.NewClient()\n\nresult, err := client.AgeEstimation.Estimate(ctx, didit.AgeEstimationEstimateParams{\n\tUserImage: didit.FileFromPath(\"user_image.jpg\"),\n\tFaceLivenessScoreDeclineThreshold: didit.Float(30.0),\n\tAgeEstimationDeclineThreshold: didit.Int(18),\n\tRotateImage: didit.Bool(false),\n\tSaveAPIRequest: didit.Bool(true),\n\tVendorData: didit.String(\"user-123\"),\n\tMetadata: didit.Some(map[string]any{\"flow\": \"age-gate\"}),\n})\nif err != nil {\n\tlog.Fatal(err)\n}\nfmt.Printf(\"%+v\\n\", result)" - lang: java label: Java source: >- import java.nio.file.Path; import java.util.Map; import me.didit.Didit; import me.didit.types.AgeEstimationEstimateParams; // Reads DIDIT_API_KEY. Didit client = new Didit(); var result = client.ageEstimation().estimate(AgeEstimationEstimateParams.builder() .userImage(Path.of("user_image.jpg")) .faceLivenessScoreDeclineThreshold(30.0) .ageEstimationDeclineThreshold(18L) .rotateImage(false) .saveApiRequest(true) .vendorData("user-123") .metadata(Map.of("flow", "age-gate")) .build()); System.out.println(result); - lang: php label: PHP source: |- ageEstimation->estimate([ 'user_image' => File::fromPath('user_image.jpg'), 'face_liveness_score_decline_threshold' => 30.0, 'age_estimation_decline_threshold' => 18, 'rotate_image' => false, 'save_api_request' => true, 'vendor_data' => 'user-123', 'metadata' => ['flow' => 'age-gate'], ]); print_r($result->toArray()); - lang: ruby label: Ruby source: |- require "didit" # Reads DIDIT_API_KEY. didit = Didit::Client.new result = didit.age_estimation.estimate( user_image: Pathname("user_image.jpg"), face_liveness_score_decline_threshold: 30.0, age_estimation_decline_threshold: 18, rotate_image: false, save_api_request: true, vendor_data: "user-123", metadata: { flow: "age-gate" } ) puts result.to_h - lang: csharp label: .NET source: >- using System; using System.Collections.Generic; using System.Text.Json; using Didit; // Reads DIDIT_API_KEY. using var client = new DiditClient(); var result = await client.AgeEstimation.EstimateAsync(new AgeEstimationEstimateParams { UserImage = FileUpload.FromPath("user_image.jpg"), FaceLivenessScoreDeclineThreshold = 30.0, AgeEstimationDeclineThreshold = 18, RotateImage = false, SaveApiRequest = true, VendorData = "user-123", Metadata = new Dictionary { ["flow"] = "age-gate" }, }); Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(result)); components: securitySchemes: ApiKeyAuth: type: apiKey in: header name: x-api-key description: >- Der API-Schlüssel Ihrer Anwendung, aus Entwickler -> API-Schlüssel in der Business Console. Der Primärschlüssel hat Vollzugriff. Ein benannter Schlüssel kann im Geltungsbereich eingeschränkt werden: keine, Lese- oder Schreibberechtigung pro Ressource, beschränkt auf bestimmte Workflows oder genehmigte Sitzungen, auf eine Liste von IP-Adressen und auf ein Ablaufdatum. 401 bedeutet, dass der Schlüssel falsch, widerrufen oder abgelaufen ist; 403 bedeutet, dass kein Schlüssel gesendet wurde, der Schlüssel keinen Zugriff auf diese Ressource oder Aktion hat oder die Anfrage von einer Adresse außerhalb seiner IP-Liste stammte; 404 bei einer Sitzungsroute bedeutet, dass die Sitzung außerhalb der Workflows oder Status des Schlüssels liegt. Ein Schlüssel ohne Medienzugriff erhält Bild-, Video- und PDF-URLs als null, und ein Schlüssel ohne Schreibberechtigung für Sitzungen erhält Sitzungslinks und Token als null. Siehe https://docs.didit.me/console/api-keys. ```` This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.