Alertas automáticos para limite de consultas de CPF via API

Com a CPFHub.io, você pode criar alertas automáticos para monitorar o consumo da sua cota de consultas de CPF e ser notificado antes de começar a incorrer em cobranças por excedente (R$0,15/consulta). Isso garante controle de custos proativo e evita surpresas na fatura — especialmente útil em sistemas de alto volume ou durante picos sazonais.

Introdução

Ficar sem consultas de CPF no meio de um processo crítico pode interromper onboardings, bloquear checkouts e atrasar análises de crédito. A melhor forma de evitar esse cenário é criar alertas automáticos que notificam sua equipe quando a cota está próxima do limite — e, principalmente, antes de começar a acumular cobranças adicionais.

Conhecendo os limites por plano

Plano	Consultas/mês	Excedente
Gratuito	50	R$ 0,15 por consulta adicional
Pro	1.000	R$ 0,15 por consulta adicional

No plano Gratuito, ao atingir as 50 consultas mensais, a API não bloqueia nem retorna erros — ela simplesmente passa a cobrar R$0,15 por cada consulta adicional. O mesmo vale para o plano Pro ao ultrapassar 1.000 consultas. Em ambos os casos, ter visibilidade sobre o consumo é essencial para o controle de custos.

Você pode verificar seu consumo atual a qualquer momento pelo painel em app.cpfhub.io/settings/billing ou usando a ferramenta MCP get_quota_info.

Rastreando o consumo localmente

O primeiro passo é registrar cada consulta feita pela sua aplicação:

import redis
from datetime import datetime

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def registrar_consulta(cpf):
    mes_atual = datetime.utcnow().strftime('%Y-%m')
    chave = f'cpf:consumo:{mes_atual}'

    total = r.incr(chave)

    # TTL de 35 dias (para cobrir o mes inteiro)
    if total == 1:
    r.expire(chave, 35 * 86400)

    return total

def obter_consumo_atual():
    mes_atual = datetime.utcnow().strftime('%Y-%m')
    chave = f'cpf:consumo:{mes_atual}'
    return int(r.get(chave) or 0)

Definindo thresholds de alerta

Configure diferentes níveis de alerta baseados no percentual de consumo:

class AlertaConsumo:
    def __init__(self, limite_mensal, redis_client):
    self.limite = limite_mensal
    self.redis = redis_client
    self.thresholds = [
    {'percentual': 50, 'nivel': 'info', 'mensagem': 'Metade da cota utilizada'},
    {'percentual': 75, 'nivel': 'warning', 'mensagem': 'Cota em 75%'},
    {'percentual': 90, 'nivel': 'critical', 'mensagem': 'Cota quase esgotada — cobranças de excedente se aproximam'},
    {'percentual': 100, 'nivel': 'emergency', 'mensagem': 'Cota esgotada — cobranças de R$0,15/consulta em andamento'}
    ]

    def verificar(self):
    consumo = obter_consumo_atual()
    percentual = (consumo / self.limite) * 100
    mes_atual = datetime.utcnow().strftime('%Y-%m')

    alertas_disparar = []
    for threshold in self.thresholds:
    if percentual >= threshold['percentual']:
    chave_alerta = f'alerta:cpf:{mes_atual}:{threshold["percentual"]}'
    # Verificar se ja foi enviado este mes
    if not self.redis.exists(chave_alerta):
    alertas_disparar.append(threshold)
    self.redis.setex(chave_alerta, 35 * 86400, '1')

    return {
    'consumo': consumo,
    'limite': self.limite,
    'percentual': round(percentual, 2),
    'alertas': alertas_disparar
    }

Enviando notificações

Via Slack

import requests

def enviar_alerta_slack(webhook_url, mensagem, nivel):
    cores = {
    'info': '#36a64f',
    'warning': '#ff9900',
    'critical': '#ff0000',
    'emergency': '#8b0000'
    }

    payload = {
    'attachments': [{
    'color': cores.get(nivel, '#cccccc'),
    'title': f'Alerta de cota CPFHub.io - {nivel.upper()}',
    'text': mensagem,
    'fields': [
    {'title': 'Nivel', 'value': nivel, 'short': True},
    {'title': 'Timestamp', 'value': datetime.utcnow().isoformat(), 'short': True}
    ]
    }]
    }

    requests.post(webhook_url, json=payload, timeout=10)

Via e-mail (SMTP)

import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def enviar_alerta_email(destinatario, assunto, corpo):
    msg = MIMEText(corpo)
    msg['Subject'] = assunto
    msg['From'] = 'alertas@suaempresa.com'
    msg['To'] = destinatario

    with smtplib.SMTP('smtp.suaempresa.com', 587) as server:
    server.starttls()
    server.login('alertas@suaempresa.com', 'senha_smtp')
    server.send_message(msg)

Integrador completo

Combine o rastreamento, verificação e notificação em um serviço único:

import requests
import time
from datetime import datetime

class MonitorCotaCPF:
    def __init__(self, api_key, limite_mensal, slack_webhook, redis_client):
    self.api_key = api_key
    self.limite = limite_mensal
    self.slack_webhook = slack_webhook
    self.redis = redis_client
    self.alerta = AlertaConsumo(limite_mensal, redis_client)

    def consultar_cpf(self, cpf):
    headers = {
    'x-api-key': self.api_key,
    'Accept': 'application/json'
    }
    response = requests.get(
    f'https://api.cpfhub.io/cpf/{cpf}',
    headers=headers,
    timeout=15
    )

    # Registrar consumo
    total = registrar_consulta(cpf)

    # Verificar alertas
    verificacao = self.alerta.verificar()
    for alerta in verificacao['alertas']:
    msg = (
    f'{alerta["mensagem"]}\n'
    f'Consumo: {verificacao["consumo"]}/{verificacao["limite"]} '
    f'({verificacao["percentual"]}%)'
    )
    enviar_alerta_slack(self.slack_webhook, msg, alerta['nivel'])

    return response.json() if response.status_code == 200 else None

# Uso
monitor = MonitorCotaCPF(
    api_key='SUA_CHAVE_DE_API',
    limite_mensal=1000, # Plano Pro
    slack_webhook='https://hooks.slack.com/services/xxx/yyy/zzz',
    redis_client=r
)

resultado = monitor.consultar_cpf('12345678900')

Verificação periódica com cron

Além de verificar em cada consulta, agende uma verificação diária:

def verificacao_diaria():
    consumo = obter_consumo_atual()
    dias_restantes = dias_ate_fim_do_mes()
    consumo_diario_medio = consumo / max(dia_do_mes(), 1)
    projecao_mensal = consumo_diario_medio * 30

    print(f'Consumo atual: {consumo}')
    print(f'Media diaria: {consumo_diario_medio:.1f}')
    print(f'Projecao mensal: {projecao_mensal:.0f}')
    print(f'Dias restantes: {dias_restantes}')

    if projecao_mensal > limite_mensal * 0.9:
    enviar_alerta_slack(
    webhook_url,
    f'Projecao de consumo ({projecao_mensal:.0f}) '
    f'pode ultrapassar o limite ({limite_mensal}) — verifique em app.cpfhub.io/settings/billing',
    'warning'
    )

def dia_do_mes():
    return datetime.utcnow().day

def dias_ate_fim_do_mes():
    import calendar
    agora = datetime.utcnow()
    ultimo_dia = calendar.monthrange(agora.year, agora.month)[1]
    return ultimo_dia - agora.day

Dashboard de consumo

Exiba o consumo em um endpoint para acompanhamento:

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/consumo')
def consumo():
    atual = obter_consumo_atual()
    return jsonify({
    'consumo_atual': atual,
    'limite_mensal': 1000,
    'percentual': round((atual / 1000) * 100, 2),
    'restante': max(0, 1000 - atual)
    })

Quando considerar upgrade de plano

Atingiu 80% da cota por dois meses consecutivos.
A projeção mensal ultrapassa o limite antes do dia 20.
O custo de excedente no Pro (R$ 0,15/consulta) se aproxima do custo de um upgrade.
O volume de cobranças por excedente começa a superar o valor do próximo plano.

Perguntas frequentes

A API CPFHub.io bloqueia as consultas quando a cota é atingida?

Não. A API da CPFHub.io nunca bloqueia as consultas nem retorna erros por limite de cota. Ao ultrapassar as consultas incluídas no plano — 50 no plano Gratuito ou 1.000 no plano Pro — as consultas adicionais são cobradas automaticamente a R$0,15 cada. Os alertas servem exatamente para que você controle esse custo extra antes de ser surpreendido na fatura.

A API CPFHub.io funciona para todos os volumes de consulta?

Sim. O plano gratuito oferece 50 consultas por mês sem cartão de crédito — ideal para testes e projetos pequenos. Para volumes maiores, o plano Pro inclui 1.000 consultas mensais por R$149. Se o limite for ultrapassado, a API não bloqueia: cobra R$0,15 por consulta adicional. Acompanhe seu consumo em app.cpfhub.io/settings/billing.

Como garantir conformidade com a LGPD ao usar uma API de CPF?

Use o CPF apenas para a finalidade declarada ao titular, armazene apenas o necessário (não guarde o CPF cru se um token bastar), implemente controle de acesso aos logs de consulta e documente a base legal para o tratamento. A ANPD orienta que dados de identificação devem ser tratados com o princípio da necessidade.

Quanto tempo leva para integrar a API CPFHub.io?

A integração básica leva menos de 30 minutos: crie uma conta em cpfhub.io, gere a API key no painel e faça uma chamada GET para https://api.cpfhub.io/cpf/{CPF} com o header x-api-key. A documentação inclui exemplos em Python, Node.js, PHP, Java e outras linguagens.

Conclusão

Alertas automáticos de consumo de cota são uma camada essencial de operabilidade. Com rastreamento local, thresholds configurados e notificações por Slack ou e-mail, você evita surpresas na fatura e pode planejar upgrades de plano com antecedência — antes que os custos de excedente se tornem relevantes.

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Sobre a redação

Redação CPFHub.io

Time editorial especializado em APIs de CPF, identidade digital e compliance no mercado brasileiro. Produzimos guias técnicos, análises regulatórias e tutoriais sobre LGPD e KYC para desenvolvedores e líderes de produto.

Como criar alertas automáticos quando o limite de consultas de CPF esta acabando