Cold Leads

Сценарії використання

Робочі рецепти для розробників і тих, хто будує автоматизації. Кожен допис містить конкретну конфігурацію, воркфлоу або скрипт для API Cold Leads і вказує ліміти та вартість у кредитах. Для API потрібен секретний ключ тарифу Business.

Адреси, ідентифікатори та результати в прикладах ілюстративні. Домен example.com зарезервовано для документації, тож реальна перевірка цих адрес поверне invalid.

Розробники, які користуються AI-асистентами в Cursor, Claude Desktop або Windsurf5 хв читання

Працюйте з Cold Leads у Cursor, Claude Desktop і Windsurf через MCP

Копіювати адреси між асистентом, CRM та інструментом перевірки довго, і легко помилитися, а асистент, якого просять знайти контакти, охоче вигадає їх сам.

Підключений асистент керує вашими контактами, імпортує структуровані рядки, читає синхронізовані розмови, редагує шаблони й чернетки кампаній та створює веб-форми. Надсилання потребує явного підтвердження користувача та підлягає перевіркам згоди, відписки, DNC і лімітів Cold Leads.

Що ви отримаєте: Асистент, підключений до ваших контактів, пошти й чернеток кампаній через MCP або Node SDK.

У цьому рецепті

  • Що пропонує сервер
  • Cursor
  • Claude Desktop
  • Windsurf (Devin Desktop) і Claude Code
  • Промпти, що відповідають справжнім інструментам
  • Перевірка хостованого ендпоінта з термінала
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Користувачі n8n, які ведуть списки лідів у Google Sheets4 хв читання

Масова перевірка e-mail в n8n з Google Sheets

Викликати API перевірки окремо для кожного рядка повільно, і так швидко впираєшся в ліміти запитів, а масовому API потрібні завдання, цикл опитування та надійний спосіб зіставити результати з потрібними рядками.

Один workflow бере до 5 000 рядків, які ще не мають результату, надсилає їхні унікальні адреси одним масовим завданням Cold Leads, опитує завдання кожні 5 секунд, отримує результати, спрямовує кожен рядок за статусом і записує в таблицю статус, оцінку, причину та наступний крок. Запустіть його знову для наступних 5 000.

Що ви отримаєте: Чотири заповнені колонки в кожному рядку (verify_status, verify_score, verify_reason, next_step) і workflow, який можна запускати знову, доки не буде оброблено всю таблицю.

У цьому рецепті

  • Що робить workflow
  • Підготуйте таблицю й облікові дані
  • Workflow
  • Як працює цикл опитування
  • Розподіл і запис результатів
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Користувачі Make.com, які надсилають холодні листи через Instantly5 хв читання

Перевіряйте лідів у Make.com, перш ніж вони потраплять у кампанію Instantly

Адреси, яких ніхто не перевіряв, потрапляють просто в кампанію розсилки. Невалідні повертаються з відмовою, а відмови шкодять скринькам, з яких надсилається кампанія.

Додайте перевірку Cold Leads між тригером і Instantly: один HTTP-запит на ліда, фільтр, який пропускає лише результати valid, і другий HTTP-запит, що додає ліда у вашу кампанію через Instantly API v2.

Що ви отримаєте: Робочий сценарій Make: новий лід, перевірка Cold Leads, фільтр, лід доданий у кампанію Instantly. Ліди, що не пройшли фільтр, зупиняються на ньому або потрапляють в аркуш для перегляду.

У цьому рецепті

  • Перед початком
  • Зберіть сценарій
  • Оберіть, наскільки суворим буде фільтр
  • Перевірте обидва запити з термінала
  • Помилки та повтори
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Розробники та команди даних із великими CSV-списками6 хв читання

Перевірка CSV на 50 000 рядків за допомогою Python, asyncio і httpx

Перевіряти по одній адресі за запит повільно, і так ви впираєтеся в ліміт запитів. Наївний масовий цикл може відкрити більше завдань, ніж дозволяє акаунт, заплатити двічі після збою або непомітно загубити рядки, результати яких так і не повернулися.

Нормалізуйте колонку й приберіть дублікати, надсилайте масові завдання до 5 000 адрес, тримайте відкритими не більше п’яти, опитуйте кожне завдання до кінця, перечікуйте ліміти запитів, коректно зупиняйтеся, коли закінчуються кредити, і зберігайте id завдань, щоб повторний запуск продовжував роботу, а не платив знову.

Що ви отримаєте: Ваш CSV із трьома новими колонками (verify_status, verify_score, verify_reason) і невеликий файл .jobs.json, завдяки якому запуск можна продовжити.

У цьому рецепті

  • Як працюють масові ендпоінти
  • Скрипт
  • Запуск
  • Що робить скрипт, коли щось іде не так
  • Ліміти та вартість
  • Як читати нові колонки
Читати рецепт
Команди, які зараз перевіряють e-mail через Hunter або Apollo5 хв читання

Перенесення перевірки e-mail з Hunter або Apollo в Cold Leads

Код перевірки повний параметрів і значень статусу, специфічних для постачальника. Якщо замінити ендпоінт, не зіставивши їх, непомітно зміниться те, на які адреси надсилає ваш конвеєр.

Зіставте кожен параметр і поле відповіді з відповідником у Cold Leads, залиште на місці те, чого Cold Leads не замінює (дані про людей, пошук за доменом), і скористайтеся невеликим адаптером, щоб наявний код зберіг свою форму.

Що ви отримаєте: Зіставлення поле за полем, Python-адаптер, який повертає поля в стилі Hunter із даних Cold Leads, і таблиця вартості Cold Leads для 1 000, 10 000 і 50 000 перевірок на місяць.

У цьому рецепті

  • Що переноситься, а що лишається
  • Заміна Email Verifier на POST /api/v1/verify
  • Заміна Email Finder на POST /api/v1/find
  • Адаптер для прямої заміни
  • Відмінності в поведінці, які варто врахувати
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Розробники AI-агентів, чий власник ще не має ключа Cold Leads4 хв читання

Підписки, які ініціює агент і схвалює людина

Агент, якому потрібна перевірка e-mail, ніколи не повинен мати платіжної картки чи оформлювати підписку сам. Якщо відправити людину реєструватися, обирати тариф і копіювати ключ, завдання переривається, а ключі, вставлені в чат, витікають.

Агент викликає один ендпоінт без ключа й отримує посилання Stripe Checkout для свого власника та секретний claim-токен. Власник переглядає тариф і ухвалює рішення. Після оплати агент рівно один раз отримує API-ключ за claim-токеном — через опитування або після підписаного callback-запиту.

Що ви отримаєте: Робочий секретний API-ключ для нового акаунта Business власника, переданий агентові один раз, і лист власникові з посиланням, яке відкриває веб-застосунок Cold Leads.

У цьому рецепті

  • Процес коротко
  • Крок 1: запит посилання на оплату (ключ не потрібен)
  • Крок 2: власник ухвалює рішення в Stripe
  • Крок 3: одноразове отримання ключа
  • Необов’язково: підписаний callback замість опитування
  • Безпека
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Розробники й ops-команди, які вирішують, що робити з результатами risky5 хв читання

Як працює виявлення accept-all і як читати результати Cold Leads

Деякі поштові сервери приймають пошту для будь-якої адреси на своєму домені, тож перевірка скриньки не відрізнить справжню людину від вигаданого імені. Інші сервери дають лише тимчасові відповіді або взагалі недосяжні, а сама мітка valid може приховати те, що скриньку так і не перевірили.

Розберіться, який SMTP-діалог веде сервіс перевірки і що означає кожна відповідь, а потім читайте статус, оцінку й коди причин, які повертає Cold Leads, зокрема у випадках, коли перевірка скриньки не виконувалася.

Що ви отримаєте: Таблиця рішень, що зіставляє кожен код причини Cold Leads із дією, і скрипт, який застосовує її до однієї адреси.

У цьому рецепті

  • SMTP-діалог, що стоїть за перевіркою скриньки
  • Коди відповідей і висновки, які з них можна зробити
  • Перевірка accept-all, грейлістинг та інші обмеження
  • Що повертає Cold Leads і коли перевірка не виконувалася
  • Таблиця рішень і скрипт, який її застосовує
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Команди sales operations, які працюють у HubSpot або Pipedrive5 хв читання

Перевірка або пошук e-mail-адрес для нових контактів HubSpot і Pipedrive

Контакти надходять із форм, імпортів і ручного введення з помилками, мертвими доменами або взагалі без адреси, і ніхто їх не перевіряє, доки кампанія не почне отримувати відмови.

Перевіряйте кожен контакт у момент створення: дією Custom code у workflow HubSpot або невеликим приймачем вебхуків для Pipedrive. Контакт з e-mail перевіряється; контакт без нього, але з іменем і сайтом компанії, отримує запропоновану адресу, чітко позначену як припущення.

Що ви отримаєте: Властивості контакту в HubSpot або поля особи в Pipedrive, які показують статус, оцінку й причину від Cold Leads або запропоновану адресу з її методом і впевненістю.

У цьому рецепті

  • Як це поєднується
  • HubSpot: дія Custom code у workflow для контактів
  • Pipedrive: приймач вебхуків
  • Що записувати назад і що з цим робити
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Python-розробники, які створюють агентів на CrewAI або LangChain3 хв читання

Інструменти Cold Leads для агентів CrewAI і LangChain

Агент, якого просять знайти контактні дані, вгадуватиме, а вгадана адреса виглядає точнісінько як справжня. Без інструмента перевірки ні агент, ні людина, яка читає його відповідь, не відрізнить одну від іншої.

Дайте агентові три вузькі інструменти на основі API Cold Leads: пошук у власній CRM користувача, перевірку адреси та припущення адреси за іменем і доменом із чесною позначкою методу. Помилки повертаються як дані, тож агент може на них реагувати, а не падати.

Що ви отримаєте: Спільний API-клієнт, класи інструментів для CrewAI та LangChain і мінімальні crew та агент, які ними користуються.

У цьому рецепті

  • Три інструменти
  • Спільний клієнт
  • CrewAI
  • LangChain
  • Описи, за якими модель може діяти
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт
Ті, хто веде списки лідів у Google Sheets3 хв читання

=VERIFY_EMAIL() і =FIND_EMAIL() у Google Sheets

Експортувати аркуш в інструмент перевірки й вставляти результати назад — клопітно. Наївна користувацька функція знову викликає API і знову витрачає кредит щоразу, коли Sheets повторно виконує формулу.

Дві користувацькі функції викликають API Cold Leads через UrlFetchApp, читають ключ із властивостей скрипту й зберігають кожну відповідь у кеші скрипту до шести годин, тож повторне виконання тієї самої формули не витрачає ще один кредит на ті самі вхідні дані.

Що ви отримаєте: Три клітинки з результатом у кожному рядку: статус, оцінка й причина від =VERIFY_EMAIL або адреса, метод і впевненість від =FIND_EMAIL.

У цьому рецепті

  • Налаштування
  • Скрипт
  • Як це працює
  • Як читати результати
  • Ліміти та вартість
Читати рецепт