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

> Aprenda a criar alertas automáticos para ser notificado quando sua cota de consultas de CPF via API estiver próxima do limite.

**Publicado:** 30/09/2025
**Autor:** Redação CPFHub.io
**URL:** https://cpfhub.io/blog/criar-alertas-automaticos-limite-consultas-cpf-acabando

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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.

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## 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`.

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## Rastreando o consumo localmente

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

```python
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)
```

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## Definindo thresholds de alerta

Configure diferentes níveis de alerta baseados no percentual de consumo:

```python
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
 }
```

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## Enviando notificações

### Via Slack

```python
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)

```python
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)
```

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## Integrador completo

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

```python
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')
```

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## Verificação periódica com cron

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

```python
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
```

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## Dashboard de consumo

Exiba o consumo em um endpoint para acompanhamento:

```python
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)
 })
```

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## 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.

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## 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](https://www.gov.br/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.

### Leia também

- [Diferença entre validação de CPF e consulta de CPF: quando usar cada uma](https://cpfhub.io/blog/diferenca-entre-validacao-de-cpf-e-consulta-de-cpf-quando-usar-cada-uma)
- [API de CPF grátis para desenvolvedores: como começar em 5 minutos](https://cpfhub.io/blog/api-cpf-gratis-desenvolvedores-comecar-5-minutos)
- [Onboarding digital em fintechs: como validar CPF em menos de 30 segundos](https://cpfhub.io/blog/onboarding-digital-em-fintechs-como-validar-cpf-em-menos-de-30-segundos)
- [KYC no Brasil: quais setores são obrigados a validar CPF por lei](https://cpfhub.io/blog/kyc-no-brasil-quais-setores-sao-obrigados-a-validar-cpf-por-lei)

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## 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.

Cadastre-se em [cpfhub.io](https://www.cpfhub.io/) — 50 consultas mensais gratuitas, sem cartão de crédito — e comece hoje mesmo.