Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/ Language: es-mx # OpenAI: Whisper Large V3 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/facts.json) ## [OpenAI: Whisper Large V3](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/) Whisper large-v3 es el checkpoint de reconocimiento de voz multilingüe con pesos abiertos de OpenAI para transcripción y traducción de voz al inglés. Convierte habla grabada en texto, con selección de idioma, marcas de tiempo y procesamiento largo documentados más allá de su ventana acústica de 30 segundos. - [**Ailoot Ultra · Reconocimiento de voz** `POST /v1/audio/transcriptions` `openai/whisper-large-v3`](https://ailoot.ai/models/es-mx/openai-whisper-large-v3/#method-0) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. Whisper large-v3 es un checkpoint publicado de reconocimiento de voz de OpenAI con aproximadamente 1.55 mil millones de parámetros. Es un modelo multilingüe de codificador-decodificador: el audio entra en el codificador y el decodificador predice texto y tokens relacionados con la tarea. Las tareas principales son transcribir voz en el idioma de origen y traducir voz al inglés. Es una identidad de modelo con pesos abiertos, separada del identificador de modelo de un servicio alojado o de las reglas de carga y formato de respuesta de ese servicio. Large-v3 conserva la arquitectura de los checkpoints Whisper grandes anteriores con dos cambios indicados: su entrada de espectrograma utiliza 128 bandas de frecuencia Mel en lugar de 80 y añade un token de idioma cantonés. La ficha del modelo del productor describe entrenamiento con un millón de horas de audio con etiquetas débiles y cuatro millones de horas de audio pseudoetiquetado preparado con Whisper large-v2. Esta mezcla se utilizó durante dos épocas de entrenamiento. La publicación es un checkpoint large-v3 específico, en lugar de un nombre genérico para todos los modelos de la familia Whisper. El flujo de inferencia documentado realiza transcripción por defecto, conservando el idioma hablado en la grabación. Puede detectar automáticamente el idioma de origen o aceptar la selección de un idioma conocido. Para traducción, el modelo grande multilingüe proporciona un resultado textual en inglés a partir de habla en otro idioma. Elige expresamente esa tarea: una transcripción en el mismo idioma y una traducción al inglés son artefactos diferentes. Para una entrevista, conserva la formulación en el idioma original; para un documento de referencia en inglés, especifica que el resultado deseado sea una traducción del contenido hablado. La preparación de audio forma parte de la ruta de entrada. El cargador de OpenAI decodifica una grabación a una forma de onda mono y la remuestrea a 16 kHz. El campo receptivo acústico del modelo es de 30 segundos. Es una ventana de procesamiento, no una longitud máxima de una entrevista o conferencia completas. La inferencia larga puede avanzar de forma secuencial mediante ventanas deslizantes o dividir una grabación larga en fragmentos solapados y unir sus transcripciones. La ficha del modelo del productor describe procesamiento secuencial cuando la prioridad es la precisión y procesamiento por fragmentos cuando importa más el tiempo de entrega de una grabación larga individual. La configuración publicada enumera 448 posiciones de decodificador para una secuencia individual de decodificación. Las grabaciones más largas se gestionan mediante el proceso largo, en lugar de tratar ese número como un límite universal de transcripción. El flujo documentado puede devolver marcas de tiempo a nivel de segmento o palabra junto al texto reconocido. Esas salidas de tiempo son útiles para navegar por grabaciones y preparar subtítulos, mientras que cualquier contenedor final de subtítulos o formato de archivo de transcripción es una elección separada de formato de salida. Conserva los tiempos de la grabación al preparar audio si la transcripción va a alinearse con el material original. La función prevista de Whisper es reconocer y traducir voz. Una transcripción de conferencia, un registro de entrevista o una colección consultable de material hablado son salidas prácticas; el resumen o la interpretación pueden seguir como otro paso sobre el texto. La ficha del modelo no establece clasificación automática robusta de hablantes ni diarización como salida estándar del checkpoint base. Si una tarea necesita etiquetas de hablante, ese requisito debe gestionarse por separado de afirmar que la transcripción sea precisa. Unas instrucciones útiles identifican el idioma de origen, si se necesita transcripción o traducción al inglés y si se requiere información de tiempos. Las limitaciones sustantivas incluyen texto inventado que nunca se pronunció y texto repetitivo, asociados al entrenamiento con supervisión débil sobre datos ruidosos y al diseño secuencia-a-secuencia. La calidad del reconocimiento varía entre idiomas, acentos y dialectos, con resultados más débiles donde hay menos material de entrenamiento. Por tanto, el ruido, el vocabulario especializado y el habla solapada deben estar representados en la muestra utilizada para juzgar la adecuación. Compara nombres, cantidades y afirmaciones importantes con la grabación y examina pasajes sin habla o líneas repetidas, en lugar de tratar una transcripción fluida como prueba de que se oyó cada palabra. Un resultado completo conserva el texto reconocido, su idioma y cualquier tiempo solicitado con una referencia a la grabación original. Mantén la transcripción separada de la edición posterior: una transcripción corregida para publicación puede eliminar muletillas, mientras que la transcripción reconocida conserva lo que realmente devolvió el modelo. La identidad y capacidad de traducción de Large-v3 también deben mantenerse separadas de la edición Turbo más rápida. La velocidad real de procesamiento depende del idioma, la velocidad de habla, el hardware y el método de inferencia; ninguna latencia alojada particular, tamaño máximo de carga o ruta habilitada de una aplicación se deriva por sí sola del nombre del checkpoint. **Ailoot Ultra · Reconocimiento de voz** `POST /v1/audio/transcriptions` `openai/whisper-large-v3` [`openai/whisper-large-v3`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fwhisper-large-v3&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3&fmt=transcriptions) OpenAI /`openai/whisper-large-v3` ### Inicio Whisper large-v3 es el checkpoint de reconocimiento de voz multilingüe con pesos abiertos de OpenAI para transcripción y traducción de voz al inglés. Convierte habla grabada en texto, con selección de idioma, marcas de tiempo y procesamiento largo documentados más allá de su ventana acústica de 30 segundos. Entradas aceptadas Audio Resultados transcription ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Reconocimiento de voz** `POST /v1/audio/transcriptions` Entrada `audio` Salida `transcription` Formato de salida json | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites openai/whisper-large-v3 | Predeterminado— | | Campo`input_audio` | Tipo`object` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`language` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 0 Máximo: 1 | Predeterminado— | | Campo`response_format` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites json, verbose\_json | Predeterminadojson | | Campo`timestamp_granularities` | Tipo`array` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | Combinaciones de materiales de entrada **speech\_to\_text** · Obligatorio: actual matching-format audio file Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_types` | Contratoapplication/json, multipart/form-data | | Parámetro`required` | Contratomodel, input\_audio | | Parámetro`material_types` | Contratoaudio | | Parámetro`JSON_audio` | Contratobytes reales de audio sin procesar en base64 más el formato correspondiente | | Parámetro`multipart_required` | Contratomodel, file | | Parámetro`multipart_cap_bytes` | Contrato26214400 | | Parámetro`optional_controls` | Contratolanguage, temperature, response\_format, timestamp\_granularities, provider | | Parámetro`default_response_format` | Contratojson | | Parámetro`optional_features` | ContratoLa salida detallada, diarize/keyterms y el audio por URL o de mayor tamaño incorporado directamente en la solicitud requieren la capacidad y la tarifa exactas del modelo y proveedor. | Ciclo de vida: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/tasks/{task_id}` · El task\_id real devuelto o el registro de la biblioteca multimedia `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` Usa el modelo exacto y los campos de entrada documentados. Conserva la respuesta completa, todas las salidas reales y los ID originales devueltos. ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas. | Configuración | Tabla de tarifas | Unidad de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Unidad de facturación— | Cargo Entrada · Tokens de entrada **—** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **—** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **—** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | | ConfiguraciónUltra | Tabla de tarifas— | Unidad de facturaciónpor segundo de audio de entrada | Cargo Entrada · segundo de audio de entrada **$0.000015** por segundo de audio de entrada | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) #### Detalles de la tarifa de referencia Las tablas de referencia del modelo no cambian la selección del método, las cotizaciones ni los cargos. Los cargos aplicados usan las tarifas del método Ailoot seleccionado. OpenAI: Whisper Large V3 #### Precios por configuración | Configuración | Condiciones de facturación | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónOpenAI: Whisper Large V3 · Configuración predeterminada | Condiciones de facturaciónConfiguración predeterminada | Cargo Entrada · Segundos de audio de entrada **USD 0.000015** por segundo de audio de entrada | ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Reconocimiento de voz curl · cuerpo nativo exacto y resultado completo ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path import base64 audio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes() if not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file') if len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow') request={'model': 'openai/whisper-large-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}} request['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii') Path('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin # Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field. # Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting. ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Reconocimiento de voz json - `GET /v1/media/tasks/{task_id}` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` - `GET /v1/media/assets` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. JSON original completo, todo el texto, segmentos, palabras, hablantes, marcas de tiempo y uso disponibles. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva el operation\_id/X-Client-Request-ID original y la respuesta original. Consulta los registros reales de tarea y recurso que te pertenecen sin reenviar; no se construye una URL específica de consulta de audio. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`text` | Tipostring | | Campo`usage` | Tipoobject | | Campo`segments[]` | Tipoobject | | Campo`words[]` | Tipoobject | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`openai/whisper-large-v3`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fwhisper-large-v3&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3&fmt=transcriptions) #### Alias de rutas de métodos Usa las rutas de método indicadas arriba. #### ID de modelo relacionados [`openai/whisper-large-v3`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=openai%2Fwhisper-large-v3&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3&fmt=transcriptions) FAQ · OpenAI: Whisper Large V3 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/audio/transcriptions` · `openai/whisper-large-v3`: `audio` → `transcription` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/audio/transcriptions` · `openai/whisper-large-v3`: `model`, `input_audio`, `language`, `temperature`, `response_format`, `timestamp_granularities`, `provider` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/audio/transcriptions` · `openai/whisper-large-v3`: `temperature.minimum`: `0`; `temperature.maximum`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens. Suscripción Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales. Código de hasta el 50% Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente. Gasto en el historial Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición. [Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es-mx/) ## Conecta la API al producto que vendes. SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso. Aplicación comercial Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio. Licencia para revendedores Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa. Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.