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Whisper 1 est le modèle généraliste d’API de reconnaissance vocale d’OpenAI, documenté comme reposant sur le modèle open source Whisper V2. Il accepte un fichier audio et renvoie du texte. Le fabricant décrit la reconnaissance multilingue, l’identification de langue et une tâche distincte de traduction de la parole. La transcription préserve la langue parlée ; l’interface de traduction distincte du producteur renvoie du texte anglais.

Une application utile est la préparation d’un entretien, d’une note vocale ou d’une conversation enregistrée pour une recherche et des modifications ultérieures. Fournissez l’enregistrement complet et, lorsqu’elle est connue, sa langue d’entrée. OpenAI documente 98 langues prises en charge et précise que la précision de reconnaissance varie selon la langue. L’indication de langue unique utilise un code ISO 639-1 ; les champs multilingues et de mots-clés plus récents d’autres modèles de transcription sont des commandes distinctes.

Le processus de transcription de fichiers du producteur accepte des fichiers jusqu’à 25 MB au format MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Pour un enregistrement plus volumineux, utilisez un format compressé ou divisez-le en segments respectant la limite. Préservez les limites de phrases et l’ordre des segments, afin que la transcription assemblée reste liée à l’enregistrement d’origine. Un conteneur vidéo fournit son audio pour cette tâche, plutôt qu’une entrée de description visuelle.

Un prompt peut fournir des noms, des acronymes ou du vocabulaire propre à l’enregistrement et du contexte issu d’un segment antérieur. La limite de prompt de Whisper est de 224 tokens et le prompt doit correspondre à la langue de l’audio. Le fabricant indique que Whisper ne suit pas les instructions comme un modèle textuel généraliste. Utilisez le prompt comme contexte pertinent de transcription, puis vérifiez les graphies importantes au regard de l’enregistrement, plutôt que de traiter une liste terminologique comme des mots nécessairement prononcés par le locuteur.

Le producteur documente les formats de transcription JSON, texte brut, SRT, VTT et JSON détaillé. Les horodatages par mot et par segment nécessitent le JSON détaillé ; l’une ou les deux granularités peuvent être demandées. La référence de l’API précise que les horodatages de segments n’ajoutent pas de latence, tandis que les horodatages de mots nécessitent un traitement supplémentaire. Ces sorties servent au sous-titrage et au repérage des passages pendant les modifications ; les annotations de diarisation des locuteurs relèvent d’un autre modèle spécialisé.

Whisper 1 ne prend pas en charge le streaming de transcription de fichiers. Sa référence documente aussi une température d’échantillonnage entre zéro et un ; à zéro, le modèle peut augmenter automatiquement la température lorsque ses seuils de décodage l’exigent. Cela décrit les commandes de traitement du producteur, plutôt qu’une promesse que chaque enregistrement produise une transcription identique ou parfaitement précise.

Définissez l’artefact final : une transcription pour la recherche, un fichier de sous-titres ou du texte avec l’horodatage des mots ou des segments. Gardez l’enregistrement d’origine, l’ordre des segments et les références temporelles sources pertinentes avec le résultat. Une étape ultérieure de modification textuelle peut corriger une faute de graphie ou préparer un résumé, mais comparez les changements à l’audio afin de préserver le sens du locuteur. Le texte reconnu devient un élément à examiner pour la tâche suivante, plutôt qu’une réponse générée à la question parlée.

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O

OpenAI: Whisper 1

OpenAI /openai/whisper-1

Pour commencer

Whisper 1 transcrit un fichier audio complet en texte, avec une reconnaissance multilingue et des horodatages par mot ou par segment. Le producteur prend en charge les formats de sous-titres et un processus distinct de traduction anglaise ; le résultat de transcription préserve la langue de l’enregistrement.

Entrées acceptées
Audio
Résultats
transcription
À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Whisper 1 est le modèle généraliste d’API de reconnaissance vocale d’OpenAI, documenté comme reposant sur le modèle open source Whisper V2. Il accepte un fichier audio et renvoie du texte. Le fabricant décrit la reconnaissance multilingue, l’identification de langue et une tâche distincte de traduction de la parole. La transcription préserve la langue parlée ; l’interface de traduction distincte du producteur renvoie du texte anglais.

Une application utile est la préparation d’un entretien, d’une note vocale ou d’une conversation enregistrée pour une recherche et des modifications ultérieures. Fournissez l’enregistrement complet et, lorsqu’elle est connue, sa langue d’entrée. OpenAI documente 98 langues prises en charge et précise que la précision de reconnaissance varie selon la langue. L’indication de langue unique utilise un code ISO 639-1 ; les champs multilingues et de mots-clés plus récents d’autres modèles de transcription sont des commandes distinctes.

Le processus de transcription de fichiers du producteur accepte des fichiers jusqu’à 25 MB au format MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Pour un enregistrement plus volumineux, utilisez un format compressé ou divisez-le en segments respectant la limite. Préservez les limites de phrases et l’ordre des segments, afin que la transcription assemblée reste liée à l’enregistrement d’origine. Un conteneur vidéo fournit son audio pour cette tâche, plutôt qu’une entrée de description visuelle.

Un prompt peut fournir des noms, des acronymes ou du vocabulaire propre à l’enregistrement et du contexte issu d’un segment antérieur. La limite de prompt de Whisper est de 224 tokens et le prompt doit correspondre à la langue de l’audio. Le fabricant indique que Whisper ne suit pas les instructions comme un modèle textuel généraliste. Utilisez le prompt comme contexte pertinent de transcription, puis vérifiez les graphies importantes au regard de l’enregistrement, plutôt que de traiter une liste terminologique comme des mots nécessairement prononcés par le locuteur.

Le producteur documente les formats de transcription JSON, texte brut, SRT, VTT et JSON détaillé. Les horodatages par mot et par segment nécessitent le JSON détaillé ; l’une ou les deux granularités peuvent être demandées. La référence de l’API précise que les horodatages de segments n’ajoutent pas de latence, tandis que les horodatages de mots nécessitent un traitement supplémentaire. Ces sorties servent au sous-titrage et au repérage des passages pendant les modifications ; les annotations de diarisation des locuteurs relèvent d’un autre modèle spécialisé.

Whisper 1 ne prend pas en charge le streaming de transcription de fichiers. Sa référence documente aussi une température d’échantillonnage entre zéro et un ; à zéro, le modèle peut augmenter automatiquement la température lorsque ses seuils de décodage l’exigent. Cela décrit les commandes de traitement du producteur, plutôt qu’une promesse que chaque enregistrement produise une transcription identique ou parfaitement précise.

Définissez l’artefact final : une transcription pour la recherche, un fichier de sous-titres ou du texte avec l’horodatage des mots ou des segments. Gardez l’enregistrement d’origine, l’ordre des segments et les références temporelles sources pertinentes avec le résultat. Une étape ultérieure de modification textuelle peut corriger une faute de graphie ou préparer un résumé, mais comparez les changements à l’audio afin de préserver le sens du locuteur. Le texte reconnu devient un élément à examiner pour la tâche suivante, plutôt qu’une réponse générée à la question parlée.

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Reconnaissance vocale POST /v1/audio/transcriptions
Entrée
audio
Sortie
transcription
Format de sortie
json
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
openai/whisper-1
Par défaut—
ChampfileTypefileExigenceObligatoireValeurs et limites
Type de contenu: multipart/form-data
Par défaut—
Champresponse_formatTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
json
Par défaut—
Champinput_audio.dataTypebase64_stringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: Entrée JSON WhisperOR
Par défaut—
Champinput_audio.formatTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
wav, mp3, flac, ogg, m4a, webm
S’applique lorsque: Entrée JSON WhisperOR
Par défaut—
Combinaisons d’éléments d’entrée

· Obligatoire : model, file

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
ParamètrecontoursContrat{"content_types":["application/json","multipart/form-data"],"required_json":["model","input_audio.data","input_audio.format"],"required_multipart":["model","file"],"file_formats":["wav","mp3","flac","ogg","m4a","webm"],"response_format_optional":["json"]}, {"content_types":["multipart/form-data"],"required":["model","file"],"file_formats":["mp3"],"response_format_option":false}
Paramètremax_bytesContrat26214400
Paramètrematerial_typesContrataudio

Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Utilisez l’enregistrement réel et le format correspondant.

Conservez la transcription complète, les segments, les identifiants de locuteurs et les repères temporels.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireUnité de facturationCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseUnité de facturation—Coût
Entrée · Jetons en entrée — / 1K jetons
Sortie · Jetons en sortie — / 1K jetons
Entrée · Lecture du cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons
Configurationseconde d’audio en entréeBarème tarifaire—Unité de facturationpar seconde d’audio en entréeCoût
Entrée · seconde d’audio en entrée $0.0002 par seconde d’audio en entrée

Détails du tarif de référence

Les barèmes de référence du modèle ne modifient ni la sélection de méthode, ni les devis, ni les coûts. Les frais actifs utilisent les tarifs de la méthode Ailoot sélectionnée.

OpenAI: Whisper 1

Prix par configuration

ConfigurationConditions de facturationCoût
ConfigurationOpenAI: Whisper 1 · Configuration par défautConditions de facturationConfiguration par défautCoût
Entrée · Secondes d’audio en entrée 0,0002 USD par seconde d’audio en entrée

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Reconnaissance vocale

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual MP3 recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport os\nfrom pathlib import Path\np=Path(os.environ["AILOOT_AUDIO_FILE"])\nif not p.is_file() or p.suffix.lower()!=".mp3":raise SystemExit("Choose an existing MP3 recording")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \\\n  --form-string model=openai/whisper-1 -F "file=@$AILOOT_AUDIO_FILE" \\\n  -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text())))\nPY_RESULT\n

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Reconnaissance vocale

json

Autres lectures de contenu
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o media-assets.json\n
Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez le JSON complet, pas seulement le texte; préservez chaque segment, locuteur et horodatage disponible, ainsi que les identifiants réels de tâche et de ressource.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez l’operation_id/X-Client-Request-ID d’origine pour le rapprochement sans nouvelle soumission ; aucune route dédiée à l’interrogation du statut audio.

Champs de la réponse
ChampType
ChamptextTypestring
Champsegments[]Typeobject
Champtask_idTypestring
Champasset_urlTypestring
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalidesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.
Réponseserver_errorConditionLa réponse renvoyée indique que l’opération ou le résultat nécessite une vérificationÉtape suivanteConservez l’identifiant d’opération/de tâche initialement renvoyé, les en-têtes de la requête et la réponse ; poursuivez les lectures prises en charge de cette opération d’origine. Ne soumettez pas à nouveau la requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra openai/whisper-1

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

openai/whisper-1

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Fournissez l’enregistrement complet et, lorsqu’elle est connue, sa langue d’entrée. OpenAI documente 98 langues prises en charge et précise que la précision de reconnaissance varie selon la langue. L’indication de langue unique utilise un code ISO 639-1 ; les champs multilingues et de mots-clés plus récents d’autres modèles de transcription sont des commandes distinctes.\n\nLe processus de transcription de fichiers du producteur accepte des fichiers jusqu’à 25 MB au format MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Pour un enregistrement plus volumineux, utilisez un format compressé ou divisez-le en segments respectant la limite. Préservez les limites de phrases et l’ordre des segments, afin que la transcription assemblée reste liée à l’enregistrement d’origine. 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