{
  "aboutHtml": "<p>Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת שפורסמה לזיהוי דיבור של OpenAI, עם כ־1.55 מיליארד פרמטרים. זהו מודל רב־לשוני מסוג מקודד–מפענח: השמע נכנס למקודד והמפענח חוזה טקסט וטוקנים הקשורים למשימה. המשימות העיקריות הן תמלול דיבור בשפת המקור ותרגום דיבור לאנגלית. זוהי זהות של מודל בעל משקולות פתוחות, הנפרדת ממזהה מודל בשירות מתארח או מכללי העלאה ופורמטי תגובה של אותו שירות.</p><p>Large-v3 משמר את הארכיטקטורה של נקודות הביקורת הגדולות הקודמות של Whisper עם שני שינויים מוצהרים: קלט הספקטרוגרמה שלו משתמש ב־128 ערוצי תדר Mel במקום 80, והוא מוסיף טוקן שפה לקנטונזית. כרטיס המודל של היצרן מתאר אימון על מיליון שעות שמע בעלות תיוג חלש וארבעה מיליון שעות שמע בעלות תיוג מדומה שהוכן באמצעות Whisper large-v2. תערובת זו שימשה לשני סבבי אימון. ההפצה היא נקודת ביקורת מסוימת של large-v3, ולא שם כללי לכל מודל במשפחת Whisper.</p><p>תהליך ההסקה המתועד מבצע תמלול כברירת מחדל, תוך שימור השפה המדוברת בהקלטה. הוא יכול לזהות את שפת המקור אוטומטית או לקבל בחירה של שפה ידועה. לתרגום, המודל הרב־לשוני הגדול מספק תוצאה טקסטואלית באנגלית מדיבור שאינו באנגלית. בחרו במשימה במפורש: תמליל באותה שפה ותרגום לאנגלית הם תוצרים שונים. לראיון שמרו על הנוסח בשפת המקור; למסמך עזר באנגלית ציינו שהתוצאה הרצויה היא תרגום התוכן המדובר.</p><p>הכנת השמע היא חלק מנתיב הקלט. טוען השמע של OpenAI מפענח הקלטה לגל מונו ודוגם אותה מחדש ל־16 kHz. שדה הקליטה האקוסטי של המודל הוא 30 שניות. זהו חלון עיבוד, ולא האורך המרבי של ראיון או הרצאה שלמים. הסקה לתוכן ארוך יכולה להתקדם ברצף בחלונות נעים, או לפצל הקלטה ארוכה למקטעים חופפים ולחבר את תמליליהם. כרטיס המודל של היצרן מתאר עיבוד רציף כאשר הדיוק בעדיפות, ועיבוד במקטעים כאשר זמן הטיפול בהקלטה ארוכה יחידה חשוב יותר.</p><p>התצורה שפורסמה מונה 448 עמדות מפענח לרצף פענוח בודד. הקלטות ארוכות מטופלות בתהליך התוכן הארוך, במקום לפרש מספר זה כמגבלת תמליל אוניברסלית. תהליך העבודה המתועד יכול להחזיר חותמות זמן ברמת מקטע או מילה לצד הטקסט שזוהה. פלטי התזמון שימושיים לניווט בהקלטות ולהכנת כתוביות, בעוד מכולת הכתוביות הסופית או פורמט קובץ התמליל הם בחירה נפרדת של עיצוב הפלט. שמרו על תזמון ההקלטה בעת הכנת השמע אם התמליל אמור להיות מיושר לחומר המקורי.</p><p>תפקידו המיועד של Whisper הוא זיהוי ותרגום דיבור. תמליל הרצאה, רישום ראיון או אוסף חומר מדובר הניתן לחיפוש הם פלטים מעשיים; סיכום או פרשנות יכולים לבוא כשלב נוסף על גבי הטקסט. כרטיס המודל אינו מבסס סיווג דוברים אוטומטי חסין או הפרדה לדוברים כפלט תקני של נקודת הביקורת הבסיסית. אם המשימה דורשת תוויות דובר, יש לטפל בדרישה בנפרד מהטענה לדיוק התמליל. בריף שימושי מזהה את שפת המקור, האם דרושים תמלול או תרגום לאנגלית, והאם נדרש מידע תזמון.</p><p>מגבלות מהותיות כוללות טקסט מומצא שמעולם לא נאמר וטקסט חוזר, הקשורים לאימון בפיקוח חלש על נתונים רועשים ולעיצוב רצף־לרצף. איכות הזיהוי משתנה בין שפות, מבטאים וניבים, עם תוצאות חלשות יותר במקומות שיש עבורם פחות חומר אימון. לכן רעש, אוצר מילים מקצועי ודיבור חופף צריכים להיכלל בדוגמה המשמשת לשיפוט ההתאמה. השוו שמות, כמויות ואמירות חשובות להקלטה, ובדקו קטעים ללא דיבור או שורות חוזרות במקום להתייחס לתמליל שוטף כהוכחה שכל מילה נשמעה.</p><p>תוצאה מלאה שומרת את הטקסט שזוהה, את שפתו וכל תזמון שהתבקש, יחד עם הפניה להקלטה המקורית. הפרידו תמלול מעריכה מאוחרת: תמליל פרסום מתוקן עשוי להסיר מילות מילוי, בעוד התמליל המזוהה שומר את מה שהמודל החזיר בפועל. גם הזהות ויכולת התרגום של Large-v3 צריכות להישאר נפרדות מגרסת Turbo המהירה יותר. מהירות העיבוד בפועל תלויה בשפה, בקצב הדיבור, בחומרה ובשיטת ההסקה; השם של נקודת הביקורת כשלעצמו אינו קובע השהיה מתארחת מסוימת, גודל העלאה מרבי או נתיב יישום פעיל.</p>",
  "aboutText": "Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת שפורסמה לזיהוי דיבור של OpenAI, עם כ־1.55 מיליארד פרמטרים. זהו מודל רב־לשוני מסוג מקודד–מפענח: השמע נכנס למקודד והמפענח חוזה טקסט וטוקנים הקשורים למשימה. המשימות העיקריות הן תמלול דיבור בשפת המקור ותרגום דיבור לאנגלית. זוהי זהות של מודל בעל משקולות פתוחות, הנפרדת ממזהה מודל בשירות מתארח או מכללי העלאה ופורמטי תגובה של אותו שירות.\n\nLarge-v3 משמר את הארכיטקטורה של נקודות הביקורת הגדולות הקודמות של Whisper עם שני שינויים מוצהרים: קלט הספקטרוגרמה שלו משתמש ב־128 ערוצי תדר Mel במקום 80, והוא מוסיף טוקן שפה לקנטונזית. כרטיס המודל של היצרן מתאר אימון על מיליון שעות שמע בעלות תיוג חלש וארבעה מיליון שעות שמע בעלות תיוג מדומה שהוכן באמצעות Whisper large-v2. תערובת זו שימשה לשני סבבי אימון. ההפצה היא נקודת ביקורת מסוימת של large-v3, ולא שם כללי לכל מודל במשפחת Whisper.\n\nתהליך ההסקה המתועד מבצע תמלול כברירת מחדל, תוך שימור השפה המדוברת בהקלטה. הוא יכול לזהות את שפת המקור אוטומטית או לקבל בחירה של שפה ידועה. לתרגום, המודל הרב־לשוני הגדול מספק תוצאה טקסטואלית באנגלית מדיבור שאינו באנגלית. בחרו במשימה במפורש: תמליל באותה שפה ותרגום לאנגלית הם תוצרים שונים. לראיון שמרו על הנוסח בשפת המקור; למסמך עזר באנגלית ציינו שהתוצאה הרצויה היא תרגום התוכן המדובר.\n\nהכנת השמע היא חלק מנתיב הקלט. טוען השמע של OpenAI מפענח הקלטה לגל מונו ודוגם אותה מחדש ל־16 kHz. שדה הקליטה האקוסטי של המודל הוא 30 שניות. זהו חלון עיבוד, ולא האורך המרבי של ראיון או הרצאה שלמים. הסקה לתוכן ארוך יכולה להתקדם ברצף בחלונות נעים, או לפצל הקלטה ארוכה למקטעים חופפים ולחבר את תמליליהם. כרטיס המודל של היצרן מתאר עיבוד רציף כאשר הדיוק בעדיפות, ועיבוד במקטעים כאשר זמן הטיפול בהקלטה ארוכה יחידה חשוב יותר.\n\nהתצורה שפורסמה מונה 448 עמדות מפענח לרצף פענוח בודד. הקלטות ארוכות מטופלות בתהליך התוכן הארוך, במקום לפרש מספר זה כמגבלת תמליל אוניברסלית. תהליך העבודה המתועד יכול להחזיר חותמות זמן ברמת מקטע או מילה לצד הטקסט שזוהה. פלטי התזמון שימושיים לניווט בהקלטות ולהכנת כתוביות, בעוד מכולת הכתוביות הסופית או פורמט קובץ התמליל הם בחירה נפרדת של עיצוב הפלט. שמרו על תזמון ההקלטה בעת הכנת השמע אם התמליל אמור להיות מיושר לחומר המקורי.\n\nתפקידו המיועד של Whisper הוא זיהוי ותרגום דיבור. תמליל הרצאה, רישום ראיון או אוסף חומר מדובר הניתן לחיפוש הם פלטים מעשיים; סיכום או פרשנות יכולים לבוא כשלב נוסף על גבי הטקסט. כרטיס המודל אינו מבסס סיווג דוברים אוטומטי חסין או הפרדה לדוברים כפלט תקני של נקודת הביקורת הבסיסית. אם המשימה דורשת תוויות דובר, יש לטפל בדרישה בנפרד מהטענה לדיוק התמליל. בריף שימושי מזהה את שפת המקור, האם דרושים תמלול או תרגום לאנגלית, והאם נדרש מידע תזמון.\n\nמגבלות מהותיות כוללות טקסט מומצא שמעולם לא נאמר וטקסט חוזר, הקשורים לאימון בפיקוח חלש על נתונים רועשים ולעיצוב רצף־לרצף. איכות הזיהוי משתנה בין שפות, מבטאים וניבים, עם תוצאות חלשות יותר במקומות שיש עבורם פחות חומר אימון. לכן רעש, אוצר מילים מקצועי ודיבור חופף צריכים להיכלל בדוגמה המשמשת לשיפוט ההתאמה. השוו שמות, כמויות ואמירות חשובות להקלטה, ובדקו קטעים ללא דיבור או שורות חוזרות במקום להתייחס לתמליל שוטף כהוכחה שכל מילה נשמעה.\n\nתוצאה מלאה שומרת את הטקסט שזוהה, את שפתו וכל תזמון שהתבקש, יחד עם הפניה להקלטה המקורית. הפרידו תמלול מעריכה מאוחרת: תמליל פרסום מתוקן עשוי להסיר מילות מילוי, בעוד התמליל המזוהה שומר את מה שהמודל החזיר בפועל. גם הזהות ויכולת התרגום של Large-v3 צריכות להישאר נפרדות מגרסת Turbo המהירה יותר. מהירות העיבוד בפועל תלויה בשפה, בקצב הדיבור, בחומרה ובשיטת ההסקה; השם של נקודת הביקורת כשלעצמו אינו קובע השהיה מתארחת מסוימת, גודל העלאה מרבי או נתיב יישום פעיל.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "7d76192c3f3758bfde87bc5b0b295f17578e053ed47d1a4daf3f7ae1359946c5",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "he",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: Whisper Large V3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"סגירה\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/whisper-large-v3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">העתקת ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"חלקי כרטיס המודל\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">התחלה</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">קלט ושיטות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">תעריפים</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">דוגמאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">תוצאות</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">כינויים</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"שיטות API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fwhisper-large-v3\">זיהוי</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">התחלה</h3><p class=\"mdesc-full\">Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת רב־לשונית לזיהוי דיבור של OpenAI, בעלת משקולות פתוחות, לתמלול ולתרגום דיבור לאנגלית. הוא ממיר דיבור מוקלט לטקסט, עם בחירת שפה, חותמות זמן ועיבוד תוכן ארוך מעבר לחלון האקוסטי שלו בן 30 השניות, כמתועד.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>סוגי קלט נתמכים</dt><dd>שמע</dd></div><div><dt>תוצאות</dt><dd>transcription</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>על המודל</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת שפורסמה לזיהוי דיבור של OpenAI, עם כ־1.55 מיליארד פרמטרים. זהו מודל רב־לשוני מסוג מקודד–מפענח: השמע נכנס למקודד והמפענח חוזה טקסט וטוקנים הקשורים למשימה. המשימות העיקריות הן תמלול דיבור בשפת המקור ותרגום דיבור לאנגלית. זוהי זהות של מודל בעל משקולות פתוחות, הנפרדת ממזהה מודל בשירות מתארח או מכללי העלאה ופורמטי תגובה של אותו שירות.</p><p>Large-v3 משמר את הארכיטקטורה של נקודות הביקורת הגדולות הקודמות של Whisper עם שני שינויים מוצהרים: קלט הספקטרוגרמה שלו משתמש ב־128 ערוצי תדר Mel במקום 80, והוא מוסיף טוקן שפה לקנטונזית. כרטיס המודל של היצרן מתאר אימון על מיליון שעות שמע בעלות תיוג חלש וארבעה מיליון שעות שמע בעלות תיוג מדומה שהוכן באמצעות Whisper large-v2. תערובת זו שימשה לשני סבבי אימון. ההפצה היא נקודת ביקורת מסוימת של large-v3, ולא שם כללי לכל מודל במשפחת Whisper.</p><p>תהליך ההסקה המתועד מבצע תמלול כברירת מחדל, תוך שימור השפה המדוברת בהקלטה. הוא יכול לזהות את שפת המקור אוטומטית או לקבל בחירה של שפה ידועה. לתרגום, המודל הרב־לשוני הגדול מספק תוצאה טקסטואלית באנגלית מדיבור שאינו באנגלית. בחרו במשימה במפורש: תמליל באותה שפה ותרגום לאנגלית הם תוצרים שונים. לראיון שמרו על הנוסח בשפת המקור; למסמך עזר באנגלית ציינו שהתוצאה הרצויה היא תרגום התוכן המדובר.</p><p>הכנת השמע היא חלק מנתיב הקלט. טוען השמע של OpenAI מפענח הקלטה לגל מונו ודוגם אותה מחדש ל־16 kHz. שדה הקליטה האקוסטי של המודל הוא 30 שניות. זהו חלון עיבוד, ולא האורך המרבי של ראיון או הרצאה שלמים. הסקה לתוכן ארוך יכולה להתקדם ברצף בחלונות נעים, או לפצל הקלטה ארוכה למקטעים חופפים ולחבר את תמליליהם. כרטיס המודל של היצרן מתאר עיבוד רציף כאשר הדיוק בעדיפות, ועיבוד במקטעים כאשר זמן הטיפול בהקלטה ארוכה יחידה חשוב יותר.</p><p>התצורה שפורסמה מונה 448 עמדות מפענח לרצף פענוח בודד. הקלטות ארוכות מטופלות בתהליך התוכן הארוך, במקום לפרש מספר זה כמגבלת תמליל אוניברסלית. תהליך העבודה המתועד יכול להחזיר חותמות זמן ברמת מקטע או מילה לצד הטקסט שזוהה. פלטי התזמון שימושיים לניווט בהקלטות ולהכנת כתוביות, בעוד מכולת הכתוביות הסופית או פורמט קובץ התמליל הם בחירה נפרדת של עיצוב הפלט. שמרו על תזמון ההקלטה בעת הכנת השמע אם התמליל אמור להיות מיושר לחומר המקורי.</p><p>תפקידו המיועד של Whisper הוא זיהוי ותרגום דיבור. תמליל הרצאה, רישום ראיון או אוסף חומר מדובר הניתן לחיפוש הם פלטים מעשיים; סיכום או פרשנות יכולים לבוא כשלב נוסף על גבי הטקסט. כרטיס המודל אינו מבסס סיווג דוברים אוטומטי חסין או הפרדה לדוברים כפלט תקני של נקודת הביקורת הבסיסית. אם המשימה דורשת תוויות דובר, יש לטפל בדרישה בנפרד מהטענה לדיוק התמליל. בריף שימושי מזהה את שפת המקור, האם דרושים תמלול או תרגום לאנגלית, והאם נדרש מידע תזמון.</p><p>מגבלות מהותיות כוללות טקסט מומצא שמעולם לא נאמר וטקסט חוזר, הקשורים לאימון בפיקוח חלש על נתונים רועשים ולעיצוב רצף־לרצף. איכות הזיהוי משתנה בין שפות, מבטאים וניבים, עם תוצאות חלשות יותר במקומות שיש עבורם פחות חומר אימון. לכן רעש, אוצר מילים מקצועי ודיבור חופף צריכים להיכלל בדוגמה המשמשת לשיפוט ההתאמה. השוו שמות, כמויות ואמירות חשובות להקלטה, ובדקו קטעים ללא דיבור או שורות חוזרות במקום להתייחס לתמליל שוטף כהוכחה שכל מילה נשמעה.</p><p>תוצאה מלאה שומרת את הטקסט שזוהה, את שפתו וכל תזמון שהתבקש, יחד עם הפניה להקלטה המקורית. הפרידו תמלול מעריכה מאוחרת: תמליל פרסום מתוקן עשוי להסיר מילות מילוי, בעוד התמליל המזוהה שומר את מה שהמודל החזיר בפועל. גם הזהות ויכולת התרגום של Large-v3 צריכות להישאר נפרדות מגרסת Turbo המהירה יותר. מהירות העיבוד בפועל תלויה בשפה, בקצב הדיבור, בחומרה ובשיטת ההסקה; השם של נקודת הביקורת כשלעצמו אינו קובע השהיה מתארחת מסוימת, גודל העלאה מרבי או נתיב יישום פעיל.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · זיהוי דיבור</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>סוגי קלט</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>סוגי פלט</dt><dd><code>transcription</code></dd></div><div><dt>פורמט פלט</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th><th>דרישה</th><th>ערכים ומגבלות</th><th>ברירת מחדל</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>openai/whisper-large-v3</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>חובה</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>מינימום: ⁦0⁩</div><div>מקסימום: ⁦1⁩</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>json</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"דרישה\"><span class=\"card-cell-label\">דרישה</span>רשות</td><td data-cell-label=\"ערכים ומגבלות\"><span class=\"card-cell-label\">ערכים ומגבלות</span></td><td data-cell-label=\"ברירת מחדל\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">ברירת מחדל</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>שילובים של חומרי קלט</summary><p class=\"note-s\"><b>speech_to_text</b> · נדרש: actual matching-format audio file</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>פרמטרים ומחזור חיים של השיטה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>פרמטר</th><th>מפרט</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>content_types</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>application/json, multipart/form-data</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>JSON_audio</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>בתי אודיו גולמיים ממשיים ב־base64, לצד פורמט תואם</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>multipart_required</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>model, file</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>multipart_cap_bytes</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>26214400</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>default_response_format</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"פרמטר\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">פרמטר</span><code>optional_features</code></th><td data-cell-label=\"מפרט\"><span class=\"card-cell-label\">מפרט</span>פלט מפורט, diarize/keyterms ואודיו באמצעות URL או אודיו מוטמע גדול יותר מחייבים יכולת ותעריף מתאימים של המודל והספק המדויקים.</td></tr></tbody></table></div><p>מחזור חיים: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p><p class=\"note-s\">יש להשתמש במודל המדויק ובשדות הקלט המתועדים.</p><p class=\"note-s\">יש לשמור את התגובה המלאה, כל פלט ממשי ואת המזהים המקוריים שהוחזרו.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">תעריפים</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.</p><dl data-price-conditions><dt>מצב מהיר</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב מהיר</span></dd><dt>מצב Flex</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר נבחר מצב flex</span></dd><dt>מאמץ חשיבה מרבי</dt><dd>לא צוין <span class=\"note-s\">כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>תעריפי Ailoot</h4><h4>מחירים לפי תצורה</h4><p class=\"note-s\">התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>טבלת תעריפים</th><th>יחידת חיוב</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>תעריפי בסיס לטוקנים</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>תעריף בסיס</td><td data-cell-label=\"יחידת חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">יחידת חיוב</span>—</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · טוקני קלט</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>פלט · טוקני פלט</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · קריאה מהמטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div><div><span>קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K טוקנים</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"טבלת תעריפים\"><span class=\"card-cell-label\">טבלת תעריפים</span>—</td><td data-cell-label=\"יחידת חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">יחידת חיוב</span>לכל שניית שמע בקלט</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · שניית שמע בקלט</span> <b>$0.000015</b> <span class=\"price-unit\">לכל שניית שמע בקלט</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. <a href=\"/docs/he/billing/reserve/\">איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →</a></p><div data-declared-reference-pricing><h4>פרטי תעריף הייחוס</h4><p class=\"note-s\">טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.</p><details class=\"card-price-reference\" data-declared-reference-group data-client-selectable=\"false\"><summary>OpenAI: Whisper Large V3</summary><h4>מחירים לפי תצורה</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>תצורה</th><th>תנאי חיוב</th><th>חיוב</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"תצורה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">תצורה</span>OpenAI: Whisper Large V3 · תצורת ברירת המחדל</th><td data-cell-label=\"תנאי חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">תנאי חיוב</span>תצורת ברירת מחדל</td><td data-cell-label=\"חיוב\"><span class=\"card-cell-label\">חיוב</span><div><span>קלט · שניות שמע בקלט</span> <b>⁦‏0.000015 ‏$⁩</b> <span class=\"price-unit\">לכל שניית שמע בקלט</span></div></td></tr></tbody></table></div></details></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">דוגמאות לבקשות</h3><h4>Ailoot Ultra · זיהוי דיבור</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"אפשרויות קוד\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2185-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2185-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · גוף בקשה מדויק בפורמט המקורי והתוצאה המלאה</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"העתקת הקוד\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2185-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2185-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;openai/whisper-large-v3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">קבלה ושמירה של תוצאות</h3><h4>Ailoot Ultra · זיהוי דיבור</h4><p class=\"note-s\">json</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>שמירת כל התוצאות שהושלמו</h5><p class=\"note-s\">שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.</p><p class=\"note-s\">ה־JSON המקורי במלואו, כל הטקסט, המקטעים, המילים, הדוברים, חותמות הזמן ונתוני השימוש הזמינים.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>כשצריך לבדוק את התגובה המקורית</h5><p class=\"note-s\">יש לשמור את operation_id/X-Client-Request-ID המקוריים ואת התגובה המקורית. יש לקרוא רשומות ממשיות של משימות ונכסים שבבעלותכם בלי לשלוח שוב; לא נבנית כתובת URL ייעודית למעקב אחר אודיו.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>שדות התגובה</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>שדה</th><th>סוג</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"שדה\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">שדה</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"סוג\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">סוג</span>object</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">כינויים</h3><h4>כינויים למודל</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Fwhisper-large-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fwhisper-large-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/whisper-large-v3</code></a></span></p><h4>כינויים לנתיבי שיטות</h4><p class=\"note-s\">השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.</p><h4>מזהי מודלים קשורים IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=openai%2Fwhisper-large-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fwhisper-large-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/whisper-large-v3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fwhisper-large-v3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "יש לשמור את operation_id/X-Client-Request-ID המקוריים ואת התגובה המקורית. יש לקרוא רשומות ממשיות של משימות ונכסים שבבעלותכם בלי לשלוח שוב; לא נבנית כתובת URL ייעודית למעקב אחר אודיו."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "ה־JSON המקורי במלואו, כל הטקסט, המקטעים, המילים, הדוברים, חותמות הזמן ונתוני השימוש הזמינים.",
              "family": "transcription",
              "fields": [
                {
                  "name": "text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "segments[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "words[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "enum": [
                  "openai/whisper-large-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "data_encoding": "base64 raw actual audio bytes, not data URI",
                "fields": [
                  "data",
                  "format"
                ],
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Only used with supported verbose_json",
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/whisper-large-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/whisper-large-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "יש להשתמש במודל המדויק ובשדות הקלט המתועדים.",
            "יש לשמור את התגובה המלאה, כל פלט ממשי ואת המזהים המקוריים שהוחזרו."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "בתי אודיו גולמיים ממשיים ב־base64, לצד פורמט תואם",
            "content_types": [
              "application/json",
              "multipart/form-data"
            ],
            "default_response_format": "json",
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "multipart_cap_bytes": 26214400,
            "multipart_required": [
              "model",
              "file"
            ],
            "optional_controls": [
              "language",
              "temperature",
              "response_format",
              "timestamp_granularities",
              "provider"
            ],
            "optional_features": "פלט מפורט, diarize/keyterms ואודיו באמצעות URL או אודיו מוטמע גדול יותר מחייבים יכולת ותעריף מתאימים של המודל והספק המדויקים.",
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID and original response. Read actual owned task/asset records without resubmitting; no dedicated audio poll URL is constructed."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "speech_to_text"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "family": "transcription",
            "format": "json"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quantity_basis": "actual physical units",
              "quoted_unit": "per audio input second"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000015",
                "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "audio input second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per audio input second",
                "quantity": "1",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'openai/whisper-large-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact model and documented input fields.",
          "Keep the complete response, every actual output and original returned IDs."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Распознавание речи",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "transcription"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 1.5e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quantity_basis": "actual physical units",
              "quoted_unit": "per audio input second"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000015",
                "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "audio input second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per audio input second",
                "quantity": "1",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}",
          "GET /v1/media/assets/{asset_id}/content"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.000015",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "audio input second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per audio input second",
            "quantity": "1",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/whisper-large-v3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "de185ed4778fdb9f15a03260f29b8adc59f7a621cfb8bbca1598d329822e2b64",
    "input_html_sha256": "ea011c1eadc8bc7700d332bd2cbbd0b54649e8a9be422a90d75703376bb3ef91",
    "private_audit_sha256": "2c19e3d1f99d0fcf5147855a7e95208d2387b75ff0265e6b8b2055321672a171",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/openai-whisper-large-v3/",
    "description": "Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת רב־לשונית לזיהוי דיבור של OpenAI, בעלת משקולות פתוחות, לתמלול ולתרגום דיבור לאנגלית. הוא ממיר דיבור מוקלט לטקסט, עם בחירת שפה, חותמות זמן ועיבוד תוכן ארוך מעבר לחלון האקוסטי שלו בן 30 השניות, כמתועד.",
    "locale": "he",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/openai-whisper-large-v3/index.md",
    "title": "OpenAI: Whisper Large V3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/he/openai-whisper-large-v3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת שפורסמה לזיהוי דיבור של OpenAI, עם כ־1.55 מיליארד פרמטרים. זהו מודל רב־לשוני מסוג מקודד–מפענח: השמע נכנס למקודד והמפענח חוזה טקסט וטוקנים הקשורים למשימה. המשימות העיקריות הן תמלול דיבור בשפת המקור ותרגום דיבור לאנגלית. זוהי זהות של מודל בעל משקולות פתוחות, הנפרדת ממזהה מודל בשירות מתארח או מכללי העלאה ופורמטי תגובה של אותו שירות.\n\nLarge-v3 משמר את הארכיטקטורה של נקודות הביקורת הגדולות הקודמות של Whisper עם שני שינויים מוצהרים: קלט הספקטרוגרמה שלו משתמש ב־128 ערוצי תדר Mel במקום 80, והוא מוסיף טוקן שפה לקנטונזית. כרטיס המודל של היצרן מתאר אימון על מיליון שעות שמע בעלות תיוג חלש וארבעה מיליון שעות שמע בעלות תיוג מדומה שהוכן באמצעות Whisper large-v2. תערובת זו שימשה לשני סבבי אימון. ההפצה היא נקודת ביקורת מסוימת של large-v3, ולא שם כללי לכל מודל במשפחת Whisper.\n\nתהליך ההסקה המתועד מבצע תמלול כברירת מחדל, תוך שימור השפה המדוברת בהקלטה. הוא יכול לזהות את שפת המקור אוטומטית או לקבל בחירה של שפה ידועה. לתרגום, המודל הרב־לשוני הגדול מספק תוצאה טקסטואלית באנגלית מדיבור שאינו באנגלית. בחרו במשימה במפורש: תמליל באותה שפה ותרגום לאנגלית הם תוצרים שונים. לראיון שמרו על הנוסח בשפת המקור; למסמך עזר באנגלית ציינו שהתוצאה הרצויה היא תרגום התוכן המדובר.\n\nהכנת השמע היא חלק מנתיב הקלט. טוען השמע של OpenAI מפענח הקלטה לגל מונו ודוגם אותה מחדש ל־16 kHz. שדה הקליטה האקוסטי של המודל הוא 30 שניות. זהו חלון עיבוד, ולא האורך המרבי של ראיון או הרצאה שלמים. הסקה לתוכן ארוך יכולה להתקדם ברצף בחלונות נעים, או לפצל הקלטה ארוכה למקטעים חופפים ולחבר את תמליליהם. כרטיס המודל של היצרן מתאר עיבוד רציף כאשר הדיוק בעדיפות, ועיבוד במקטעים כאשר זמן הטיפול בהקלטה ארוכה יחידה חשוב יותר.\n\nהתצורה שפורסמה מונה 448 עמדות מפענח לרצף פענוח בודד. הקלטות ארוכות מטופלות בתהליך התוכן הארוך, במקום לפרש מספר זה כמגבלת תמליל אוניברסלית. תהליך העבודה המתועד יכול להחזיר חותמות זמן ברמת מקטע או מילה לצד הטקסט שזוהה. פלטי התזמון שימושיים לניווט בהקלטות ולהכנת כתוביות, בעוד מכולת הכתוביות הסופית או פורמט קובץ התמליל הם בחירה נפרדת של עיצוב הפלט. שמרו על תזמון ההקלטה בעת הכנת השמע אם התמליל אמור להיות מיושר לחומר המקורי.\n\nתפקידו המיועד של Whisper הוא זיהוי ותרגום דיבור. תמליל הרצאה, רישום ראיון או אוסף חומר מדובר הניתן לחיפוש הם פלטים מעשיים; סיכום או פרשנות יכולים לבוא כשלב נוסף על גבי הטקסט. כרטיס המודל אינו מבסס סיווג דוברים אוטומטי חסין או הפרדה לדוברים כפלט תקני של נקודת הביקורת הבסיסית. אם המשימה דורשת תוויות דובר, יש לטפל בדרישה בנפרד מהטענה לדיוק התמליל. בריף שימושי מזהה את שפת המקור, האם דרושים תמלול או תרגום לאנגלית, והאם נדרש מידע תזמון.\n\nמגבלות מהותיות כוללות טקסט מומצא שמעולם לא נאמר וטקסט חוזר, הקשורים לאימון בפיקוח חלש על נתונים רועשים ולעיצוב רצף־לרצף. איכות הזיהוי משתנה בין שפות, מבטאים וניבים, עם תוצאות חלשות יותר במקומות שיש עבורם פחות חומר אימון. לכן רעש, אוצר מילים מקצועי ודיבור חופף צריכים להיכלל בדוגמה המשמשת לשיפוט ההתאמה. השוו שמות, כמויות ואמירות חשובות להקלטה, ובדקו קטעים ללא דיבור או שורות חוזרות במקום להתייחס לתמליל שוטף כהוכחה שכל מילה נשמעה.\n\nתוצאה מלאה שומרת את הטקסט שזוהה, את שפתו וכל תזמון שהתבקש, יחד עם הפניה להקלטה המקורית. הפרידו תמלול מעריכה מאוחרת: תמליל פרסום מתוקן עשוי להסיר מילות מילוי, בעוד התמליל המזוהה שומר את מה שהמודל החזיר בפועל. גם הזהות ויכולת התרגום של Large-v3 צריכות להישאר נפרדות מגרסת Turbo המהירה יותר. מהירות העיבוד בפועל תלויה בשפה, בקצב הדיבור, בחומרה ובשיטת ההסקה; השם של נקודת הביקורת כשלעצמו אינו קובע השהיה מתארחת מסוימת, גודל העלאה מרבי או נתיב יישום פעיל.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "available": null,
    "canonical_model": "openai/whisper-large-v3",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.000015",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "audio input second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per audio input second",
            "quantity": "1",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ],
        "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "declared_tariff_references": [
      {
        "client_selectable": false,
        "key": "ee57dbbfe5ae56bdd0d7",
        "label": "OpenAI: Whisper Large V3",
        "profiles": [
          {
            "basis": "",
            "dimensions": {
              "conditions": "תצורת ברירת מחדל"
            },
            "label": "OpenAI: Whisper Large V3 · תצורת ברירת המחדל",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000150",
                "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                "billing_input": false,
                "key": "e474c121b23c5635611dfde4",
                "label": "Input audio seconds",
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": "1",
                "rate_role": "declared_tariff_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_audio_second"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "openai/whisper-large-v3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "transcription",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "יש לשמור את operation_id/X-Client-Request-ID המקוריים ואת התגובה המקורית. יש לקרוא רשומות ממשיות של משימות ונכסים שבבעלותכם בלי לשלוח שוב; לא נבנית כתובת URL ייעודית למעקב אחר אודיו."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "ה־JSON המקורי במלואו, כל הטקסט, המקטעים, המילים, הדוברים, חותמות הזמן ונתוני השימוש הזמינים.",
              "family": "transcription",
              "fields": [
                {
                  "name": "text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "segments[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "words[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "enum": [
                  "openai/whisper-large-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "data_encoding": "base64 raw actual audio bytes, not data URI",
                "fields": [
                  "data",
                  "format"
                ],
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Only used with supported verbose_json",
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/whisper-large-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/whisper-large-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "יש להשתמש במודל המדויק ובשדות הקלט המתועדים.",
            "יש לשמור את התגובה המלאה, כל פלט ממשי ואת המזהים המקוריים שהוחזרו."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "בתי אודיו גולמיים ממשיים ב־base64, לצד פורמט תואם",
            "content_types": [
              "application/json",
              "multipart/form-data"
            ],
            "default_response_format": "json",
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "multipart_cap_bytes": 26214400,
            "multipart_required": [
              "model",
              "file"
            ],
            "optional_controls": [
              "language",
              "temperature",
              "response_format",
              "timestamp_granularities",
              "provider"
            ],
            "optional_features": "פלט מפורט, diarize/keyterms ואודיו באמצעות URL או אודיו מוטמע גדול יותר מחייבים יכולת ותעריף מתאימים של המודל והספק המדויקים.",
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID and original response. Read actual owned task/asset records without resubmitting; no dedicated audio poll URL is constructed."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "speech_to_text"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "family": "transcription",
            "format": "json"
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quantity_basis": "actual physical units",
              "quoted_unit": "per audio input second"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000015",
                "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "audio input second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per audio input second",
                "quantity": "1",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'openai/whisper-large-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact model and documented input fields.",
          "Keep the complete response, every actual output and original returned IDs."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Распознавание речи",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "transcription"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 1.5e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quantity_basis": "actual physical units",
              "quoted_unit": "per audio input second"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.000015",
                "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "audio input second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per audio input second",
                "quantity": "1",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}",
          "GET /v1/media/assets/{asset_id}/content"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.000015",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "audio input second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per audio input second",
            "quantity": "1",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "request_model_id": "openai/whisper-large-v3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: Whisper Large V3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "hosted_reference"
        },
        "dimensions": {
          "variant": null
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0000616666666666",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
            "conditions": {
              "variant": null
            },
            "key": "pricing.prompt",
            "label": "prompt",
            "profile_index": 0,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_not_separately_charged_output",
            "conditions": {
              "variant": null
            },
            "key": "pricing.completion",
            "label": "completion",
            "profile_index": 0,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "not_separately_charged_output"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "openai/whisper-large-v3",
    "short": "Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת רב־לשונית לזיהוי דיבור של OpenAI, בעלת משקולות פתוחות, לתמלול ולתרגום דיבור לאנגלית. הוא ממיר דיבור מוקלט לטקסט, עם בחירת שפה, חותמות זמן ועיבוד תוכן ארוך מעבר לחלון האקוסטי שלו בן 30 השניות, כמתועד."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "Whisper large-v3 הוא נקודת ביקורת רב־לשונית לזיהוי דיבור של OpenAI, בעלת משקולות פתוחות, לתמלול ולתרגום דיבור לאנגלית. הוא ממיר דיבור מוקלט לטקסט, עם בחירת שפה, חותמות זמן ועיבוד תוכן ארוך מעבר לחלון האקוסטי שלו בן 30 השניות, כמתועד.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "cfbe01a004d84e31e05bbd09bd6901e67eff298c060b82712f42617672cdfa64",
    "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910"
  },
  "sourceRevision": "8aa792e3c35664ae46146dfc2b5245147c7a713f57411fe0c7ad3636cb73410e"
}