{
  "aboutHtml": "<p>A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje hang szöveggé alakításához. A gyártó megbeszélésekhez, események feliratozásához, több beszélős felvételekhez és nehéz körülményekhez, például zajhoz vagy távoli mikrofonokhoz ajánlja, előre rögzített vagy folyamatosan érkező hang átírásával. Hasznos eredménye a forráshanghoz kapcsolva megmaradó felismert beszéd, időzítéssel és konfidenciaadatokkal.</p><h4>Válassza ki a nyelvi munkafolyamatot</h4><p>A dokumentált alapértelmezett nyelv az angol. Egy egynyelvű kérés kiválasztja a beszélt nyelvet vagy a támogatott területi nyelvváltozatot. Az általános modell jelenlegi táblázata angol regionális változatokat, spanyolt, franciát, németet, oroszt, portugált, japánt, olaszt, hollandot, arabot, kínai írásrendszereket és számos más nyelvet tartalmaz, köztük a kazakot. A gyártó támogatott kódjaiból válasszon, ahelyett, hogy bármely területi nyelvváltozat nevét elfogadottnak feltételezné.</p><p>A többnyelvű beállítás külön nyelvváltási munkafolyamat. A jelenlegi Nova-3 táblázat ehhez tíz nyelvet sorol fel: angol, spanyol, francia, német, hindi, orosz, portugál, japán, olasz és holland. Ez a készlet nem azonos a nagyobb egynyelvű listával. A támogatott nyelvek között váltakozó felvételnél a többnyelvű módot készítse elő, ahelyett, hogy az egész beszélgetést egy hozzá nem illő egynyelvű beállításba kényszerítené. Bármely lefordított vagy összefoglalt változat elkészítése előtt őrizze meg az elhangzottakat.</p><h4>Rögzített hang és az átirat előkészítése</h4><p>A Deepgram fájlos munkafolyamata feltöltött hangadatokat vagy egy hangfájlra mutató hivatkozást fogad el. A kérés befejezésekor mentse a visszaadott átiratot; a gyártó nem tárolja az átiratokat későbbi lekéréshez. A gyakori dokumentált bemeneti formátumok és kódolások között MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus és WebM szerepel. A felvétel mellett őrizze meg a tényleges formátumot és a csatornainformációkat. Adjon a felvételnek állandó azonosítót, és az eredményt tartsa a megfelelő forráshoz és annak csatornainformációihoz kapcsolva. Megbeszélésnél az eredeti hangot hallgatva ellenőrizze a résztvevők neveit és a műszaki kifejezéseket. Előadásnál vagy eseménynél őrizze meg a hang sorrendjét, hogy egy későbbi felirat vagy találat megkereshesse a releváns részletet.</p><p>A gyártó előre rögzített hanghoz adott útmutatója 2 GB maximális fájlméretet sorol fel, és nagy videófájlból a hangfolyam kinyerését javasolja. A Nova-kérésekhez tízperces feldolgozási időkorlátot is dokumentál. Ez az időkorlát a kérés feldolgozásának hosszára vonatkozik, nem tízperces maximális felvételhosszra. Egy hasznos eredmény tartalmazza a tervezett felvétel végét is; a részlegesen megőrzött átiratot nem szabad teljes szövegként kezelni.</p><h4>Olvassa el a szavakat, időket és konfidenciaadatokat</h4><p>A dokumentált JSON-válasz átiratváltozatokat és felismert szavakat tartalmaz, minden szónál a hang kezdetétől másodpercben mért kezdő- és végidővel, valamint konfidenciaértékkel. Több beszélős átiratnál a gyártó opcionális beszélőelkülönítése minden szóhoz beszélőcímkét rendel. Előre rögzített hangnál a beszélőelkülönítés a beszélőazonosítás konfidenciáját is visszaadja; folyamatos hangnál a beszélőcímkét adja vissza. A címkéket vesse össze a felvételen hallható hangokkal. Az átirat teljes konfidenciáját is jelenti 0–1 skálán. Ha intelligens formázást kérnek, az eredmény írásjelekkel ellátott szavak formájában írásjeleket és nagybetűsítést, valamint olvasható bekezdés-információkat tartalmazhat.</p><p>A mezőket a jelentésük szerint használja. Egy szó időadata megmutatja a felismert beszéd helyét, míg a konfidencia a modell megbízhatósági jelzése, nem bizonyíték arra, hogy egy nehéz nevet vagy mennyiséget helyesen hallott. Felirat-előkészítésnél az időzítést az ellenőrzött szöveg mellett őrizze meg, és a határokat vesse össze a hanggal. Olvasható szerkesztett változatnál a módosítások legyenek megkülönböztethetők a felismert átirattól, ahelyett, hogy a bizonytalan szavakat észrevétlenül egy hihető történetre cserélné.</p><h4>Folyamatos felismerés és végleges szegmensek</h4><p>A Nova folyamatos munkafolyamata a hang beérkezésével ad vissza szöveget, köztes és végleges eredményekkel. Az is_final jelző megkülönbözteti a még módosítható szöveget a véglegesített szegmenstől. A speech_final jelző egy beszédszegmens lezárásának felismeréséhez kapcsolódik. Ezeket a jelzéseket tartsa külön attól, hogy pusztán nem üres átirat érkezett, és a kész feljegyzés előkészítésekor a végleges szegmenseket a hang sorrendjében őrizze meg.</p><p>A Nova-3 általános automatikus beszédfelismerő, nem a különálló Flux társalgási modell, amely modellbe épített megszólalás-felismeréssel rendelkezik. A Nova az átirat véglegességét és a beszéd lezárásait jelöli; a Flux saját eseményeket szolgáltat a beszélgetési megszólalások állapotáról. Az átírási munkafolyamatot aszerint válassza meg, hogy a hang már rögzített-e vagy élőben érkezik, és a tényleges végleges kimenetet használja megőrzendő eredményként.</p><h4>Kulcskifejezések a fontos szókincshez</h4><p>A Nova-3 dokumentált Keyterm Prompting funkciója egynyelvű és többnyelvű átírást támogat, és a fontos kifejezések felé igazítja a felismerést a modell újratanítása nélkül. Olyan releváns neveket, termékkifejezéseket, betűszókat vagy többszavas kifejezéseket adjon meg, amelyek valóban elhangozhatnak. Az útmutató az összes kulcskifejezés együttes bemenetét 500 tokenre korlátozza, és a legfontosabb szókincsre való összpontosítást javasolja a közönséges szavak válogatás nélküli hozzáadása helyett.</p><p>A gyártó szintaxisa egyszerű kifejezéseket használ, mindegyikhez külön keyterm bejegyzéssel. Egy többszavas kifejezés egyetlen kifejezés marad. A régi kulcsszósúlyok vagy erősítők, illetve külön kifejezések vesszővel, pontosvesszővel vagy sortöréssel való összefűzése nem egyenértékű: a felület egyetlen szó szerinti értékként elfogadhatja őket anélkül, hogy a kívánt kiemelést biztosítaná. A neveknél használjon helyes kis- és nagybetűzést, majd ellenőrizze az átiratot, mert a hangkörnyezet és az intelligens formázás továbbra is megváltoztathatja a végső írásképet.</p><h4>A modellcsalád határai és hasznos eredmények</h4><p>Az általános Nova-3 profil különbözik a külön megnevezett Medical és Pharma lehetőségektől. A szókincs alapján történő irányítás nem alakítja más kiadássá, és a specializált modellek nyelvi lefedettségét vagy működését nem szabad az általános modellre feltételezni. A további átiratfeldolgozási funkciók a gyártó beszédfolyamatának választható elemei, nem bizonyítékok arra, hogy a felismerés összefoglalót, fordítást vagy más, soha nem kért eredményt állított elő.</p><p>Hasznos Nova-3 eredmény lehet egy kereshető megbeszélés-átirat, szószintű időzítéssel feliratozásra kész szöveg vagy egy többnyelvű beszélgetés feljegyzése. Őrizze meg a hangazonosítót, a választott nyelvi munkafolyamatot, a végső szöveget és a hasznos konfidencia- vagy időzítési mezőket. A nem egyértelmű neveket, számokat, átfedő hangokat és nyelvváltásokat az eredeti felvétellel összevetve ellenőrizze, és a ténylegesen felismert beszédet tartsa elérhetően a következő tartalomfeldolgozási lépéshez.</p>",
  "aboutText": "A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje hang szöveggé alakításához. A gyártó megbeszélésekhez, események feliratozásához, több beszélős felvételekhez és nehéz körülményekhez, például zajhoz vagy távoli mikrofonokhoz ajánlja, előre rögzített vagy folyamatosan érkező hang átírásával. Hasznos eredménye a forráshanghoz kapcsolva megmaradó felismert beszéd, időzítéssel és konfidenciaadatokkal.\n\n### Válassza ki a nyelvi munkafolyamatot\n\nA dokumentált alapértelmezett nyelv az angol. Egy egynyelvű kérés kiválasztja a beszélt nyelvet vagy a támogatott területi nyelvváltozatot. Az általános modell jelenlegi táblázata angol regionális változatokat, spanyolt, franciát, németet, oroszt, portugált, japánt, olaszt, hollandot, arabot, kínai írásrendszereket és számos más nyelvet tartalmaz, köztük a kazakot. A gyártó támogatott kódjaiból válasszon, ahelyett, hogy bármely területi nyelvváltozat nevét elfogadottnak feltételezné.\n\nA többnyelvű beállítás külön nyelvváltási munkafolyamat. A jelenlegi Nova-3 táblázat ehhez tíz nyelvet sorol fel: angol, spanyol, francia, német, hindi, orosz, portugál, japán, olasz és holland. Ez a készlet nem azonos a nagyobb egynyelvű listával. A támogatott nyelvek között váltakozó felvételnél a többnyelvű módot készítse elő, ahelyett, hogy az egész beszélgetést egy hozzá nem illő egynyelvű beállításba kényszerítené. Bármely lefordított vagy összefoglalt változat elkészítése előtt őrizze meg az elhangzottakat.\n\n### Rögzített hang és az átirat előkészítése\n\nA Deepgram fájlos munkafolyamata feltöltött hangadatokat vagy egy hangfájlra mutató hivatkozást fogad el. A kérés befejezésekor mentse a visszaadott átiratot; a gyártó nem tárolja az átiratokat későbbi lekéréshez. A gyakori dokumentált bemeneti formátumok és kódolások között MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus és WebM szerepel. A felvétel mellett őrizze meg a tényleges formátumot és a csatornainformációkat. Adjon a felvételnek állandó azonosítót, és az eredményt tartsa a megfelelő forráshoz és annak csatornainformációihoz kapcsolva. Megbeszélésnél az eredeti hangot hallgatva ellenőrizze a résztvevők neveit és a műszaki kifejezéseket. Előadásnál vagy eseménynél őrizze meg a hang sorrendjét, hogy egy későbbi felirat vagy találat megkereshesse a releváns részletet.\n\nA gyártó előre rögzített hanghoz adott útmutatója 2 GB maximális fájlméretet sorol fel, és nagy videófájlból a hangfolyam kinyerését javasolja. A Nova-kérésekhez tízperces feldolgozási időkorlátot is dokumentál. Ez az időkorlát a kérés feldolgozásának hosszára vonatkozik, nem tízperces maximális felvételhosszra. Egy hasznos eredmény tartalmazza a tervezett felvétel végét is; a részlegesen megőrzött átiratot nem szabad teljes szövegként kezelni.\n\n### Olvassa el a szavakat, időket és konfidenciaadatokat\n\nA dokumentált JSON-válasz átiratváltozatokat és felismert szavakat tartalmaz, minden szónál a hang kezdetétől másodpercben mért kezdő- és végidővel, valamint konfidenciaértékkel. Több beszélős átiratnál a gyártó opcionális beszélőelkülönítése minden szóhoz beszélőcímkét rendel. Előre rögzített hangnál a beszélőelkülönítés a beszélőazonosítás konfidenciáját is visszaadja; folyamatos hangnál a beszélőcímkét adja vissza. A címkéket vesse össze a felvételen hallható hangokkal. Az átirat teljes konfidenciáját is jelenti 0–1 skálán. Ha intelligens formázást kérnek, az eredmény írásjelekkel ellátott szavak formájában írásjeleket és nagybetűsítést, valamint olvasható bekezdés-információkat tartalmazhat.\n\nA mezőket a jelentésük szerint használja. Egy szó időadata megmutatja a felismert beszéd helyét, míg a konfidencia a modell megbízhatósági jelzése, nem bizonyíték arra, hogy egy nehéz nevet vagy mennyiséget helyesen hallott. Felirat-előkészítésnél az időzítést az ellenőrzött szöveg mellett őrizze meg, és a határokat vesse össze a hanggal. Olvasható szerkesztett változatnál a módosítások legyenek megkülönböztethetők a felismert átirattól, ahelyett, hogy a bizonytalan szavakat észrevétlenül egy hihető történetre cserélné.\n\n### Folyamatos felismerés és végleges szegmensek\n\nA Nova folyamatos munkafolyamata a hang beérkezésével ad vissza szöveget, köztes és végleges eredményekkel. Az is_final jelző megkülönbözteti a még módosítható szöveget a véglegesített szegmenstől. A speech_final jelző egy beszédszegmens lezárásának felismeréséhez kapcsolódik. Ezeket a jelzéseket tartsa külön attól, hogy pusztán nem üres átirat érkezett, és a kész feljegyzés előkészítésekor a végleges szegmenseket a hang sorrendjében őrizze meg.\n\nA Nova-3 általános automatikus beszédfelismerő, nem a különálló Flux társalgási modell, amely modellbe épített megszólalás-felismeréssel rendelkezik. A Nova az átirat véglegességét és a beszéd lezárásait jelöli; a Flux saját eseményeket szolgáltat a beszélgetési megszólalások állapotáról. Az átírási munkafolyamatot aszerint válassza meg, hogy a hang már rögzített-e vagy élőben érkezik, és a tényleges végleges kimenetet használja megőrzendő eredményként.\n\n### Kulcskifejezések a fontos szókincshez\n\nA Nova-3 dokumentált Keyterm Prompting funkciója egynyelvű és többnyelvű átírást támogat, és a fontos kifejezések felé igazítja a felismerést a modell újratanítása nélkül. Olyan releváns neveket, termékkifejezéseket, betűszókat vagy többszavas kifejezéseket adjon meg, amelyek valóban elhangozhatnak. Az útmutató az összes kulcskifejezés együttes bemenetét 500 tokenre korlátozza, és a legfontosabb szókincsre való összpontosítást javasolja a közönséges szavak válogatás nélküli hozzáadása helyett.\n\nA gyártó szintaxisa egyszerű kifejezéseket használ, mindegyikhez külön keyterm bejegyzéssel. Egy többszavas kifejezés egyetlen kifejezés marad. A régi kulcsszósúlyok vagy erősítők, illetve külön kifejezések vesszővel, pontosvesszővel vagy sortöréssel való összefűzése nem egyenértékű: a felület egyetlen szó szerinti értékként elfogadhatja őket anélkül, hogy a kívánt kiemelést biztosítaná. A neveknél használjon helyes kis- és nagybetűzést, majd ellenőrizze az átiratot, mert a hangkörnyezet és az intelligens formázás továbbra is megváltoztathatja a végső írásképet.\n\n### A modellcsalád határai és hasznos eredmények\n\nAz általános Nova-3 profil különbözik a külön megnevezett Medical és Pharma lehetőségektől. A szókincs alapján történő irányítás nem alakítja más kiadássá, és a specializált modellek nyelvi lefedettségét vagy működését nem szabad az általános modellre feltételezni. A további átiratfeldolgozási funkciók a gyártó beszédfolyamatának választható elemei, nem bizonyítékok arra, hogy a felismerés összefoglalót, fordítást vagy más, soha nem kért eredményt állított elő.\n\nHasznos Nova-3 eredmény lehet egy kereshető megbeszélés-átirat, szószintű időzítéssel feliratozásra kész szöveg vagy egy többnyelvű beszélgetés feljegyzése. Őrizze meg a hangazonosítót, a választott nyelvi munkafolyamatot, a végső szöveget és a hasznos konfidencia- vagy időzítési mezőket. A nem egyértelmű neveket, számokat, átfedő hangokat és nyelvváltásokat az eredeti felvétellel összevetve ellenőrizze, és a ténylegesen felismert beszédet tartsa elérhetően a következő tartalomfeldolgozási lépéshez.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "60f981a19d531e4afc061ee519c2259f3ba9550cf2a63c4ac7e787fa8d4770a7",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "hu",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Deepgram: Nova-3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Deepgram /</span><code>deepgram/nova-3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><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|deepgram%2Fnova-3\">Felismerés</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\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje rögzített és folyamatosan érkező hanghoz. Egy nyelven történő felismerést, meghatározott többnyelvű nyelvváltási módot és kulcskifejezésekkel való irányítást támogat, szószintű időzítést és konfidenciaadatokat tartalmazó átiratokat adva vissza.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Hang</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>transcription</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>A modellről</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje hang szöveggé alakításához. A gyártó megbeszélésekhez, események feliratozásához, több beszélős felvételekhez és nehéz körülményekhez, például zajhoz vagy távoli mikrofonokhoz ajánlja, előre rögzített vagy folyamatosan érkező hang átírásával. Hasznos eredménye a forráshanghoz kapcsolva megmaradó felismert beszéd, időzítéssel és konfidenciaadatokkal.</p><h4>Válassza ki a nyelvi munkafolyamatot</h4><p>A dokumentált alapértelmezett nyelv az angol. Egy egynyelvű kérés kiválasztja a beszélt nyelvet vagy a támogatott területi nyelvváltozatot. Az általános modell jelenlegi táblázata angol regionális változatokat, spanyolt, franciát, németet, oroszt, portugált, japánt, olaszt, hollandot, arabot, kínai írásrendszereket és számos más nyelvet tartalmaz, köztük a kazakot. A gyártó támogatott kódjaiból válasszon, ahelyett, hogy bármely területi nyelvváltozat nevét elfogadottnak feltételezné.</p><p>A többnyelvű beállítás külön nyelvváltási munkafolyamat. A jelenlegi Nova-3 táblázat ehhez tíz nyelvet sorol fel: angol, spanyol, francia, német, hindi, orosz, portugál, japán, olasz és holland. Ez a készlet nem azonos a nagyobb egynyelvű listával. A támogatott nyelvek között váltakozó felvételnél a többnyelvű módot készítse elő, ahelyett, hogy az egész beszélgetést egy hozzá nem illő egynyelvű beállításba kényszerítené. Bármely lefordított vagy összefoglalt változat elkészítése előtt őrizze meg az elhangzottakat.</p><h4>Rögzített hang és az átirat előkészítése</h4><p>A Deepgram fájlos munkafolyamata feltöltött hangadatokat vagy egy hangfájlra mutató hivatkozást fogad el. A kérés befejezésekor mentse a visszaadott átiratot; a gyártó nem tárolja az átiratokat későbbi lekéréshez. A gyakori dokumentált bemeneti formátumok és kódolások között MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus és WebM szerepel. A felvétel mellett őrizze meg a tényleges formátumot és a csatornainformációkat. Adjon a felvételnek állandó azonosítót, és az eredményt tartsa a megfelelő forráshoz és annak csatornainformációihoz kapcsolva. Megbeszélésnél az eredeti hangot hallgatva ellenőrizze a résztvevők neveit és a műszaki kifejezéseket. Előadásnál vagy eseménynél őrizze meg a hang sorrendjét, hogy egy későbbi felirat vagy találat megkereshesse a releváns részletet.</p><p>A gyártó előre rögzített hanghoz adott útmutatója 2 GB maximális fájlméretet sorol fel, és nagy videófájlból a hangfolyam kinyerését javasolja. A Nova-kérésekhez tízperces feldolgozási időkorlátot is dokumentál. Ez az időkorlát a kérés feldolgozásának hosszára vonatkozik, nem tízperces maximális felvételhosszra. Egy hasznos eredmény tartalmazza a tervezett felvétel végét is; a részlegesen megőrzött átiratot nem szabad teljes szövegként kezelni.</p><h4>Olvassa el a szavakat, időket és konfidenciaadatokat</h4><p>A dokumentált JSON-válasz átiratváltozatokat és felismert szavakat tartalmaz, minden szónál a hang kezdetétől másodpercben mért kezdő- és végidővel, valamint konfidenciaértékkel. Több beszélős átiratnál a gyártó opcionális beszélőelkülönítése minden szóhoz beszélőcímkét rendel. Előre rögzített hangnál a beszélőelkülönítés a beszélőazonosítás konfidenciáját is visszaadja; folyamatos hangnál a beszélőcímkét adja vissza. A címkéket vesse össze a felvételen hallható hangokkal. Az átirat teljes konfidenciáját is jelenti 0–1 skálán. Ha intelligens formázást kérnek, az eredmény írásjelekkel ellátott szavak formájában írásjeleket és nagybetűsítést, valamint olvasható bekezdés-információkat tartalmazhat.</p><p>A mezőket a jelentésük szerint használja. Egy szó időadata megmutatja a felismert beszéd helyét, míg a konfidencia a modell megbízhatósági jelzése, nem bizonyíték arra, hogy egy nehéz nevet vagy mennyiséget helyesen hallott. Felirat-előkészítésnél az időzítést az ellenőrzött szöveg mellett őrizze meg, és a határokat vesse össze a hanggal. Olvasható szerkesztett változatnál a módosítások legyenek megkülönböztethetők a felismert átirattól, ahelyett, hogy a bizonytalan szavakat észrevétlenül egy hihető történetre cserélné.</p><h4>Folyamatos felismerés és végleges szegmensek</h4><p>A Nova folyamatos munkafolyamata a hang beérkezésével ad vissza szöveget, köztes és végleges eredményekkel. Az is_final jelző megkülönbözteti a még módosítható szöveget a véglegesített szegmenstől. A speech_final jelző egy beszédszegmens lezárásának felismeréséhez kapcsolódik. Ezeket a jelzéseket tartsa külön attól, hogy pusztán nem üres átirat érkezett, és a kész feljegyzés előkészítésekor a végleges szegmenseket a hang sorrendjében őrizze meg.</p><p>A Nova-3 általános automatikus beszédfelismerő, nem a különálló Flux társalgási modell, amely modellbe épített megszólalás-felismeréssel rendelkezik. A Nova az átirat véglegességét és a beszéd lezárásait jelöli; a Flux saját eseményeket szolgáltat a beszélgetési megszólalások állapotáról. Az átírási munkafolyamatot aszerint válassza meg, hogy a hang már rögzített-e vagy élőben érkezik, és a tényleges végleges kimenetet használja megőrzendő eredményként.</p><h4>Kulcskifejezések a fontos szókincshez</h4><p>A Nova-3 dokumentált Keyterm Prompting funkciója egynyelvű és többnyelvű átírást támogat, és a fontos kifejezések felé igazítja a felismerést a modell újratanítása nélkül. Olyan releváns neveket, termékkifejezéseket, betűszókat vagy többszavas kifejezéseket adjon meg, amelyek valóban elhangozhatnak. Az útmutató az összes kulcskifejezés együttes bemenetét 500 tokenre korlátozza, és a legfontosabb szókincsre való összpontosítást javasolja a közönséges szavak válogatás nélküli hozzáadása helyett.</p><p>A gyártó szintaxisa egyszerű kifejezéseket használ, mindegyikhez külön keyterm bejegyzéssel. Egy többszavas kifejezés egyetlen kifejezés marad. A régi kulcsszósúlyok vagy erősítők, illetve külön kifejezések vesszővel, pontosvesszővel vagy sortöréssel való összefűzése nem egyenértékű: a felület egyetlen szó szerinti értékként elfogadhatja őket anélkül, hogy a kívánt kiemelést biztosítaná. A neveknél használjon helyes kis- és nagybetűzést, majd ellenőrizze az átiratot, mert a hangkörnyezet és az intelligens formázás továbbra is megváltoztathatja a végső írásképet.</p><h4>A modellcsalád határai és hasznos eredmények</h4><p>Az általános Nova-3 profil különbözik a külön megnevezett Medical és Pharma lehetőségektől. A szókincs alapján történő irányítás nem alakítja más kiadássá, és a specializált modellek nyelvi lefedettségét vagy működését nem szabad az általános modellre feltételezni. A további átiratfeldolgozási funkciók a gyártó beszédfolyamatának választható elemei, nem bizonyítékok arra, hogy a felismerés összefoglalót, fordítást vagy más, soha nem kért eredményt állított elő.</p><p>Hasznos Nova-3 eredmény lehet egy kereshető megbeszélés-átirat, szószintű időzítéssel feliratozásra kész szöveg vagy egy többnyelvű beszélgetés feljegyzése. Őrizze meg a hangazonosítót, a választott nyelvi munkafolyamatot, a végső szöveget és a hasznos konfidencia- vagy időzítési mezőket. A nem egyértelmű neveket, számokat, átfedő hangokat és nyelvváltásokat az eredeti felvétellel összevetve ellenőrizze, és a ténylegesen felismert beszédet tartsa elérhetően a következő tartalomfeldolgozási lépéshez.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Elérhető az Ailootban · bemenetek és metódusok</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Beszédfelismerés</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>transcription</code></dd></div><div><dt>Kimeneti formátum</dt><dd>json</dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th><th>Követelmény</th><th>Értékek és korlátok</th><th>Alapértelmezett</th></tr></thead><tbody><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>deepgram/nova-3</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimum: 0</div><div>Maximum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>json</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"retained_official_STTRequest\"><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"card-about\" data-material-combinations><summary>Bemeneti anyagok kombinációi</summary><p class=\"note-s\"><b>speech_to_text</b> · Kötelező: actual matching-format audio file</p></details><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metódus paraméterei és életciklusa</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Paraméter</th><th>Szerződés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>content_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json, multipart/form-data</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>JSON_audio</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>a tényleges nyers hangbájtok base64 formában, hozzájuk illő formátummal</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>multipart_required</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>model, file</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>multipart_cap_bytes</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>26214400</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>default_response_format</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>optional_features</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>A részletes kimenet, a diarize/keyterms, valamint az URL-címről vagy nagyobb beágyazott hangból történő feldolgozás az adott modell és szolgáltató pontos képességét és tarifáját igényli.</td></tr></tbody></table></div><p>Életciklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése</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\">Használja a pontos modellt és a dokumentált bemeneti mezőket.</p><p class=\"note-s\">Őrizze meg a teljes választ, minden tényleges kimenetet és az eredetileg visszaadott azonosítókat.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-díjak</h4><h4>Árak beállításonként</h4><p class=\"note-s\">Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Elszámolási egység</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenek alapdíjai</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>—</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>bemeneti hangmásodpercenként</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · bemeneti hangmásodperc</span> <b>$0.0001433333333334</b> <span class=\"price-unit\">bemeneti hangmásodpercenként</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p><div data-declared-reference-pricing><h4>A referencia-díjszabás részletei</h4><p class=\"note-s\">A modellszintű referenciatáblázatok nem módosítják a metódusválasztást, az árajánlatokat vagy a díjakat. A tényleges díjak a kiválasztott Ailoot-metódus díjtételeit használják.</p><details class=\"card-price-reference\" data-declared-reference-group data-client-selectable=\"false\"><summary>Deepgram: Nova-3</summary><h4>Árak beállításonként</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Elszámolási feltételek</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Deepgram: Nova-3 · Alapértelmezett beállítások</th><td data-cell-label=\"Elszámolási feltételek\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási feltételek</span>Alapértelmezett konfiguráció</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti hang másodpercei</span> <b>≈0,000143 USD</b> <span class=\"price-unit\">bemeneti hangmásodpercenként</span></div></td></tr></tbody></table></div></details></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Beszédfelismerés</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1200-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1200-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · pontos natív kéréstörzs és teljes eredmény</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><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-1200-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1200-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;deepgram/nova-3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Beszédfelismerés</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>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.</p><p class=\"note-s\">A teljes eredeti JSON, minden elérhető szöveg, szegmens, szó, beszélő, időbélyeg és felhasználási adat.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Őrizze meg az eredeti operation_id/X-Client-Request-ID értékeket és az eredeti választ. A tényleges saját feladat- és médiarekordokat kérdezze le újraküldés nélkül; külön hangállapot-lekérdezési URL-cím nem képződik.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>object</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepgram%2Fnova-3&amp;route=Ultra&amp;caller=deepgram%2Fnova-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>deepgram/nova-3</code></a></span></p><h4>Metódusútvonalak álnevei</h4><p class=\"note-s\">Használja a fent látható metódusútvonalakat.</p><h4>Kapcsolódó modellazonosítók</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepgram%2Fnova-3&amp;route=Ultra&amp;caller=deepgram%2Fnova-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>deepgram/nova-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepgram/nova-3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "deepgram/nova-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|deepgram%2Fnova-3",
      "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": "Őrizze meg az eredeti operation_id/X-Client-Request-ID értékeket és az eredeti választ. A tényleges saját feladat- és médiarekordokat kérdezze le újraküldés nélkül; külön hangállapot-lekérdezési URL-cím nem képződik."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "A teljes eredeti JSON, minden elérhető szöveg, szegmens, szó, beszélő, időbélyeg és felhasználási adat.",
              "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": [
                  "deepgram/nova-3"
                ],
                "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": [
                    "deepgram/nova-3"
                  ],
                  "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": "deepgram/nova-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "Használja a pontos modellt és a dokumentált bemeneti mezőket.",
            "Őrizze meg a teljes választ, minden tényleges kimenetet és az eredetileg visszaadott azonosítókat."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "a tényleges nyers hangbájtok base64 formában, hozzájuk illő formátummal",
            "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": "A részletes kimenet, a diarize/keyterms, valamint az URL-címről vagy nagyobb beágyazott hangból történő feldolgozás az adott modell és szolgáltató pontos képességét és tarifáját igényli.",
            "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": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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': 'deepgram/nova-3', '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": 0.0001433333333334
          }
        },
        "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": "0.0001433333333334",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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": "deepgram/nova-3",
        "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": "0.0001433333333334",
            "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": "0.0001433333333334",
            "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": "deepgram/nova-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "0becb1c44ea673954833a391e47d8b9d7ed4e1d5deb7b82e5f8ec30c15620b95",
    "input_html_sha256": "b78b3b1f5ed1a50ff7f4f0b784d2493762945f43cb68c391dcf1c6af218924f6",
    "private_audit_sha256": "8956e62f6e5395cbac8bc450ca4ad9a55a31b8c5223fa0a833b5eec8b7ccb49b",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/deepgram-nova-3/",
    "description": "A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje rögzített és folyamatosan érkező hanghoz. Egy nyelven történő felismerést, meghatározott többnyelvű nyelvváltási módot és kulcskifejezésekkel való irányítást támogat, szószintű időzítést és konfidenciaadatokat tartalmazó átiratokat adva vissza.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/deepgram-nova-3/index.md",
    "title": "Deepgram: Nova-3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/deepgram-nova-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje hang szöveggé alakításához. A gyártó megbeszélésekhez, események feliratozásához, több beszélős felvételekhez és nehéz körülményekhez, például zajhoz vagy távoli mikrofonokhoz ajánlja, előre rögzített vagy folyamatosan érkező hang átírásával. Hasznos eredménye a forráshanghoz kapcsolva megmaradó felismert beszéd, időzítéssel és konfidenciaadatokkal.\n\n### Válassza ki a nyelvi munkafolyamatot\n\nA dokumentált alapértelmezett nyelv az angol. Egy egynyelvű kérés kiválasztja a beszélt nyelvet vagy a támogatott területi nyelvváltozatot. Az általános modell jelenlegi táblázata angol regionális változatokat, spanyolt, franciát, németet, oroszt, portugált, japánt, olaszt, hollandot, arabot, kínai írásrendszereket és számos más nyelvet tartalmaz, köztük a kazakot. A gyártó támogatott kódjaiból válasszon, ahelyett, hogy bármely területi nyelvváltozat nevét elfogadottnak feltételezné.\n\nA többnyelvű beállítás külön nyelvváltási munkafolyamat. A jelenlegi Nova-3 táblázat ehhez tíz nyelvet sorol fel: angol, spanyol, francia, német, hindi, orosz, portugál, japán, olasz és holland. Ez a készlet nem azonos a nagyobb egynyelvű listával. A támogatott nyelvek között váltakozó felvételnél a többnyelvű módot készítse elő, ahelyett, hogy az egész beszélgetést egy hozzá nem illő egynyelvű beállításba kényszerítené. Bármely lefordított vagy összefoglalt változat elkészítése előtt őrizze meg az elhangzottakat.\n\n### Rögzített hang és az átirat előkészítése\n\nA Deepgram fájlos munkafolyamata feltöltött hangadatokat vagy egy hangfájlra mutató hivatkozást fogad el. A kérés befejezésekor mentse a visszaadott átiratot; a gyártó nem tárolja az átiratokat későbbi lekéréshez. A gyakori dokumentált bemeneti formátumok és kódolások között MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus és WebM szerepel. A felvétel mellett őrizze meg a tényleges formátumot és a csatornainformációkat. Adjon a felvételnek állandó azonosítót, és az eredményt tartsa a megfelelő forráshoz és annak csatornainformációihoz kapcsolva. Megbeszélésnél az eredeti hangot hallgatva ellenőrizze a résztvevők neveit és a műszaki kifejezéseket. Előadásnál vagy eseménynél őrizze meg a hang sorrendjét, hogy egy későbbi felirat vagy találat megkereshesse a releváns részletet.\n\nA gyártó előre rögzített hanghoz adott útmutatója 2 GB maximális fájlméretet sorol fel, és nagy videófájlból a hangfolyam kinyerését javasolja. A Nova-kérésekhez tízperces feldolgozási időkorlátot is dokumentál. Ez az időkorlát a kérés feldolgozásának hosszára vonatkozik, nem tízperces maximális felvételhosszra. Egy hasznos eredmény tartalmazza a tervezett felvétel végét is; a részlegesen megőrzött átiratot nem szabad teljes szövegként kezelni.\n\n### Olvassa el a szavakat, időket és konfidenciaadatokat\n\nA dokumentált JSON-válasz átiratváltozatokat és felismert szavakat tartalmaz, minden szónál a hang kezdetétől másodpercben mért kezdő- és végidővel, valamint konfidenciaértékkel. Több beszélős átiratnál a gyártó opcionális beszélőelkülönítése minden szóhoz beszélőcímkét rendel. Előre rögzített hangnál a beszélőelkülönítés a beszélőazonosítás konfidenciáját is visszaadja; folyamatos hangnál a beszélőcímkét adja vissza. A címkéket vesse össze a felvételen hallható hangokkal. Az átirat teljes konfidenciáját is jelenti 0–1 skálán. Ha intelligens formázást kérnek, az eredmény írásjelekkel ellátott szavak formájában írásjeleket és nagybetűsítést, valamint olvasható bekezdés-információkat tartalmazhat.\n\nA mezőket a jelentésük szerint használja. Egy szó időadata megmutatja a felismert beszéd helyét, míg a konfidencia a modell megbízhatósági jelzése, nem bizonyíték arra, hogy egy nehéz nevet vagy mennyiséget helyesen hallott. Felirat-előkészítésnél az időzítést az ellenőrzött szöveg mellett őrizze meg, és a határokat vesse össze a hanggal. Olvasható szerkesztett változatnál a módosítások legyenek megkülönböztethetők a felismert átirattól, ahelyett, hogy a bizonytalan szavakat észrevétlenül egy hihető történetre cserélné.\n\n### Folyamatos felismerés és végleges szegmensek\n\nA Nova folyamatos munkafolyamata a hang beérkezésével ad vissza szöveget, köztes és végleges eredményekkel. Az is_final jelző megkülönbözteti a még módosítható szöveget a véglegesített szegmenstől. A speech_final jelző egy beszédszegmens lezárásának felismeréséhez kapcsolódik. Ezeket a jelzéseket tartsa külön attól, hogy pusztán nem üres átirat érkezett, és a kész feljegyzés előkészítésekor a végleges szegmenseket a hang sorrendjében őrizze meg.\n\nA Nova-3 általános automatikus beszédfelismerő, nem a különálló Flux társalgási modell, amely modellbe épített megszólalás-felismeréssel rendelkezik. A Nova az átirat véglegességét és a beszéd lezárásait jelöli; a Flux saját eseményeket szolgáltat a beszélgetési megszólalások állapotáról. Az átírási munkafolyamatot aszerint válassza meg, hogy a hang már rögzített-e vagy élőben érkezik, és a tényleges végleges kimenetet használja megőrzendő eredményként.\n\n### Kulcskifejezések a fontos szókincshez\n\nA Nova-3 dokumentált Keyterm Prompting funkciója egynyelvű és többnyelvű átírást támogat, és a fontos kifejezések felé igazítja a felismerést a modell újratanítása nélkül. Olyan releváns neveket, termékkifejezéseket, betűszókat vagy többszavas kifejezéseket adjon meg, amelyek valóban elhangozhatnak. Az útmutató az összes kulcskifejezés együttes bemenetét 500 tokenre korlátozza, és a legfontosabb szókincsre való összpontosítást javasolja a közönséges szavak válogatás nélküli hozzáadása helyett.\n\nA gyártó szintaxisa egyszerű kifejezéseket használ, mindegyikhez külön keyterm bejegyzéssel. Egy többszavas kifejezés egyetlen kifejezés marad. A régi kulcsszósúlyok vagy erősítők, illetve külön kifejezések vesszővel, pontosvesszővel vagy sortöréssel való összefűzése nem egyenértékű: a felület egyetlen szó szerinti értékként elfogadhatja őket anélkül, hogy a kívánt kiemelést biztosítaná. A neveknél használjon helyes kis- és nagybetűzést, majd ellenőrizze az átiratot, mert a hangkörnyezet és az intelligens formázás továbbra is megváltoztathatja a végső írásképet.\n\n### A modellcsalád határai és hasznos eredmények\n\nAz általános Nova-3 profil különbözik a külön megnevezett Medical és Pharma lehetőségektől. A szókincs alapján történő irányítás nem alakítja más kiadássá, és a specializált modellek nyelvi lefedettségét vagy működését nem szabad az általános modellre feltételezni. A további átiratfeldolgozási funkciók a gyártó beszédfolyamatának választható elemei, nem bizonyítékok arra, hogy a felismerés összefoglalót, fordítást vagy más, soha nem kért eredményt állított elő.\n\nHasznos Nova-3 eredmény lehet egy kereshető megbeszélés-átirat, szószintű időzítéssel feliratozásra kész szöveg vagy egy többnyelvű beszélgetés feljegyzése. Őrizze meg a hangazonosítót, a választott nyelvi munkafolyamatot, a végső szöveget és a hasznos konfidencia- vagy időzítési mezőket. A nem egyértelmű neveket, számokat, átfedő hangokat és nyelvváltásokat az eredeti felvétellel összevetve ellenőrizze, és a ténylegesen felismert beszédet tartsa elérhetően a következő tartalomfeldolgozási lépéshez.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Deepgram",
    "available": null,
    "canonical_model": "deepgram/nova-3",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001433333333334",
            "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": "0.0001433333333334",
            "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": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "declared_tariff_references": [
      {
        "client_selectable": false,
        "key": "c81fd216735cb75857ec",
        "label": "Deepgram: Nova-3",
        "profiles": [
          {
            "basis": "",
            "dimensions": {
              "conditions": "Alapértelmezett konfiguráció"
            },
            "label": "Deepgram: Nova-3 · Alapértelmezett beállítások",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001433333333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                "billing_input": false,
                "key": "ce3ba3a9b22ee118a269edd4",
                "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": "deepgram/nova-3",
    "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": "Őrizze meg az eredeti operation_id/X-Client-Request-ID értékeket és az eredeti választ. A tényleges saját feladat- és médiarekordokat kérdezze le újraküldés nélkül; külön hangállapot-lekérdezési URL-cím nem képződik."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "A teljes eredeti JSON, minden elérhető szöveg, szegmens, szó, beszélő, időbélyeg és felhasználási adat.",
              "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": [
                  "deepgram/nova-3"
                ],
                "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": [
                    "deepgram/nova-3"
                  ],
                  "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": "deepgram/nova-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "Használja a pontos modellt és a dokumentált bemeneti mezőket.",
            "Őrizze meg a teljes választ, minden tényleges kimenetet és az eredetileg visszaadott azonosítókat."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "a tényleges nyers hangbájtok base64 formában, hozzájuk illő formátummal",
            "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": "A részletes kimenet, a diarize/keyterms, valamint az URL-címről vagy nagyobb beágyazott hangból történő feldolgozás az adott modell és szolgáltató pontos képességét és tarifáját igényli.",
            "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": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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': 'deepgram/nova-3', '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": 0.0001433333333334
          }
        },
        "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": "0.0001433333333334",
                "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": "0.0001433333333334",
                "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": "deepgram/nova-3",
        "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": "0.0001433333333334",
            "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": "0.0001433333333334",
            "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": "deepgram/nova-3",
        "request_model_id": "deepgram/nova-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Deepgram: Nova-3",
    "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": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "language_variant": "monolingual",
          "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
          "payg": true
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0086",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "language_variant": "monolingual",
              "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
              "payg": true
            },
            "key": "base",
            "label": "base",
            "profile_index": 0,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "language_variant": "multilingual",
          "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
          "payg": true
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0104",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "language_variant": "multilingual",
              "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
              "payg": true
            },
            "key": "base",
            "label": "base",
            "profile_index": 1,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "redaction"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0040",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "redaction"
            },
            "key": "redaction",
            "label": "redaction",
            "profile_index": 2,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "keyterm_prompting"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0026",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "keyterm_prompting"
            },
            "key": "keyterm_prompting",
            "label": "keyterm prompting",
            "profile_index": 3,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "entity_detection"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0034",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "entity_detection"
            },
            "key": "entity_detection",
            "label": "entity detection",
            "profile_index": 4,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "language_variant": "monolingual",
          "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
          "payg": true
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0154",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "language_variant": "monolingual",
              "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
              "payg": true
            },
            "key": "base",
            "label": "base",
            "profile_index": 5,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "language_variant": "multilingual",
          "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
          "payg": true
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0184",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "language_variant": "multilingual",
              "multichannel_billing": "requires channel quantity; not implied by one file",
              "payg": true
            },
            "key": "base",
            "label": "base",
            "profile_index": 6,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "redaction"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0040",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "redaction"
            },
            "key": "redaction",
            "label": "redaction",
            "profile_index": 7,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "keyterm_prompting"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0026",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "keyterm_prompting"
            },
            "key": "keyterm_prompting",
            "label": "keyterm prompting",
            "profile_index": 8,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "entity_detection"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0034",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "entity_detection"
            },
            "key": "entity_detection",
            "label": "entity detection",
            "profile_index": 9,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      },
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "manufacturer_reference"
        },
        "dimensions": {
          "adds_to_base": true,
          "feature_enabled": "speaker_diarization"
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.0040",
            "amount_unit": "usd_per_audio_input_minute",
            "conditions": {
              "adds_to_base": true,
              "feature_enabled": "speaker_diarization"
            },
            "key": "speaker_diarization",
            "label": "speaker diarization",
            "profile_index": 10,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "audio_input_minute"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "deepgram/nova-3",
    "short": "A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje rögzített és folyamatosan érkező hanghoz. Egy nyelven történő felismerést, meghatározott többnyelvű nyelvváltási módot és kulcskifejezésekkel való irányítást támogat, szószintű időzítést és konfidenciaadatokat tartalmazó átiratokat adva vissza."
  },
  "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": "A Nova-3 a Deepgram általános célú beszédfelismerő modellje rögzített és folyamatosan érkező hanghoz. Egy nyelven történő felismerést, meghatározott többnyelvű nyelvváltási módot és kulcskifejezésekkel való irányítást támogat, szószintű időzítést és konfidenciaadatokat tartalmazó átiratokat adva vissza.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "96dc5943fcffc1531a141fde6ea35faade500567e3b70bd32e447f6dfaaadb51",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "70d267cd0cb3f7306580e8725cc86411846b099e5e6aff1e1e20022b7c39cbb8"
}
