{
  "aboutHtml": "<p>A Kokoro 82M a hexgrad nyílt súlyú szövegfelolvasó modellje nyolcvankét millió paraméterrel. Modellkártyája StyleTTS 2-re és iSTFTNetre épülő kompakt, csak dekóderes architektúrát ír le. Az írott szöveget kiejtési információvá, majd a kiválasztott hangon beszéddé alakítja. A dokumentált v1.0 kiadás ötvennégy hangot biztosít nyolc nyelven; ez eltér a korábbi, kizárólag angol v0.19 kiadástól.</p><h4>Válassz egymáshoz illő nyelvet és hangot</h4><p>A hangkatalógus amerikai és brit angolt, japánt, mandarin kínait, spanyolt, franciát, hindit, olaszt és brazil portugált fed le. A két angol akcentus egyetlen nyelv változata. A hangnevek és nyelvbeállítások összetartoznak: az af_heart amerikai angol példa a hivatalos munkafolyamatban, míg a katalógus külön csoportokkal rendelkezik a többi nyelvhez és akcentushoz.</p><p>A ténylegesen felolvasandó anyag alapján válassz beszélőt. Egy rövid kurzusnarráció ugyanazt az előre beállított hangot használhatja a szakaszaiban; egy többnyelvű gyűjtemény minden szükséges nyelvcsoportból választhat hangot. A katalógus lefedettsége csoportonként eltér. A franciát például egyetlen felsorolt hang képviseli, szemben az angol nagyobb választékával.</p><h4>Kiejtés és részletek előkészítése</h4><p>A Kokoro referencia-feldolgozólánca az írott alakokat fonémákká alakítja. Példái lehetővé teszik egy kifejezés explicit fonetikus olvasatát, így egy nehéz név előkészíthető ahelyett, hogy kétértelmű írásmódra hagyatkoznánk. A környező mondat maradjon természetes, és őrizd meg a hallgatónak szánt megfogalmazást.</p><p>Egy gyakorlati részlet: „Az útmutató három részből áll. Először válaszd ki az anyagot. Ezután hasonlítsd össze a példákat. Végül mentsd el a használni kívánt változatot.” Teljes fordulatokat írj, és tartsd meg az írásjelek által jelzett szüneteket. Hosszú anyagnál összefüggő bekezdésekbe szervezd a bemenetet, ne kezeld a teljes dokumentumot egyetlen megszakítás nélküli megszólalásként.</p><p>A hangútmutató szerint sok beszélő körülbelül 100–200 tokenes részletekkel működik a legjobban, egy hozzávetőleg 500 tokenes tartományon belül. Nagyon rövid megszólalásoknál, különösen 10–20 token alatt gyengeségeket, hosszabb részleteknél, főleg 400 token felett sietésre való hajlamot említ. Ezek tokenalapú előkészítési megfigyelések, nem szószám- vagy felvételidő-korlátok. Rövid töredékek összekapcsolása vagy hosszú részlet felosztása alkalmasabb beszédegységet adhat.</p><h4>Hangkimenet és tempó</h4><p>A hivatalos munkafolyamat minden generált szegmenshez visszaadja a feldolgozott szöveget, fonémákat és hanganyagot. A szegmenseket 24 000 Hz-es WAV-ként menti, és a referencia-feldolgozóláncban sebességbeállítást tesz elérhetővé. A szegmensszöveget és sorrendet a hanganyaggal kapcsolódóan őrizd meg, hogy az összeállított narráció kövesse a tervezett szöveget.</p><p>Hasznos szerkesztési ellenőrzés két részlet határának meghallgatása, majd az ismétlődő nevek és a felsorolások tempójának vizsgálata. A hangkimenet és a fonémanézet eltérő célra szolgál: az egyik a hallgató által hallott felvétel, a másik segít ellenőrizni az írott szöveg kiejtését.</p><h4>Nyelvi lefedettség és hasznos korlátok</h4><p>A gyártó kifejezetten megjegyzi, hogy a nem angol támogatás szűkös lehet a korlátozott kiejtésfeldolgozás vagy hangtanítási adatok miatt. Ezért az előre beállított csoportokat nem szabad minden részletre azonos előadási garanciaként kezelni. Válassz megfelelő beszélőt, és ellenőrizd a feladatban ténylegesen szükséges neveket és megfogalmazást.</p><p>A hasznos eredmény egy elmondott részlet vagy összeállított narráció dokumentált előre beállított hanggal, a kiejtési és részlethossz-igényeihez előkészített szöveggel. Ez a leírás a gyártó v1.0 Kokoro 82M anyagait követi; másik modellváltozat, kvantált implementáció vagy külsőleg módosított hang saját műszaki határokkal rendelkezik.</p>",
  "aboutText": "A Kokoro 82M a hexgrad nyílt súlyú szövegfelolvasó modellje nyolcvankét millió paraméterrel. Modellkártyája StyleTTS 2-re és iSTFTNetre épülő kompakt, csak dekóderes architektúrát ír le. Az írott szöveget kiejtési információvá, majd a kiválasztott hangon beszéddé alakítja. A dokumentált v1.0 kiadás ötvennégy hangot biztosít nyolc nyelven; ez eltér a korábbi, kizárólag angol v0.19 kiadástól.\n\n### Válassz egymáshoz illő nyelvet és hangot\n\nA hangkatalógus amerikai és brit angolt, japánt, mandarin kínait, spanyolt, franciát, hindit, olaszt és brazil portugált fed le. A két angol akcentus egyetlen nyelv változata. A hangnevek és nyelvbeállítások összetartoznak: az af_heart amerikai angol példa a hivatalos munkafolyamatban, míg a katalógus külön csoportokkal rendelkezik a többi nyelvhez és akcentushoz.\n\nA ténylegesen felolvasandó anyag alapján válassz beszélőt. Egy rövid kurzusnarráció ugyanazt az előre beállított hangot használhatja a szakaszaiban; egy többnyelvű gyűjtemény minden szükséges nyelvcsoportból választhat hangot. A katalógus lefedettsége csoportonként eltér. A franciát például egyetlen felsorolt hang képviseli, szemben az angol nagyobb választékával.\n\n### Kiejtés és részletek előkészítése\n\nA Kokoro referencia-feldolgozólánca az írott alakokat fonémákká alakítja. Példái lehetővé teszik egy kifejezés explicit fonetikus olvasatát, így egy nehéz név előkészíthető ahelyett, hogy kétértelmű írásmódra hagyatkoznánk. A környező mondat maradjon természetes, és őrizd meg a hallgatónak szánt megfogalmazást.\n\nEgy gyakorlati részlet: „Az útmutató három részből áll. Először válaszd ki az anyagot. Ezután hasonlítsd össze a példákat. Végül mentsd el a használni kívánt változatot.” Teljes fordulatokat írj, és tartsd meg az írásjelek által jelzett szüneteket. Hosszú anyagnál összefüggő bekezdésekbe szervezd a bemenetet, ne kezeld a teljes dokumentumot egyetlen megszakítás nélküli megszólalásként.\n\nA hangútmutató szerint sok beszélő körülbelül 100–200 tokenes részletekkel működik a legjobban, egy hozzávetőleg 500 tokenes tartományon belül. Nagyon rövid megszólalásoknál, különösen 10–20 token alatt gyengeségeket, hosszabb részleteknél, főleg 400 token felett sietésre való hajlamot említ. Ezek tokenalapú előkészítési megfigyelések, nem szószám- vagy felvételidő-korlátok. Rövid töredékek összekapcsolása vagy hosszú részlet felosztása alkalmasabb beszédegységet adhat.\n\n### Hangkimenet és tempó\n\nA hivatalos munkafolyamat minden generált szegmenshez visszaadja a feldolgozott szöveget, fonémákat és hanganyagot. A szegmenseket 24 000 Hz-es WAV-ként menti, és a referencia-feldolgozóláncban sebességbeállítást tesz elérhetővé. A szegmensszöveget és sorrendet a hanganyaggal kapcsolódóan őrizd meg, hogy az összeállított narráció kövesse a tervezett szöveget.\n\nHasznos szerkesztési ellenőrzés két részlet határának meghallgatása, majd az ismétlődő nevek és a felsorolások tempójának vizsgálata. A hangkimenet és a fonémanézet eltérő célra szolgál: az egyik a hallgató által hallott felvétel, a másik segít ellenőrizni az írott szöveg kiejtését.\n\n### Nyelvi lefedettség és hasznos korlátok\n\nA gyártó kifejezetten megjegyzi, hogy a nem angol támogatás szűkös lehet a korlátozott kiejtésfeldolgozás vagy hangtanítási adatok miatt. Ezért az előre beállított csoportokat nem szabad minden részletre azonos előadási garanciaként kezelni. Válassz megfelelő beszélőt, és ellenőrizd a feladatban ténylegesen szükséges neveket és megfogalmazást.\n\nA hasznos eredmény egy elmondott részlet vagy összeállított narráció dokumentált előre beállított hanggal, a kiejtési és részlethossz-igényeihez előkészített szöveggel. Ez a leírás a gyártó v1.0 Kokoro 82M anyagait követi; másik modellváltozat, kvantált implementáció vagy külsőleg módosított hang saját műszaki határokkal rendelkezik.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "afdefe2be5e341d217136072d6f91e93c8c5e4830768779e29eb3983d9f2913f",
    "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\">hexgrad: Kokoro 82M</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>hexgrad /</span><code>hexgrad/kokoro-82m</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|speech|/v1/audio/speech|hexgrad%2Fkokoro-82m\">Felolvasás</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 hexgrad Kokoro 82M modellje kompakt, 82 millió paraméteres modellel és nyelvspecifikus előre beállított hanggal generál beszédet. Dokumentált v1.0 leírása nyolc nyelvet, 54 hangot és 24 kHz-es hangkimenetet tartalmaz.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Szöveg</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>Hang</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 Kokoro 82M a hexgrad nyílt súlyú szövegfelolvasó modellje nyolcvankét millió paraméterrel. Modellkártyája StyleTTS 2-re és iSTFTNetre épülő kompakt, csak dekóderes architektúrát ír le. Az írott szöveget kiejtési információvá, majd a kiválasztott hangon beszéddé alakítja. A dokumentált v1.0 kiadás ötvennégy hangot biztosít nyolc nyelven; ez eltér a korábbi, kizárólag angol v0.19 kiadástól.</p><h4>Válassz egymáshoz illő nyelvet és hangot</h4><p>A hangkatalógus amerikai és brit angolt, japánt, mandarin kínait, spanyolt, franciát, hindit, olaszt és brazil portugált fed le. A két angol akcentus egyetlen nyelv változata. A hangnevek és nyelvbeállítások összetartoznak: az af_heart amerikai angol példa a hivatalos munkafolyamatban, míg a katalógus külön csoportokkal rendelkezik a többi nyelvhez és akcentushoz.</p><p>A ténylegesen felolvasandó anyag alapján válassz beszélőt. Egy rövid kurzusnarráció ugyanazt az előre beállított hangot használhatja a szakaszaiban; egy többnyelvű gyűjtemény minden szükséges nyelvcsoportból választhat hangot. A katalógus lefedettsége csoportonként eltér. A franciát például egyetlen felsorolt hang képviseli, szemben az angol nagyobb választékával.</p><h4>Kiejtés és részletek előkészítése</h4><p>A Kokoro referencia-feldolgozólánca az írott alakokat fonémákká alakítja. Példái lehetővé teszik egy kifejezés explicit fonetikus olvasatát, így egy nehéz név előkészíthető ahelyett, hogy kétértelmű írásmódra hagyatkoznánk. A környező mondat maradjon természetes, és őrizd meg a hallgatónak szánt megfogalmazást.</p><p>Egy gyakorlati részlet: „Az útmutató három részből áll. Először válaszd ki az anyagot. Ezután hasonlítsd össze a példákat. Végül mentsd el a használni kívánt változatot.” Teljes fordulatokat írj, és tartsd meg az írásjelek által jelzett szüneteket. Hosszú anyagnál összefüggő bekezdésekbe szervezd a bemenetet, ne kezeld a teljes dokumentumot egyetlen megszakítás nélküli megszólalásként.</p><p>A hangútmutató szerint sok beszélő körülbelül 100–200 tokenes részletekkel működik a legjobban, egy hozzávetőleg 500 tokenes tartományon belül. Nagyon rövid megszólalásoknál, különösen 10–20 token alatt gyengeségeket, hosszabb részleteknél, főleg 400 token felett sietésre való hajlamot említ. Ezek tokenalapú előkészítési megfigyelések, nem szószám- vagy felvételidő-korlátok. Rövid töredékek összekapcsolása vagy hosszú részlet felosztása alkalmasabb beszédegységet adhat.</p><h4>Hangkimenet és tempó</h4><p>A hivatalos munkafolyamat minden generált szegmenshez visszaadja a feldolgozott szöveget, fonémákat és hanganyagot. A szegmenseket 24 000 Hz-es WAV-ként menti, és a referencia-feldolgozóláncban sebességbeállítást tesz elérhetővé. A szegmensszöveget és sorrendet a hanganyaggal kapcsolódóan őrizd meg, hogy az összeállított narráció kövesse a tervezett szöveget.</p><p>Hasznos szerkesztési ellenőrzés két részlet határának meghallgatása, majd az ismétlődő nevek és a felsorolások tempójának vizsgálata. A hangkimenet és a fonémanézet eltérő célra szolgál: az egyik a hallgató által hallott felvétel, a másik segít ellenőrizni az írott szöveg kiejtését.</p><h4>Nyelvi lefedettség és hasznos korlátok</h4><p>A gyártó kifejezetten megjegyzi, hogy a nem angol támogatás szűkös lehet a korlátozott kiejtésfeldolgozás vagy hangtanítási adatok miatt. Ezért az előre beállított csoportokat nem szabad minden részletre azonos előadási garanciaként kezelni. Válassz megfelelő beszélőt, és ellenőrizd a feladatban ténylegesen szükséges neveket és megfogalmazást.</p><p>A hasznos eredmény egy elmondott részlet vagy összeállított narráció dokumentált előre beállított hanggal, a kiejtési és részlethossz-igényeihez előkészített szöveggel. Ez a leírás a gyártó v1.0 Kokoro 82M anyagait követi; másik modellváltozat, kvantált implementáció vagy külsőleg módosított hang saját műszaki határokkal rendelkezik.</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 · Felolvasás</b> <code>POST /v1/audio/speech</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Kimeneti formátum</dt><dd>mp3</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>hexgrad/kokoro-82m</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</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>Minimális hossz: 1</div><div>Egység: Unicode-karakterek</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\">voice</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>af_alloy, af_aoede, af_bella, af_heart, af_jessica, af_kore, af_nicole, af_nova, af_river, af_sarah, af_sky, am_adam, am_echo, am_eric, am_fenrir, am_liam, am_michael, am_onyx, am_puck, am_santa, bf_alice, bf_emma, bf_isabella, bf_lily, bm_daniel, bm_fable, bm_george, bm_lewis, ef_dora, em_alex, em_santa, ff_siwis, hf_alpha, hf_beta, hm_omega, hm_psi, if_sara, im_nicola, jf_alpha, jf_gongitsune, jf_nezumi, jf_tebukuro, jm_kumo, pf_dora, pm_alex, pm_santa, zf_xiaobei, zf_xiaoni, zf_xiaoxiao, zf_xiaoyi, zm_yunjian, zm_yunxi, zm_yunxia, zm_yunyang</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\">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>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>mp3</div></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>text_to_speech</b> · Kötelező: input</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_type</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>application/json</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, voice, response_format</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>voice_ids</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>af_alloy, af_aoede, af_bella, af_heart, af_jessica, af_kore, af_nicole, af_nova, af_river, af_sarah, af_sky, am_adam, am_echo, am_eric, am_fenrir, am_liam, am_michael, am_onyx, am_puck, am_santa, bf_alice, bf_emma, bf_isabella, bf_lily, bm_daniel, bm_fable, bm_george, bm_lewis, ef_dora, em_alex, em_santa, ff_siwis, hf_alpha, hf_beta, hm_omega, hm_psi, if_sara, im_nicola, jf_alpha, jf_gongitsune, jf_nezumi, jf_tebukuro, jm_kumo, pf_dora, pm_alex, pm_santa, zf_xiaobei, zf_xiaoni, zf_xiaoxiao, zf_xiaoyi, zm_yunjian, zm_yunxi, zm_yunxia, zm_yunyang</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>response_format</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>mp3</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>max_input_characters</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>null</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>other_options</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>false</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>input</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>pontos UTF-8 szöveg; Unicode-karakterszám normalizálás nélkül</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>text</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\">E modell profiljából válassza ki a pontos hangot.</p><p class=\"note-s\">A bemeneti karakterek és a hangmásodpercek külön mérési egységek.</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>Számlázható mennyiség</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=\"Számlázható mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Számlázható mennyiség</span>—</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=\"Számlázható mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Számlázható mennyiség</span>Minden Unicode-kódpont egy karakternek számít, a Han-karaktereket is beleértve.</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>1K bemeneti karakterenként</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · bemeneti karakter</span> <b>$0.008</b> <span class=\"price-unit\">1K bemeneti karakterenként</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><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>hexgrad: Kokoro 82M</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>hexgrad: Kokoro 82M · 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 karakterek</span> <b>0,00000124 USD</b> <span class=\"price-unit\">bemeneti karakterenként</span></div></td></tr></tbody></table></div></details></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></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Felolvasás</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-1709-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1709-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</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-1709-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1709-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}&quot;\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;hexgrad/kokoro-82m&quot;, &quot;input&quot;: &quot;Good afternoon! This is a short voice take.&quot;}&#39;)\nvoice=os.environ[&quot;AILOOT_VOICE_ID&quot;]\nallowed=json.loads(&#39;[&quot;af_alloy&quot;, &quot;af_aoede&quot;, &quot;af_bella&quot;, &quot;af_heart&quot;, &quot;af_jessica&quot;, &quot;af_kore&quot;, &quot;af_nicole&quot;, &quot;af_nova&quot;, &quot;af_river&quot;, &quot;af_sarah&quot;, &quot;af_sky&quot;, &quot;am_adam&quot;, &quot;am_echo&quot;, &quot;am_eric&quot;, &quot;am_fenrir&quot;, &quot;am_liam&quot;, &quot;am_michael&quot;, &quot;am_onyx&quot;, &quot;am_puck&quot;, &quot;am_santa&quot;, &quot;bf_alice&quot;, &quot;bf_emma&quot;, &quot;bf_isabella&quot;, &quot;bf_lily&quot;, &quot;bm_daniel&quot;, &quot;bm_fable&quot;, &quot;bm_george&quot;, &quot;bm_lewis&quot;, &quot;ef_dora&quot;, &quot;em_alex&quot;, &quot;em_santa&quot;, &quot;ff_siwis&quot;, &quot;hf_alpha&quot;, &quot;hf_beta&quot;, &quot;hm_omega&quot;, &quot;hm_psi&quot;, &quot;if_sara&quot;, &quot;im_nicola&quot;, &quot;jf_alpha&quot;, &quot;jf_gongitsune&quot;, &quot;jf_nezumi&quot;, &quot;jf_tebukuro&quot;, &quot;jm_kumo&quot;, &quot;pf_dora&quot;, &quot;pm_alex&quot;, &quot;pm_santa&quot;, &quot;zf_xiaobei&quot;, &quot;zf_xiaoni&quot;, &quot;zf_xiaoxiao&quot;, &quot;zf_xiaoyi&quot;, &quot;zm_yunjian&quot;, &quot;zm_yunxi&quot;, &quot;zm_yunxia&quot;, &quot;zm_yunyang&quot;]&#39;)\nif voice not in allowed: raise SystemExit(&quot;Choose an accepted voice ID from this exact model profile&quot;)\np[&quot;voice&quot;]=voice\np[&quot;response_format&quot;]=&quot;mp3&quot;\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\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 speech.mp3\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 · Felolvasás</h4><p class=\"note-s\">mp3</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><details class=\"card-about\"><summary>További tartalomlekérések</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1710-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1710-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Médiatár</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1710-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1710-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Feladat állapota</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1710-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1710-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Médiafájl részletei</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-1710-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1710-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-assets.json\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1710-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1710-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}&quot;\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c &#39;import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[&quot;AILOOT_MEDIA_TASK_ID&quot;],safe=&quot;&quot;))&#39;)\ncurl --fail-with-body --silent --show-error &quot;https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id&quot; \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-task.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(&quot;media-task.json&quot;).read_text())))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1710-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1710-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}&quot;\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c &#39;import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[&quot;AILOOT_ASSET_ID&quot;],safe=&quot;&quot;))&#39;)\ncurl --fail-with-body --silent --show-error &quot;https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id&quot; \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-asset.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(&quot;media-asset.json&quot;).read_text())))\nPY_RESULT\n</code></pre></div></div></div></details><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\">Őrizze meg a teljes bináris eredményt és a fejléceket. JSON vagy több kimenet esetén őrizzen meg minden adatelemet, és töltse le minden ténylegesen visszaadott, aláírt média-URL tartalmát.</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 értéket az egyeztetéshez, újbóli beküldés nélkül; nincs külön hangállapot-lekérdezési útvonal.</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\">binary audio</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>bytes</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">response headers</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span>headers</td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Hibák és következő lépések</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Válasz</th><th>Feltétel</th><th>Következő lépés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span><code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A visszaadott válasz szerint a művelet vagy az eredmény ellenőrzést igényel</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg az eredetileg visszaadott művelet- vagy feladatazonosítót, a kérés fejléceit és a választ; folytassa az eredeti művelet támogatott lekérdezéseit. Ne küldje be újra a létrehozási kérést.</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=hexgrad%2Fkokoro-82m&amp;route=Ultra&amp;caller=hexgrad%2Fkokoro-82m&amp;fmt=speech\"><code>hexgrad/kokoro-82m</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=hexgrad%2Fkokoro-82m&amp;route=Ultra&amp;caller=hexgrad%2Fkokoro-82m&amp;fmt=speech\"><code>hexgrad/kokoro-82m</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "fmt": "speech",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/speech",
        "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|speech|/v1/audio/speech|hexgrad%2Fkokoro-82m",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep the complete binary result and headers. If JSON/multiple outputs are returned, retain every data item and fetch each actual signed asset URL.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A visszaadott válasz szerint a művelet vagy az eredmény ellenőrzést igényel",
                "http_status": null,
                "recovery": "Őrizze meg az eredetileg visszaadott művelet- vagy feladatazonosítót, a kérés fejléceit és a választ; folytassa az eredeti művelet támogatott lekérdezéseit. Ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "all_results": "Follow everyactualreturnedoutputandownedasset; no result is discardedbecauseindex0orcontent_urlalreadyexists.",
              "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 értéket az egyeztetéshez, újbóli beküldés nélkül; nincs külön hangállapot-lekérdezési útvonal."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_type": "application/json",
                "mode": "text_to_speech",
                "required": [
                  "input"
                ]
              }
            ],
            "media_library": {
              "asset": {
                "fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "asset_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "task_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "output_key",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "family",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "model",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "method",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "status",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_type",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "sha256",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "size_bytes",
                    "type": "integer"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_url",
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned asset_id",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              },
              "content": {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "range_header_supported": true,
                "url_source": "Use exact returned signed content_url including its token; do not construct a token."
              },
              "expired_link": {
                "code": "link_expired",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Read the asset again to obtain its refreshed signed content_url, then fetch that URL. Do not regenerate."
              },
              "list": {
                "all_pages": "Follow every returned next_cursor, then select records by their actual task_id/output_key.",
                "http": "GET",
                "output_fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "object",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "data",
                    "type": "asset[]"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "next_cursor",
                    "type": "string|null"
                  }
                ],
                "parameters": [
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "family",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "cursor",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": 20,
                    "default_known": true,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "maximum": 100,
                    "minimum": 1,
                    "name": "limit",
                    "required": false,
                    "type": "integer"
                  }
                ],
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              "revoke": {
                "http": "DELETE",
                "meaning": "Revokes/deletes the existing owned file; this is not generation cancellation.",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}",
                "pending_status": "revoking",
                "success_statuses": [
                  202,
                  204
                ]
              },
              "task": {
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned task_id or media library record; operation_id is not task_id",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            },
            "operation_modes": [
              "text_to_speech"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes bináris eredményt és a fejléceket. JSON vagy több kimenet esetén őrizzen meg minden adatelemet, és töltse le minden ténylegesen visszaadott, aláírt média-URL tartalmát.",
              "family": "audio",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "binary audio",
                  "type": "bytes"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "response headers",
                  "type": "headers"
                }
              ],
              "format": "mp3",
              "http_success": 200
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "hexgrad/kokoro-82m"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "limit_known": false,
                "maximum_length": null,
                "min_length": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string",
                "unit": "Unicode-karakterek"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "af_alloy",
                  "af_aoede",
                  "af_bella",
                  "af_heart",
                  "af_jessica",
                  "af_kore",
                  "af_nicole",
                  "af_nova",
                  "af_river",
                  "af_sarah",
                  "af_sky",
                  "am_adam",
                  "am_echo",
                  "am_eric",
                  "am_fenrir",
                  "am_liam",
                  "am_michael",
                  "am_onyx",
                  "am_puck",
                  "am_santa",
                  "bf_alice",
                  "bf_emma",
                  "bf_isabella",
                  "bf_lily",
                  "bm_daniel",
                  "bm_fable",
                  "bm_george",
                  "bm_lewis",
                  "ef_dora",
                  "em_alex",
                  "em_santa",
                  "ff_siwis",
                  "hf_alpha",
                  "hf_beta",
                  "hm_omega",
                  "hm_psi",
                  "if_sara",
                  "im_nicola",
                  "jf_alpha",
                  "jf_gongitsune",
                  "jf_nezumi",
                  "jf_tebukuro",
                  "jm_kumo",
                  "pf_dora",
                  "pm_alex",
                  "pm_santa",
                  "zf_xiaobei",
                  "zf_xiaoni",
                  "zf_xiaoxiao",
                  "zf_xiaoyi",
                  "zm_yunjian",
                  "zm_yunxi",
                  "zm_yunxia",
                  "zm_yunyang"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "voice",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mp3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "every field outside exactmodel,input,voice,response_format",
              "stream/speed/reference speech options"
            ]
          },
          "hints": [
            "E modell profiljából válassza ki a pontos hangot.",
            "A bemeneti karakterek és a hangmásodpercek külön mérési egységek."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "input": "pontos UTF-8 szöveg; Unicode-karakterszám normalizálás nélkül",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_characters": null,
            "other_options": false,
            "required": [
              "model",
              "input",
              "voice",
              "response_format"
            ],
            "response_format": [
              "mp3"
            ],
            "voice_ids": [
              "af_alloy",
              "af_aoede",
              "af_bella",
              "af_heart",
              "af_jessica",
              "af_kore",
              "af_nicole",
              "af_nova",
              "af_river",
              "af_sarah",
              "af_sky",
              "am_adam",
              "am_echo",
              "am_eric",
              "am_fenrir",
              "am_liam",
              "am_michael",
              "am_onyx",
              "am_puck",
              "am_santa",
              "bf_alice",
              "bf_emma",
              "bf_isabella",
              "bf_lily",
              "bm_daniel",
              "bm_fable",
              "bm_george",
              "bm_lewis",
              "ef_dora",
              "em_alex",
              "em_santa",
              "ff_siwis",
              "hf_alpha",
              "hf_beta",
              "hm_omega",
              "hm_psi",
              "if_sara",
              "im_nicola",
              "jf_alpha",
              "jf_gongitsune",
              "jf_nezumi",
              "jf_tebukuro",
              "jm_kumo",
              "pf_dora",
              "pm_alex",
              "pm_santa",
              "zf_xiaobei",
              "zf_xiaoni",
              "zf_xiaoxiao",
              "zf_xiaoyi",
              "zm_yunjian",
              "zm_yunxi",
              "zm_yunxia",
              "zm_yunyang"
            ]
          },
          "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 for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/speech"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_speech"
          ],
          "output": {
            "family": "audio",
            "format": "mp3",
            "http_success": 200,
            "response": "full binary MP3 plus response headers",
            "result": "complete playable owned MP3"
          }
        },
        "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_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.008000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "declared_tariff_references": [
          {
            "client_selectable": false,
            "key": "e43e93397bc0f4d8af3d",
            "label": "hexgrad: Kokoro 82M",
            "profiles": [
              {
                "basis": "",
                "dimensions": {
                  "conditions": "Alapértelmezett konfiguráció"
                },
                "label": "hexgrad: Kokoro 82M · Alapértelmezett beállítások",
                "units": [
                  {
                    "amount": "0.00000124",
                    "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                    "billing_input": false,
                    "key": "2e6b47581d2d5355918a9389",
                    "label": "Input characters",
                    "public_unit_label": "per input character",
                    "quantity": "1",
                    "rate_role": "declared_tariff_rate",
                    "side": "in",
                    "unit": "input_character"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"hexgrad/kokoro-82m\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"af_alloy\", \"af_aoede\", \"af_bella\", \"af_heart\", \"af_jessica\", \"af_kore\", \"af_nicole\", \"af_nova\", \"af_river\", \"af_sarah\", \"af_sky\", \"am_adam\", \"am_echo\", \"am_eric\", \"am_fenrir\", \"am_liam\", \"am_michael\", \"am_onyx\", \"am_puck\", \"am_santa\", \"bf_alice\", \"bf_emma\", \"bf_isabella\", \"bf_lily\", \"bm_daniel\", \"bm_fable\", \"bm_george\", \"bm_lewis\", \"ef_dora\", \"em_alex\", \"em_santa\", \"ff_siwis\", \"hf_alpha\", \"hf_beta\", \"hm_omega\", \"hm_psi\", \"if_sara\", \"im_nicola\", \"jf_alpha\", \"jf_gongitsune\", \"jf_nezumi\", \"jf_tebukuro\", \"jm_kumo\", \"pf_dora\", \"pm_alex\", \"pm_santa\", \"zf_xiaobei\", \"zf_xiaoni\", \"zf_xiaoxiao\", \"zf_xiaoyi\", \"zm_yunjian\", \"zm_yunxi\", \"zm_yunxia\", \"zm_yunyang\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n",
            "label": "curl",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n",
            "label": "List actual media assets",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual media task",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual asset metadata",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "speech",
        "hints": [
          "Select exact voice from this model profile.",
          "Input characters and audio seconds are different meters."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Озвучка текста",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "audio"
        ],
        "path": "/v1/audio/speech",
        "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_character": 8e-06
          }
        },
        "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_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.008000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "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": "0.008000",
            "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_character",
            "label": "input character",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per 1000 input character",
            "quantity": "1000",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_character"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "4d2858f6ff1c22de8c8aa596a8074e1490ed3b8e2e30782b0e0565eeb7a4f41c",
    "input_html_sha256": "8a7789a0994657194774f86bdf65efc3f77de02541329834ddfe8717ece0678d",
    "private_audit_sha256": "53c7e054312ee630a5f6ac013c8983f31cd460626ac8034089247f2e41ace952",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/hexgrad-kokoro-82m/",
    "description": "A hexgrad Kokoro 82M modellje kompakt, 82 millió paraméteres modellel és nyelvspecifikus előre beállított hanggal generál beszédet. Dokumentált v1.0 leírása nyolc nyelvet, 54 hangot és 24 kHz-es hangkimenetet tartalmaz.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/hexgrad-kokoro-82m/index.md",
    "title": "hexgrad: Kokoro 82M — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/hexgrad-kokoro-82m/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Kokoro 82M a hexgrad nyílt súlyú szövegfelolvasó modellje nyolcvankét millió paraméterrel. Modellkártyája StyleTTS 2-re és iSTFTNetre épülő kompakt, csak dekóderes architektúrát ír le. Az írott szöveget kiejtési információvá, majd a kiválasztott hangon beszéddé alakítja. A dokumentált v1.0 kiadás ötvennégy hangot biztosít nyolc nyelven; ez eltér a korábbi, kizárólag angol v0.19 kiadástól.\n\n### Válassz egymáshoz illő nyelvet és hangot\n\nA hangkatalógus amerikai és brit angolt, japánt, mandarin kínait, spanyolt, franciát, hindit, olaszt és brazil portugált fed le. A két angol akcentus egyetlen nyelv változata. A hangnevek és nyelvbeállítások összetartoznak: az af_heart amerikai angol példa a hivatalos munkafolyamatban, míg a katalógus külön csoportokkal rendelkezik a többi nyelvhez és akcentushoz.\n\nA ténylegesen felolvasandó anyag alapján válassz beszélőt. Egy rövid kurzusnarráció ugyanazt az előre beállított hangot használhatja a szakaszaiban; egy többnyelvű gyűjtemény minden szükséges nyelvcsoportból választhat hangot. A katalógus lefedettsége csoportonként eltér. A franciát például egyetlen felsorolt hang képviseli, szemben az angol nagyobb választékával.\n\n### Kiejtés és részletek előkészítése\n\nA Kokoro referencia-feldolgozólánca az írott alakokat fonémákká alakítja. Példái lehetővé teszik egy kifejezés explicit fonetikus olvasatát, így egy nehéz név előkészíthető ahelyett, hogy kétértelmű írásmódra hagyatkoznánk. A környező mondat maradjon természetes, és őrizd meg a hallgatónak szánt megfogalmazást.\n\nEgy gyakorlati részlet: „Az útmutató három részből áll. Először válaszd ki az anyagot. Ezután hasonlítsd össze a példákat. Végül mentsd el a használni kívánt változatot.” Teljes fordulatokat írj, és tartsd meg az írásjelek által jelzett szüneteket. Hosszú anyagnál összefüggő bekezdésekbe szervezd a bemenetet, ne kezeld a teljes dokumentumot egyetlen megszakítás nélküli megszólalásként.\n\nA hangútmutató szerint sok beszélő körülbelül 100–200 tokenes részletekkel működik a legjobban, egy hozzávetőleg 500 tokenes tartományon belül. Nagyon rövid megszólalásoknál, különösen 10–20 token alatt gyengeségeket, hosszabb részleteknél, főleg 400 token felett sietésre való hajlamot említ. Ezek tokenalapú előkészítési megfigyelések, nem szószám- vagy felvételidő-korlátok. Rövid töredékek összekapcsolása vagy hosszú részlet felosztása alkalmasabb beszédegységet adhat.\n\n### Hangkimenet és tempó\n\nA hivatalos munkafolyamat minden generált szegmenshez visszaadja a feldolgozott szöveget, fonémákat és hanganyagot. A szegmenseket 24 000 Hz-es WAV-ként menti, és a referencia-feldolgozóláncban sebességbeállítást tesz elérhetővé. A szegmensszöveget és sorrendet a hanganyaggal kapcsolódóan őrizd meg, hogy az összeállított narráció kövesse a tervezett szöveget.\n\nHasznos szerkesztési ellenőrzés két részlet határának meghallgatása, majd az ismétlődő nevek és a felsorolások tempójának vizsgálata. A hangkimenet és a fonémanézet eltérő célra szolgál: az egyik a hallgató által hallott felvétel, a másik segít ellenőrizni az írott szöveg kiejtését.\n\n### Nyelvi lefedettség és hasznos korlátok\n\nA gyártó kifejezetten megjegyzi, hogy a nem angol támogatás szűkös lehet a korlátozott kiejtésfeldolgozás vagy hangtanítási adatok miatt. Ezért az előre beállított csoportokat nem szabad minden részletre azonos előadási garanciaként kezelni. Válassz megfelelő beszélőt, és ellenőrizd a feladatban ténylegesen szükséges neveket és megfogalmazást.\n\nA hasznos eredmény egy elmondott részlet vagy összeállított narráció dokumentált előre beállított hanggal, a kiejtési és részlethossz-igényeihez előkészített szöveggel. Ez a leírás a gyártó v1.0 Kokoro 82M anyagait követi; másik modellváltozat, kvantált implementáció vagy külsőleg módosított hang saját műszaki határokkal rendelkezik.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "hexgrad",
    "available": null,
    "canonical_model": "hexgrad/kokoro-82m",
    "capabilities": {
      "context_length": 4096,
      "manufacturer_input": [
        "text"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "speech"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.008000",
            "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_character",
            "label": "input character",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per 1000 input character",
            "quantity": "1000",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_character"
          }
        ],
        "summary": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "speech"
    ],
    "id": "hexgrad/kokoro-82m",
    "input": [
      "text"
    ],
    "kind": "speech",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep the complete binary result and headers. If JSON/multiple outputs are returned, retain every data item and fetch each actual signed asset URL.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Érvénytelen kötelező mezők, az anyag érvénytelen reprezentációja vagy érvénytelen paraméterérték",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Javítsa a jelzett mezőket egy új létrehozási kérés előtt.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A visszaadott válasz szerint a művelet vagy az eredmény ellenőrzést igényel",
                "http_status": null,
                "recovery": "Őrizze meg az eredetileg visszaadott művelet- vagy feladatazonosítót, a kérés fejléceit és a választ; folytassa az eredeti művelet támogatott lekérdezéseit. Ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "all_results": "Follow everyactualreturnedoutputandownedasset; no result is discardedbecauseindex0orcontent_urlalreadyexists.",
              "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 értéket az egyeztetéshez, újbóli beküldés nélkül; nincs külön hangállapot-lekérdezési útvonal."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_type": "application/json",
                "mode": "text_to_speech",
                "required": [
                  "input"
                ]
              }
            ],
            "media_library": {
              "asset": {
                "fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "asset_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "task_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "output_key",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "family",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "model",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "method",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "status",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_type",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "sha256",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "size_bytes",
                    "type": "integer"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_url",
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned asset_id",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              },
              "content": {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "range_header_supported": true,
                "url_source": "Use exact returned signed content_url including its token; do not construct a token."
              },
              "expired_link": {
                "code": "link_expired",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Read the asset again to obtain its refreshed signed content_url, then fetch that URL. Do not regenerate."
              },
              "list": {
                "all_pages": "Follow every returned next_cursor, then select records by their actual task_id/output_key.",
                "http": "GET",
                "output_fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "object",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "data",
                    "type": "asset[]"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "next_cursor",
                    "type": "string|null"
                  }
                ],
                "parameters": [
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "family",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "cursor",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": 20,
                    "default_known": true,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "maximum": 100,
                    "minimum": 1,
                    "name": "limit",
                    "required": false,
                    "type": "integer"
                  }
                ],
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              "revoke": {
                "http": "DELETE",
                "meaning": "Revokes/deletes the existing owned file; this is not generation cancellation.",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}",
                "pending_status": "revoking",
                "success_statuses": [
                  202,
                  204
                ]
              },
              "task": {
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned task_id or media library record; operation_id is not task_id",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            },
            "operation_modes": [
              "text_to_speech"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes bináris eredményt és a fejléceket. JSON vagy több kimenet esetén őrizzen meg minden adatelemet, és töltse le minden ténylegesen visszaadott, aláírt média-URL tartalmát.",
              "family": "audio",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "binary audio",
                  "type": "bytes"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "response headers",
                  "type": "headers"
                }
              ],
              "format": "mp3",
              "http_success": 200
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "hexgrad/kokoro-82m"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "limit_known": false,
                "maximum_length": null,
                "min_length": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string",
                "unit": "Unicode-karakterek"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "af_alloy",
                  "af_aoede",
                  "af_bella",
                  "af_heart",
                  "af_jessica",
                  "af_kore",
                  "af_nicole",
                  "af_nova",
                  "af_river",
                  "af_sarah",
                  "af_sky",
                  "am_adam",
                  "am_echo",
                  "am_eric",
                  "am_fenrir",
                  "am_liam",
                  "am_michael",
                  "am_onyx",
                  "am_puck",
                  "am_santa",
                  "bf_alice",
                  "bf_emma",
                  "bf_isabella",
                  "bf_lily",
                  "bm_daniel",
                  "bm_fable",
                  "bm_george",
                  "bm_lewis",
                  "ef_dora",
                  "em_alex",
                  "em_santa",
                  "ff_siwis",
                  "hf_alpha",
                  "hf_beta",
                  "hm_omega",
                  "hm_psi",
                  "if_sara",
                  "im_nicola",
                  "jf_alpha",
                  "jf_gongitsune",
                  "jf_nezumi",
                  "jf_tebukuro",
                  "jm_kumo",
                  "pf_dora",
                  "pm_alex",
                  "pm_santa",
                  "zf_xiaobei",
                  "zf_xiaoni",
                  "zf_xiaoxiao",
                  "zf_xiaoyi",
                  "zm_yunjian",
                  "zm_yunxi",
                  "zm_yunxia",
                  "zm_yunyang"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "voice",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mp3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "every field outside exactmodel,input,voice,response_format",
              "stream/speed/reference speech options"
            ]
          },
          "hints": [
            "E modell profiljából válassza ki a pontos hangot.",
            "A bemeneti karakterek és a hangmásodpercek külön mérési egységek."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "input": "pontos UTF-8 szöveg; Unicode-karakterszám normalizálás nélkül",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_characters": null,
            "other_options": false,
            "required": [
              "model",
              "input",
              "voice",
              "response_format"
            ],
            "response_format": [
              "mp3"
            ],
            "voice_ids": [
              "af_alloy",
              "af_aoede",
              "af_bella",
              "af_heart",
              "af_jessica",
              "af_kore",
              "af_nicole",
              "af_nova",
              "af_river",
              "af_sarah",
              "af_sky",
              "am_adam",
              "am_echo",
              "am_eric",
              "am_fenrir",
              "am_liam",
              "am_michael",
              "am_onyx",
              "am_puck",
              "am_santa",
              "bf_alice",
              "bf_emma",
              "bf_isabella",
              "bf_lily",
              "bm_daniel",
              "bm_fable",
              "bm_george",
              "bm_lewis",
              "ef_dora",
              "em_alex",
              "em_santa",
              "ff_siwis",
              "hf_alpha",
              "hf_beta",
              "hm_omega",
              "hm_psi",
              "if_sara",
              "im_nicola",
              "jf_alpha",
              "jf_gongitsune",
              "jf_nezumi",
              "jf_tebukuro",
              "jm_kumo",
              "pf_dora",
              "pm_alex",
              "pm_santa",
              "zf_xiaobei",
              "zf_xiaoni",
              "zf_xiaoxiao",
              "zf_xiaoyi",
              "zm_yunjian",
              "zm_yunxi",
              "zm_yunxia",
              "zm_yunyang"
            ]
          },
          "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 for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/speech"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_speech"
          ],
          "output": {
            "family": "audio",
            "format": "mp3",
            "http_success": 200,
            "response": "full binary MP3 plus response headers",
            "result": "complete playable owned MP3"
          }
        },
        "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_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.008000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "declared_tariff_references": [
          {
            "client_selectable": false,
            "key": "e43e93397bc0f4d8af3d",
            "label": "hexgrad: Kokoro 82M",
            "profiles": [
              {
                "basis": "",
                "dimensions": {
                  "conditions": "Alapértelmezett konfiguráció"
                },
                "label": "hexgrad: Kokoro 82M · Alapértelmezett beállítások",
                "units": [
                  {
                    "amount": "0.00000124",
                    "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                    "billing_input": false,
                    "key": "2e6b47581d2d5355918a9389",
                    "label": "Input characters",
                    "public_unit_label": "per input character",
                    "quantity": "1",
                    "rate_role": "declared_tariff_rate",
                    "side": "in",
                    "unit": "input_character"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"hexgrad/kokoro-82m\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"af_alloy\", \"af_aoede\", \"af_bella\", \"af_heart\", \"af_jessica\", \"af_kore\", \"af_nicole\", \"af_nova\", \"af_river\", \"af_sarah\", \"af_sky\", \"am_adam\", \"am_echo\", \"am_eric\", \"am_fenrir\", \"am_liam\", \"am_michael\", \"am_onyx\", \"am_puck\", \"am_santa\", \"bf_alice\", \"bf_emma\", \"bf_isabella\", \"bf_lily\", \"bm_daniel\", \"bm_fable\", \"bm_george\", \"bm_lewis\", \"ef_dora\", \"em_alex\", \"em_santa\", \"ff_siwis\", \"hf_alpha\", \"hf_beta\", \"hm_omega\", \"hm_psi\", \"if_sara\", \"im_nicola\", \"jf_alpha\", \"jf_gongitsune\", \"jf_nezumi\", \"jf_tebukuro\", \"jm_kumo\", \"pf_dora\", \"pm_alex\", \"pm_santa\", \"zf_xiaobei\", \"zf_xiaoni\", \"zf_xiaoxiao\", \"zf_xiaoyi\", \"zm_yunjian\", \"zm_yunxi\", \"zm_yunxia\", \"zm_yunyang\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n",
            "label": "curl",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n",
            "label": "List actual media assets",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual media task",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual asset metadata",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "speech",
        "hints": [
          "Select exact voice from this model profile.",
          "Input characters and audio seconds are different meters."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Озвучка текста",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "audio"
        ],
        "path": "/v1/audio/speech",
        "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_character": 8e-06
          }
        },
        "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_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.008000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "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": "0.008000",
            "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_character",
            "label": "input character",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000008",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per 1000 input character",
            "quantity": "1000",
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_character"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "hexgrad: Kokoro 82M",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "pricing_profiles": [
      {
        "applicability": {
          "client_selectable": false,
          "native_profile_selection_pending": true,
          "scope": "hosted_reference"
        },
        "dimensions": {
          "variant": null
        },
        "label": "Ultra",
        "units": [
          {
            "amount": "0.000008",
            "amount_unit": "usd_per_input_character",
            "conditions": {
              "variant": null
            },
            "key": "pricing.prompt",
            "label": "prompt",
            "profile_index": 0,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_character"
          },
          {
            "amount": "0",
            "amount_unit": "usd_per_not_separately_charged_output",
            "conditions": {
              "variant": null
            },
            "key": "pricing.completion",
            "label": "completion",
            "profile_index": 0,
            "quantity": "1",
            "rate_role": "binding_component_rate",
            "side": "out",
            "unit": "not_separately_charged_output"
          }
        ]
      }
    ],
    "public_id": "hexgrad/kokoro-82m",
    "short": "A hexgrad Kokoro 82M modellje kompakt, 82 millió paraméteres modellel és nyelvspecifikus előre beállított hanggal generál beszédet. Dokumentált v1.0 leírása nyolc nyelvet, 54 hangot és 24 kHz-es hangkimenetet tartalmaz."
  },
  "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 hexgrad Kokoro 82M modellje kompakt, 82 millió paraméteres modellel és nyelvspecifikus előre beállított hanggal generál beszédet. Dokumentált v1.0 leírása nyolc nyelvet, 54 hangot és 24 kHz-es hangkimenetet tartalmaz.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "b9a1e4e0d35bf0db58fb01d6960153079888d60167a2fda8e94e44e4bf58162b",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "f02007b543b7712672e234046f01c018cf3ab547ab1e067de238cd297dc1ac52"
}