{
  "aboutHtml": "<p>A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 a Mistral AI kompakt szöveg- és hangértelmező modellje, a Ministral 3B nyelvimodell-családra építve. Beszédfelvételeket és szöveges utasításokat fogad, és szöveget állít elő, beleértve az átiratokat, fordításokat, hanggal kapcsolatos válaszokat és strukturált összefoglalókat. Az eredeti Voxtral-kiadás e 3B modellt kompakt vagy helyi alkalmazásokhoz ajánlja, a különálló 24B Voxtral Small modell mellett. Elkülönül a szolgáltató által üzemeltetett, átírásra optimalizált Voxtral Mini Transcribe szolgáltatástól is.</p><p>A modellnek dedikált átírási módja van, amely alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forrásnyelvet és ennek megfelelően ír át. Ezt a módot válaszd, ha a szükséges eredményanyag az elhangzott megfogalmazás. A hangértelmezés ezzel szemben közvetlen kérdést vagy összefoglalási kérést enged egy felvételről, külön beszédfelismerési szakasz és azt követő szöveges modell előírása nélkül. Egy interjú ezért teljes átiratot, fordítást vagy szűk kérdésre adott választ eredményezhet; add meg, melyik szükséges, hogy e különböző feladatok ne váljanak egyetlen kétértelmű feladatleírássá.</p><p>A pontos kiadási kártya 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot sorol fel átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. Ezek eltérő, feladatspecifikus időtartamállítások, nem minden műveletre közös hangkeret. A releváns felvételt, utasításokat és beszélgetést tartsd a tervezett feladat hatókörén belül. A gyártó megnevezett nyelvei az angol, spanyol, francia, portugál, hindi, német, holland és olasz, automatikus nyelvfelismeréssel. Fordításnál vagy válasznál különböztesd meg a felvétel nyelvét a kívánt kimeneti nyelvtől.</p><p>Több hangbemenet egy üzenetben és hang több felhasználói fordulón át is támogatott. Összehasonlításnál minden felvételnek adj egyértelmű azonosítót. Önálló példa lehet két elhangzott magyarázat összevetése és a változó követelmények visszaadása, forrásonként külön oszlopban. További kérdés egy megállapítás részletére kérdezhet, vagy újabb felvételt adhat. A kártya csak szöveges és csak hangos használatot is bemutat, így a modell az írott kérdéssel és a beszédbizonyítékkal egyaránt dolgozhat.</p><p>Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt, és kérj hasznos szerkezetet, például témákat, kimondott döntéseket és követő műveleteket. A bizonytalan neveket, dátumokat vagy felelősségeket tartsd külön az egyértelműen elhangzó tényektől. Interjúnál kérd az adott kérdést megválaszoló állítást és elegendő környező kontextust az érthetőségéhez. Ezek használható szöveges anyagra irányuló feladattervek; nem teszik az általános hangértelmezést a beszélőszétválasztás, szószintű időbélyegek vagy név nélküli beszélő azonosításának garanciájává.</p><p>A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le. Ilyen munkafolyamatban az alkalmazás függvénydefiníciókat ad meg, a modell javasolja a releváns hívást és argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja a megfigyelést. Hangkérés ezért irányíthat lekérdezést vagy más eszközzel támogatott feladatot, de a modell javasolt hívása elkülönül a végrehajtott művelettől. A beszélgetés folytatásakor őrizd meg a ténylegesen visszaadott eredményt, hogy egy későbbi válasz a történteket tükrözze, ne a kérést.</p><p>A kiadott használati kártya átíráshoz 0.0 temperature értéket, hangértelmezéshez és társalgáshoz pedig 0.2 temperature és 0.95 top_p értéket ajánl. Kijelenti, hogy a rendszerpromptok ebben a folyamatban nem támogatottak, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe tedd. Példái a felvételeket hangbemenetté dekódolják, és MP3-anyagot tartalmaznak, de nem állapítanak meg teljes kodeklistát vagy külön, szigorú maximális kimeneti hosszt. A példák 500 tokenes generálási beállítása példakeret marad.</p><p>Készíts elő a feladathoz releváns anyagot tartalmazó tiszta felvételt, és add meg, hogy eredeti megfogalmazásra, fordításra, válaszra vagy összefoglalóra van szükséged. A kártya több beszélgetést tartalmazó kötegelt következtetést is bemutat, amely gyártói használati minta, és elkülönül egy egyedi eredmény azonosságától. Őrizd meg a 3B 2507 kiadást és az átírás, illetve értelmezés eltérő időtartam-útmutatását; a későbbi Mini Transcribe 2 modell beszélőszétválasztása, 13 nyelvű változata és hosszabb felvételek támogatása külön gyártói funkciók.</p>",
  "aboutText": "A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 a Mistral AI kompakt szöveg- és hangértelmező modellje, a Ministral 3B nyelvimodell-családra építve. Beszédfelvételeket és szöveges utasításokat fogad, és szöveget állít elő, beleértve az átiratokat, fordításokat, hanggal kapcsolatos válaszokat és strukturált összefoglalókat. Az eredeti Voxtral-kiadás e 3B modellt kompakt vagy helyi alkalmazásokhoz ajánlja, a különálló 24B Voxtral Small modell mellett. Elkülönül a szolgáltató által üzemeltetett, átírásra optimalizált Voxtral Mini Transcribe szolgáltatástól is.\n\nA modellnek dedikált átírási módja van, amely alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forrásnyelvet és ennek megfelelően ír át. Ezt a módot válaszd, ha a szükséges eredményanyag az elhangzott megfogalmazás. A hangértelmezés ezzel szemben közvetlen kérdést vagy összefoglalási kérést enged egy felvételről, külön beszédfelismerési szakasz és azt követő szöveges modell előírása nélkül. Egy interjú ezért teljes átiratot, fordítást vagy szűk kérdésre adott választ eredményezhet; add meg, melyik szükséges, hogy e különböző feladatok ne váljanak egyetlen kétértelmű feladatleírássá.\n\nA pontos kiadási kártya 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot sorol fel átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. Ezek eltérő, feladatspecifikus időtartamállítások, nem minden műveletre közös hangkeret. A releváns felvételt, utasításokat és beszélgetést tartsd a tervezett feladat hatókörén belül. A gyártó megnevezett nyelvei az angol, spanyol, francia, portugál, hindi, német, holland és olasz, automatikus nyelvfelismeréssel. Fordításnál vagy válasznál különböztesd meg a felvétel nyelvét a kívánt kimeneti nyelvtől.\n\nTöbb hangbemenet egy üzenetben és hang több felhasználói fordulón át is támogatott. Összehasonlításnál minden felvételnek adj egyértelmű azonosítót. Önálló példa lehet két elhangzott magyarázat összevetése és a változó követelmények visszaadása, forrásonként külön oszlopban. További kérdés egy megállapítás részletére kérdezhet, vagy újabb felvételt adhat. A kártya csak szöveges és csak hangos használatot is bemutat, így a modell az írott kérdéssel és a beszédbizonyítékkal egyaránt dolgozhat.\n\nMegbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt, és kérj hasznos szerkezetet, például témákat, kimondott döntéseket és követő műveleteket. A bizonytalan neveket, dátumokat vagy felelősségeket tartsd külön az egyértelműen elhangzó tényektől. Interjúnál kérd az adott kérdést megválaszoló állítást és elegendő környező kontextust az érthetőségéhez. Ezek használható szöveges anyagra irányuló feladattervek; nem teszik az általános hangértelmezést a beszélőszétválasztás, szószintű időbélyegek vagy név nélküli beszélő azonosításának garanciájává.\n\nA gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le. Ilyen munkafolyamatban az alkalmazás függvénydefiníciókat ad meg, a modell javasolja a releváns hívást és argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja a megfigyelést. Hangkérés ezért irányíthat lekérdezést vagy más eszközzel támogatott feladatot, de a modell javasolt hívása elkülönül a végrehajtott művelettől. A beszélgetés folytatásakor őrizd meg a ténylegesen visszaadott eredményt, hogy egy későbbi válasz a történteket tükrözze, ne a kérést.\n\nA kiadott használati kártya átíráshoz 0.0 temperature értéket, hangértelmezéshez és társalgáshoz pedig 0.2 temperature és 0.95 top_p értéket ajánl. Kijelenti, hogy a rendszerpromptok ebben a folyamatban nem támogatottak, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe tedd. Példái a felvételeket hangbemenetté dekódolják, és MP3-anyagot tartalmaznak, de nem állapítanak meg teljes kodeklistát vagy külön, szigorú maximális kimeneti hosszt. A példák 500 tokenes generálási beállítása példakeret marad.\n\nKészíts elő a feladathoz releváns anyagot tartalmazó tiszta felvételt, és add meg, hogy eredeti megfogalmazásra, fordításra, válaszra vagy összefoglalóra van szükséged. A kártya több beszélgetést tartalmazó kötegelt következtetést is bemutat, amely gyártói használati minta, és elkülönül egy egyedi eredmény azonosságától. Őrizd meg a 3B 2507 kiadást és az átírás, illetve értelmezés eltérő időtartam-útmutatását; a későbbi Mini Transcribe 2 modell beszélőszétválasztása, 13 nyelvű változata és hosszabb felvételek támogatása külön gyártói funkciók.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "29cec97465658a1046ffd62611b5b46f739494004a09cdfed043443c3369b50a",
    "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\">Mistral: Voxtral Mini 3B 2507</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/voxtral-mini-3b-2507</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">ID másolása</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modellkártya szakaszai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Kezdő lépések</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Bemenetek és metódusok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Díjcsomagok</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Példák</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Eredmények</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Álnevek</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metódusok\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507\">Felismerés</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Kezdő lépések</h3><p class=\"mdesc-full\">A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 kompakt szöveges modellel egyesíti a hangértelmezést átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces hangértelmezést és szöveges kimenetet dokumentál.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Elfogadott bemenetek</dt><dd>Hang</dd></div><div><dt>Eredmények</dt><dd>Szöveg</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 Voxtral Mini 1.0 3B 2507 a Mistral AI kompakt szöveg- és hangértelmező modellje, a Ministral 3B nyelvimodell-családra építve. Beszédfelvételeket és szöveges utasításokat fogad, és szöveget állít elő, beleértve az átiratokat, fordításokat, hanggal kapcsolatos válaszokat és strukturált összefoglalókat. Az eredeti Voxtral-kiadás e 3B modellt kompakt vagy helyi alkalmazásokhoz ajánlja, a különálló 24B Voxtral Small modell mellett. Elkülönül a szolgáltató által üzemeltetett, átírásra optimalizált Voxtral Mini Transcribe szolgáltatástól is.</p><p>A modellnek dedikált átírási módja van, amely alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forrásnyelvet és ennek megfelelően ír át. Ezt a módot válaszd, ha a szükséges eredményanyag az elhangzott megfogalmazás. A hangértelmezés ezzel szemben közvetlen kérdést vagy összefoglalási kérést enged egy felvételről, külön beszédfelismerési szakasz és azt követő szöveges modell előírása nélkül. Egy interjú ezért teljes átiratot, fordítást vagy szűk kérdésre adott választ eredményezhet; add meg, melyik szükséges, hogy e különböző feladatok ne váljanak egyetlen kétértelmű feladatleírássá.</p><p>A pontos kiadási kártya 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot sorol fel átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. Ezek eltérő, feladatspecifikus időtartamállítások, nem minden műveletre közös hangkeret. A releváns felvételt, utasításokat és beszélgetést tartsd a tervezett feladat hatókörén belül. A gyártó megnevezett nyelvei az angol, spanyol, francia, portugál, hindi, német, holland és olasz, automatikus nyelvfelismeréssel. Fordításnál vagy válasznál különböztesd meg a felvétel nyelvét a kívánt kimeneti nyelvtől.</p><p>Több hangbemenet egy üzenetben és hang több felhasználói fordulón át is támogatott. Összehasonlításnál minden felvételnek adj egyértelmű azonosítót. Önálló példa lehet két elhangzott magyarázat összevetése és a változó követelmények visszaadása, forrásonként külön oszlopban. További kérdés egy megállapítás részletére kérdezhet, vagy újabb felvételt adhat. A kártya csak szöveges és csak hangos használatot is bemutat, így a modell az írott kérdéssel és a beszédbizonyítékkal egyaránt dolgozhat.</p><p>Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt, és kérj hasznos szerkezetet, például témákat, kimondott döntéseket és követő műveleteket. A bizonytalan neveket, dátumokat vagy felelősségeket tartsd külön az egyértelműen elhangzó tényektől. Interjúnál kérd az adott kérdést megválaszoló állítást és elegendő környező kontextust az érthetőségéhez. Ezek használható szöveges anyagra irányuló feladattervek; nem teszik az általános hangértelmezést a beszélőszétválasztás, szószintű időbélyegek vagy név nélküli beszélő azonosításának garanciájává.</p><p>A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le. Ilyen munkafolyamatban az alkalmazás függvénydefiníciókat ad meg, a modell javasolja a releváns hívást és argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja a megfigyelést. Hangkérés ezért irányíthat lekérdezést vagy más eszközzel támogatott feladatot, de a modell javasolt hívása elkülönül a végrehajtott művelettől. A beszélgetés folytatásakor őrizd meg a ténylegesen visszaadott eredményt, hogy egy későbbi válasz a történteket tükrözze, ne a kérést.</p><p>A kiadott használati kártya átíráshoz 0.0 temperature értéket, hangértelmezéshez és társalgáshoz pedig 0.2 temperature és 0.95 top_p értéket ajánl. Kijelenti, hogy a rendszerpromptok ebben a folyamatban nem támogatottak, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe tedd. Példái a felvételeket hangbemenetté dekódolják, és MP3-anyagot tartalmaznak, de nem állapítanak meg teljes kodeklistát vagy külön, szigorú maximális kimeneti hosszt. A példák 500 tokenes generálási beállítása példakeret marad.</p><p>Készíts elő a feladathoz releváns anyagot tartalmazó tiszta felvételt, és add meg, hogy eredeti megfogalmazásra, fordításra, válaszra vagy összefoglalóra van szükséged. A kártya több beszélgetést tartalmazó kötegelt következtetést is bemutat, amely gyártói használati minta, és elkülönül egy egyedi eredmény azonosságától. Őrizd meg a 3B 2507 kiadást és az átírás, illetve értelmezés eltérő időtartam-útmutatását; a későbbi Mini Transcribe 2 modell beszélőszétválasztása, 13 nyelvű változata és hosszabb felvételek támogatása külön gyártói funkciók.</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 · Hang átírása</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Bemenet</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Kimenet</dt><dd><code>text</code></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><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>mistralai/voxtral-mini-3b-2507</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Kötelező</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>Minimum: 0</div><div>Maximum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Követelmény\"><span class=\"card-cell-label\">Követelmény</span>Opcionális</td><td data-cell-label=\"Értékek és korlátok\"><span class=\"card-cell-label\">Értékek és korlátok</span></td><td data-cell-label=\"Alapértelmezett\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Alapértelmezett</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"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_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Paraméter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Paraméter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Szerződés\"><span class=\"card-cell-label\">Szerződés</span>Olvasson be tényleges WAV-fájlt, és kódolja a valós bájtjait a deklarált JSON input_audio bemenethez; ehhez a pontosan csak JSON-t engedő deklarációhoz nem hirdetünk multipart útvonalat.</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></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Díjcsomagok</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>A végső díj számítása</h5><p class=\"note-s\">A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.</p></div><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>Becsült díjak összehasonlításhoz</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>Előre jelzett 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=\"Előre jelzett mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Előre jelzett 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 · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra · Becslés, csak összehasonlításra</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>bemeneti hangmásodperc</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Előre jelzett mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Előre jelzett mennyiség</span>—</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>bemeneti hangmásodpercenként</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · bemeneti hangmásodperc · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>$0.0000333334</b> <span class=\"price-unit\">bemeneti hangmásodpercenként</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>A generálás becsült költsége</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Előre jelzett mennyiség\"><span class=\"card-cell-label\">Előre jelzett mennyiség</span>becslés egy generálásra</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>Kimenet · Becsült generálási költség · Becslés, csak összehasonlításra</span> <b>$0.0000333334</b> <span class=\"price-unit\">becslés a generálás előtt</span></div><p class=\"note-s\">Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Hang átírása</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1940-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1940-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · pontos natív kéréstörzs és teljes eredmény</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1940-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1940-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;mistralai/voxtral-mini-3b-2507&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Hang átírása</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>További tartalomlekérések</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1941-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1941-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">A meglévő, Önhöz tartozó médiafájlok lekérése</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1941-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1941-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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 owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\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 választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Ha az eredeti választ ellenőrizni kell</h5><p class=\"note-s\">Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Válaszmezők</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Mező</th><th>Típus</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Mező\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Mező</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></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=mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-mini-3b-2507</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=mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-mini-3b-2507</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|mistralai%2Fvoxtral-mini-3b-2507",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Olvasson be tényleges WAV-fájlt, és kódolja a valós bájtjait a deklarált JSON input_audio bemenethez; ehhez a pontosan csak JSON-t engedő deklarációhoz nem hirdetünk multipart útvonalat."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "A generálás becsült költsége",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'mistralai/voxtral-mini-3b-2507', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${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 owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Hang átírása",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0000333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.0000333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "382e3d626308fb489de96fd1950931b5f736d871fdd5c732bd9ec9befd19c557",
    "input_html_sha256": "1bbac5ae1c4b64ec509e18f43e29044e863765ad29bea285512663190b92361b",
    "private_audit_sha256": "99b60c034acaa4db75e987de2a0c92c0662e43394d37825dded07a9d8c706535",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-mini-3b-2507/",
    "description": "A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 kompakt szöveges modellel egyesíti a hangértelmezést átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces hangértelmezést és szöveges kimenetet dokumentál.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-mini-3b-2507/index.md",
    "title": "Mistral: Voxtral Mini 3B 2507 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-mini-3b-2507/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 a Mistral AI kompakt szöveg- és hangértelmező modellje, a Ministral 3B nyelvimodell-családra építve. Beszédfelvételeket és szöveges utasításokat fogad, és szöveget állít elő, beleértve az átiratokat, fordításokat, hanggal kapcsolatos válaszokat és strukturált összefoglalókat. Az eredeti Voxtral-kiadás e 3B modellt kompakt vagy helyi alkalmazásokhoz ajánlja, a különálló 24B Voxtral Small modell mellett. Elkülönül a szolgáltató által üzemeltetett, átírásra optimalizált Voxtral Mini Transcribe szolgáltatástól is.\n\nA modellnek dedikált átírási módja van, amely alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forrásnyelvet és ennek megfelelően ír át. Ezt a módot válaszd, ha a szükséges eredményanyag az elhangzott megfogalmazás. A hangértelmezés ezzel szemben közvetlen kérdést vagy összefoglalási kérést enged egy felvételről, külön beszédfelismerési szakasz és azt követő szöveges modell előírása nélkül. Egy interjú ezért teljes átiratot, fordítást vagy szűk kérdésre adott választ eredményezhet; add meg, melyik szükséges, hogy e különböző feladatok ne váljanak egyetlen kétértelmű feladatleírássá.\n\nA pontos kiadási kártya 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot sorol fel átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. Ezek eltérő, feladatspecifikus időtartamállítások, nem minden műveletre közös hangkeret. A releváns felvételt, utasításokat és beszélgetést tartsd a tervezett feladat hatókörén belül. A gyártó megnevezett nyelvei az angol, spanyol, francia, portugál, hindi, német, holland és olasz, automatikus nyelvfelismeréssel. Fordításnál vagy válasznál különböztesd meg a felvétel nyelvét a kívánt kimeneti nyelvtől.\n\nTöbb hangbemenet egy üzenetben és hang több felhasználói fordulón át is támogatott. Összehasonlításnál minden felvételnek adj egyértelmű azonosítót. Önálló példa lehet két elhangzott magyarázat összevetése és a változó követelmények visszaadása, forrásonként külön oszlopban. További kérdés egy megállapítás részletére kérdezhet, vagy újabb felvételt adhat. A kártya csak szöveges és csak hangos használatot is bemutat, így a modell az írott kérdéssel és a beszédbizonyítékkal egyaránt dolgozhat.\n\nMegbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt, és kérj hasznos szerkezetet, például témákat, kimondott döntéseket és követő műveleteket. A bizonytalan neveket, dátumokat vagy felelősségeket tartsd külön az egyértelműen elhangzó tényektől. Interjúnál kérd az adott kérdést megválaszoló állítást és elegendő környező kontextust az érthetőségéhez. Ezek használható szöveges anyagra irányuló feladattervek; nem teszik az általános hangértelmezést a beszélőszétválasztás, szószintű időbélyegek vagy név nélküli beszélő azonosításának garanciájává.\n\nA gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le. Ilyen munkafolyamatban az alkalmazás függvénydefiníciókat ad meg, a modell javasolja a releváns hívást és argumentumokat, az alkalmazás pedig végrehajtja és visszaadja a megfigyelést. Hangkérés ezért irányíthat lekérdezést vagy más eszközzel támogatott feladatot, de a modell javasolt hívása elkülönül a végrehajtott művelettől. A beszélgetés folytatásakor őrizd meg a ténylegesen visszaadott eredményt, hogy egy későbbi válasz a történteket tükrözze, ne a kérést.\n\nA kiadott használati kártya átíráshoz 0.0 temperature értéket, hangértelmezéshez és társalgáshoz pedig 0.2 temperature és 0.95 top_p értéket ajánl. Kijelenti, hogy a rendszerpromptok ebben a folyamatban nem támogatottak, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe tedd. Példái a felvételeket hangbemenetté dekódolják, és MP3-anyagot tartalmaznak, de nem állapítanak meg teljes kodeklistát vagy külön, szigorú maximális kimeneti hosszt. A példák 500 tokenes generálási beállítása példakeret marad.\n\nKészíts elő a feladathoz releváns anyagot tartalmazó tiszta felvételt, és add meg, hogy eredeti megfogalmazásra, fordításra, válaszra vagy összefoglalóra van szükséged. A kártya több beszélgetést tartalmazó kötegelt következtetést is bemutat, amely gyártói használati minta, és elkülönül egy egyedi eredmény azonosságától. Őrizd meg a 3B 2507 kiadást és az átírás, illetve értelmezés eltérő időtartam-útmutatását; a későbbi Mini Transcribe 2 modell beszélőszétválasztása, 13 nyelvű változata és hosszabb felvételek támogatása külön gyártói funkciók.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0000333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "A megjelenített díjtételek a generálás előtti költségbecsléshez szolgálnak. A végleges díj az eredeti generáláshoz rögzített költségből számítódik. A kimenet mért időtartama és az előre jelzett mennyiségek nem azonosak a véglegesen elszámolandó mennyiséggel.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a visszaadott X-Client-Request-ID értéket az egyeztetéshez. Csak a ténylegesen visszaadott task_id/asset_id értékekkel kérdezzen le, vagy használja a saját médiatárat; soha ne állítson össze feladat-URL-t a műveletazonosítóból, és soha ne küldje be újra a létrehozási kérést."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Őrizze meg a teljes választ és a fejléceket, minden tényleges kimenetet, az eredetileg visszaadott azonosítókat és az összes használati adatmezőt. Az eredeti műveletet állítsa helyre, a létrehozási kérés újbóli beküldése nélkül.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Olvasson be tényleges WAV-fájlt, és kódolja a valós bájtjait a deklarált JSON input_audio bemenethez; ehhez a pontosan csak JSON-t engedő deklarációhoz nem hirdetünk multipart útvonalat."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "A ténylegesen visszaadott task_id vagy a médiatár bejegyzése",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "A generálás becsült költsége",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'mistralai/voxtral-mini-3b-2507', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${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 owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Hang átírása",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "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": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0000333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "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": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0000333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.0000333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-mini-3b-2507",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Voxtral Mini 3B 2507",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 3.33334e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 3.33334e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "A Voxtral Mini 1.0 3B 2507 kompakt szöveges modellel egyesíti a hangértelmezést átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces hangértelmezést és szöveges kimenetet dokumentál."
  },
  "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 Voxtral Mini 1.0 3B 2507 kompakt szöveges modellel egyesíti a hangértelmezést átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces hangértelmezést és szöveges kimenetet dokumentál.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "dac42c37a72ce7dbdbf494dfcd03ba1f9fb57099acd7a927ea009047fd32c39f",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "1d93281f22d8c6b76d02563ec4913da6cdd3d0e231a60ff051bc057393986682"
}