{
  "aboutHtml": "<p>A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.</p><p>Átírás és hangértelmezés</p><p>A modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.</p><p>A hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.</p><p>Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.</p><p>Kontextus, időtartam és nyelvek</p><p>A gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.</p><p>A kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.</p><p>Több felvétel és további kérdések</p><p>A kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.</p><p>További kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.</p><p>Hanggal vezérelt függvények</p><p>A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.</p><p>A függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.</p><p>Ajánlott beállítások és hasznos határok</p><p>Hangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.</p><p>A kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.</p><p>A kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.</p>",
  "aboutText": "A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.\n\nÁtírás és hangértelmezés\n\nA modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.\n\nA hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.\n\nMegbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.\n\nKontextus, időtartam és nyelvek\n\nA gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.\n\nA kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.\n\nTöbb felvétel és további kérdések\n\nA kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.\n\nTovábbi kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.\n\nHanggal vezérelt függvények\n\nA gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.\n\nA függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.\n\nAjánlott beállítások és hasznos határok\n\nHangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.\n\nA kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.\n\nA kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "8b4c43a02db3d30442d859fe554ebb482d36e7fc041528ab6ed995b7d10ffda9",
    "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 Small 24B 2507 STT</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</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-small-24b-2507-stt\">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 Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket 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 Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.</p><p>Átírás és hangértelmezés</p><p>A modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.</p><p>A hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.</p><p>Megbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.</p><p>Kontextus, időtartam és nyelvek</p><p>A gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.</p><p>A kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.</p><p>Több felvétel és további kérdések</p><p>A kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.</p><p>További kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.</p><p>Hanggal vezérelt függvények</p><p>A gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.</p><p>A függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.</p><p>Ajánlott beállítások és hasznos határok</p><p>Hangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.</p><p>A kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.</p><p>A kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.</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-small-24b-2507-stt</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>$0.0001</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>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">becslés a generálás előtt</span></div><p class=\"note-s\">Ez a becslés nem jelent további díjat, és nem rögzített díjszabás az elkészült generálásra.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Hang átírása</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1947-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1947-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · pontos natív kéréstörzs és teljes eredmény</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1947-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1947-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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 $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Eredmények fogadása és mentése</h3><h4>Ailoot Ultra · Hang átírása</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>További tartalomlekérések</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1948-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1948-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">A meglévő, Önhöz tartozó médiafájlok lekérése</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1948-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1948-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-small-24b-2507-stt&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</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-small-24b-2507-stt&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt",
      "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-small-24b-2507-stt"
                ],
                "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-small-24b-2507-stt"
                  ],
                  "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-small-24b-2507-stt"
              },
              "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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-small-24b-2507-stt', '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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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-small-24b-2507-stt",
        "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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-small-24b-2507-stt",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c2266db3cd3d0abbba109ee7cfe0270a89bf40e72e5d344434d13628260d1372",
    "input_html_sha256": "3b6ca4b4ac5fdd3ef4f25981fee82cfe14086f85d70d1e6ec96833d40a8718be",
    "private_audit_sha256": "e0b5b2467fdc6adbbba20978f30a1cac045ed44be9e5fe8506ebe31317d79a76",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/",
    "description": "A Voxtral Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket dokumentál.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/index.md",
    "title": "Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A Voxtral Small 1.0 24B 2507 hangbemenettel és beszédértelmezéssel bővíti a Mistral Small nyelvimodell-alapját. Hangot és szöveget fogad, és szöveget ad vissza, például átiratot, felvétellel kapcsolatos választ, fordítást vagy strukturált összefoglalót. Ez a megnevezett 24B beszédértelmező kiadás, amely elkülönül a Voxtral Minitől, az átírásra optimalizált szolgáltatási változatoktól és a későbbi Voxtral beszédgeneráló vagy valós idejű kiadásoktól.\n\nÁtírás és hangértelmezés\n\nA modellnek dedikált, tisztán átírási módja van. A gyártó szerint alapértelmezésben automatikusan megbecsüli a forráshang nyelvét, és ennek megfelelően írja át. Ezt a módot használd, ha a kívánt eredményanyag maga az elhangzott megfogalmazás, nem értelmezés vagy összefoglaló. Azonosítsd, hogy az eredmény őrizze-e meg az eredeti nyelvet, vagy külön kért fordítás kövesse.\n\nA hangértelmezés lehetővé teszi, hogy közvetlenül kérdezz egy felvételről, külön beszédfelismerő és szöveges modell előzetes összekapcsolása nélkül. Kérheted, milyen témáról beszéltek, milyen döntést mondtak ki, vagy a felvétel mely információja válaszol egy konkrét kérdésre. Az eredmény tömör válasz vagy rendezett összefoglaló lehet minden elhangzott szó teljes átirata helyett.\n\nMegbeszélési összefoglalóhoz add meg a felvételt és a visszaadandó mezőket: témák, kifejezetten kimondott döntések és követő műveletek. Neveket vagy dátumokat csak akkor kérj, ha azok ténylegesen elhangzanak a felvételen, a tisztázatlan részleteket pedig tartsd külön a döntésektől. Interjúnál kérd egy konkrét kérdés válaszát és az érthetőségét biztosító környező kontextust. Ezek a kimeneti megoldások a hangfeladatot később használható dokumentumhoz kapcsolják.\n\nKontextus, időtartam és nyelvek\n\nA gyártó 32 ezer tokenes kontextust és legfeljebb 30 perces hangot dokumentál átíráshoz, illetve 40 perceset értelmezéshez. A két időtartam eltérő feladatkörre vonatkozik. A felvétel kiválasztása előtt válaszd ki a kívánt műveletet, és a rendelkezésre álló kontextus tervezésekor a szöveges utasítást és beszélgetést is számítsd bele. Egy hosszú felvétel és egy hosszú írott válasz egyaránt erőforrást fogyaszt; az időtartamra vonatkozó állítás nem külön ígéret korlátlan válaszhosszra.\n\nA kiadás fő támogatott nyelvei között az angolt, spanyolt, franciát, portugált, hindit, németet, hollandot és olaszt azonosítja, és automatikus nyelvfelismerést biztosít. Beszédfordításhoz add meg a célnyelvet és az eredeti formában megőrzendő kifejezéseket. Egy adott nyelvű hanggal kapcsolatos kérdésnél különböztesd meg a felvétel nyelvét a válasz kívánt írott nyelvétől.\n\nTöbb felvétel és további kérdések\n\nA kártya támogat több hangbemenetet egy üzenetben és hangot több felhasználói fordulóban. Összehasonlításnál minden felvételnek adj azonosítót, és add meg szerepét. Gyakorlati kérés összevetheti egy elhangzott magyarázat két változatát, megkérdezheti, mely feltételek változtak, és felvételenként külön oszlopot tartalmazó táblázatot adhat vissza. Az azonosítók segítenek a modell megállapításait a megfelelő forráshoz kötni.\n\nTovábbi kérdés megtarthatja a korábbi kérdést és választ, miközben szűkebb részletre kérdez vagy újabb felvételt ad meg. Először kérheted például egy megbeszélés döntéseit, majd megkérdezheted, mely döntés kapcsolódik egy adott követelményhez. Ugyanez a kiadás csak szöveges és csak hangos kéréseket is bemutat. Szöveges alapja az írott kérdésen vagy eredményen dolgozhat, a hangképesség pedig a beszéd bizonyítékát adja.\n\nHanggal vezérelt függvények\n\nA gyártó szóbeli szándékból történő függvényhívást ír le, és a kiadott kártya függvényhívási példáját kísérleti támogatásként jelöli. E munkafolyamatban az alkalmazás meghatároz egy függvényt és argumentumait, a modell hívást készít a kérésből, az alkalmazás pedig végrehajtja és megadja az eredményt. Hangalapú lekérdezés ezért írott választ adhat kapcsolódó eszközből származó információval. A függvényhívás nem jelenti, hogy a modell automatikusan birtokolja a külső szolgáltatást vagy pusztán a művelet megnevezésével végrehajtja azt.\n\nA függvény célja és a szükséges információ maradjon egyértelmű. Ha a felvétel műveletet kér, de elhagy egy kötelező értéket, az alkalmazásnak továbbra is szüksége van arra a függvény végrehajtásához. Különítsd el az elhangzott kérést, a javasolt argumentumokat és a visszaadott eredményt, hogy a következő válasz a tényleges műveleti kimenetelre utalhasson.\n\nAjánlott beállítások és hasznos határok\n\nHangértelmezéshez és társalgási válaszgeneráláshoz a kártya 0.2 temperature és 0.95 top-p értéket ajánl. Átíráshoz 0.0 temperature értéket ajánl. Kifejezetten kijelenti, hogy a rendszerpromptok nem támogatottak ebben a kiadott használati folyamatban, ezért a feladatot és válaszkövetelményeket a felhasználói bemenetbe helyezd, ne más Mistral-modell rendszerprompt-konvencióját vidd át.\n\nA kérdéshez releváns anyagot tartalmazó felvételt válassz, az elhangzó beszéd legyen tiszta, és add meg, hogy átiratot, fordítást, választ vagy összefoglalót kérsz. A dokumentált kimenet szöveg. Beszélt válaszhoz szövegfelolvasó komponens szükséges, a beszélő azonosítását, a részletes beszélőszétválasztást vagy a szószintű időbélyegeket pedig nem szabad az általános hangértelmezési állításból kikövetkeztetni ennél a pontos kiadásnál.\n\nA kártya 500 tokenes generálási példái példabeállítások, nem külön megadott maximális kimeneti kapacitás. Ismételhető munkafolyamat előkészítésekor őrizd meg a 2507 kiadást, a feladatspecifikus időtartam-útmutatást és a bemeneti nyelvet. A hasznos végső eredményanyag a kért szöveg, a felvételhez kapcsolva és a következő dokumentum- vagy alkalmazási lépéshez formázva.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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-small-24b-2507-stt",
    "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-small-24b-2507-stt"
                ],
                "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-small-24b-2507-stt"
                  ],
                  "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-small-24b-2507-stt"
              },
              "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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-small-24b-2507-stt', '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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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-small-24b-2507-stt",
        "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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-small-24b-2507-stt",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.0001,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.0001,
      "varies": false
    },
    "short": "A Voxtral Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket 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 Small 1.0 24B 2507 szöveget és hangot fogadó modell átíráshoz, beszédfordításhoz, kérdésekhez és összefoglalókhoz. Gyártója 32 ezer tokenes kontextust, legfeljebb 30 perces átírást vagy 40 perces értelmezést, több hangbemenetet és szöveges eredményeket dokumentál.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "98a58427f79da19ec912a82bd4833b181ddb697a0941ac863bc2817f48347e41",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "a9241b7cb7ff2b658d694ebb0f9490beeaf34a2c0dfa272acf112355704e0af6"
}