{
  "aboutHtml": "<p>A GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. Hangot fogad opcionális szöveges útmutatással, és felismert szöveget állít elő. Különbözik a GPT-4o alapú GPT-4o Transcribe modelltől és az újabb GPT Transcribe profiltól, amelynek külön kulcsszó- és többnyelvűjelzés-mezői vannak. A hasznos eredmény itt a felvétel eredeti beszédének átirata, keresésre, ellenőrzésre vagy későbbi tartalomfeldolgozási lépésre előkészítve.</p><h4>A felvétel előkészítése</h4><p>Az OpenAI fájlátírási útmutatója legfeljebb 25 MB-os hangfeltöltéseket fogad. Jelenlegi végpontleírása FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV és WebM formátumot sorol fel, a hangformátum azonosításához elegendő fájlnév- és tartalomtípus-metaadattal. Nagyobb felvételek tömöríthetők vagy legfeljebb 25 MB-os részekre bonthatók. Felosztáskor őrizze meg a mondathatárokat, és minden részt kapcsoljon a forrásfelvételéhez és a pozíciójához, hogy a szöveg később helyes sorrendben összeállítható legyen.</p><p>Hangjegyzeteknél minden felvételhez őrizzen meg azonosítható átiratot, és ellenőrizze a neveket vagy számokat, mielőtt a szövegből feladatokat hozna létre. Elmondott útmutatónál a felismert megfogalmazást vesse össze az eredeti utasításokkal a publikálásra történő szerkesztés előtt. Hasznos előkészítési leírás azonosítja a beszélt nyelvet és az egyébként félrehallható kifejezéseket. A szavak átírása az első lépés; értelmezés, összefoglaló vagy fordítás ezután használhatja az ellenőrzött átiratot.</p><h4>Szöveges útmutatás és egyetlen nyelvi jelzés</h4><p>A meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk szabadon megfogalmazott utasítást támogatnak. Az OpenAI nevekre, rövidítésekre, felvételspecifikus szókincsre, írásjelekre, nagybetűkre, töltelékszavakra és a választott írásrendszerre vonatkozó utasításokat ismertet. A végpontleírás szerint az utasításnak egyeznie kell a hang nyelvével, és előző hangszegmensből származó kontextust is továbbadhat. Releváns írásmódokat vagy a téma rövid leírását adja meg, ne korlátozás nélküli csevegési utasításként használja az átírási útmutatást.</p><p>A modell bevett nyelvi jelzése az egyes számú language mezőt használja. A gyártói leírás ISO 639-1 bemeneti nyelvkódot dokumentál, például <code>en</code>. A külön keywords és többes számú languages mezők a GPT Transcribe modellhez dokumentáltak; nem tartoznak ehhez a Mini profilhoz. Felvételsorozatnál a tervezett beszélt nyelv beállítását őrizze meg minden bemenettel együtt, ne az eredmény lefordítására irányuló kérésként értelmezze.</p><h4>JSON-eredmény és opcionális tokenvalószínűségek</h4><p>A jelenlegi végpontleírás a JSON formátumot dokumentálja a GPT-4o Mini Transcribe támogatott válaszformátumaként. A felismert megfogalmazás a text mezőben jelenik meg. Kérésre tokenenkénti logaritmikus valószínűségek kísérhetik a JSON-választ; ezek az értékek a modell tokenvalószínűségeit írják le, és segíthetnek a közelebbi vizsgálatot igénylő anyag azonosításában. Nem igazolják, hogy egy név, szám vagy mondat megfelel a hangnak. A felvétel alapján döntse el, javítani kell-e egy kétséges szót.</p><p>A szokásos Mini átírási profil ezen a JSON-specifikáción keresztül nem biztosít natív SRT-, VTT-, részletes szószintű időbélyeges vagy beszélőcímkékkel ellátott kimenetet. Az OpenAI e képességekhez specializált modelleket és formátumokat dokumentál. Ha a tervezett eredmény feliratsáv, őrizze meg az ellenőrzött átiratot külön időzítési munkafolyamathoz, ne feltételezze, hogy a csak szöveges eredmény már felirathatárokat is tartalmaz.</p><h4>Streamelt fájlkimenet és dokumentált módok</h4><p>A gyártó beszéd-szöveg útmutatója kifejezetten rögzíti, hogy a meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk támogatják a fájlstreamelést. Egy befejezett felvétel a feldolgozása közben részleges átiratszöveget, majd végső eredményt adhat. A végleges átiratot őrizze meg befejezett eredményként; a részleges szöveg megjelenése nem jelenti azt, hogy a fájlmunkafolyamat folyamatosan élő mikrofonhangot fogad. A modellkártya külön átírási és Realtime végpontcsaládokat sorol fel. Ezek a gyártói felületek nem jelentik azt, hogy egy másik átírási modell minden munkamenetmezője itt is alkalmazható.</p><h4>Kontextus, kimeneti keret és hasznos ellenőrzések</h4><p>Az OpenAI jelenlegi modellspecifikációja 16 000 tokenes kontextusablakot, legfeljebb 2 000 tokenes kimenetet és 2024. június 1-jei tudáshatárt sorol fel. Ezek modellspecifikációs adatok, nem egy hangfelvétel általánosan érvényes időtartama percben. A fájlméretszabály és a tokenkeret eltérő korlátokat ír le. Hosszabb anyagnál a dokumentált fájlmunkafolyamat szerint készítse elő a felvételt, a részek között vigye tovább a releváns kontextust, és ellenőrizze, hogy a végső szöveg tartalmazza-e a forrás végét.</p><p>Egy hasznos Mini Transcribe eredmény megőrzi a megfogalmazást és kapcsolatát a felvétellel, az opcionális valószínűségi adatokat a szerkesztői javításoktól elkülönítve. Az ismeretlen szókincset, akcentusokat, háttérzajt, nyelvváltásokat és átfedő beszédet az eredeti hang elérhetősége mellett vizsgálja meg. Olvashatóság érdekében végzett átdolgozáskor ezt a szerkesztői változatot különítse el a felismert átirattól, hogy a későbbi felhasználók megállapíthassák, mely megfogalmazás származik a felvételből, és mely változott az előkészítés során.</p>",
  "aboutText": "A GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. Hangot fogad opcionális szöveges útmutatással, és felismert szöveget állít elő. Különbözik a GPT-4o alapú GPT-4o Transcribe modelltől és az újabb GPT Transcribe profiltól, amelynek külön kulcsszó- és többnyelvűjelzés-mezői vannak. A hasznos eredmény itt a felvétel eredeti beszédének átirata, keresésre, ellenőrzésre vagy későbbi tartalomfeldolgozási lépésre előkészítve.\n\n### A felvétel előkészítése\n\nAz OpenAI fájlátírási útmutatója legfeljebb 25 MB-os hangfeltöltéseket fogad. Jelenlegi végpontleírása FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV és WebM formátumot sorol fel, a hangformátum azonosításához elegendő fájlnév- és tartalomtípus-metaadattal. Nagyobb felvételek tömöríthetők vagy legfeljebb 25 MB-os részekre bonthatók. Felosztáskor őrizze meg a mondathatárokat, és minden részt kapcsoljon a forrásfelvételéhez és a pozíciójához, hogy a szöveg később helyes sorrendben összeállítható legyen.\n\nHangjegyzeteknél minden felvételhez őrizzen meg azonosítható átiratot, és ellenőrizze a neveket vagy számokat, mielőtt a szövegből feladatokat hozna létre. Elmondott útmutatónál a felismert megfogalmazást vesse össze az eredeti utasításokkal a publikálásra történő szerkesztés előtt. Hasznos előkészítési leírás azonosítja a beszélt nyelvet és az egyébként félrehallható kifejezéseket. A szavak átírása az első lépés; értelmezés, összefoglaló vagy fordítás ezután használhatja az ellenőrzött átiratot.\n\n### Szöveges útmutatás és egyetlen nyelvi jelzés\n\nA meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk szabadon megfogalmazott utasítást támogatnak. Az OpenAI nevekre, rövidítésekre, felvételspecifikus szókincsre, írásjelekre, nagybetűkre, töltelékszavakra és a választott írásrendszerre vonatkozó utasításokat ismertet. A végpontleírás szerint az utasításnak egyeznie kell a hang nyelvével, és előző hangszegmensből származó kontextust is továbbadhat. Releváns írásmódokat vagy a téma rövid leírását adja meg, ne korlátozás nélküli csevegési utasításként használja az átírási útmutatást.\n\nA modell bevett nyelvi jelzése az egyes számú language mezőt használja. A gyártói leírás ISO 639-1 bemeneti nyelvkódot dokumentál, például `en`. A külön keywords és többes számú languages mezők a GPT Transcribe modellhez dokumentáltak; nem tartoznak ehhez a Mini profilhoz. Felvételsorozatnál a tervezett beszélt nyelv beállítását őrizze meg minden bemenettel együtt, ne az eredmény lefordítására irányuló kérésként értelmezze.\n\n### JSON-eredmény és opcionális tokenvalószínűségek\n\nA jelenlegi végpontleírás a JSON formátumot dokumentálja a GPT-4o Mini Transcribe támogatott válaszformátumaként. A felismert megfogalmazás a text mezőben jelenik meg. Kérésre tokenenkénti logaritmikus valószínűségek kísérhetik a JSON-választ; ezek az értékek a modell tokenvalószínűségeit írják le, és segíthetnek a közelebbi vizsgálatot igénylő anyag azonosításában. Nem igazolják, hogy egy név, szám vagy mondat megfelel a hangnak. A felvétel alapján döntse el, javítani kell-e egy kétséges szót.\n\nA szokásos Mini átírási profil ezen a JSON-specifikáción keresztül nem biztosít natív SRT-, VTT-, részletes szószintű időbélyeges vagy beszélőcímkékkel ellátott kimenetet. Az OpenAI e képességekhez specializált modelleket és formátumokat dokumentál. Ha a tervezett eredmény feliratsáv, őrizze meg az ellenőrzött átiratot külön időzítési munkafolyamathoz, ne feltételezze, hogy a csak szöveges eredmény már felirathatárokat is tartalmaz.\n\n### Streamelt fájlkimenet és dokumentált módok\n\nA gyártó beszéd-szöveg útmutatója kifejezetten rögzíti, hogy a meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk támogatják a fájlstreamelést. Egy befejezett felvétel a feldolgozása közben részleges átiratszöveget, majd végső eredményt adhat. A végleges átiratot őrizze meg befejezett eredményként; a részleges szöveg megjelenése nem jelenti azt, hogy a fájlmunkafolyamat folyamatosan élő mikrofonhangot fogad. A modellkártya külön átírási és Realtime végpontcsaládokat sorol fel. Ezek a gyártói felületek nem jelentik azt, hogy egy másik átírási modell minden munkamenetmezője itt is alkalmazható.\n\n### Kontextus, kimeneti keret és hasznos ellenőrzések\n\nAz OpenAI jelenlegi modellspecifikációja 16 000 tokenes kontextusablakot, legfeljebb 2 000 tokenes kimenetet és 2024. június 1-jei tudáshatárt sorol fel. Ezek modellspecifikációs adatok, nem egy hangfelvétel általánosan érvényes időtartama percben. A fájlméretszabály és a tokenkeret eltérő korlátokat ír le. Hosszabb anyagnál a dokumentált fájlmunkafolyamat szerint készítse elő a felvételt, a részek között vigye tovább a releváns kontextust, és ellenőrizze, hogy a végső szöveg tartalmazza-e a forrás végét.\n\nEgy hasznos Mini Transcribe eredmény megőrzi a megfogalmazást és kapcsolatát a felvétellel, az opcionális valószínűségi adatokat a szerkesztői javításoktól elkülönítve. Az ismeretlen szókincset, akcentusokat, háttérzajt, nyelvváltásokat és átfedő beszédet az eredeti hang elérhetősége mellett vizsgálja meg. Olvashatóság érdekében végzett átdolgozáskor ezt a szerkesztői változatot különítse el a felismert átirattól, hogy a későbbi felhasználók megállapíthassák, mely megfogalmazás származik a felvételből, és mely változott az előkészítés során.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "a9acefaf43be9619f6f6852dbb45511b4c99912ca8a72da61e9228c90ead5aa5",
    "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\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Bezárás\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/gpt-4o-mini-transcribe</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|openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe\">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 GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. A hangot JSON-átirattá alakítja, felvételhez kötött szöveges utasításokat és streamelt fájleredményeket támogat, és tokenenkénti logaritmikus valószínűségeket adhat vissza az átirat célzott ellenőrzéséhez.</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 GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. Hangot fogad opcionális szöveges útmutatással, és felismert szöveget állít elő. Különbözik a GPT-4o alapú GPT-4o Transcribe modelltől és az újabb GPT Transcribe profiltól, amelynek külön kulcsszó- és többnyelvűjelzés-mezői vannak. A hasznos eredmény itt a felvétel eredeti beszédének átirata, keresésre, ellenőrzésre vagy későbbi tartalomfeldolgozási lépésre előkészítve.</p><h4>A felvétel előkészítése</h4><p>Az OpenAI fájlátírási útmutatója legfeljebb 25 MB-os hangfeltöltéseket fogad. Jelenlegi végpontleírása FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV és WebM formátumot sorol fel, a hangformátum azonosításához elegendő fájlnév- és tartalomtípus-metaadattal. Nagyobb felvételek tömöríthetők vagy legfeljebb 25 MB-os részekre bonthatók. Felosztáskor őrizze meg a mondathatárokat, és minden részt kapcsoljon a forrásfelvételéhez és a pozíciójához, hogy a szöveg később helyes sorrendben összeállítható legyen.</p><p>Hangjegyzeteknél minden felvételhez őrizzen meg azonosítható átiratot, és ellenőrizze a neveket vagy számokat, mielőtt a szövegből feladatokat hozna létre. Elmondott útmutatónál a felismert megfogalmazást vesse össze az eredeti utasításokkal a publikálásra történő szerkesztés előtt. Hasznos előkészítési leírás azonosítja a beszélt nyelvet és az egyébként félrehallható kifejezéseket. A szavak átírása az első lépés; értelmezés, összefoglaló vagy fordítás ezután használhatja az ellenőrzött átiratot.</p><h4>Szöveges útmutatás és egyetlen nyelvi jelzés</h4><p>A meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk szabadon megfogalmazott utasítást támogatnak. Az OpenAI nevekre, rövidítésekre, felvételspecifikus szókincsre, írásjelekre, nagybetűkre, töltelékszavakra és a választott írásrendszerre vonatkozó utasításokat ismertet. A végpontleírás szerint az utasításnak egyeznie kell a hang nyelvével, és előző hangszegmensből származó kontextust is továbbadhat. Releváns írásmódokat vagy a téma rövid leírását adja meg, ne korlátozás nélküli csevegési utasításként használja az átírási útmutatást.</p><p>A modell bevett nyelvi jelzése az egyes számú language mezőt használja. A gyártói leírás ISO 639-1 bemeneti nyelvkódot dokumentál, például <code>en</code>. A külön keywords és többes számú languages mezők a GPT Transcribe modellhez dokumentáltak; nem tartoznak ehhez a Mini profilhoz. Felvételsorozatnál a tervezett beszélt nyelv beállítását őrizze meg minden bemenettel együtt, ne az eredmény lefordítására irányuló kérésként értelmezze.</p><h4>JSON-eredmény és opcionális tokenvalószínűségek</h4><p>A jelenlegi végpontleírás a JSON formátumot dokumentálja a GPT-4o Mini Transcribe támogatott válaszformátumaként. A felismert megfogalmazás a text mezőben jelenik meg. Kérésre tokenenkénti logaritmikus valószínűségek kísérhetik a JSON-választ; ezek az értékek a modell tokenvalószínűségeit írják le, és segíthetnek a közelebbi vizsgálatot igénylő anyag azonosításában. Nem igazolják, hogy egy név, szám vagy mondat megfelel a hangnak. A felvétel alapján döntse el, javítani kell-e egy kétséges szót.</p><p>A szokásos Mini átírási profil ezen a JSON-specifikáción keresztül nem biztosít natív SRT-, VTT-, részletes szószintű időbélyeges vagy beszélőcímkékkel ellátott kimenetet. Az OpenAI e képességekhez specializált modelleket és formátumokat dokumentál. Ha a tervezett eredmény feliratsáv, őrizze meg az ellenőrzött átiratot külön időzítési munkafolyamathoz, ne feltételezze, hogy a csak szöveges eredmény már felirathatárokat is tartalmaz.</p><h4>Streamelt fájlkimenet és dokumentált módok</h4><p>A gyártó beszéd-szöveg útmutatója kifejezetten rögzíti, hogy a meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk támogatják a fájlstreamelést. Egy befejezett felvétel a feldolgozása közben részleges átiratszöveget, majd végső eredményt adhat. A végleges átiratot őrizze meg befejezett eredményként; a részleges szöveg megjelenése nem jelenti azt, hogy a fájlmunkafolyamat folyamatosan élő mikrofonhangot fogad. A modellkártya külön átírási és Realtime végpontcsaládokat sorol fel. Ezek a gyártói felületek nem jelentik azt, hogy egy másik átírási modell minden munkamenetmezője itt is alkalmazható.</p><h4>Kontextus, kimeneti keret és hasznos ellenőrzések</h4><p>Az OpenAI jelenlegi modellspecifikációja 16 000 tokenes kontextusablakot, legfeljebb 2 000 tokenes kimenetet és 2024. június 1-jei tudáshatárt sorol fel. Ezek modellspecifikációs adatok, nem egy hangfelvétel általánosan érvényes időtartama percben. A fájlméretszabály és a tokenkeret eltérő korlátokat ír le. Hosszabb anyagnál a dokumentált fájlmunkafolyamat szerint készítse elő a felvételt, a részek között vigye tovább a releváns kontextust, és ellenőrizze, hogy a végső szöveg tartalmazza-e a forrás végét.</p><p>Egy hasznos Mini Transcribe eredmény megőrzi a megfogalmazást és kapcsolatát a felvétellel, az opcionális valószínűségi adatokat a szerkesztői javításoktól elkülönítve. Az ismeretlen szókincset, akcentusokat, háttérzajt, nyelvváltásokat és átfedő beszédet az eredeti hang elérhetősége mellett vizsgálja meg. Olvashatóság érdekében végzett átdolgozáskor ezt a szerkesztői változatot különítse el a felismert átirattól, hogy a későbbi felhasználók megállapíthassák, mely megfogalmazás származik a felvételből, és mely változott az előkészítés során.</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>openai/gpt-4o-mini-transcribe</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></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>A példa beolvassa az Ön tényleges, nem üres PCM WAV-fájlját, a fájl teljes bájttartalmát base64 formában kódolja, és az input_audio.format mezőt wav értékkel küldi el.</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> · pontos task_id egy meglévő, Önhöz tartozó médiarekordból</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 data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.</p><dl data-price-conditions><dt>Gyors mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a gyors mód van kiválasztva</span></dd><dt>Flex mód</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a flex mód van kiválasztva</span></dd><dt>Maximális gondolkodási ráfordítás</dt><dd>Nincs megadva <span class=\"note-s\">Ha a maximális gondolkodási ráfordításra a default beállításhoz tartozó korrekció vonatkozik</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-díjak</h4><h4>Árak beállításonként</h4><p class=\"note-s\">Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Beállítás</th><th>Díjtáblázat</th><th>Elszámolási egység</th><th>Díj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>Tokenek alapdíjai</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>Alapdíj</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>—</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet · Bemeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Kimenet · Kimeneti tokenek</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Gyorsítótár olvasása</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Beállítás\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Beállítás</span>bemeneti token</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>/ 1K token</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Bemenet</span> <b>$0.0025</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>kimeneti token</th><td data-cell-label=\"Díjtáblázat\"><span class=\"card-cell-label\">Díjtáblázat</span>—</td><td data-cell-label=\"Elszámolási egység\"><span class=\"card-cell-label\">Elszámolási egység</span>/ 1K token</td><td data-cell-label=\"Díj\"><span class=\"card-cell-label\">Díj</span><div><span>Kimenet</span> <b>$0.01</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. <a href=\"/docs/hu/billing/reserve/\">A foglalás és az elszámolás működése →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Példakérések</h3><h4>Ailoot Ultra · Hang átírása</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kódváltozatok\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2046-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2046-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tényleges WAV-fájl és a teljes eredeti eredmény</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kód másolása\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2046-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2046-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\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;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;openai/gpt-4o-mini-transcribe&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#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# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\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><p class=\"note-s\">A teljes eredeti választörzs, állapot és továbbított fejlécek. Ez a kezelő nem ad hozzá univerzális JSON-szerkezetet, szövegmezőt vagy feladatburkolót.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Őrizzen meg minden elkészült eredményt</h5><p class=\"note-s\">Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.</p><p class=\"note-s\">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 tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra.</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 (when present)</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 (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Típus\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Típus</span></td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Hibák és következő lépések</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Válasz</th><th>Feltétel</th><th>Következő lépés</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Válasz\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Válasz</span>502 · <code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Feltétel\"><span class=\"card-cell-label\">Feltétel</span>Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.</td><td data-cell-label=\"Következő lépés\"><span class=\"card-cell-label\">Következő lépés</span>Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Álnevek</h3><h4>Modell álnevei</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-mini-transcribe</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=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-mini-transcribe</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "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.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "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 content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra."
            },
            "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 (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "A teljes eredeti választörzs, állapot és továbbított fejlécek. Ez a kezelő nem ad hozzá univerzális JSON-szerkezetet, szövegmezőt vagy feladatburkolót."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "A példa beolvassa az Ön tényleges, nem üres PCM WAV-fájlját, a fájl teljes bájttartalmát base64 formában kódolja, és az input_audio.format mezőt wav értékkel küldi el."
            ],
            "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 content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "pontos task_id egy meglévő, Önhöz tartozó médiarekordból",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain 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 (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\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# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "input_token": 2.5e-06,
            "output_token": 1e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0025000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.01000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_token",
            "label": "output token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "4b45b80e664724e56b3ce0887d57e2aa8b220cac6b431b5649b46301684dbd44",
    "input_html_sha256": "2c12f2e04b3509ba071c1ac7957b2ba7b1bc28e2e5ebf2ce0b7b1c33c9c99760",
    "private_audit_sha256": "5113a0a3c086d7fa487acb9b0531c3f6581a3fdb34c55888f7ced0f95b5f1cdc",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-4o-mini-transcribe/",
    "description": "A GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. A hangot JSON-átirattá alakítja, felvételhez kötött szöveges utasításokat és streamelt fájleredményeket támogat, és tokenenkénti logaritmikus valószínűségeket adhat vissza az átirat célzott ellenőrzéséhez.",
    "locale": "hu",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-4o-mini-transcribe/index.md",
    "title": "OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/hu/openai-gpt-4o-mini-transcribe/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "A GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. Hangot fogad opcionális szöveges útmutatással, és felismert szöveget állít elő. Különbözik a GPT-4o alapú GPT-4o Transcribe modelltől és az újabb GPT Transcribe profiltól, amelynek külön kulcsszó- és többnyelvűjelzés-mezői vannak. A hasznos eredmény itt a felvétel eredeti beszédének átirata, keresésre, ellenőrzésre vagy későbbi tartalomfeldolgozási lépésre előkészítve.\n\n### A felvétel előkészítése\n\nAz OpenAI fájlátírási útmutatója legfeljebb 25 MB-os hangfeltöltéseket fogad. Jelenlegi végpontleírása FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV és WebM formátumot sorol fel, a hangformátum azonosításához elegendő fájlnév- és tartalomtípus-metaadattal. Nagyobb felvételek tömöríthetők vagy legfeljebb 25 MB-os részekre bonthatók. Felosztáskor őrizze meg a mondathatárokat, és minden részt kapcsoljon a forrásfelvételéhez és a pozíciójához, hogy a szöveg később helyes sorrendben összeállítható legyen.\n\nHangjegyzeteknél minden felvételhez őrizzen meg azonosítható átiratot, és ellenőrizze a neveket vagy számokat, mielőtt a szövegből feladatokat hozna létre. Elmondott útmutatónál a felismert megfogalmazást vesse össze az eredeti utasításokkal a publikálásra történő szerkesztés előtt. Hasznos előkészítési leírás azonosítja a beszélt nyelvet és az egyébként félrehallható kifejezéseket. A szavak átírása az első lépés; értelmezés, összefoglaló vagy fordítás ezután használhatja az ellenőrzött átiratot.\n\n### Szöveges útmutatás és egyetlen nyelvi jelzés\n\nA meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk szabadon megfogalmazott utasítást támogatnak. Az OpenAI nevekre, rövidítésekre, felvételspecifikus szókincsre, írásjelekre, nagybetűkre, töltelékszavakra és a választott írásrendszerre vonatkozó utasításokat ismertet. A végpontleírás szerint az utasításnak egyeznie kell a hang nyelvével, és előző hangszegmensből származó kontextust is továbbadhat. Releváns írásmódokat vagy a téma rövid leírását adja meg, ne korlátozás nélküli csevegési utasításként használja az átírási útmutatást.\n\nA modell bevett nyelvi jelzése az egyes számú language mezőt használja. A gyártói leírás ISO 639-1 bemeneti nyelvkódot dokumentál, például `en`. A külön keywords és többes számú languages mezők a GPT Transcribe modellhez dokumentáltak; nem tartoznak ehhez a Mini profilhoz. Felvételsorozatnál a tervezett beszélt nyelv beállítását őrizze meg minden bemenettel együtt, ne az eredmény lefordítására irányuló kérésként értelmezze.\n\n### JSON-eredmény és opcionális tokenvalószínűségek\n\nA jelenlegi végpontleírás a JSON formátumot dokumentálja a GPT-4o Mini Transcribe támogatott válaszformátumaként. A felismert megfogalmazás a text mezőben jelenik meg. Kérésre tokenenkénti logaritmikus valószínűségek kísérhetik a JSON-választ; ezek az értékek a modell tokenvalószínűségeit írják le, és segíthetnek a közelebbi vizsgálatot igénylő anyag azonosításában. Nem igazolják, hogy egy név, szám vagy mondat megfelel a hangnak. A felvétel alapján döntse el, javítani kell-e egy kétséges szót.\n\nA szokásos Mini átírási profil ezen a JSON-specifikáción keresztül nem biztosít natív SRT-, VTT-, részletes szószintű időbélyeges vagy beszélőcímkékkel ellátott kimenetet. Az OpenAI e képességekhez specializált modelleket és formátumokat dokumentál. Ha a tervezett eredmény feliratsáv, őrizze meg az ellenőrzött átiratot külön időzítési munkafolyamathoz, ne feltételezze, hogy a csak szöveges eredmény már felirathatárokat is tartalmaz.\n\n### Streamelt fájlkimenet és dokumentált módok\n\nA gyártó beszéd-szöveg útmutatója kifejezetten rögzíti, hogy a meglévő GPT-4o Mini Transcribe integrációk támogatják a fájlstreamelést. Egy befejezett felvétel a feldolgozása közben részleges átiratszöveget, majd végső eredményt adhat. A végleges átiratot őrizze meg befejezett eredményként; a részleges szöveg megjelenése nem jelenti azt, hogy a fájlmunkafolyamat folyamatosan élő mikrofonhangot fogad. A modellkártya külön átírási és Realtime végpontcsaládokat sorol fel. Ezek a gyártói felületek nem jelentik azt, hogy egy másik átírási modell minden munkamenetmezője itt is alkalmazható.\n\n### Kontextus, kimeneti keret és hasznos ellenőrzések\n\nAz OpenAI jelenlegi modellspecifikációja 16 000 tokenes kontextusablakot, legfeljebb 2 000 tokenes kimenetet és 2024. június 1-jei tudáshatárt sorol fel. Ezek modellspecifikációs adatok, nem egy hangfelvétel általánosan érvényes időtartama percben. A fájlméretszabály és a tokenkeret eltérő korlátokat ír le. Hosszabb anyagnál a dokumentált fájlmunkafolyamat szerint készítse elő a felvételt, a részek között vigye tovább a releváns kontextust, és ellenőrizze, hogy a végső szöveg tartalmazza-e a forrás végét.\n\nEgy hasznos Mini Transcribe eredmény megőrzi a megfogalmazást és kapcsolatát a felvétellel, az opcionális valószínűségi adatokat a szerkesztői javításoktól elkülönítve. Az ismeretlen szókincset, akcentusokat, háttérzajt, nyelvváltásokat és átfedő beszédet az eredeti hang elérhetősége mellett vizsgálja meg. Olvashatóság érdekében végzett átdolgozáskor ezt a szerkesztői változatot különítse el a felismert átirattól, hogy a későbbi felhasználók megállapíthassák, mely megfogalmazás származik a felvételből, és mely változott az előkészítés során.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 128000,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0025000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.01000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_token",
            "label": "output token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ],
        "summary": "A konfiguráció teljes árazása a részletekben."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "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.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "A JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Őrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az Ailoot API-kulcs érvénytelen.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Használja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Őrizze meg a visszaadott hiba részleteit.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Őrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "A szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Őrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Az eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Őrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "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 content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Őrizze meg a tényleges X-Client-Request-ID értéket és a teljes választ. Kérdezze le az eredeti saját médiaállományokat és pontos aláírt tartalom-URL-címeiket; bizonytalan kimenetelű létrehozást soha ne küldjön be újra."
            },
            "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 (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "A teljes eredeti választörzs, állapot és továbbított fejlécek. Ez a kezelő nem ad hozzá univerzális JSON-szerkezetet, szövegmezőt vagy feladatburkolót."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "A példa beolvassa az Ön tényleges, nem üres PCM WAV-fájlját, a fájl teljes bájttartalmát base64 formában kódolja, és az input_audio.format mezőt wav értékkel küldi el."
            ],
            "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 content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "pontos task_id egy meglévő, Önhöz tartozó médiarekordból",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain 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 (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\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# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "input_token": 2.5e-06,
            "output_token": 1e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.0025000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_token",
            "label": "input token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": "0.01000",
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_token",
            "label": "output token",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.01,
      "out_label": "/ 1K tokens",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.01,
      "varies": true
    },
    "short": "A GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. A hangot JSON-átirattá alakítja, felvételhez kötött szöveges utasításokat és streamelt fájleredményeket támogat, és tokenenkénti logaritmikus valószínűségeket adhat vissza az átirat célzott ellenőrzéséhez."
  },
  "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 GPT-4o Mini Transcribe az OpenAI GPT-4o Mini alapú beszéd-szöveg modellje. A hangot JSON-átirattá alakítja, felvételhez kötött szöveges utasításokat és streamelt fájleredményeket támogat, és tokenenkénti logaritmikus valószínűségeket adhat vissza az átirat célzott ellenőrzéséhez.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "bb9bbcaf03857fa5d993e5ae4444db6e6619547e4c95d9c78ac57460aff97ade",
    "renderer_sha256": "59b0e30a0b251f9d98bf0bafcc7ef50440c33057c2bf9c9fadabbcaeefffb5bb"
  },
  "sourceRevision": "43779044bbe6df08052545783b2b271d7ca9af0a621898e141a12b9fe67301d6"
}