A Whisper large-v3-turbo, más néven Turbo, az OpenAI optimalizált átírómodellje, amely a Whisper large-v3 modellből származik. Dekóderét 32 rétegről négyre csökkentették, miközben az enkóder 32 rétegű maradt. A kiadott modell körülbelül 809 millió paramétert tartalmaz. A gyártó célja a gyorsabb beszédfelismerés szerény pontosságveszteség mellett, nem pedig egy másik hanggenerálási mód. A bemenet rögzített beszéd, az eredmény pedig felismert szöveg.
A kiadási bejelentés megkülönbözteti a Turbo előkészítését egy külön desztillált Whisper-modellétől: a Turbót két további tanítási cikluson át finomhangolták többnyelvű átírási adatokon, fordítási adatok nélkül. Ez a különbség a gyakorlatban fontos. Az OpenAI kódtára szerint a Turbót nem tanították be nem angol beszéd angolra fordítására, és fordítási feladat kérésekor is az eredeti nyelvet adhatja vissza. Ezt a kiadást azonos nyelvű átirathoz használja; a fordítási igény másik megfelelő modellhez vagy az átírást követő külön lépéshez tartozik.
A forrásnyelv felismerése és a nyelv kifejezett kiválasztása továbbra is hasznos átírási lehetőség. Ha a felvétel nyelve már ismert, nevezze meg a leírásban; máskülönben a dokumentált munkafolyamat felismerheti. Neveket, mennyiségeket és az elhangzott szavakat őrizzen meg, mielőtt szerkesztői javítást kérne. Egy megbeszélés jegyzőkönyve, interjú átirata vagy előadás szövege ezután egy későbbi műveletben kereshető, jegyzetelhető vagy összefoglalható. A Turbo felismerési feladatát nem szabad összetéveszteni a beszédszintézissel, beszélőutánzással vagy a felvételen szereplő emberekről alkotott szemantikai ítélettel.
Az OpenAI hangbetöltője a bemeneti fájlokat 16 kHz mintavételű monó mintákká dekódolja, a modell pedig 30 másodperces akusztikus ablakot használ 128 Mel-frekvenciasávval. Hosszabb felvételekhez hosszú anyagokon végzett inferencia szükséges. A szekvenciális feldolgozás sorrendben halad az ablakokon; a darabolt megközelítés átfedő részleteket ír át, majd összeilleszti a határaikat. A modellkártya az utóbbit akkor mutatja hasznosnak, ha egyetlen hosszú fájlnál az elkészülési idő a fő szempont, míg a szekvenciális feldolgozás a pontosságot előtérbe helyező alternatíva. Sem az ablak, sem a modell neve nem határoz meg rögzített maximális fájlméretet egy hosztolt szolgáltatásba történő feltöltéshez.
A Turbo konkrét konfigurációja egy dekódolási sorozathoz 448 dekóderpozíciót sorol fel. A dokumentált inferenciafolyamat az átirat mellett szegmens- vagy szószintű időzítést is tartalmazhat; ez a navigációt és a későbbi feliratformázást segíti. Nem ad automatikusan feliratfájl-formátumot vagy megbízható beszélőcímkéket. Adja meg, hogy egyszerű átiratra vagy időzített szegmensekre van szükség, és a vitatott szakaszok ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti felvételt. A hosszú anyagok feldolgozása és a végső formázás különálló a mentett modellsúly-verzió azonosságától.
A Turbo csökkenti a dekódolási munkát, de a tényleges időigény a hardvertől, a felvétel hosszától, a nyelvtől, a beszédtempótól és az inferenciabeállításoktól függ. A készítő egyes nyelveknél, köztük a thainál és a kantoninál nagyobb minőségromlást jelez, nem mindenhol egységes viselkedést. A tervezett nyelven hasonlítson össze reprezentatív részletet, mielőtt a sebességet előtérbe helyező kompromisszumot minden anyaghoz megfelelőnek tekintené. Archívumfeldolgozási feladatnál az ellenőrzési mintába ne csak tiszta nyitómondatot, hanem nehéz szókincset, szüneteket, valamint zajos vagy egymásra beszélést tartalmazó részeket is vegyen fel.
A közzétett kártya tartalmazza a Whisper érdemi felismerési korlátait: a megjósolt szöveg el nem hangzott szavakat is tartalmazhat, és ismétlődő szöveg is előfordulhat. Az eredmények nyelvenként, akcentusonként és nyelvjárásonként változnak, különösen korlátozott tanítási lefedettség mellett. A kártya nem igazolja a beszélők szerinti szegmentálást vagy a beszélők osztályozását az alapmodell megbízható, szabványos képességeként. A gyakorlati ellenőrzés a forráshűségre figyel: fontos nevekre és számokra, kihagyott beszédre, csend alatt megjelenő váratlan szövegre és ismétlésekre. Az olvasható átirat továbbra is a felvétellel összevetendő eredmény, nem a pontos felismerés garanciája.
A hasznos kész eredmény a forrásnyelvű átirat, az esetleg kért időzítéssel és a felvételéhez vezető egyértelmű kapcsolattal. A felismert változatot tartsa külön a szerkesztett publikációs változattól, hogy a módosítások követhetők legyenek. Kiadások összehasonlításakor őrizze meg a large-v3-turbo nevet: ez nem a teljes large-v3 modell, és nem örökölheti észrevétlenül a large-v3 angolra fordítási feladatát. Ez a nyílt súlyú modellazonosság a hosztolt whisper-1 szolgáltatás feltöltési korlátait, válaszstruktúráit vagy élő közvetítési ígéreteit sem tartalmazza. Akkor válassza a Turbót, ha a dokumentált átírási kompromisszum illeszkedik a tényleges anyaghoz és a kívánt elkészülési időhöz.
", "aboutText": "A Whisper large-v3-turbo, más néven Turbo, az OpenAI optimalizált átírómodellje, amely a Whisper large-v3 modellből származik. Dekóderét 32 rétegről négyre csökkentették, miközben az enkóder 32 rétegű maradt. A kiadott modell körülbelül 809 millió paramétert tartalmaz. A gyártó célja a gyorsabb beszédfelismerés szerény pontosságveszteség mellett, nem pedig egy másik hanggenerálási mód. A bemenet rögzített beszéd, az eredmény pedig felismert szöveg.\n\nA kiadási bejelentés megkülönbözteti a Turbo előkészítését egy külön desztillált Whisper-modellétől: a Turbót két további tanítási cikluson át finomhangolták többnyelvű átírási adatokon, fordítási adatok nélkül. Ez a különbség a gyakorlatban fontos. Az OpenAI kódtára szerint a Turbót nem tanították be nem angol beszéd angolra fordítására, és fordítási feladat kérésekor is az eredeti nyelvet adhatja vissza. Ezt a kiadást azonos nyelvű átirathoz használja; a fordítási igény másik megfelelő modellhez vagy az átírást követő külön lépéshez tartozik.\n\nA forrásnyelv felismerése és a nyelv kifejezett kiválasztása továbbra is hasznos átírási lehetőség. Ha a felvétel nyelve már ismert, nevezze meg a leírásban; máskülönben a dokumentált munkafolyamat felismerheti. Neveket, mennyiségeket és az elhangzott szavakat őrizzen meg, mielőtt szerkesztői javítást kérne. Egy megbeszélés jegyzőkönyve, interjú átirata vagy előadás szövege ezután egy későbbi műveletben kereshető, jegyzetelhető vagy összefoglalható. A Turbo felismerési feladatát nem szabad összetéveszteni a beszédszintézissel, beszélőutánzással vagy a felvételen szereplő emberekről alkotott szemantikai ítélettel.\n\nAz OpenAI hangbetöltője a bemeneti fájlokat 16 kHz mintavételű monó mintákká dekódolja, a modell pedig 30 másodperces akusztikus ablakot használ 128 Mel-frekvenciasávval. Hosszabb felvételekhez hosszú anyagokon végzett inferencia szükséges. A szekvenciális feldolgozás sorrendben halad az ablakokon; a darabolt megközelítés átfedő részleteket ír át, majd összeilleszti a határaikat. A modellkártya az utóbbit akkor mutatja hasznosnak, ha egyetlen hosszú fájlnál az elkészülési idő a fő szempont, míg a szekvenciális feldolgozás a pontosságot előtérbe helyező alternatíva. Sem az ablak, sem a modell neve nem határoz meg rögzített maximális fájlméretet egy hosztolt szolgáltatásba történő feltöltéshez.\n\nA Turbo konkrét konfigurációja egy dekódolási sorozathoz 448 dekóderpozíciót sorol fel. A dokumentált inferenciafolyamat az átirat mellett szegmens- vagy szószintű időzítést is tartalmazhat; ez a navigációt és a későbbi feliratformázást segíti. Nem ad automatikusan feliratfájl-formátumot vagy megbízható beszélőcímkéket. Adja meg, hogy egyszerű átiratra vagy időzített szegmensekre van szükség, és a vitatott szakaszok ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti felvételt. A hosszú anyagok feldolgozása és a végső formázás különálló a mentett modellsúly-verzió azonosságától.\n\nA Turbo csökkenti a dekódolási munkát, de a tényleges időigény a hardvertől, a felvétel hosszától, a nyelvtől, a beszédtempótól és az inferenciabeállításoktól függ. A készítő egyes nyelveknél, köztük a thainál és a kantoninál nagyobb minőségromlást jelez, nem mindenhol egységes viselkedést. A tervezett nyelven hasonlítson össze reprezentatív részletet, mielőtt a sebességet előtérbe helyező kompromisszumot minden anyaghoz megfelelőnek tekintené. Archívumfeldolgozási feladatnál az ellenőrzési mintába ne csak tiszta nyitómondatot, hanem nehéz szókincset, szüneteket, valamint zajos vagy egymásra beszélést tartalmazó részeket is vegyen fel.\n\nA közzétett kártya tartalmazza a Whisper érdemi felismerési korlátait: a megjósolt szöveg el nem hangzott szavakat is tartalmazhat, és ismétlődő szöveg is előfordulhat. Az eredmények nyelvenként, akcentusonként és nyelvjárásonként változnak, különösen korlátozott tanítási lefedettség mellett. A kártya nem igazolja a beszélők szerinti szegmentálást vagy a beszélők osztályozását az alapmodell megbízható, szabványos képességeként. A gyakorlati ellenőrzés a forráshűségre figyel: fontos nevekre és számokra, kihagyott beszédre, csend alatt megjelenő váratlan szövegre és ismétlésekre. Az olvasható átirat továbbra is a felvétellel összevetendő eredmény, nem a pontos felismerés garanciája.\n\nA hasznos kész eredmény a forrásnyelvű átirat, az esetleg kért időzítéssel és a felvételéhez vezető egyértelmű kapcsolattal. A felismert változatot tartsa külön a szerkesztett publikációs változattól, hogy a módosítások követhetők legyenek. Kiadások összehasonlításakor őrizze meg a large-v3-turbo nevet: ez nem a teljes large-v3 modell, és nem örökölheti észrevétlenül a large-v3 angolra fordítási feladatát. Ez a nyílt súlyú modellazonosság a hosztolt whisper-1 szolgáltatás feltöltési korlátait, válaszstruktúráit vagy élő közvetítési ígéreteit sem tartalmazza. Akkor válassza a Turbót, ha a dokumentált átírási kompromisszum illeszkedik a tényleges anyaghoz és a kívánt elkészülési időhöz.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "aa5a1cbaad53994cedd278db1f02eb6265592abc0edbd64bb8fae80efaf0005c", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "hu", "methods": [ { "html": "openai/whisper-large-v3-turboA Whisper large-v3-turbo az OpenAI gyorsabb, nyílt súlyú átírási kiadása, amely a large-v3 modellből származik, négy dekóderréteggel és 809 millió paraméterrel. Többnyelvű beszéd szöveggé alakítására készült; a gyártó hivatalos dokumentációja kizárja a beszéd angolra fordítását abból a feladatból, amelyre a Turbót betanították.
Ez a leírás a modell képességeit ismerteti. Az Ailootban elérhető bemenetek, kimenetek és lehetőségek alább, a kiválasztott metódusnál láthatók.
A Whisper large-v3-turbo, más néven Turbo, az OpenAI optimalizált átírómodellje, amely a Whisper large-v3 modellből származik. Dekóderét 32 rétegről négyre csökkentették, miközben az enkóder 32 rétegű maradt. A kiadott modell körülbelül 809 millió paramétert tartalmaz. A gyártó célja a gyorsabb beszédfelismerés szerény pontosságveszteség mellett, nem pedig egy másik hanggenerálási mód. A bemenet rögzített beszéd, az eredmény pedig felismert szöveg.
A kiadási bejelentés megkülönbözteti a Turbo előkészítését egy külön desztillált Whisper-modellétől: a Turbót két további tanítási cikluson át finomhangolták többnyelvű átírási adatokon, fordítási adatok nélkül. Ez a különbség a gyakorlatban fontos. Az OpenAI kódtára szerint a Turbót nem tanították be nem angol beszéd angolra fordítására, és fordítási feladat kérésekor is az eredeti nyelvet adhatja vissza. Ezt a kiadást azonos nyelvű átirathoz használja; a fordítási igény másik megfelelő modellhez vagy az átírást követő külön lépéshez tartozik.
A forrásnyelv felismerése és a nyelv kifejezett kiválasztása továbbra is hasznos átírási lehetőség. Ha a felvétel nyelve már ismert, nevezze meg a leírásban; máskülönben a dokumentált munkafolyamat felismerheti. Neveket, mennyiségeket és az elhangzott szavakat őrizzen meg, mielőtt szerkesztői javítást kérne. Egy megbeszélés jegyzőkönyve, interjú átirata vagy előadás szövege ezután egy későbbi műveletben kereshető, jegyzetelhető vagy összefoglalható. A Turbo felismerési feladatát nem szabad összetéveszteni a beszédszintézissel, beszélőutánzással vagy a felvételen szereplő emberekről alkotott szemantikai ítélettel.
Az OpenAI hangbetöltője a bemeneti fájlokat 16 kHz mintavételű monó mintákká dekódolja, a modell pedig 30 másodperces akusztikus ablakot használ 128 Mel-frekvenciasávval. Hosszabb felvételekhez hosszú anyagokon végzett inferencia szükséges. A szekvenciális feldolgozás sorrendben halad az ablakokon; a darabolt megközelítés átfedő részleteket ír át, majd összeilleszti a határaikat. A modellkártya az utóbbit akkor mutatja hasznosnak, ha egyetlen hosszú fájlnál az elkészülési idő a fő szempont, míg a szekvenciális feldolgozás a pontosságot előtérbe helyező alternatíva. Sem az ablak, sem a modell neve nem határoz meg rögzített maximális fájlméretet egy hosztolt szolgáltatásba történő feltöltéshez.
A Turbo konkrét konfigurációja egy dekódolási sorozathoz 448 dekóderpozíciót sorol fel. A dokumentált inferenciafolyamat az átirat mellett szegmens- vagy szószintű időzítést is tartalmazhat; ez a navigációt és a későbbi feliratformázást segíti. Nem ad automatikusan feliratfájl-formátumot vagy megbízható beszélőcímkéket. Adja meg, hogy egyszerű átiratra vagy időzített szegmensekre van szükség, és a vitatott szakaszok ellenőrzéséhez tartsa elérhetően az eredeti felvételt. A hosszú anyagok feldolgozása és a végső formázás különálló a mentett modellsúly-verzió azonosságától.
A Turbo csökkenti a dekódolási munkát, de a tényleges időigény a hardvertől, a felvétel hosszától, a nyelvtől, a beszédtempótól és az inferenciabeállításoktól függ. A készítő egyes nyelveknél, köztük a thainál és a kantoninál nagyobb minőségromlást jelez, nem mindenhol egységes viselkedést. A tervezett nyelven hasonlítson össze reprezentatív részletet, mielőtt a sebességet előtérbe helyező kompromisszumot minden anyaghoz megfelelőnek tekintené. Archívumfeldolgozási feladatnál az ellenőrzési mintába ne csak tiszta nyitómondatot, hanem nehéz szókincset, szüneteket, valamint zajos vagy egymásra beszélést tartalmazó részeket is vegyen fel.
A közzétett kártya tartalmazza a Whisper érdemi felismerési korlátait: a megjósolt szöveg el nem hangzott szavakat is tartalmazhat, és ismétlődő szöveg is előfordulhat. Az eredmények nyelvenként, akcentusonként és nyelvjárásonként változnak, különösen korlátozott tanítási lefedettség mellett. A kártya nem igazolja a beszélők szerinti szegmentálást vagy a beszélők osztályozását az alapmodell megbízható, szabványos képességeként. A gyakorlati ellenőrzés a forráshűségre figyel: fontos nevekre és számokra, kihagyott beszédre, csend alatt megjelenő váratlan szövegre és ismétlésekre. Az olvasható átirat továbbra is a felvétellel összevetendő eredmény, nem a pontos felismerés garanciája.
A hasznos kész eredmény a forrásnyelvű átirat, az esetleg kért időzítéssel és a felvételéhez vezető egyértelmű kapcsolattal. A felismert változatot tartsa külön a szerkesztett publikációs változattól, hogy a módosítások követhetők legyenek. Kiadások összehasonlításakor őrizze meg a large-v3-turbo nevet: ez nem a teljes large-v3 modell, és nem örökölheti észrevétlenül a large-v3 angolra fordítási feladatát. Ez a nyílt súlyú modellazonosság a hosztolt whisper-1 szolgáltatás feltöltési korlátait, válaszstruktúráit vagy élő közvetítési ígéreteit sem tartalmazza. Akkor válassza a Turbót, ha a dokumentált átírási kompromisszum illeszkedik a tényleges anyaghoz és a kívánt elkészülési időhöz.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Mező | Típus | Követelmény | Értékek és korlátok | Alapértelmezett |
|---|---|---|---|---|
Mezőmodel | Típusstring | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok openai/whisper-large-v3-turbo | Alapértelmezett— |
Mezőinput_audio | Típusobject | KövetelményKötelező | Értékek és korlátok | Alapértelmezett— |
| Paraméter | Szerződés |
|---|---|
Paramétercontent_type | Szerződésapplication/json |
Paraméterrequired | Szerződésmodel, input_audio |
Paramétermaterial_types | Szerződésaudio |
Paramétermaterial_conditions | SzerződésA 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. |
Életciklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · pontos task_id egy meglévő, Önhöz tartozó médiarekordból
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
A díjszabás nem ad új kérési lehetőségeket. A támogatott paraméterek a kiválasztott módszernél szerepelnek.
Minden díjat a megjelenített feltételekhez rendeljen. Az alternatív beállítások minden csoportjához egy díjtételt használjon.
| Beállítás | Díjtáblázat | Elszámolási egység | Díj |
|---|---|---|---|
| BeállításTokenek alapdíjai | DíjtáblázatAlapdíj | Elszámolási egység— | Díj Bemenet · Bemeneti tokenek — / 1K token Kimenet · Kimeneti tokenek — / 1K token Bemenet · Gyorsítótár olvasása — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba — / 1K token Bemenet · Írás a gyorsítótárba, 1 óra — / 1K token |
| Beállításbemeneti hangmásodperc | Díjtáblázat— | Elszámolási egységbemeneti hangmásodpercenként | Díj Bemenet · bemeneti hangmásodperc $0.00000666 bemeneti hangmásodpercenként |
Az Ailoot a kérés előtt becsült összeget foglal le. Az eredmény után a mért használat alapján elszámolja a végső díjat. Folyamatos átvitel esetén a végső használati rekordot használja. A foglalás és az elszámolás működése →
set -eu\n: "${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/whisper-large-v3-turbo', '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.\nA teljes eredeti választörzs, állapot és továbbított fejlécek. Ez a kezelő nem ad hozzá univerzális JSON-szerkezetet, szövegmezőt vagy feladatburkolót.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Őrizzen meg minden teljes visszaadott választ, fájlt és tartalomrészt.
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.
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.
| Mező | Típus |
|---|---|
Mezőtext (when present) | Típus |
Mezőusage (when present) | Típus |
| Válasz | Feltétel | Következő lépés |
|---|---|---|
Válasz400 · invalid_request_error | FeltételA JSON-törzs vagy a kifejezetten megadott kanonikus modellazonosító érvénytelen. | Következő lépésŐrizze meg a választ, és javítsa a kérés megjelölt mezőjét. |
Válasz401 · authentication_error | FeltételAz Ailoot API-kulcs érvénytelen. | Következő lépésHasználja az engedélyezett Ailoot API-kulcsát. |
Válasz403 · permission_error | FeltételA kulcscsoport nem használhatja ezt a metódust. | Következő lépésŐrizze meg a visszaadott hiba részleteit. |
Válasz404 · not_found_error | FeltételA kiválasztott metódushoz nincs engedélyezett útvonal. | Következő lépésŐrizze meg a visszaadott hiba részleteit. |
Válasz422 · price_unavailable | FeltételAz elfogadott tarifa nem tudja meghatározni a szükséges bemeneti mennyiséget vagy korlátot. | Következő lépésŐrizze meg a választ; használja az elfogadott tarifa által megkövetelt bemeneti formátumot. |
Válasz503 · | FeltételA szükséges tároló, útvonal, metódusár vagy összegzárolás nem érhető el. | Következő lépésŐrizze meg a teljes eredeti választ. A bizonytalan összegzárolás nem jogosít fel az újraküldésre. |
Válasz502 · server_error | FeltételAz eredeti eredményt, a felhasználást vagy az elszámolást ellenőrizni kell. | Következő lépésŐrizze meg a tényleges kérésazonosítót és az eredeti választ. A meglévő saját rekordot kérdezze le; ne küldje be újra a létrehozási kérést. |
Ailoot Ultra openai/whisper-large-v3-turbo
Használja a fent látható metódusútvonalakat.