{
  "aboutHtml": "<p>Parakeet TDT 0.6B v3 adalah model pengenalan ucapan multibahasa NVIDIA dengan 600 juta parameter. Model ini memperluas model v2 yang hanya berbahasa Inggris menjadi 25 bahasa Eropa dan secara otomatis mendeteksi bahasa audio tanpa prompt bahasa terpisah. Hasilnya berupa transkrip ucapan dengan tanda baca dan kapitalisasi.</p><p>Bahasa yang didukung adalah Bulgaria, Kroasia, Ceko, Denmark, Belanda, Inggris, Estonia, Finlandia, Prancis, Jerman, Yunani, Hungaria, Italia, Latvia, Lituania, Malta, Polandia, Portugis, Rumania, Slovakia, Slovenia, Spanyol, Swedia, Rusia, dan Ukraina. Daftar ini merupakan milik edisi v3; jenis decoder dan varian bahasa Parakeet lainnya adalah model terpisah.</p><p>Arsitekturnya menggabungkan encoder FastConformer dengan decoder transduser token-dan-durasi. Encoder mengubah sinyal akustik menjadi representasi; decoder memprediksi token teks bersama durasi yang diperlukan untuk bergerak melalui frame audio. Perilaku TDT ini membedakannya dari decoder CTC dan RNN-T biasa dalam keluarga tersebut.</p><p>Siapkan audio satu kanal dengan laju sampel 16 kHz. Format masukan langsung pembuatnya adalah WAV dan FLAC, dan contoh implementasinya menggunakan processor untuk menyiapkan bentuk gelombang bagi pengenalan. Simpan pengenal rekaman dan audio asli bersama teks yang dikembalikan agar transkrip dapat diperiksa atau diselaraskan dengan sumber.</p><p>Pemberian stempel waktu menambahkan informasi waktu pada ucapan yang dikenali. Contoh NeMo NVIDIA mengembalikan waktu karakter, kata, dan segmen ketika pembuatan stempel waktu diaktifkan. Aplikasi takarir atau arsip dapat menggunakan batas segmen untuk menghubungkan suatu bagian dengan rekaman, atau waktu kata untuk menemukan frasa tertentu. Transkrip dan kolom waktunya merupakan bagian hasil yang berbeda dan harus tetap terkait.</p><p>Untuk rekaman panjang, konfigurasi perhatian berpengaruh. Pembuatnya menjelaskan hingga 24 menit dengan perhatian penuh pada A100 80 GB, dan hingga tiga jam dengan perhatian lokal. Contoh format panjangnya mengalihkan encoder ke perhatian lokal dengan konteks kiri dan kanan yang dibatasi. Durasi tersebut menjelaskan konfigurasi produsen tertentu, bukan satu batas tanpa syarat untuk setiap deployment.</p><p>Produsennya juga memublikasikan alur kerja inferensi per potongan untuk penggunaan streaming. Contohnya menentukan panjang potongan serta konteks audio kiri dan kanan di sekitar setiap potongan. Ini merupakan resep pemrosesan yang berbeda dari model streaming Nemotron bawaan yang sadar cache. Aplikasi harus mempertahankan resep yang dipilih dan acuan waktu asli ketika mengumpulkan transkrip rekaman lintas bagian.</p><p>Campuran pelatihannya mencakup 10.000 jam ucapan yang ditranskripsikan manusia dan 660.000 jam data Granary berlabel semu, dengan tanda baca dan kapitalisasi dipertahankan. Produsennya juga mendukung penyetelan checkpoint rilis ini pada dataset ucapan lain melalui alur kerja model yang didokumentasikan; checkpoint yang disetel tetap berbeda dari model dasar v3. Karena itu, keluaran teks model cocok sebagai tahap ucapan-ke-teks dalam alur kerja yang lebih besar. Arsip rapat dapat melampirkan transkrip pada rekaman; aplikasi pencarian dapat mengindeks bagian yang dikenali; alat takarir dapat menggunakan metadata waktu yang dikembalikan.</p><p>Kualitas pengenalan bervariasi menurut bahasa, aksen, kebisingan, dan jenis ucapan. Produsennya secara khusus menyatakan bahwa kosakata yang tidak terwakili selama pelatihan dapat terlewat dan bahwa kata terpisah atau kalimat tidak lengkap memberikan konteks yang lebih lemah. Pertahankan audio asli untuk meninjau nama dan istilah khusus, alih-alih mengubah pengenalan yang tidak pasti menjadi fakta terverifikasi.</p><p>Artefak yang berguna adalah transkrip dengan informasi waktu yang diminta. Ringkasan, terjemahan, analisis pembicara, dan tindakan merupakan tugas aplikasi yang terpisah, bukan fitur yang tersirat dari nama ucapan-ke-teks. Bedakan identitas v3 dan mode perhatian produsen dari checkpoint lain serta artefak hasil konversi atau kuantisasi.</p>",
  "aboutText": "Parakeet TDT 0.6B v3 adalah model pengenalan ucapan multibahasa NVIDIA dengan 600 juta parameter. Model ini memperluas model v2 yang hanya berbahasa Inggris menjadi 25 bahasa Eropa dan secara otomatis mendeteksi bahasa audio tanpa prompt bahasa terpisah. Hasilnya berupa transkrip ucapan dengan tanda baca dan kapitalisasi.\n\nBahasa yang didukung adalah Bulgaria, Kroasia, Ceko, Denmark, Belanda, Inggris, Estonia, Finlandia, Prancis, Jerman, Yunani, Hungaria, Italia, Latvia, Lituania, Malta, Polandia, Portugis, Rumania, Slovakia, Slovenia, Spanyol, Swedia, Rusia, dan Ukraina. Daftar ini merupakan milik edisi v3; jenis decoder dan varian bahasa Parakeet lainnya adalah model terpisah.\n\nArsitekturnya menggabungkan encoder FastConformer dengan decoder transduser token-dan-durasi. Encoder mengubah sinyal akustik menjadi representasi; decoder memprediksi token teks bersama durasi yang diperlukan untuk bergerak melalui frame audio. Perilaku TDT ini membedakannya dari decoder CTC dan RNN-T biasa dalam keluarga tersebut.\n\nSiapkan audio satu kanal dengan laju sampel 16 kHz. Format masukan langsung pembuatnya adalah WAV dan FLAC, dan contoh implementasinya menggunakan processor untuk menyiapkan bentuk gelombang bagi pengenalan. Simpan pengenal rekaman dan audio asli bersama teks yang dikembalikan agar transkrip dapat diperiksa atau diselaraskan dengan sumber.\n\nPemberian stempel waktu menambahkan informasi waktu pada ucapan yang dikenali. Contoh NeMo NVIDIA mengembalikan waktu karakter, kata, dan segmen ketika pembuatan stempel waktu diaktifkan. Aplikasi takarir atau arsip dapat menggunakan batas segmen untuk menghubungkan suatu bagian dengan rekaman, atau waktu kata untuk menemukan frasa tertentu. Transkrip dan kolom waktunya merupakan bagian hasil yang berbeda dan harus tetap terkait.\n\nUntuk rekaman panjang, konfigurasi perhatian berpengaruh. Pembuatnya menjelaskan hingga 24 menit dengan perhatian penuh pada A100 80 GB, dan hingga tiga jam dengan perhatian lokal. Contoh format panjangnya mengalihkan encoder ke perhatian lokal dengan konteks kiri dan kanan yang dibatasi. Durasi tersebut menjelaskan konfigurasi produsen tertentu, bukan satu batas tanpa syarat untuk setiap deployment.\n\nProdusennya juga memublikasikan alur kerja inferensi per potongan untuk penggunaan streaming. Contohnya menentukan panjang potongan serta konteks audio kiri dan kanan di sekitar setiap potongan. Ini merupakan resep pemrosesan yang berbeda dari model streaming Nemotron bawaan yang sadar cache. Aplikasi harus mempertahankan resep yang dipilih dan acuan waktu asli ketika mengumpulkan transkrip rekaman lintas bagian.\n\nCampuran pelatihannya mencakup 10.000 jam ucapan yang ditranskripsikan manusia dan 660.000 jam data Granary berlabel semu, dengan tanda baca dan kapitalisasi dipertahankan. Produsennya juga mendukung penyetelan checkpoint rilis ini pada dataset ucapan lain melalui alur kerja model yang didokumentasikan; checkpoint yang disetel tetap berbeda dari model dasar v3. Karena itu, keluaran teks model cocok sebagai tahap ucapan-ke-teks dalam alur kerja yang lebih besar. Arsip rapat dapat melampirkan transkrip pada rekaman; aplikasi pencarian dapat mengindeks bagian yang dikenali; alat takarir dapat menggunakan metadata waktu yang dikembalikan.\n\nKualitas pengenalan bervariasi menurut bahasa, aksen, kebisingan, dan jenis ucapan. Produsennya secara khusus menyatakan bahwa kosakata yang tidak terwakili selama pelatihan dapat terlewat dan bahwa kata terpisah atau kalimat tidak lengkap memberikan konteks yang lebih lemah. Pertahankan audio asli untuk meninjau nama dan istilah khusus, alih-alih mengubah pengenalan yang tidak pasti menjadi fakta terverifikasi.\n\nArtefak yang berguna adalah transkrip dengan informasi waktu yang diminta. Ringkasan, terjemahan, analisis pembicara, dan tindakan merupakan tugas aplikasi yang terpisah, bukan fitur yang tersirat dari nama ucapan-ke-teks. Bedakan identitas v3 dan mode perhatian produsen dari checkpoint lain serta artefak hasil konversi atau kuantisasi.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "ca2c2761a7fc2968d4cbe9c3f260e4617f03198823ec7d2cfa71f3fb881fce38",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "id",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Salin ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bagian kartu model\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Mulai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Masukan &amp; metode</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Paket</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Contoh</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Hasil</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metode API\"><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|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3\">Transkripsi</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\">Mulai</h3><p class=\"mdesc-full\">Parakeet TDT 0.6B v3 dari NVIDIA adalah model ucapan-ke-teks 600M untuk 25 bahasa Eropa, dengan deteksi bahasa otomatis. Model ini menghasilkan transkrip dengan tanda baca dan mendukung stempel waktu kata serta segmen, dengan mode audio panjang yang terkait dengan konfigurasi perhatian dari produsennya.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Masukan yang diterima</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Hasil</dt><dd>Teks</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tentang model</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Parakeet TDT 0.6B v3 adalah model pengenalan ucapan multibahasa NVIDIA dengan 600 juta parameter. Model ini memperluas model v2 yang hanya berbahasa Inggris menjadi 25 bahasa Eropa dan secara otomatis mendeteksi bahasa audio tanpa prompt bahasa terpisah. Hasilnya berupa transkrip ucapan dengan tanda baca dan kapitalisasi.</p><p>Bahasa yang didukung adalah Bulgaria, Kroasia, Ceko, Denmark, Belanda, Inggris, Estonia, Finlandia, Prancis, Jerman, Yunani, Hungaria, Italia, Latvia, Lituania, Malta, Polandia, Portugis, Rumania, Slovakia, Slovenia, Spanyol, Swedia, Rusia, dan Ukraina. Daftar ini merupakan milik edisi v3; jenis decoder dan varian bahasa Parakeet lainnya adalah model terpisah.</p><p>Arsitekturnya menggabungkan encoder FastConformer dengan decoder transduser token-dan-durasi. Encoder mengubah sinyal akustik menjadi representasi; decoder memprediksi token teks bersama durasi yang diperlukan untuk bergerak melalui frame audio. Perilaku TDT ini membedakannya dari decoder CTC dan RNN-T biasa dalam keluarga tersebut.</p><p>Siapkan audio satu kanal dengan laju sampel 16 kHz. Format masukan langsung pembuatnya adalah WAV dan FLAC, dan contoh implementasinya menggunakan processor untuk menyiapkan bentuk gelombang bagi pengenalan. Simpan pengenal rekaman dan audio asli bersama teks yang dikembalikan agar transkrip dapat diperiksa atau diselaraskan dengan sumber.</p><p>Pemberian stempel waktu menambahkan informasi waktu pada ucapan yang dikenali. Contoh NeMo NVIDIA mengembalikan waktu karakter, kata, dan segmen ketika pembuatan stempel waktu diaktifkan. Aplikasi takarir atau arsip dapat menggunakan batas segmen untuk menghubungkan suatu bagian dengan rekaman, atau waktu kata untuk menemukan frasa tertentu. Transkrip dan kolom waktunya merupakan bagian hasil yang berbeda dan harus tetap terkait.</p><p>Untuk rekaman panjang, konfigurasi perhatian berpengaruh. Pembuatnya menjelaskan hingga 24 menit dengan perhatian penuh pada A100 80 GB, dan hingga tiga jam dengan perhatian lokal. Contoh format panjangnya mengalihkan encoder ke perhatian lokal dengan konteks kiri dan kanan yang dibatasi. Durasi tersebut menjelaskan konfigurasi produsen tertentu, bukan satu batas tanpa syarat untuk setiap deployment.</p><p>Produsennya juga memublikasikan alur kerja inferensi per potongan untuk penggunaan streaming. Contohnya menentukan panjang potongan serta konteks audio kiri dan kanan di sekitar setiap potongan. Ini merupakan resep pemrosesan yang berbeda dari model streaming Nemotron bawaan yang sadar cache. Aplikasi harus mempertahankan resep yang dipilih dan acuan waktu asli ketika mengumpulkan transkrip rekaman lintas bagian.</p><p>Campuran pelatihannya mencakup 10.000 jam ucapan yang ditranskripsikan manusia dan 660.000 jam data Granary berlabel semu, dengan tanda baca dan kapitalisasi dipertahankan. Produsennya juga mendukung penyetelan checkpoint rilis ini pada dataset ucapan lain melalui alur kerja model yang didokumentasikan; checkpoint yang disetel tetap berbeda dari model dasar v3. Karena itu, keluaran teks model cocok sebagai tahap ucapan-ke-teks dalam alur kerja yang lebih besar. Arsip rapat dapat melampirkan transkrip pada rekaman; aplikasi pencarian dapat mengindeks bagian yang dikenali; alat takarir dapat menggunakan metadata waktu yang dikembalikan.</p><p>Kualitas pengenalan bervariasi menurut bahasa, aksen, kebisingan, dan jenis ucapan. Produsennya secara khusus menyatakan bahwa kosakata yang tidak terwakili selama pelatihan dapat terlewat dan bahwa kata terpisah atau kalimat tidak lengkap memberikan konteks yang lebih lemah. Pertahankan audio asli untuk meninjau nama dan istilah khusus, alih-alih mengubah pengenalan yang tidak pasti menjadi fakta terverifikasi.</p><p>Artefak yang berguna adalah transkrip dengan informasi waktu yang diminta. Ringkasan, terjemahan, analisis pembicara, dan tindakan merupakan tugas aplikasi yang terpisah, bukan fitur yang tersirat dari nama ucapan-ke-teks. Bedakan identitas v3 dan mode perhatian produsen dari checkpoint lain serta artefak hasil konversi atau kuantisasi.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tersedia di Ailoot · masukan &amp; metode</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkripsi</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Masukan</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Keluaran</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Kolom</th><th>Jenis</th><th>Persyaratan</th><th>Nilai &amp; batasan</th><th>Bawaan</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Wajib</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span><div>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</div></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Wajib</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Opsional</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Opsional</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span><div>Minimum: 0</div><div>Maksimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Opsional</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Opsional</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Persyaratan\"><span class=\"card-cell-label\">Persyaratan</span>Opsional</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; batasan\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; batasan</span></td><td data-cell-label=\"Bawaan\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Bawaan</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parameter metode dan siklus hidup</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Kontrak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>Baca berkas WAV aktual dan kodekan byte aslinya untuk input_audio JSON yang dideklarasikan; tidak ditawarkan rute multipart untuk deklarasi persis yang hanya menggunakan JSON ini.</td></tr></tbody></table></div><p>Siklus hidup: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · task_id aktual yang dikembalikan atau catatan pustaka media</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\">Paket</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Cara menghitung biaya akhir</h5><p class=\"note-s\">Tarif yang ditampilkan memperkirakan biaya sebelum pembuatan. Biaya akhir dihitung dari biaya yang tercatat untuk proses pembuatan awal. Durasi keluaran yang terukur dan kuantitas perkiraan bukanlah kuantitas akhir yang ditagihkan.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.</p><dl data-price-conditions><dt>Mode Fast</dt><dd>Tidak ditentukan <span class=\"note-s\">Saat mode fast dipilih</span></dd><dt>Mode Flex</dt><dd>Tidak ditentukan <span class=\"note-s\">Saat mode flex dipilih</span></dd><dt>Upaya penalaran maksimum</dt><dd>Tidak ditentukan <span class=\"note-s\">Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Perkiraan tarif untuk perbandingan</h4><h4>Harga menurut konfigurasi</h4><p class=\"note-s\">Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasi</th><th>Jadwal tarif</th><th>Jumlah perkiraan</th><th>Satuan penagihan</th><th>Biaya</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Tarif dasar token</th><td data-cell-label=\"Jadwal tarif\"><span class=\"card-cell-label\">Jadwal tarif</span>Tarif dasar</td><td data-cell-label=\"Jumlah perkiraan\"><span class=\"card-cell-label\">Jumlah perkiraan</span>—</td><td data-cell-label=\"Satuan penagihan\"><span class=\"card-cell-label\">Satuan penagihan</span>—</td><td data-cell-label=\"Biaya\"><span class=\"card-cell-label\">Biaya</span><div><span>Masukan · Token masukan · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Keluaran · Token keluaran · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Masukan · Pembacaan cache · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Masukan · Penulisan cache · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Masukan · Penulisan cache, 1 jam · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>detik audio masukan</th><td data-cell-label=\"Jadwal tarif\"><span class=\"card-cell-label\">Jadwal tarif</span>—</td><td data-cell-label=\"Jumlah perkiraan\"><span class=\"card-cell-label\">Jumlah perkiraan</span>—</td><td data-cell-label=\"Satuan penagihan\"><span class=\"card-cell-label\">Satuan penagihan</span>per detik audio masukan</td><td data-cell-label=\"Biaya\"><span class=\"card-cell-label\">Biaya</span><div><span>Masukan · detik audio masukan · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">per detik audio masukan</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Perkiraan biaya pembuatan</th><td data-cell-label=\"Jadwal tarif\"><span class=\"card-cell-label\">Jadwal tarif</span>—</td><td data-cell-label=\"Jumlah perkiraan\"><span class=\"card-cell-label\">Jumlah perkiraan</span>estimasi satu kali pembuatan</td><td data-cell-label=\"Satuan penagihan\"><span class=\"card-cell-label\">Satuan penagihan</span>—</td><td data-cell-label=\"Biaya\"><span class=\"card-cell-label\">Biaya</span><div><span>Keluaran · Perkiraan biaya pembuatan · Perkiraan hanya untuk perbandingan</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">estimasi sebelum pembuatan</span></div><p class=\"note-s\">Perkiraan ini bukan biaya tambahan maupun tarif tetap untuk proses pembuatan yang telah selesai.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. <a href=\"/docs/id/billing/reserve/\">Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kode\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2006-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2006-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · isi permintaan yang persis dalam format asli dan hasil lengkap</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kode\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2006-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2006-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Pembacaan konten lain</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kode\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2007-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2007-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Baca aset yang sudah ada dan menjadi milik Anda</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kode\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2007-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2007-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Simpan semua hasil yang selesai</h5><p class=\"note-s\">Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.</p><p class=\"note-s\">Simpan respons dan header secara lengkap, setiap keluaran aktual, identifikator asli yang dikembalikan, dan semua kolom usage. Pulihkan operasi asli tanpa mengirim ulang permintaan pembuatan.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jika respons asli perlu diperiksa</h5><p class=\"note-s\">Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk rekonsiliasi. Baca hanya nilai task_id/asset_id yang benar-benar dikembalikan atau pustaka media milik Anda; jangan pernah membuat URL tugas dari ID operasi dan jangan pernah mengirim ulang permintaan pembuatan.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Kolom respons</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Kolom</th><th>Jenis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Kolom\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Kolom</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias model</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></span></p><h4>Alias jalur metode</h4><p class=\"note-s\">Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.</p><h4>ID pemanggil terkait</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Tarif yang ditampilkan memperkirakan biaya sebelum pembuatan. Biaya akhir dihitung dari biaya yang tercatat untuk proses pembuatan awal. Durasi keluaran yang terukur dan kuantitas perkiraan bukanlah kuantitas akhir yang ditagihkan.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk rekonsiliasi. Baca hanya nilai task_id/asset_id yang benar-benar dikembalikan atau pustaka media milik Anda; jangan pernah membuat URL tugas dari ID operasi dan jangan pernah mengirim ulang permintaan pembuatan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan header secara lengkap, setiap keluaran aktual, identifikator asli yang dikembalikan, dan semua kolom usage. Pulihkan operasi asli tanpa mengirim ulang permintaan pembuatan.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Baca berkas WAV aktual dan kodekan byte aslinya untuk input_audio JSON yang dideklarasikan; tidak ditawarkan rute multipart untuk deklarasi persis yang hanya menggunakan JSON ini."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id aktual yang dikembalikan atau catatan pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Perkiraan ini bukan biaya tambahan maupun tarif tetap untuk proses pembuatan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Perkiraan biaya pembuatan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsi",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "59bfba5cba54364bd791384e2addd457658bdfd99b4eaab668c936dd3e90e8a7",
    "input_html_sha256": "ecb1d34349136bbc06104eaaae72156623529d120614a1e161b9d01418da6b54",
    "private_audit_sha256": "836fa771619e9fce81092850c673a87c81cfb2983ea1f2cb8370f5ee5d881bb8",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/id/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/",
    "description": "Parakeet TDT 0.6B v3 dari NVIDIA adalah model ucapan-ke-teks 600M untuk 25 bahasa Eropa, dengan deteksi bahasa otomatis. Model ini menghasilkan transkrip dengan tanda baca dan mendukung stempel waktu kata serta segmen, dengan mode audio panjang yang terkait dengan konfigurasi perhatian dari produsennya.",
    "locale": "id",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/id/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/index.md",
    "title": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/id/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Parakeet TDT 0.6B v3 adalah model pengenalan ucapan multibahasa NVIDIA dengan 600 juta parameter. Model ini memperluas model v2 yang hanya berbahasa Inggris menjadi 25 bahasa Eropa dan secara otomatis mendeteksi bahasa audio tanpa prompt bahasa terpisah. Hasilnya berupa transkrip ucapan dengan tanda baca dan kapitalisasi.\n\nBahasa yang didukung adalah Bulgaria, Kroasia, Ceko, Denmark, Belanda, Inggris, Estonia, Finlandia, Prancis, Jerman, Yunani, Hungaria, Italia, Latvia, Lituania, Malta, Polandia, Portugis, Rumania, Slovakia, Slovenia, Spanyol, Swedia, Rusia, dan Ukraina. Daftar ini merupakan milik edisi v3; jenis decoder dan varian bahasa Parakeet lainnya adalah model terpisah.\n\nArsitekturnya menggabungkan encoder FastConformer dengan decoder transduser token-dan-durasi. Encoder mengubah sinyal akustik menjadi representasi; decoder memprediksi token teks bersama durasi yang diperlukan untuk bergerak melalui frame audio. Perilaku TDT ini membedakannya dari decoder CTC dan RNN-T biasa dalam keluarga tersebut.\n\nSiapkan audio satu kanal dengan laju sampel 16 kHz. Format masukan langsung pembuatnya adalah WAV dan FLAC, dan contoh implementasinya menggunakan processor untuk menyiapkan bentuk gelombang bagi pengenalan. Simpan pengenal rekaman dan audio asli bersama teks yang dikembalikan agar transkrip dapat diperiksa atau diselaraskan dengan sumber.\n\nPemberian stempel waktu menambahkan informasi waktu pada ucapan yang dikenali. Contoh NeMo NVIDIA mengembalikan waktu karakter, kata, dan segmen ketika pembuatan stempel waktu diaktifkan. Aplikasi takarir atau arsip dapat menggunakan batas segmen untuk menghubungkan suatu bagian dengan rekaman, atau waktu kata untuk menemukan frasa tertentu. Transkrip dan kolom waktunya merupakan bagian hasil yang berbeda dan harus tetap terkait.\n\nUntuk rekaman panjang, konfigurasi perhatian berpengaruh. Pembuatnya menjelaskan hingga 24 menit dengan perhatian penuh pada A100 80 GB, dan hingga tiga jam dengan perhatian lokal. Contoh format panjangnya mengalihkan encoder ke perhatian lokal dengan konteks kiri dan kanan yang dibatasi. Durasi tersebut menjelaskan konfigurasi produsen tertentu, bukan satu batas tanpa syarat untuk setiap deployment.\n\nProdusennya juga memublikasikan alur kerja inferensi per potongan untuk penggunaan streaming. Contohnya menentukan panjang potongan serta konteks audio kiri dan kanan di sekitar setiap potongan. Ini merupakan resep pemrosesan yang berbeda dari model streaming Nemotron bawaan yang sadar cache. Aplikasi harus mempertahankan resep yang dipilih dan acuan waktu asli ketika mengumpulkan transkrip rekaman lintas bagian.\n\nCampuran pelatihannya mencakup 10.000 jam ucapan yang ditranskripsikan manusia dan 660.000 jam data Granary berlabel semu, dengan tanda baca dan kapitalisasi dipertahankan. Produsennya juga mendukung penyetelan checkpoint rilis ini pada dataset ucapan lain melalui alur kerja model yang didokumentasikan; checkpoint yang disetel tetap berbeda dari model dasar v3. Karena itu, keluaran teks model cocok sebagai tahap ucapan-ke-teks dalam alur kerja yang lebih besar. Arsip rapat dapat melampirkan transkrip pada rekaman; aplikasi pencarian dapat mengindeks bagian yang dikenali; alat takarir dapat menggunakan metadata waktu yang dikembalikan.\n\nKualitas pengenalan bervariasi menurut bahasa, aksen, kebisingan, dan jenis ucapan. Produsennya secara khusus menyatakan bahwa kosakata yang tidak terwakili selama pelatihan dapat terlewat dan bahwa kata terpisah atau kalimat tidak lengkap memberikan konteks yang lebih lemah. Pertahankan audio asli untuk meninjau nama dan istilah khusus, alih-alih mengubah pengenalan yang tidak pasti menjadi fakta terverifikasi.\n\nArtefak yang berguna adalah transkrip dengan informasi waktu yang diminta. Ringkasan, terjemahan, analisis pembicara, dan tindakan merupakan tugas aplikasi yang terpisah, bukan fitur yang tersirat dari nama ucapan-ke-teks. Bedakan identitas v3 dan mode perhatian produsen dari checkpoint lain serta artefak hasil konversi atau kuantisasi.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Informasi lengkap harga konfigurasi tersedia di bagian detail."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Tarif yang ditampilkan memperkirakan biaya sebelum pembuatan. Biaya akhir dihitung dari biaya yang tercatat untuk proses pembuatan awal. Durasi keluaran yang terukur dan kuantitas perkiraan bukanlah kuantitas akhir yang ditagihkan.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk rekonsiliasi. Baca hanya nilai task_id/asset_id yang benar-benar dikembalikan atau pustaka media milik Anda; jangan pernah membuat URL tugas dari ID operasi dan jangan pernah mengirim ulang permintaan pembuatan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan header secara lengkap, setiap keluaran aktual, identifikator asli yang dikembalikan, dan semua kolom usage. Pulihkan operasi asli tanpa mengirim ulang permintaan pembuatan.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Baca berkas WAV aktual dan kodekan byte aslinya untuk input_audio JSON yang dideklarasikan; tidak ditawarkan rute multipart untuk deklarasi persis yang hanya menggunakan JSON ini."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id aktual yang dikembalikan atau catatan pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Perkiraan ini bukan biaya tambahan maupun tarif tetap untuk proses pembuatan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Perkiraan biaya pembuatan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsi",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 5e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 5e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "Parakeet TDT 0.6B v3 dari NVIDIA adalah model ucapan-ke-teks 600M untuk 25 bahasa Eropa, dengan deteksi bahasa otomatis. Model ini menghasilkan transkrip dengan tanda baca dan mendukung stempel waktu kata serta segmen, dengan mode audio panjang yang terkait dengan konfigurasi perhatian dari produsennya."
  },
  "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": "Parakeet TDT 0.6B v3 dari NVIDIA adalah model ucapan-ke-teks 600M untuk 25 bahasa Eropa, dengan deteksi bahasa otomatis. Model ini menghasilkan transkrip dengan tanda baca dan mendukung stempel waktu kata serta segmen, dengan mode audio panjang yang terkait dengan konfigurasi perhatian dari produsennya.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "981d7100c546c2f6d89e11e5dd66a25c446eb28a0be0b70934d3396849f7ea97",
    "renderer_sha256": "2a0471475a29000c23db326ca1e315df73dee7524f6bc2907818ee3458813f2d"
  },
  "sourceRevision": "55f0a0f6c07affa1b4d78709eed9771452c970c9bd3d5f4859cb6a85b3dac3ac"
}