{ "aboutHtml": "

GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini menerima audio dengan panduan teks opsional dan menghasilkan teks yang dikenali. Model ini berbeda dari GPT-4o Transcribe yang menggunakan GPT-4o, serta dari profil GPT Transcribe yang lebih baru dengan field kata kunci dan petunjuk multibahasa tersendiri. Artefak yang berguna di sini adalah transkrip ucapan asli dalam rekaman, yang disiapkan untuk pencarian, peninjauan, atau tahap pemrosesan konten berikutnya.

Menyiapkan rekaman

Panduan transkripsi file OpenAI menerima unggahan audio hingga 25 MB. Referensi endpoint saat ini mencantumkan FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV, dan WebM, dengan metadata nama file dan jenis konten yang memadai untuk mengenali format audio. Rekaman yang lebih besar dapat dikompresi atau dipecah menjadi potongan berukuran 25 MB atau kurang. Pertahankan batas kalimat saat memecahnya, dan hubungkan setiap potongan dengan rekaman sumber serta posisinya agar teks dapat dirangkai kembali dalam urutan yang benar.

Untuk catatan suara, simpan satu transkrip yang dapat diidentifikasi per rekaman dan periksa setiap nama atau angka sebelum menggunakan teks untuk membuat tugas. Untuk tutorial lisan, bandingkan kata-kata yang dikenali dengan instruksi asli sebelum menyuntingnya untuk publikasi. Ringkasan persiapan yang berguna menyebutkan bahasa lisan dan istilah yang mungkin salah terdengar. Mentranskripsikan kata-kata merupakan langkah pertama; penafsiran, ringkasan, atau terjemahan dapat menggunakan transkrip yang telah diperiksa sesudahnya.

Panduan prompt dan satu petunjuk bahasa

Integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung prompt bebas. OpenAI menjelaskan penggunaan prompt untuk nama, akronim, kosakata khusus rekaman, tanda baca, kapitalisasi, kata pengisi, dan sistem tulisan yang diinginkan. Referensi endpoint menyatakan bahwa bahasa prompt harus sesuai dengan bahasa audio dan dapat membawa konteks dari segmen audio sebelumnya. Sertakan ejaan yang relevan atau deskripsi singkat topik, alih-alih meminta prompt transkripsi berperilaku seperti instruksi percakapan tanpa batas.

Petunjuk bahasa yang sudah ditetapkan untuk model ini menggunakan field tunggal language. Referensi produsen mendokumentasikan kode bahasa masukan ISO 639-1, misalnya en. Field keywords dan languages jamak yang terpisah didokumentasikan untuk GPT Transcribe; keduanya bukan bagian dari profil Mini ini. Untuk serangkaian rekaman, simpan pengaturan bahasa lisan yang dimaksud bersama setiap masukan dan jangan menafsirkannya sebagai permintaan untuk menerjemahkan hasil.

Hasil JSON dan probabilitas token opsional

Referensi endpoint saat ini mendokumentasikan JSON sebagai format respons yang didukung GPT-4o Mini Transcribe. Kata-kata yang dikenali muncul dalam field text. Jika diminta, probabilitas log token dapat menyertai respons JSON; nilai ini menggambarkan probabilitas token model dan dapat membantu mengenali materi yang perlu ditinjau lebih cermat. Nilai tersebut tidak membuktikan bahwa nama, angka, atau kalimat sesuai dengan bunyi audio. Gunakan rekaman untuk memutuskan apakah kata yang meragukan perlu dikoreksi.

Profil transkripsi Mini biasa tidak menyediakan keluaran bawaan SRT, VTT, stempel waktu kata yang terperinci, atau keluaran berlabel pembicara melalui kontrak JSON tersebut. OpenAI mendokumentasikan model dan format khusus untuk kemampuan itu. Jika artefak yang dituju adalah trek subtitel, sediakan transkrip yang telah ditinjau untuk alur penentuan waktu terpisah, alih-alih menganggap hasil teks saja sudah memuat batas takarir.

Keluaran file secara streaming dan mode yang didokumentasikan

Panduan ucapan-ke-teks produsen secara eksplisit menyatakan bahwa integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung streaming file. Rekaman yang sudah lengkap dapat menghasilkan teks transkrip parsial yang diikuti hasil akhir selama pemrosesan. Simpan transkrip akhir sebagai artefak lengkap; kemunculan teks parsial tidak berarti alur kerja file terus-menerus menerima audio mikrofon langsung. Kartu model secara terpisah mencantumkan keluarga endpoint transkripsi dan Realtime. Antarmuka produsen tersebut tidak menyiratkan bahwa setiap field sesi dari model transkripsi lain berlaku di sini.

Konteks, batas keluaran, dan pemeriksaan yang berguna

Spesifikasi model OpenAI saat ini mencantumkan jendela konteks 16000 token, keluaran maksimum 2000 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Ini adalah angka spesifikasi model, bukan durasi universal rekaman audio dalam menit. Aturan ukuran file dan batas token menggambarkan kendala yang berbeda. Untuk materi panjang, siapkan rekaman sesuai alur kerja file yang didokumentasikan, bawa konteks yang relevan di antara potongan, dan pastikan teks akhir mencakup bagian penutup sumber.

Hasil Mini Transcribe yang berguna mempertahankan kata-kata dan hubungannya dengan rekaman, dengan data probabilitas opsional dipisahkan dari koreksi editorial. Tinjau kosakata yang tidak dikenal, aksen, kebisingan latar, pergantian bahasa, dan ucapan yang tumpang tindih dengan audio asli tersedia. Saat merevisi teks agar mudah dibaca, bedakan versi editorial tersebut dari transkrip yang dikenali agar pengguna berikutnya dapat mengetahui kata-kata yang berasal dari rekaman dan yang diubah selama persiapan.

", "aboutText": "GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini menerima audio dengan panduan teks opsional dan menghasilkan teks yang dikenali. Model ini berbeda dari GPT-4o Transcribe yang menggunakan GPT-4o, serta dari profil GPT Transcribe yang lebih baru dengan field kata kunci dan petunjuk multibahasa tersendiri. Artefak yang berguna di sini adalah transkrip ucapan asli dalam rekaman, yang disiapkan untuk pencarian, peninjauan, atau tahap pemrosesan konten berikutnya.\n\n### Menyiapkan rekaman\n\nPanduan transkripsi file OpenAI menerima unggahan audio hingga 25 MB. Referensi endpoint saat ini mencantumkan FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV, dan WebM, dengan metadata nama file dan jenis konten yang memadai untuk mengenali format audio. Rekaman yang lebih besar dapat dikompresi atau dipecah menjadi potongan berukuran 25 MB atau kurang. Pertahankan batas kalimat saat memecahnya, dan hubungkan setiap potongan dengan rekaman sumber serta posisinya agar teks dapat dirangkai kembali dalam urutan yang benar.\n\nUntuk catatan suara, simpan satu transkrip yang dapat diidentifikasi per rekaman dan periksa setiap nama atau angka sebelum menggunakan teks untuk membuat tugas. Untuk tutorial lisan, bandingkan kata-kata yang dikenali dengan instruksi asli sebelum menyuntingnya untuk publikasi. Ringkasan persiapan yang berguna menyebutkan bahasa lisan dan istilah yang mungkin salah terdengar. Mentranskripsikan kata-kata merupakan langkah pertama; penafsiran, ringkasan, atau terjemahan dapat menggunakan transkrip yang telah diperiksa sesudahnya.\n\n### Panduan prompt dan satu petunjuk bahasa\n\nIntegrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung prompt bebas. OpenAI menjelaskan penggunaan prompt untuk nama, akronim, kosakata khusus rekaman, tanda baca, kapitalisasi, kata pengisi, dan sistem tulisan yang diinginkan. Referensi endpoint menyatakan bahwa bahasa prompt harus sesuai dengan bahasa audio dan dapat membawa konteks dari segmen audio sebelumnya. Sertakan ejaan yang relevan atau deskripsi singkat topik, alih-alih meminta prompt transkripsi berperilaku seperti instruksi percakapan tanpa batas.\n\nPetunjuk bahasa yang sudah ditetapkan untuk model ini menggunakan field tunggal language. Referensi produsen mendokumentasikan kode bahasa masukan ISO 639-1, misalnya en. Field keywords dan languages jamak yang terpisah didokumentasikan untuk GPT Transcribe; keduanya bukan bagian dari profil Mini ini. Untuk serangkaian rekaman, simpan pengaturan bahasa lisan yang dimaksud bersama setiap masukan dan jangan menafsirkannya sebagai permintaan untuk menerjemahkan hasil.\n\n### Hasil JSON dan probabilitas token opsional\n\nReferensi endpoint saat ini mendokumentasikan JSON sebagai format respons yang didukung GPT-4o Mini Transcribe. Kata-kata yang dikenali muncul dalam field text. Jika diminta, probabilitas log token dapat menyertai respons JSON; nilai ini menggambarkan probabilitas token model dan dapat membantu mengenali materi yang perlu ditinjau lebih cermat. Nilai tersebut tidak membuktikan bahwa nama, angka, atau kalimat sesuai dengan bunyi audio. Gunakan rekaman untuk memutuskan apakah kata yang meragukan perlu dikoreksi.\n\nProfil transkripsi Mini biasa tidak menyediakan keluaran bawaan SRT, VTT, stempel waktu kata yang terperinci, atau keluaran berlabel pembicara melalui kontrak JSON tersebut. OpenAI mendokumentasikan model dan format khusus untuk kemampuan itu. Jika artefak yang dituju adalah trek subtitel, sediakan transkrip yang telah ditinjau untuk alur penentuan waktu terpisah, alih-alih menganggap hasil teks saja sudah memuat batas takarir.\n\n### Keluaran file secara streaming dan mode yang didokumentasikan\n\nPanduan ucapan-ke-teks produsen secara eksplisit menyatakan bahwa integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung streaming file. Rekaman yang sudah lengkap dapat menghasilkan teks transkrip parsial yang diikuti hasil akhir selama pemrosesan. Simpan transkrip akhir sebagai artefak lengkap; kemunculan teks parsial tidak berarti alur kerja file terus-menerus menerima audio mikrofon langsung. Kartu model secara terpisah mencantumkan keluarga endpoint transkripsi dan Realtime. Antarmuka produsen tersebut tidak menyiratkan bahwa setiap field sesi dari model transkripsi lain berlaku di sini.\n\n### Konteks, batas keluaran, dan pemeriksaan yang berguna\n\nSpesifikasi model OpenAI saat ini mencantumkan jendela konteks 16000 token, keluaran maksimum 2000 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Ini adalah angka spesifikasi model, bukan durasi universal rekaman audio dalam menit. Aturan ukuran file dan batas token menggambarkan kendala yang berbeda. Untuk materi panjang, siapkan rekaman sesuai alur kerja file yang didokumentasikan, bawa konteks yang relevan di antara potongan, dan pastikan teks akhir mencakup bagian penutup sumber.\n\nHasil Mini Transcribe yang berguna mempertahankan kata-kata dan hubungannya dengan rekaman, dengan data probabilitas opsional dipisahkan dari koreksi editorial. Tinjau kosakata yang tidak dikenal, aksen, kebisingan latar, pergantian bahasa, dan ucapan yang tumpang tindih dengan audio asli tersedia. Saat merevisi teks agar mudah dibaca, bedakan versi editorial tersebut dari transkrip yang dikenali agar pengguna berikutnya dapat mengetahui kata-kata yang berasal dari rekaman dan yang diubah selama persiapan.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0603ad109e52856655600cbeccbe97921f6c70eda232dc15abec86c1c6d6be43", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "id", "methods": [ { "html": "
O

OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe

OpenAI /openai/gpt-4o-mini-transcribe

Mulai

GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini mengubah audio menjadi transkrip JSON, mendukung prompt teks khusus rekaman dan hasil file secara streaming, serta dapat mengembalikan probabilitas log token untuk peninjauan transkrip yang terarah.

Masukan yang diterima
Audio
Hasil
Teks
Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini menerima audio dengan panduan teks opsional dan menghasilkan teks yang dikenali. Model ini berbeda dari GPT-4o Transcribe yang menggunakan GPT-4o, serta dari profil GPT Transcribe yang lebih baru dengan field kata kunci dan petunjuk multibahasa tersendiri. Artefak yang berguna di sini adalah transkrip ucapan asli dalam rekaman, yang disiapkan untuk pencarian, peninjauan, atau tahap pemrosesan konten berikutnya.

Menyiapkan rekaman

Panduan transkripsi file OpenAI menerima unggahan audio hingga 25 MB. Referensi endpoint saat ini mencantumkan FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV, dan WebM, dengan metadata nama file dan jenis konten yang memadai untuk mengenali format audio. Rekaman yang lebih besar dapat dikompresi atau dipecah menjadi potongan berukuran 25 MB atau kurang. Pertahankan batas kalimat saat memecahnya, dan hubungkan setiap potongan dengan rekaman sumber serta posisinya agar teks dapat dirangkai kembali dalam urutan yang benar.

Untuk catatan suara, simpan satu transkrip yang dapat diidentifikasi per rekaman dan periksa setiap nama atau angka sebelum menggunakan teks untuk membuat tugas. Untuk tutorial lisan, bandingkan kata-kata yang dikenali dengan instruksi asli sebelum menyuntingnya untuk publikasi. Ringkasan persiapan yang berguna menyebutkan bahasa lisan dan istilah yang mungkin salah terdengar. Mentranskripsikan kata-kata merupakan langkah pertama; penafsiran, ringkasan, atau terjemahan dapat menggunakan transkrip yang telah diperiksa sesudahnya.

Panduan prompt dan satu petunjuk bahasa

Integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung prompt bebas. OpenAI menjelaskan penggunaan prompt untuk nama, akronim, kosakata khusus rekaman, tanda baca, kapitalisasi, kata pengisi, dan sistem tulisan yang diinginkan. Referensi endpoint menyatakan bahwa bahasa prompt harus sesuai dengan bahasa audio dan dapat membawa konteks dari segmen audio sebelumnya. Sertakan ejaan yang relevan atau deskripsi singkat topik, alih-alih meminta prompt transkripsi berperilaku seperti instruksi percakapan tanpa batas.

Petunjuk bahasa yang sudah ditetapkan untuk model ini menggunakan field tunggal language. Referensi produsen mendokumentasikan kode bahasa masukan ISO 639-1, misalnya en. Field keywords dan languages jamak yang terpisah didokumentasikan untuk GPT Transcribe; keduanya bukan bagian dari profil Mini ini. Untuk serangkaian rekaman, simpan pengaturan bahasa lisan yang dimaksud bersama setiap masukan dan jangan menafsirkannya sebagai permintaan untuk menerjemahkan hasil.

Hasil JSON dan probabilitas token opsional

Referensi endpoint saat ini mendokumentasikan JSON sebagai format respons yang didukung GPT-4o Mini Transcribe. Kata-kata yang dikenali muncul dalam field text. Jika diminta, probabilitas log token dapat menyertai respons JSON; nilai ini menggambarkan probabilitas token model dan dapat membantu mengenali materi yang perlu ditinjau lebih cermat. Nilai tersebut tidak membuktikan bahwa nama, angka, atau kalimat sesuai dengan bunyi audio. Gunakan rekaman untuk memutuskan apakah kata yang meragukan perlu dikoreksi.

Profil transkripsi Mini biasa tidak menyediakan keluaran bawaan SRT, VTT, stempel waktu kata yang terperinci, atau keluaran berlabel pembicara melalui kontrak JSON tersebut. OpenAI mendokumentasikan model dan format khusus untuk kemampuan itu. Jika artefak yang dituju adalah trek subtitel, sediakan transkrip yang telah ditinjau untuk alur penentuan waktu terpisah, alih-alih menganggap hasil teks saja sudah memuat batas takarir.

Keluaran file secara streaming dan mode yang didokumentasikan

Panduan ucapan-ke-teks produsen secara eksplisit menyatakan bahwa integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung streaming file. Rekaman yang sudah lengkap dapat menghasilkan teks transkrip parsial yang diikuti hasil akhir selama pemrosesan. Simpan transkrip akhir sebagai artefak lengkap; kemunculan teks parsial tidak berarti alur kerja file terus-menerus menerima audio mikrofon langsung. Kartu model secara terpisah mencantumkan keluarga endpoint transkripsi dan Realtime. Antarmuka produsen tersebut tidak menyiratkan bahwa setiap field sesi dari model transkripsi lain berlaku di sini.

Konteks, batas keluaran, dan pemeriksaan yang berguna

Spesifikasi model OpenAI saat ini mencantumkan jendela konteks 16000 token, keluaran maksimum 2000 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Ini adalah angka spesifikasi model, bukan durasi universal rekaman audio dalam menit. Aturan ukuran file dan batas token menggambarkan kendala yang berbeda. Untuk materi panjang, siapkan rekaman sesuai alur kerja file yang didokumentasikan, bawa konteks yang relevan di antara potongan, dan pastikan teks akhir mencakup bagian penutup sumber.

Hasil Mini Transcribe yang berguna mempertahankan kata-kata dan hubungannya dengan rekaman, dengan data probabilitas opsional dipisahkan dari koreksi editorial. Tinjau kosakata yang tidak dikenal, aksen, kebisingan latar, pergantian bahasa, dan ucapan yang tumpang tindih dengan audio asli tersedia. Saat merevisi teks agar mudah dibaca, bedakan versi editorial tersebut dari transkrip yang dikenali agar pengguna berikutnya dapat mengetahui kata-kata yang berasal dari rekaman dan yang diubah selama persiapan.

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Transkripsi POST /v1/audio/transcriptions
Masukan
audio
Keluaran
text
KolomJenisPersyaratanNilai & batasanBawaan
KolommodelJenisstringPersyaratanWajibNilai & batasan
openai/gpt-4o-mini-transcribe
Bawaan—
Kolominput_audioJenisobjectPersyaratanWajibNilai & batasanBawaan—
Parameter metode dan siklus hidup
ParameterKontrak
Parametercontent_typeKontrakapplication/json
ParameterrequiredKontrakmodel, input_audio
Parametermaterial_typesKontrakaudio
Parametermaterial_conditionsKontrakContoh ini membaca berkas PCM WAV Anda yang benar-benar ada dan tidak kosong, mengodekan seluruh byte berkas sebagai base64, lalu mengirim input_audio.format dengan nilai wav.

Siklus hidup: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id persis dari catatan media milik Ailoot yang sudah ada

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast
Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
Mode Flex
Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum
Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

KonfigurasiJadwal tarifSatuan penagihanBiaya
KonfigurasiTarif dasar tokenJadwal tarifTarif dasarSatuan penagihan—Biaya
Masukan · Token masukan — / 1K token
Keluaran · Token keluaran — / 1K token
Masukan · Pembacaan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache — / 1K token
Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
Konfigurasitoken masukanJadwal tarif—Satuan penagihan/ 1K tokenBiaya
Masukan $0.0025 / 1K token
Konfigurasitoken keluaranJadwal tarif—Satuan penagihan/ 1K tokenBiaya
Keluaran $0.01 / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Transkripsi

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Transkripsi

Isi respons asli secara utuh, status, dan header yang diteruskan. Handler ini tidak menambahkan struktur JSON universal, bidang teks, atau pembungkus tugas.

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

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.

Jika respons asli perlu diperiksa

Simpan X-Client-Request-ID aktual dan respons secara utuh. Baca aset asli yang dimiliki beserta URL konten bertanda tangan yang persis; jangan pernah kirim ulang pembuatan yang statusnya belum pasti.

Kolom respons
KolomJenis
Kolomtext (when present)Jenis
Kolomusage (when present)Jenis
Kesalahan dan langkah berikutnya
ResponsKondisiLangkah berikutnya
Respons400 · invalid_request_errorKondisiIsi JSON atau ID model kanonis eksplisit tidak valid.Langkah berikutnyaSimpan respons dan perbaiki bidang permintaan yang ditunjukkan.
Respons401 · authentication_errorKondisiKunci API Ailoot tidak valid.Langkah berikutnyaGunakan kunci API Ailoot Anda yang diotorisasi.
Respons403 · permission_errorKondisiGrup kunci tidak mengizinkan metode ini.Langkah berikutnyaSimpan rincian kesalahan yang dikembalikan.
Respons404 · not_found_errorKondisiMetode yang dipilih tidak memiliki rute yang diizinkan.Langkah berikutnyaSimpan rincian kesalahan yang dikembalikan.
Respons422 · price_unavailableKondisiTarif yang diterima tidak dapat memperoleh jumlah atau batas masukan yang diwajibkan.Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan representasi masukan yang diwajibkan oleh tarif yang diterima.
Respons503 · KondisiPenyimpanan, rute, harga metode, atau pencadangan dana yang diperlukan tidak tersedia.Langkah berikutnyaSimpan respons asli secara utuh. Pencadangan dana yang belum pasti tidak mengizinkan pengiriman ulang.
Respons502 · server_errorKondisiHasil awal, penggunaan, atau penyelesaian tagihan perlu diperiksa.Langkah berikutnyaSimpan ID permintaan aktual dan respons asli. Baca catatan yang dimiliki yang sudah ada; jangan kirim ulang pembuatan.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra openai/gpt-4o-mini-transcribe

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

openai/gpt-4o-mini-transcribe

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "fmt": "transcriptions", "http": "POST", "path": "/v1/audio/transcriptions", "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Isi JSON atau ID model kanonis eksplisit tidak valid.", "http_status": 400, "recovery": "Simpan respons dan perbaiki bidang permintaan yang ditunjukkan.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "Kunci API Ailoot tidak valid.", "http_status": 401, "recovery": "Gunakan kunci API Ailoot Anda yang diotorisasi.", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "Grup kunci tidak mengizinkan metode ini.", "http_status": 403, "recovery": "Simpan rincian kesalahan yang dikembalikan.", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "Metode yang dipilih tidak memiliki rute yang diizinkan.", "http_status": 404, "recovery": "Simpan rincian kesalahan yang dikembalikan.", "type": "not_found_error" }, { "code": null, "condition": "Tarif yang diterima tidak dapat memperoleh jumlah atau batas masukan yang diwajibkan.", "http_status": 422, "recovery": "Simpan respons; gunakan representasi masukan yang diwajibkan oleh tarif yang diterima.", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "Penyimpanan, rute, harga metode, atau pencadangan dana yang diperlukan tidak tersedia.", "http_status": 503, "recovery": "Simpan respons asli secara utuh. Pencadangan dana yang belum pasti tidak mengizinkan pengiriman ulang.", "type": null }, { "code": null, "condition": "Hasil awal, penggunaan, atau penyelesaian tagihan perlu diperiksa.", "http_status": 502, "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID", "recovery": "Simpan ID permintaan aktual dan respons asli. Baca catatan yang dimiliki yang sudah ada; jangan kirim ulang pembuatan.", "response_headers": { "x-should-retry": "false" }, "type": "server_error" } ], "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed content URL" } ], "dedicated_method_polling_or_cancel": false, "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "original_POST_adds_task_envelope": false, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "exact task_id from an existing owned media record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID aktual dan respons secara utuh. Baca aset asli yang dimiliki beserta URL konten bertanda tangan yang persis; jangan pernah kirim ulang pembuatan yang statusnya belum pasti." }, "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 (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "Isi respons asli secara utuh, status, dan header yang diteruskan. Handler ini tidak menambahkan struktur JSON universal, bidang teks, atau pembungkus tugas." }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-4o-mini-transcribe" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "input_audio", "required": true, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "input_audio": { "properties": { "data": { "contentEncoding": "base64", "type": "string" }, "format": { "type": "string" } }, "required": [ "data", "format" ], "type": "object" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-4o-mini-transcribe" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "input_audio" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": true, "body": { "input_audio": { "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}", "format": "wav" }, "model": "openai/gpt-4o-mini-transcribe" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_conditions": [ "Contoh ini membaca berkas PCM WAV Anda yang benar-benar ada dan tidak kosong, mengodekan seluruh byte berkas sebagai base64, lalu mengirim input_audio.format dengan nilai wav." ], "material_types": [ "audio" ], "required": [ "model", "input_audio" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed content URL" } ], "dedicated_method_polling_or_cancel": false, "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "original_POST_adds_task_envelope": false, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "task_id persis dari catatan media milik Ailoot yang sudah ada", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/audio/transcriptions" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "text (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler." } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "input token", "units": [ { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "output token", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n", "label": "curl · actual WAV file and complete original result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "transcriptions", "hints": [ "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.", "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.", "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "audio" ], "label": "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": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 2.5e-06, "output_token": 1e-05 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "input token", "units": [ { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "output token", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } ], "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/media/tasks/{task_id}" ], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } } ], "model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "718fa80c4aaf4c728ee0912d59f159c1dd30aaedd089360b20d46d53989c8b5e", "input_html_sha256": "530b9ff4bd2f473b2c8d5574d7a46c90a644918cfab7b52182578f132e40d812", "private_audit_sha256": "f0e08cda5a6f38f2e9494c742a153b77a5b9f68a8d8d94ea7abe696308973fd0", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-4o-mini-transcribe/", "description": "GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini mengubah audio menjadi transkrip JSON, mendukung prompt teks khusus rekaman dan hasil file secara streaming, serta dapat mengembalikan probabilitas log token untuk peninjauan transkrip yang terarah.", "locale": "id", "md_url": "https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-4o-mini-transcribe/index.md", "title": "OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/id/openai-gpt-4o-mini-transcribe/" }, "rawModel": { "about": "GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini menerima audio dengan panduan teks opsional dan menghasilkan teks yang dikenali. Model ini berbeda dari GPT-4o Transcribe yang menggunakan GPT-4o, serta dari profil GPT Transcribe yang lebih baru dengan field kata kunci dan petunjuk multibahasa tersendiri. Artefak yang berguna di sini adalah transkrip ucapan asli dalam rekaman, yang disiapkan untuk pencarian, peninjauan, atau tahap pemrosesan konten berikutnya.\n\n### Menyiapkan rekaman\n\nPanduan transkripsi file OpenAI menerima unggahan audio hingga 25 MB. Referensi endpoint saat ini mencantumkan FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV, dan WebM, dengan metadata nama file dan jenis konten yang memadai untuk mengenali format audio. Rekaman yang lebih besar dapat dikompresi atau dipecah menjadi potongan berukuran 25 MB atau kurang. Pertahankan batas kalimat saat memecahnya, dan hubungkan setiap potongan dengan rekaman sumber serta posisinya agar teks dapat dirangkai kembali dalam urutan yang benar.\n\nUntuk catatan suara, simpan satu transkrip yang dapat diidentifikasi per rekaman dan periksa setiap nama atau angka sebelum menggunakan teks untuk membuat tugas. Untuk tutorial lisan, bandingkan kata-kata yang dikenali dengan instruksi asli sebelum menyuntingnya untuk publikasi. Ringkasan persiapan yang berguna menyebutkan bahasa lisan dan istilah yang mungkin salah terdengar. Mentranskripsikan kata-kata merupakan langkah pertama; penafsiran, ringkasan, atau terjemahan dapat menggunakan transkrip yang telah diperiksa sesudahnya.\n\n### Panduan prompt dan satu petunjuk bahasa\n\nIntegrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung prompt bebas. OpenAI menjelaskan penggunaan prompt untuk nama, akronim, kosakata khusus rekaman, tanda baca, kapitalisasi, kata pengisi, dan sistem tulisan yang diinginkan. Referensi endpoint menyatakan bahwa bahasa prompt harus sesuai dengan bahasa audio dan dapat membawa konteks dari segmen audio sebelumnya. Sertakan ejaan yang relevan atau deskripsi singkat topik, alih-alih meminta prompt transkripsi berperilaku seperti instruksi percakapan tanpa batas.\n\nPetunjuk bahasa yang sudah ditetapkan untuk model ini menggunakan field tunggal language. Referensi produsen mendokumentasikan kode bahasa masukan ISO 639-1, misalnya en. Field keywords dan languages jamak yang terpisah didokumentasikan untuk GPT Transcribe; keduanya bukan bagian dari profil Mini ini. Untuk serangkaian rekaman, simpan pengaturan bahasa lisan yang dimaksud bersama setiap masukan dan jangan menafsirkannya sebagai permintaan untuk menerjemahkan hasil.\n\n### Hasil JSON dan probabilitas token opsional\n\nReferensi endpoint saat ini mendokumentasikan JSON sebagai format respons yang didukung GPT-4o Mini Transcribe. Kata-kata yang dikenali muncul dalam field text. Jika diminta, probabilitas log token dapat menyertai respons JSON; nilai ini menggambarkan probabilitas token model dan dapat membantu mengenali materi yang perlu ditinjau lebih cermat. Nilai tersebut tidak membuktikan bahwa nama, angka, atau kalimat sesuai dengan bunyi audio. Gunakan rekaman untuk memutuskan apakah kata yang meragukan perlu dikoreksi.\n\nProfil transkripsi Mini biasa tidak menyediakan keluaran bawaan SRT, VTT, stempel waktu kata yang terperinci, atau keluaran berlabel pembicara melalui kontrak JSON tersebut. OpenAI mendokumentasikan model dan format khusus untuk kemampuan itu. Jika artefak yang dituju adalah trek subtitel, sediakan transkrip yang telah ditinjau untuk alur penentuan waktu terpisah, alih-alih menganggap hasil teks saja sudah memuat batas takarir.\n\n### Keluaran file secara streaming dan mode yang didokumentasikan\n\nPanduan ucapan-ke-teks produsen secara eksplisit menyatakan bahwa integrasi GPT-4o Mini Transcribe yang sudah ada mendukung streaming file. Rekaman yang sudah lengkap dapat menghasilkan teks transkrip parsial yang diikuti hasil akhir selama pemrosesan. Simpan transkrip akhir sebagai artefak lengkap; kemunculan teks parsial tidak berarti alur kerja file terus-menerus menerima audio mikrofon langsung. Kartu model secara terpisah mencantumkan keluarga endpoint transkripsi dan Realtime. Antarmuka produsen tersebut tidak menyiratkan bahwa setiap field sesi dari model transkripsi lain berlaku di sini.\n\n### Konteks, batas keluaran, dan pemeriksaan yang berguna\n\nSpesifikasi model OpenAI saat ini mencantumkan jendela konteks 16000 token, keluaran maksimum 2000 token, dan batas pengetahuan 1 Juni 2024. Ini adalah angka spesifikasi model, bukan durasi universal rekaman audio dalam menit. Aturan ukuran file dan batas token menggambarkan kendala yang berbeda. Untuk materi panjang, siapkan rekaman sesuai alur kerja file yang didokumentasikan, bawa konteks yang relevan di antara potongan, dan pastikan teks akhir mencakup bagian penutup sumber.\n\nHasil Mini Transcribe yang berguna mempertahankan kata-kata dan hubungannya dengan rekaman, dengan data probabilitas opsional dipisahkan dari koreksi editorial. Tinjau kosakata yang tidak dikenal, aksen, kebisingan latar, pergantian bahasa, dan ucapan yang tumpang tindih dengan audio asli tersedia. Saat merevisi teks agar mudah dibaca, bedakan versi editorial tersebut dari transkrip yang dikenali agar pengguna berikutnya dapat mengetahui kata-kata yang berasal dari rekaman dan yang diubah selama persiapan.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "OpenAI", "capabilities": { "context_length": 128000, "manufacturer_input": [ "audio" ], "manufacturer_output": [ "transcription" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "Informasi lengkap harga konfigurasi tersedia di bagian detail." } ], "ctx": null, "formats": [ "transcriptions" ], "id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "input": [ "audio" ], "kind": "audio", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Isi JSON atau ID model kanonis eksplisit tidak valid.", "http_status": 400, "recovery": "Simpan respons dan perbaiki bidang permintaan yang ditunjukkan.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "Kunci API Ailoot tidak valid.", "http_status": 401, "recovery": "Gunakan kunci API Ailoot Anda yang diotorisasi.", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "Grup kunci tidak mengizinkan metode ini.", "http_status": 403, "recovery": "Simpan rincian kesalahan yang dikembalikan.", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "Metode yang dipilih tidak memiliki rute yang diizinkan.", "http_status": 404, "recovery": "Simpan rincian kesalahan yang dikembalikan.", "type": "not_found_error" }, { "code": null, "condition": "Tarif yang diterima tidak dapat memperoleh jumlah atau batas masukan yang diwajibkan.", "http_status": 422, "recovery": "Simpan respons; gunakan representasi masukan yang diwajibkan oleh tarif yang diterima.", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "Penyimpanan, rute, harga metode, atau pencadangan dana yang diperlukan tidak tersedia.", "http_status": 503, "recovery": "Simpan respons asli secara utuh. Pencadangan dana yang belum pasti tidak mengizinkan pengiriman ulang.", "type": null }, { "code": null, "condition": "Hasil awal, penggunaan, atau penyelesaian tagihan perlu diperiksa.", "http_status": 502, "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID", "recovery": "Simpan ID permintaan aktual dan respons asli. Baca catatan yang dimiliki yang sudah ada; jangan kirim ulang pembuatan.", "response_headers": { "x-should-retry": "false" }, "type": "server_error" } ], "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed content URL" } ], "dedicated_method_polling_or_cancel": false, "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "original_POST_adds_task_envelope": false, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "exact task_id from an existing owned media record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID aktual dan respons secara utuh. Baca aset asli yang dimiliki beserta URL konten bertanda tangan yang persis; jangan pernah kirim ulang pembuatan yang statusnya belum pasti." }, "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 (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "Isi respons asli secara utuh, status, dan header yang diteruskan. Handler ini tidak menambahkan struktur JSON universal, bidang teks, atau pembungkus tugas." }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "openai/gpt-4o-mini-transcribe" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "input_audio", "required": true, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "input_audio": { "properties": { "data": { "contentEncoding": "base64", "type": "string" }, "format": { "type": "string" } }, "required": [ "data", "format" ], "type": "object" }, "model": { "enum": [ "openai/gpt-4o-mini-transcribe" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "input_audio" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": true, "body": { "input_audio": { "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}", "format": "wav" }, "model": "openai/gpt-4o-mini-transcribe" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_conditions": [ "Contoh ini membaca berkas PCM WAV Anda yang benar-benar ada dan tidak kosong, mengodekan seluruh byte berkas sebagai base64, lalu mengirim input_audio.format dengan nilai wav." ], "material_types": [ "audio" ], "required": [ "model", "input_audio" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed content URL" } ], "dedicated_method_polling_or_cancel": false, "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "original_POST_adds_task_envelope": false, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "task_id persis dari catatan media milik Ailoot yang sudah ada", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation." }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/audio/transcriptions" }, "output": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "text (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler." } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "input token", "units": [ { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "output token", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n", "label": "curl · actual WAV file and complete original result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "transcriptions", "hints": [ "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.", "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.", "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "audio" ], "label": "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": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 2.5e-06, "output_token": 1e-05 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "input token", "units": [ { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] }, { "dimensions": { "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "output token", "units": [ { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } ], "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/media/tasks/{task_id}" ], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.0025000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.01000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_token", "label": "output token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00001", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe", "route_label": "Ultra" } ], "name": "OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": 0.01, "out_label": "/ 1K tokens", "sort_in": null, "sort_out": 0.01, "varies": true }, "short": "GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini mengubah audio menjadi transkrip JSON, mendukung prompt teks khusus rekaman dan hasil file secara streaming, serta dapat mengembalikan probabilitas log token untuk peninjauan transkrip yang terarah." }, "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": "GPT-4o Mini Transcribe adalah model ucapan-ke-teks OpenAI yang didukung oleh GPT-4o Mini. Model ini mengubah audio menjadi transkrip JSON, mendukung prompt teks khusus rekaman dan hasil file secara streaming, serta dapat mengembalikan probabilitas log token untuk peninjauan transkrip yang terarah.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "52d9c460f46c26880cc0f831ade25d2edec3276fe8e0d497c81a3921a4f69833", "renderer_sha256": "2a0471475a29000c23db326ca1e315df73dee7524f6bc2907818ee3458813f2d" }, "sourceRevision": "19eae694d2d12d0017958794540158c3a68f8ae23d02650f35474119ad877b92" }