{
  "aboutHtml": "<p>Nova-3 è il modello generale di riconoscimento del parlato di Deepgram per convertire audio in testo. Il produttore lo raccomanda per riunioni, sottotitoli di eventi, registrazioni con più parlanti e condizioni difficili come rumore o microfoni lontani, usando trascrizione preregistrata o in streaming. Il risultato utile è parlato riconosciuto con informazioni di temporizzazione e confidenza che rimangono collegate all’audio di origine.</p><h4>Scegliere il flusso linguistico</h4><p>La lingua predefinita documentata è l’inglese. Una richiesta monolingue seleziona la lingua parlata o la variante locale supportata. La tabella attuale del modello generale comprende varianti regionali dell’inglese, spagnolo, francese, tedesco, russo, portoghese, giapponese, italiano, neerlandese, arabo, scritture cinesi e molte altre lingue, incluso il kazako. Seleziona dai codici supportati dal produttore anziché presumere che qualsiasi nome di locale sia accettato.</p><p>L’impostazione multilingue è un flusso separato di alternanza linguistica. La tabella attuale di Nova-3 elenca dieci lingue per questa modalità: inglese, spagnolo, francese, tedesco, hindi, russo, portoghese, giapponese, italiano e neerlandese. Questo insieme non è identico alla lista monolingue più ampia. Per una registrazione che alterna lingue supportate, prepara la modalità multilingue anziché forzare l’intera conversazione in un’impostazione monolingue non pertinente. Conserva ciò che è stato detto prima di preparare qualsiasi versione tradotta o riassunta.</p><h4>Audio registrato e preparazione della trascrizione</h4><p>Il flusso di file di Deepgram accetta byte audio caricati o un riferimento a un file audio. Salva la trascrizione restituita quando la richiesta termina; il produttore non memorizza le trascrizioni per un recupero successivo. Formati e codifiche di input comuni documentati comprendono MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus e WebM. Preserva il formato effettivo e le informazioni sui canali insieme alla registrazione. Assegna alla registrazione un identificatore stabile e mantieni il risultato associato alla fonte corretta e alle sue informazioni sui canali. Per una riunione, verifica nomi dei partecipanti e termini tecnici ascoltando il suono originale. Per una lezione o un evento, conserva la sequenza dell’audio affinché un sottotitolo o un risultato di ricerca successivi possano individuare il passaggio pertinente.</p><p>La guida del produttore per l’audio preregistrato indica una dimensione massima di file di 2 GB e raccomanda di estrarre il flusso audio da un file video grande. Documenta inoltre un timeout di elaborazione di dieci minuti per le richieste Nova. Quel timeout riguarda la durata di elaborazione della richiesta, non una durata massima di registrazione di dieci minuti. Un risultato utile include la fine della registrazione prevista; una trascrizione conservata parzialmente non dovrebbe essere trattata come il testo completo.</p><h4>Leggere parole, tempi e confidenza</h4><p>La risposta JSON documentata include alternative di trascrizione e parole riconosciute, con il tempo di inizio e fine di ogni parola in secondi dall’inizio dell’audio e un valore di confidenza. Per una trascrizione con più parlanti, la diarizzazione facoltativa del produttore assegna un’etichetta di parlante a ogni parola. La diarizzazione preregistrata restituisce anche la confidenza del parlante; quella in streaming restituisce l’etichetta del parlante. Verifica quelle etichette rispetto alle voci nella registrazione. Viene riportata anche la confidenza complessiva della trascrizione su una scala da 0 a 1. Quando viene richiesta la formattazione intelligente, il risultato può includere punteggiatura e maiuscole come parole con punteggiatura, insieme a informazioni su paragrafi leggibili.</p><p>Usa quei campi secondo il loro significato. Il tempo di una parola individua parlato riconosciuto, mentre la confidenza è l’indicazione di affidabilità del modello, non prova che un nome o una quantità difficili siano stati uditi correttamente. Per preparare sottotitoli, conserva la temporizzazione insieme alla formulazione verificata ed esamina i confini rispetto al suono. Per una versione editoriale leggibile, mantieni le modifiche distinguibili dalla trascrizione riconosciuta anziché sostituire silenziosamente parole incerte con una storia plausibile.</p><h4>Riconoscimento in streaming e segmenti definitivi</h4><p>Il flusso in streaming di Nova restituisce testo man mano che arriva l’audio, con risultati provvisori e definitivi. L’indicatore is_final distingue testo che può essere rivisto da un segmento finalizzato. L’indicatore speech_final riguarda il rilevamento della fine di un segmento parlato. Mantieni questi segnali distinti dal semplice ricevimento di una trascrizione non vuota e conserva i segmenti definitivi nell’ordine audio quando prepari il record completo.</p><p>Nova-3 è un modello ASR generale anziché il modello conversazionale separato Flux con rilevamento nativo dei turni. Nova marca la definitività della trascrizione e i punti di fine parlato; Flux fornisce propri eventi sullo stato dei turni conversazionali. Scegli il flusso di trascrizione in base al fatto che l’audio sia già registrato o arrivi dal vivo, usando comunque l’output definitivo effettivo come artefatto da conservare.</p><h4>Termini chiave per il vocabolario importante</h4><p>Il Keyterm Prompting documentato di Nova-3 supporta trascrizione monolingue e multilingue e adatta il riconoscimento ai termini importanti senza riaddestrare il modello. Fornisci nomi, termini di prodotto, acronimi o espressioni di più parole pertinenti che potrebbero essere effettivamente pronunciati. La guida limita l’input complessivo dei termini chiave a 500 token e raccomanda di concentrarsi sul vocabolario più importante anziché aggiungere indiscriminatamente parole comuni.</p><p>La sintassi del produttore usa termini semplici, con una voce keyterm separata per ogni termine. Un’espressione di più parole rimane un’unica espressione. I vecchi pesi o intensificatori di parole chiave e l’unione di termini separati con virgole, punti e virgola o interruzioni di riga non sono equivalenti: l’interfaccia può accettarli come un unico valore letterale senza fornire il rafforzamento desiderato. Usa le maiuscole corrette per i nomi, poi controlla la trascrizione perché il contesto audio e la formattazione intelligente possono comunque cambiare la forma scritta finale.</p><h4>Confini della famiglia di modelli e risultati utili</h4><p>Il profilo generale Nova-3 è distinto dalle opzioni denominate separatamente Medical e Pharma. Il prompting del vocabolario non lo trasforma in un’altra edizione e copertura linguistica o comportamento dei modelli specializzati non dovrebbero essere presunti per quello generale. Le funzionalità aggiuntive di elaborazione della trascrizione sono scelte nel flusso vocale del produttore, non evidenza che il riconoscimento abbia prodotto un riepilogo, una traduzione o un altro artefatto mai richiesto.</p><p>Un risultato utile di Nova-3 può essere una trascrizione di riunione ricercabile, una formulazione pronta per sottotitoli con tempi delle parole o un record di una conversazione multilingue. Conserva l’identificatore audio, il flusso linguistico selezionato, il testo definitivo e gli eventuali campi utili di confidenza o temporizzazione. Verifica nomi poco chiari, numeri, voci sovrapposte e cambi di lingua rispetto alla registrazione originale e mantieni il parlato effettivamente riconosciuto disponibile per il passaggio successivo di elaborazione dei contenuti.</p>",
  "aboutText": "Nova-3 è il modello generale di riconoscimento del parlato di Deepgram per convertire audio in testo. Il produttore lo raccomanda per riunioni, sottotitoli di eventi, registrazioni con più parlanti e condizioni difficili come rumore o microfoni lontani, usando trascrizione preregistrata o in streaming. Il risultato utile è parlato riconosciuto con informazioni di temporizzazione e confidenza che rimangono collegate all’audio di origine.\n\n### Scegliere il flusso linguistico\n\nLa lingua predefinita documentata è l’inglese. Una richiesta monolingue seleziona la lingua parlata o la variante locale supportata. La tabella attuale del modello generale comprende varianti regionali dell’inglese, spagnolo, francese, tedesco, russo, portoghese, giapponese, italiano, neerlandese, arabo, scritture cinesi e molte altre lingue, incluso il kazako. Seleziona dai codici supportati dal produttore anziché presumere che qualsiasi nome di locale sia accettato.\n\nL’impostazione multilingue è un flusso separato di alternanza linguistica. La tabella attuale di Nova-3 elenca dieci lingue per questa modalità: inglese, spagnolo, francese, tedesco, hindi, russo, portoghese, giapponese, italiano e neerlandese. Questo insieme non è identico alla lista monolingue più ampia. Per una registrazione che alterna lingue supportate, prepara la modalità multilingue anziché forzare l’intera conversazione in un’impostazione monolingue non pertinente. Conserva ciò che è stato detto prima di preparare qualsiasi versione tradotta o riassunta.\n\n### Audio registrato e preparazione della trascrizione\n\nIl flusso di file di Deepgram accetta byte audio caricati o un riferimento a un file audio. Salva la trascrizione restituita quando la richiesta termina; il produttore non memorizza le trascrizioni per un recupero successivo. Formati e codifiche di input comuni documentati comprendono MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus e WebM. Preserva il formato effettivo e le informazioni sui canali insieme alla registrazione. Assegna alla registrazione un identificatore stabile e mantieni il risultato associato alla fonte corretta e alle sue informazioni sui canali. Per una riunione, verifica nomi dei partecipanti e termini tecnici ascoltando il suono originale. Per una lezione o un evento, conserva la sequenza dell’audio affinché un sottotitolo o un risultato di ricerca successivi possano individuare il passaggio pertinente.\n\nLa guida del produttore per l’audio preregistrato indica una dimensione massima di file di 2 GB e raccomanda di estrarre il flusso audio da un file video grande. Documenta inoltre un timeout di elaborazione di dieci minuti per le richieste Nova. Quel timeout riguarda la durata di elaborazione della richiesta, non una durata massima di registrazione di dieci minuti. Un risultato utile include la fine della registrazione prevista; una trascrizione conservata parzialmente non dovrebbe essere trattata come il testo completo.\n\n### Leggere parole, tempi e confidenza\n\nLa risposta JSON documentata include alternative di trascrizione e parole riconosciute, con il tempo di inizio e fine di ogni parola in secondi dall’inizio dell’audio e un valore di confidenza. Per una trascrizione con più parlanti, la diarizzazione facoltativa del produttore assegna un’etichetta di parlante a ogni parola. La diarizzazione preregistrata restituisce anche la confidenza del parlante; quella in streaming restituisce l’etichetta del parlante. Verifica quelle etichette rispetto alle voci nella registrazione. Viene riportata anche la confidenza complessiva della trascrizione su una scala da 0 a 1. Quando viene richiesta la formattazione intelligente, il risultato può includere punteggiatura e maiuscole come parole con punteggiatura, insieme a informazioni su paragrafi leggibili.\n\nUsa quei campi secondo il loro significato. Il tempo di una parola individua parlato riconosciuto, mentre la confidenza è l’indicazione di affidabilità del modello, non prova che un nome o una quantità difficili siano stati uditi correttamente. Per preparare sottotitoli, conserva la temporizzazione insieme alla formulazione verificata ed esamina i confini rispetto al suono. Per una versione editoriale leggibile, mantieni le modifiche distinguibili dalla trascrizione riconosciuta anziché sostituire silenziosamente parole incerte con una storia plausibile.\n\n### Riconoscimento in streaming e segmenti definitivi\n\nIl flusso in streaming di Nova restituisce testo man mano che arriva l’audio, con risultati provvisori e definitivi. L’indicatore is_final distingue testo che può essere rivisto da un segmento finalizzato. L’indicatore speech_final riguarda il rilevamento della fine di un segmento parlato. Mantieni questi segnali distinti dal semplice ricevimento di una trascrizione non vuota e conserva i segmenti definitivi nell’ordine audio quando prepari il record completo.\n\nNova-3 è un modello ASR generale anziché il modello conversazionale separato Flux con rilevamento nativo dei turni. Nova marca la definitività della trascrizione e i punti di fine parlato; Flux fornisce propri eventi sullo stato dei turni conversazionali. Scegli il flusso di trascrizione in base al fatto che l’audio sia già registrato o arrivi dal vivo, usando comunque l’output definitivo effettivo come artefatto da conservare.\n\n### Termini chiave per il vocabolario importante\n\nIl Keyterm Prompting documentato di Nova-3 supporta trascrizione monolingue e multilingue e adatta il riconoscimento ai termini importanti senza riaddestrare il modello. Fornisci nomi, termini di prodotto, acronimi o espressioni di più parole pertinenti che potrebbero essere effettivamente pronunciati. La guida limita l’input complessivo dei termini chiave a 500 token e raccomanda di concentrarsi sul vocabolario più importante anziché aggiungere indiscriminatamente parole comuni.\n\nLa sintassi del produttore usa termini semplici, con una voce keyterm separata per ogni termine. Un’espressione di più parole rimane un’unica espressione. I vecchi pesi o intensificatori di parole chiave e l’unione di termini separati con virgole, punti e virgola o interruzioni di riga non sono equivalenti: l’interfaccia può accettarli come un unico valore letterale senza fornire il rafforzamento desiderato. Usa le maiuscole corrette per i nomi, poi controlla la trascrizione perché il contesto audio e la formattazione intelligente possono comunque cambiare la forma scritta finale.\n\n### Confini della famiglia di modelli e risultati utili\n\nIl profilo generale Nova-3 è distinto dalle opzioni denominate separatamente Medical e Pharma. Il prompting del vocabolario non lo trasforma in un’altra edizione e copertura linguistica o comportamento dei modelli specializzati non dovrebbero essere presunti per quello generale. Le funzionalità aggiuntive di elaborazione della trascrizione sono scelte nel flusso vocale del produttore, non evidenza che il riconoscimento abbia prodotto un riepilogo, una traduzione o un altro artefatto mai richiesto.\n\nUn risultato utile di Nova-3 può essere una trascrizione di riunione ricercabile, una formulazione pronta per sottotitoli con tempi delle parole o un record di una conversazione multilingue. Conserva l’identificatore audio, il flusso linguistico selezionato, il testo definitivo e gli eventuali campi utili di confidenza o temporizzazione. Verifica nomi poco chiari, numeri, voci sovrapposte e cambi di lingua rispetto alla registrazione originale e mantieni il parlato effettivamente riconosciuto disponibile per il passaggio successivo di elaborazione dei contenuti.",
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Supporta riconoscimento monolingue, una modalità multilingue definita di alternanza linguistica e prompting con termini chiave, restituendo trascrizioni con temporizzazione delle parole e informazioni di confidenza.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input accettati</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Risultati</dt><dd>transcription</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Informazioni sul modello</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Questa descrizione illustra le funzionalità del modello. Gli input, gli output e le opzioni disponibili in Ailoot per il metodo selezionato sono elencati di seguito.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Nova-3 è il modello generale di riconoscimento del parlato di Deepgram per convertire audio in testo. Il produttore lo raccomanda per riunioni, sottotitoli di eventi, registrazioni con più parlanti e condizioni difficili come rumore o microfoni lontani, usando trascrizione preregistrata o in streaming. Il risultato utile è parlato riconosciuto con informazioni di temporizzazione e confidenza che rimangono collegate all’audio di origine.</p><h4>Scegliere il flusso linguistico</h4><p>La lingua predefinita documentata è l’inglese. Una richiesta monolingue seleziona la lingua parlata o la variante locale supportata. La tabella attuale del modello generale comprende varianti regionali dell’inglese, spagnolo, francese, tedesco, russo, portoghese, giapponese, italiano, neerlandese, arabo, scritture cinesi e molte altre lingue, incluso il kazako. Seleziona dai codici supportati dal produttore anziché presumere che qualsiasi nome di locale sia accettato.</p><p>L’impostazione multilingue è un flusso separato di alternanza linguistica. La tabella attuale di Nova-3 elenca dieci lingue per questa modalità: inglese, spagnolo, francese, tedesco, hindi, russo, portoghese, giapponese, italiano e neerlandese. Questo insieme non è identico alla lista monolingue più ampia. Per una registrazione che alterna lingue supportate, prepara la modalità multilingue anziché forzare l’intera conversazione in un’impostazione monolingue non pertinente. Conserva ciò che è stato detto prima di preparare qualsiasi versione tradotta o riassunta.</p><h4>Audio registrato e preparazione della trascrizione</h4><p>Il flusso di file di Deepgram accetta byte audio caricati o un riferimento a un file audio. Salva la trascrizione restituita quando la richiesta termina; il produttore non memorizza le trascrizioni per un recupero successivo. Formati e codifiche di input comuni documentati comprendono MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus e WebM. Preserva il formato effettivo e le informazioni sui canali insieme alla registrazione. Assegna alla registrazione un identificatore stabile e mantieni il risultato associato alla fonte corretta e alle sue informazioni sui canali. Per una riunione, verifica nomi dei partecipanti e termini tecnici ascoltando il suono originale. Per una lezione o un evento, conserva la sequenza dell’audio affinché un sottotitolo o un risultato di ricerca successivi possano individuare il passaggio pertinente.</p><p>La guida del produttore per l’audio preregistrato indica una dimensione massima di file di 2 GB e raccomanda di estrarre il flusso audio da un file video grande. Documenta inoltre un timeout di elaborazione di dieci minuti per le richieste Nova. Quel timeout riguarda la durata di elaborazione della richiesta, non una durata massima di registrazione di dieci minuti. Un risultato utile include la fine della registrazione prevista; una trascrizione conservata parzialmente non dovrebbe essere trattata come il testo completo.</p><h4>Leggere parole, tempi e confidenza</h4><p>La risposta JSON documentata include alternative di trascrizione e parole riconosciute, con il tempo di inizio e fine di ogni parola in secondi dall’inizio dell’audio e un valore di confidenza. Per una trascrizione con più parlanti, la diarizzazione facoltativa del produttore assegna un’etichetta di parlante a ogni parola. La diarizzazione preregistrata restituisce anche la confidenza del parlante; quella in streaming restituisce l’etichetta del parlante. Verifica quelle etichette rispetto alle voci nella registrazione. Viene riportata anche la confidenza complessiva della trascrizione su una scala da 0 a 1. Quando viene richiesta la formattazione intelligente, il risultato può includere punteggiatura e maiuscole come parole con punteggiatura, insieme a informazioni su paragrafi leggibili.</p><p>Usa quei campi secondo il loro significato. Il tempo di una parola individua parlato riconosciuto, mentre la confidenza è l’indicazione di affidabilità del modello, non prova che un nome o una quantità difficili siano stati uditi correttamente. Per preparare sottotitoli, conserva la temporizzazione insieme alla formulazione verificata ed esamina i confini rispetto al suono. Per una versione editoriale leggibile, mantieni le modifiche distinguibili dalla trascrizione riconosciuta anziché sostituire silenziosamente parole incerte con una storia plausibile.</p><h4>Riconoscimento in streaming e segmenti definitivi</h4><p>Il flusso in streaming di Nova restituisce testo man mano che arriva l’audio, con risultati provvisori e definitivi. L’indicatore is_final distingue testo che può essere rivisto da un segmento finalizzato. L’indicatore speech_final riguarda il rilevamento della fine di un segmento parlato. Mantieni questi segnali distinti dal semplice ricevimento di una trascrizione non vuota e conserva i segmenti definitivi nell’ordine audio quando prepari il record completo.</p><p>Nova-3 è un modello ASR generale anziché il modello conversazionale separato Flux con rilevamento nativo dei turni. Nova marca la definitività della trascrizione e i punti di fine parlato; Flux fornisce propri eventi sullo stato dei turni conversazionali. Scegli il flusso di trascrizione in base al fatto che l’audio sia già registrato o arrivi dal vivo, usando comunque l’output definitivo effettivo come artefatto da conservare.</p><h4>Termini chiave per il vocabolario importante</h4><p>Il Keyterm Prompting documentato di Nova-3 supporta trascrizione monolingue e multilingue e adatta il riconoscimento ai termini importanti senza riaddestrare il modello. Fornisci nomi, termini di prodotto, acronimi o espressioni di più parole pertinenti che potrebbero essere effettivamente pronunciati. La guida limita l’input complessivo dei termini chiave a 500 token e raccomanda di concentrarsi sul vocabolario più importante anziché aggiungere indiscriminatamente parole comuni.</p><p>La sintassi del produttore usa termini semplici, con una voce keyterm separata per ogni termine. Un’espressione di più parole rimane un’unica espressione. I vecchi pesi o intensificatori di parole chiave e l’unione di termini separati con virgole, punti e virgola o interruzioni di riga non sono equivalenti: l’interfaccia può accettarli come un unico valore letterale senza fornire il rafforzamento desiderato. Usa le maiuscole corrette per i nomi, poi controlla la trascrizione perché il contesto audio e la formattazione intelligente possono comunque cambiare la forma scritta finale.</p><h4>Confini della famiglia di modelli e risultati utili</h4><p>Il profilo generale Nova-3 è distinto dalle opzioni denominate separatamente Medical e Pharma. Il prompting del vocabolario non lo trasforma in un’altra edizione e copertura linguistica o comportamento dei modelli specializzati non dovrebbero essere presunti per quello generale. Le funzionalità aggiuntive di elaborazione della trascrizione sono scelte nel flusso vocale del produttore, non evidenza che il riconoscimento abbia prodotto un riepilogo, una traduzione o un altro artefatto mai richiesto.</p><p>Un risultato utile di Nova-3 può essere una trascrizione di riunione ricercabile, una formulazione pronta per sottotitoli con tempi delle parole o un record di una conversazione multilingue. Conserva l’identificatore audio, il flusso linguistico selezionato, il testo definitivo e gli eventuali campi utili di confidenza o temporizzazione. 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data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametro</th><th>Contratto</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>content_types</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>application/json, multipart/form-data</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>JSON_audio</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>byte audio grezzi reali in base64 con il formato corrispondente</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>multipart_required</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>model, file</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>multipart_cap_bytes</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>26214400</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>optional_controls</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>language, temperature, response_format, timestamp_granularities, provider</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>default_response_format</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametro\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametro</span><code>optional_features</code></th><td data-cell-label=\"Contratto\"><span class=\"card-cell-label\">Contratto</span>L&#39;output dettagliato, diarize/keyterms e l&#39;audio tramite URL o incorporato di dimensioni maggiori richiedono la capacità e la tariffa esatte del modello e del fornitore.</td></tr></tbody></table></div><p>Ciclo di vita: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · task_id effettivamente restituito o record della libreria multimediale</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><p class=\"note-s\">Usa il modello esatto e i campi di input documentati.</p><p class=\"note-s\">Conserva la risposta completa, ogni risultato effettivo e gli ID originali restituiti.</p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tariffe</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Le tariffe non aggiungono opzioni alla richiesta. I parametri supportati sono elencati nel metodo selezionato.</p><dl data-price-conditions><dt>Modalità rapida</dt><dd>Non specificato <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità rapida</span></dd><dt>Modalità flex</dt><dd>Non specificato <span class=\"note-s\">Quando è selezionata la modalità flex</span></dd><dt>Sforzo massimo di ragionamento</dt><dd>Non specificato <span class=\"note-s\">Quando lo sforzo massimo di ragionamento usa l&#39;adeguamento predefinito (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Tariffe Ailoot</h4><h4>Prezzi per configurazione</h4><p class=\"note-s\">Associa ogni costo alle condizioni indicate. Usa una sola tariffa per ogni insieme di configurazioni alternative.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configurazione</th><th>Listino delle tariffe</th><th>Unità di fatturazione</th><th>Costo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Tariffe base dei token</th><td data-cell-label=\"Listino delle tariffe\"><span class=\"card-cell-label\">Listino delle tariffe</span>Tariffa base</td><td data-cell-label=\"Unità di fatturazione\"><span class=\"card-cell-label\">Unità di fatturazione</span>—</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · Token in input</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token in output</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Lettura dalla cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Scrittura nella cache, 1 ora</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"Listino delle tariffe\"><span class=\"card-cell-label\">Listino delle tariffe</span>—</td><td data-cell-label=\"Unità di fatturazione\"><span class=\"card-cell-label\">Unità di fatturazione</span>per secondo di audio in input</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · secondo audio in ingresso</span> <b>$0.0001433333333334</b> <span class=\"price-unit\">per secondo di audio in input</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prenota un importo stimato prima di una richiesta. Dopo il risultato, addebita il costo finale in base all’utilizzo misurato. Per lo streaming, l’addebito usa il record finale di utilizzo. <a href=\"/docs/it/billing/reserve/\">Come funzionano la prenotazione e l’addebito finale →</a></p><div data-declared-reference-pricing><h4>Dettagli della tariffa di riferimento</h4><p class=\"note-s\">I listini di riferimento del modello non modificano la selezione del metodo, i preventivi o gli addebiti. Gli addebiti attivi usano le tariffe del metodo Ailoot selezionato.</p><details class=\"card-price-reference\" data-declared-reference-group data-client-selectable=\"false\"><summary>Deepgram: Nova-3</summary><h4>Prezzi per configurazione</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Configurazione</th><th>Condizioni di fatturazione</th><th>Costo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Configurazione\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Configurazione</span>Deepgram: Nova-3 · Configurazione predefinita</th><td data-cell-label=\"Condizioni di fatturazione\"><span class=\"card-cell-label\">Condizioni di fatturazione</span>Configurazione predefinita</td><td data-cell-label=\"Costo\"><span class=\"card-cell-label\">Costo</span><div><span>Input · Secondi audio in ingresso</span> <b>≈0,000143 USD</b> <span class=\"price-unit\">per secondo di audio in input</span></div></td></tr></tbody></table></div></details></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Esempi di richieste</h3><h4>Ailoot Ultra · Riconoscimento vocale</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Varianti di codice\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1200-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1200-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · corpo della richiesta nel formato nativo esatto e risultato completo</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Copia il codice\"><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-1200-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1200-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;deepgram/nova-3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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\">Ricevi e salva i risultati</h3><h4>Ailoot Ultra · Riconoscimento vocale</h4><p class=\"note-s\">json</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Conserva tutti i risultati completati</h5><p class=\"note-s\">Conserva ogni risposta, file e parte di contenuto restituiti per intero.</p><p class=\"note-s\">JSON originale completo, tutto il testo, i segmenti, le parole, i parlanti, i timestamp e i dati di utilizzo disponibili.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Se occorre verificare la risposta originale</h5><p class=\"note-s\">Conserva operation_id/X-Client-Request-ID originali e la risposta originale. Consulta i record reali delle attività o delle risorse di tua proprietà senza inviare nuovamente la richiesta; non viene costruito un URL dedicato per interrogare periodicamente l&#39;audio.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Campi della risposta</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Campo</th><th>Tipo</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>string</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>object</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Campo\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Campo</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Tipo\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipo</span>object</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias del modello</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=deepgram%2Fnova-3&amp;route=Ultra&amp;caller=deepgram%2Fnova-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>deepgram/nova-3</code></a></span></p><h4>Alias dei percorsi dei metodi</h4><p class=\"note-s\">Usa i percorsi dei metodi indicati sopra.</p><h4>ID di chiamata correlati</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=deepgram%2Fnova-3&amp;route=Ultra&amp;caller=deepgram%2Fnova-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>deepgram/nova-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "deepgram/nova-3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "deepgram/nova-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|deepgram%2Fnova-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "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": "Conserva operation_id/X-Client-Request-ID originali e la risposta originale. Consulta i record reali delle attività o delle risorse di tua proprietà senza inviare nuovamente la richiesta; non viene costruito un URL dedicato per interrogare periodicamente l'audio."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "JSON originale completo, tutto il testo, i segmenti, le parole, i parlanti, i timestamp e i dati di utilizzo disponibili.",
              "family": "transcription",
              "fields": [
                {
                  "name": "text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "segments[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "words[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "enum": [
                  "deepgram/nova-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "data_encoding": "base64 raw actual audio bytes, not data URI",
                "fields": [
                  "data",
                  "format"
                ],
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Only used with supported verbose_json",
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                "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": [
                    "deepgram/nova-3"
                  ],
                  "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": "deepgram/nova-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "Usa il modello esatto e i campi di input documentati.",
            "Conserva la risposta completa, ogni risultato effettivo e gli ID originali restituiti."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "byte audio grezzi reali in base64 con il formato corrispondente",
            "content_types": [
              "application/json",
              "multipart/form-data"
            ],
            "default_response_format": "json",
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "multipart_cap_bytes": 26214400,
            "multipart_required": [
              "model",
              "file"
            ],
            "optional_controls": [
              "language",
              "temperature",
              "response_format",
              "timestamp_granularities",
              "provider"
            ],
            "optional_features": "L'output dettagliato, diarize/keyterms e l'audio tramite URL o incorporato di dimensioni maggiori richiedono la capacità e la tariffa esatte del modello e del fornitore.",
            "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 effettivamente restituito o record della libreria multimediale",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID and original response. Read actual owned task/asset records without resubmitting; no dedicated audio poll URL is constructed."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "speech_to_text"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "family": "transcription",
            "format": "json"
          }
        },
        "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": {
              "quantity_basis": "actual physical units",
              "quoted_unit": "per audio input second"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001433333333334",
                "amount_unit": "usd_per_audio_input_second",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "audio input second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001433333333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per audio input second",
                "quantity": "1",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "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': 'deepgram/nova-3', '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"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact model and documented input fields.",
          "Keep the complete response, every actual output and original returned IDs."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Распознавание речи",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "out": null,
        "output": [
          "transcription"
        ],
        "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": {
            "audio_input_second": 0.0001433333333334
          }
        },
        "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",
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Seleziona dai codici supportati dal produttore anziché presumere che qualsiasi nome di locale sia accettato.\n\nL’impostazione multilingue è un flusso separato di alternanza linguistica. La tabella attuale di Nova-3 elenca dieci lingue per questa modalità: inglese, spagnolo, francese, tedesco, hindi, russo, portoghese, giapponese, italiano e neerlandese. Questo insieme non è identico alla lista monolingue più ampia. Per una registrazione che alterna lingue supportate, prepara la modalità multilingue anziché forzare l’intera conversazione in un’impostazione monolingue non pertinente. Conserva ciò che è stato detto prima di preparare qualsiasi versione tradotta o riassunta.\n\n### Audio registrato e preparazione della trascrizione\n\nIl flusso di file di Deepgram accetta byte audio caricati o un riferimento a un file audio. Salva la trascrizione restituita quando la richiesta termina; il produttore non memorizza le trascrizioni per un recupero successivo. Formati e codifiche di input comuni documentati comprendono MP3, MP4, MP2, AAC, WAV, FLAC, PCM, M4A, Ogg, Opus e WebM. Preserva il formato effettivo e le informazioni sui canali insieme alla registrazione. Assegna alla registrazione un identificatore stabile e mantieni il risultato associato alla fonte corretta e alle sue informazioni sui canali. Per una riunione, verifica nomi dei partecipanti e termini tecnici ascoltando il suono originale. Per una lezione o un evento, conserva la sequenza dell’audio affinché un sottotitolo o un risultato di ricerca successivi possano individuare il passaggio pertinente.\n\nLa guida del produttore per l’audio preregistrato indica una dimensione massima di file di 2 GB e raccomanda di estrarre il flusso audio da un file video grande. Documenta inoltre un timeout di elaborazione di dieci minuti per le richieste Nova. Quel timeout riguarda la durata di elaborazione della richiesta, non una durata massima di registrazione di dieci minuti. Un risultato utile include la fine della registrazione prevista; una trascrizione conservata parzialmente non dovrebbe essere trattata come il testo completo.\n\n### Leggere parole, tempi e confidenza\n\nLa risposta JSON documentata include alternative di trascrizione e parole riconosciute, con il tempo di inizio e fine di ogni parola in secondi dall’inizio dell’audio e un valore di confidenza. Per una trascrizione con più parlanti, la diarizzazione facoltativa del produttore assegna un’etichetta di parlante a ogni parola. La diarizzazione preregistrata restituisce anche la confidenza del parlante; quella in streaming restituisce l’etichetta del parlante. Verifica quelle etichette rispetto alle voci nella registrazione. Viene riportata anche la confidenza complessiva della trascrizione su una scala da 0 a 1. Quando viene richiesta la formattazione intelligente, il risultato può includere punteggiatura e maiuscole come parole con punteggiatura, insieme a informazioni su paragrafi leggibili.\n\nUsa quei campi secondo il loro significato. Il tempo di una parola individua parlato riconosciuto, mentre la confidenza è l’indicazione di affidabilità del modello, non prova che un nome o una quantità difficili siano stati uditi correttamente. Per preparare sottotitoli, conserva la temporizzazione insieme alla formulazione verificata ed esamina i confini rispetto al suono. Per una versione editoriale leggibile, mantieni le modifiche distinguibili dalla trascrizione riconosciuta anziché sostituire silenziosamente parole incerte con una storia plausibile.\n\n### Riconoscimento in streaming e segmenti definitivi\n\nIl flusso in streaming di Nova restituisce testo man mano che arriva l’audio, con risultati provvisori e definitivi. L’indicatore is_final distingue testo che può essere rivisto da un segmento finalizzato. L’indicatore speech_final riguarda il rilevamento della fine di un segmento parlato. Mantieni questi segnali distinti dal semplice ricevimento di una trascrizione non vuota e conserva i segmenti definitivi nell’ordine audio quando prepari il record completo.\n\nNova-3 è un modello ASR generale anziché il modello conversazionale separato Flux con rilevamento nativo dei turni. Nova marca la definitività della trascrizione e i punti di fine parlato; Flux fornisce propri eventi sullo stato dei turni conversazionali. Scegli il flusso di trascrizione in base al fatto che l’audio sia già registrato o arrivi dal vivo, usando comunque l’output definitivo effettivo come artefatto da conservare.\n\n### Termini chiave per il vocabolario importante\n\nIl Keyterm Prompting documentato di Nova-3 supporta trascrizione monolingue e multilingue e adatta il riconoscimento ai termini importanti senza riaddestrare il modello. Fornisci nomi, termini di prodotto, acronimi o espressioni di più parole pertinenti che potrebbero essere effettivamente pronunciati. La guida limita l’input complessivo dei termini chiave a 500 token e raccomanda di concentrarsi sul vocabolario più importante anziché aggiungere indiscriminatamente parole comuni.\n\nLa sintassi del produttore usa termini semplici, con una voce keyterm separata per ogni termine. Un’espressione di più parole rimane un’unica espressione. I vecchi pesi o intensificatori di parole chiave e l’unione di termini separati con virgole, punti e virgola o interruzioni di riga non sono equivalenti: l’interfaccia può accettarli come un unico valore letterale senza fornire il rafforzamento desiderato. Usa le maiuscole corrette per i nomi, poi controlla la trascrizione perché il contesto audio e la formattazione intelligente possono comunque cambiare la forma scritta finale.\n\n### Confini della famiglia di modelli e risultati utili\n\nIl profilo generale Nova-3 è distinto dalle opzioni denominate separatamente Medical e Pharma. Il prompting del vocabolario non lo trasforma in un’altra edizione e copertura linguistica o comportamento dei modelli specializzati non dovrebbero essere presunti per quello generale. Le funzionalità aggiuntive di elaborazione della trascrizione sono scelte nel flusso vocale del produttore, non evidenza che il riconoscimento abbia prodotto un riepilogo, una traduzione o un altro artefatto mai richiesto.\n\nUn risultato utile di Nova-3 può essere una trascrizione di riunione ricercabile, una formulazione pronta per sottotitoli con tempi delle parole o un record di una conversazione multilingue. Conserva l’identificatore audio, il flusso linguistico selezionato, il testo definitivo e gli eventuali campi utili di confidenza o temporizzazione. Verifica nomi poco chiari, numeri, voci sovrapposte e cambi di lingua rispetto alla registrazione originale e mantieni il parlato effettivamente riconosciuto disponibile per il passaggio successivo di elaborazione dei contenuti.",
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                "rate_role": "declared_tariff_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_audio_second"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ],
    "entity_type": "model",
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "deepgram/nova-3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "transcription",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "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": "Conserva operation_id/X-Client-Request-ID originali e la risposta originale. Consulta i record reali delle attività o delle risorse di tua proprietà senza inviare nuovamente la richiesta; non viene costruito un URL dedicato per interrogare periodicamente l'audio."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_types": [
                  "application/json",
                  "multipart/form-data"
                ],
                "mode": "speech_to_text",
                "required": [
                  "actual matching-format audio file"
                ]
              }
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "JSON originale completo, tutto il testo, i segmenti, le parole, i parlanti, i timestamp e i dati di utilizzo disponibili.",
              "family": "transcription",
              "fields": [
                {
                  "name": "text",
                  "type": "string"
                },
                {
                  "name": "usage",
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "segments[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                },
                {
                  "name": "words[]",
                  "optional": true,
                  "type": "object"
                }
              ],
              "format": "json"
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "enum": [
                  "deepgram/nova-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "data_encoding": "base64 raw actual audio bytes, not data URI",
                "fields": [
                  "data",
                  "format"
                ],
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Only used with supported verbose_json",
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "availability": "retained_official_STTRequest",
                "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                "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": [
                    "deepgram/nova-3"
                  ],
                  "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": "deepgram/nova-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "hints": [
            "Usa il modello esatto e i campi di input documentati.",
            "Conserva la risposta completa, ogni risultato effettivo e gli ID originali restituiti."
          ],
          "input": {
            "JSON_audio": "byte audio grezzi reali in base64 con il formato corrispondente",
            "content_types": [
              "application/json",
              "multipart/form-data"
            ],
            "default_response_format": "json",
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "multipart_cap_bytes": 26214400,
            "multipart_required": [
              "model",
              "file"
            ],
            "optional_controls": [
              "language",
              "temperature",
              "response_format",
              "timestamp_granularities",
              "provider"
            ],
            "optional_features": "L'output dettagliato, diarize/keyterms e l'audio tramite URL o incorporato di dimensioni maggiori richiedono la capacità e la tariffa esatte del modello e del fornitore.",
            "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 effettivamente restituito o record della libreria multimediale",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID and original response. Read actual owned task/asset records without resubmitting; no dedicated audio poll URL is constructed."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "speech_to_text"
          ],
          "output": {
            "all_results": "Complete original JSON, all available text/segments/words/speakers/timestamps and usage.",
            "family": "transcription",
            "format": "json"
          }
        },
        "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,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Output tokens",
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                "side": "out",
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                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
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              {
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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          {
            "dimensions": {
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          }
        ],
        "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': 'deepgram/nova-3', '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"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact model and documented input fields.",
          "Keep the complete response, every actual output and original returned IDs."
        ],
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        "label": "Распознавание речи",
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          "transcription"
        ],
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            "label": "Flex mode",
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          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
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        ],
        "pricing": {
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              {
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            ]
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          {
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        "request_model_id": "deepgram/nova-3",
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