{
  "aboutHtml": "<p>Parakeet TDT 0.6B v3 – NVIDIA daugiakalbis kalbos atpažinimo modelis, turintis 600 milijonų parametrų. Jis išplečia tik anglų kalbai skirtą v2 modelį iki 25 Europos kalbų ir automatiškai aptinka garso kalbą be atskiros kalbos užuominos. Rezultatas – kalbos transkripcija su skyryba ir didžiosiomis raidėmis.</p><p>Palaikomos kalbos yra bulgarų, kroatų, čekų, danų, olandų, anglų, estų, suomių, prancūzų, vokiečių, graikų, vengrų, italų, latvių, lietuvių, maltiečių, lenkų, portugalų, rumunų, slovakų, slovėnų, ispanų, švedų, rusų ir ukrainiečių. Šis sąrašas priklauso v3 versijai; kiti Parakeet dekoderių tipai ir kalbiniai variantai yra atskiri modeliai.</p><p>Architektūra sujungia FastConformer koduotuvą su žetonų ir trukmių transduktoriaus dekoderiu. Koduotuvas akustinį signalą paverčia reprezentacijomis; dekoderis prognozuoja teksto žetonus kartu su trukmėmis, reikalingomis judėti per garso kadrus. Šis TDT veikimas jį skiria nuo šeimos CTC ir įprastų RNN-T dekoderių.</p><p>Paruoškite vieno kanalo garsą, kurio diskretizavimo dažnis yra 16 kHz. Gamintojo tiesioginiai įvesties formatai yra WAV ir FLAC, o jo įgyvendinimo pavyzdžiuose procesorius paruošia garso bangos signalą atpažinimui. Įrašo identifikatorių ir pirminį garsą laikykite kartu su grąžintu tekstu, kad transkripciją būtų galima patikrinti arba susieti su šaltiniu pagal laiką.</p><p>Laiko žymos papildo atpažintą kalbą laiko informacija. NVIDIA NeMo pavyzdys, įjungus laiko žymų generavimą, grąžina simbolių, žodžių ir segmentų laikus. Subtitrų ar archyvo programa gali naudoti segmentų ribas ištraukai susieti su įrašu arba žodžių laikus konkrečiai frazei rasti. Transkripcija ir jos laiko laukai yra skirtingos rezultato dalys ir turi išlikti susietos.</p><p>Ilgiems įrašams svarbi dėmesio konfigūracija. Gamintojas aprašo iki 24 minučių su visu dėmesiu 80 GB A100 įrenginyje ir iki trijų valandų su vietiniu dėmesiu. Jo ilgos formos pavyzdys perjungia koduotuvą į vietinį dėmesį su apribotu kairiuoju ir dešiniuoju kontekstu. Šios trukmės apibūdina konkrečias gamintojo konfigūracijas, o ne vieną besąlyginę ribą kiekvienam diegimui.</p><p>Gamintojas taip pat skelbia dalimis atliekamos inferencijos darbo eigą srautiniam naudojimui. Jo pavyzdyje apibrėžiama dalies trukmė ir kairysis bei dešinysis garso kontekstas aplink kiekvieną dalį. Tai atskiras apdorojimo metodas, besiskiriantis nuo savąją podėlio būseną naudojančio Nemotron srautinio modelio. Rinkdama įrašo transkripciją per kelias dalis, programa turėtų išlaikyti pasirinktą metodą ir pirminį laiko atskaitos pagrindą.</p><p>Mokymo duomenų mišinys apima 10 000 valandų žmonių transkribuotos kalbos ir 660 000 valandų pseudopažymėtų Granary duomenų, išsaugant skyrybą ir didžiąsias raides. Gamintojas taip pat palaiko papildomą šio išleisto kontrolinio taško mokymą su kitu kalbos duomenų rinkiniu pagal dokumentuotą modelio darbo eigą; papildomai mokytas kontrolinis taškas išlieka atskiras nuo bazinio v3 modelio. Todėl modelio teksto išvestis tinka kaip kalbos pavertimo tekstu etapas didesnėje darbo eigoje. Susitikimų archyvas gali pridėti transkripciją prie įrašo; paieškos programa gali indeksuoti atpažintą ištrauką; subtitravimo įrankis gali naudoti grąžintus laiko metaduomenis.</p><p>Atpažinimo kokybė priklauso nuo kalbos, akcento, triukšmo ir kalbėjimo pobūdžio. Gamintojas konkrečiai pažymi, kad mokymo duomenyse nebuvęs žodynas gali būti neatpažintas, o pavieniai žodžiai ar neužbaigti sakiniai suteikia silpnesnį kontekstą. Išsaugokite pirminį garsą vardams ir specializuotiems terminams tikrinti, užuot nepatikimą atpažinimą pavertę patvirtintu faktu.</p><p>Naudingas rezultatas yra transkripcija su prašyta laiko informacija. Santraukos, vertimai, kalbėtojų analizė ir veiksmai yra atskiros programos užduotys, o ne funkcijos, kurias savaime reikštų kalbos atpažinimo modelio pavadinimas. Išlaikykite v3 tapatybę ir gamintojo dėmesio režimą atskirai nuo kitų kontrolinių taškų bei konvertuotų ar kvantizuotų artefaktų.</p>",
  "aboutText": "Parakeet TDT 0.6B v3 – NVIDIA daugiakalbis kalbos atpažinimo modelis, turintis 600 milijonų parametrų. Jis išplečia tik anglų kalbai skirtą v2 modelį iki 25 Europos kalbų ir automatiškai aptinka garso kalbą be atskiros kalbos užuominos. Rezultatas – kalbos transkripcija su skyryba ir didžiosiomis raidėmis.\n\nPalaikomos kalbos yra bulgarų, kroatų, čekų, danų, olandų, anglų, estų, suomių, prancūzų, vokiečių, graikų, vengrų, italų, latvių, lietuvių, maltiečių, lenkų, portugalų, rumunų, slovakų, slovėnų, ispanų, švedų, rusų ir ukrainiečių. Šis sąrašas priklauso v3 versijai; kiti Parakeet dekoderių tipai ir kalbiniai variantai yra atskiri modeliai.\n\nArchitektūra sujungia FastConformer koduotuvą su žetonų ir trukmių transduktoriaus dekoderiu. Koduotuvas akustinį signalą paverčia reprezentacijomis; dekoderis prognozuoja teksto žetonus kartu su trukmėmis, reikalingomis judėti per garso kadrus. Šis TDT veikimas jį skiria nuo šeimos CTC ir įprastų RNN-T dekoderių.\n\nParuoškite vieno kanalo garsą, kurio diskretizavimo dažnis yra 16 kHz. Gamintojo tiesioginiai įvesties formatai yra WAV ir FLAC, o jo įgyvendinimo pavyzdžiuose procesorius paruošia garso bangos signalą atpažinimui. Įrašo identifikatorių ir pirminį garsą laikykite kartu su grąžintu tekstu, kad transkripciją būtų galima patikrinti arba susieti su šaltiniu pagal laiką.\n\nLaiko žymos papildo atpažintą kalbą laiko informacija. NVIDIA NeMo pavyzdys, įjungus laiko žymų generavimą, grąžina simbolių, žodžių ir segmentų laikus. Subtitrų ar archyvo programa gali naudoti segmentų ribas ištraukai susieti su įrašu arba žodžių laikus konkrečiai frazei rasti. Transkripcija ir jos laiko laukai yra skirtingos rezultato dalys ir turi išlikti susietos.\n\nIlgiems įrašams svarbi dėmesio konfigūracija. Gamintojas aprašo iki 24 minučių su visu dėmesiu 80 GB A100 įrenginyje ir iki trijų valandų su vietiniu dėmesiu. Jo ilgos formos pavyzdys perjungia koduotuvą į vietinį dėmesį su apribotu kairiuoju ir dešiniuoju kontekstu. Šios trukmės apibūdina konkrečias gamintojo konfigūracijas, o ne vieną besąlyginę ribą kiekvienam diegimui.\n\nGamintojas taip pat skelbia dalimis atliekamos inferencijos darbo eigą srautiniam naudojimui. Jo pavyzdyje apibrėžiama dalies trukmė ir kairysis bei dešinysis garso kontekstas aplink kiekvieną dalį. Tai atskiras apdorojimo metodas, besiskiriantis nuo savąją podėlio būseną naudojančio Nemotron srautinio modelio. Rinkdama įrašo transkripciją per kelias dalis, programa turėtų išlaikyti pasirinktą metodą ir pirminį laiko atskaitos pagrindą.\n\nMokymo duomenų mišinys apima 10 000 valandų žmonių transkribuotos kalbos ir 660 000 valandų pseudopažymėtų Granary duomenų, išsaugant skyrybą ir didžiąsias raides. Gamintojas taip pat palaiko papildomą šio išleisto kontrolinio taško mokymą su kitu kalbos duomenų rinkiniu pagal dokumentuotą modelio darbo eigą; papildomai mokytas kontrolinis taškas išlieka atskiras nuo bazinio v3 modelio. Todėl modelio teksto išvestis tinka kaip kalbos pavertimo tekstu etapas didesnėje darbo eigoje. Susitikimų archyvas gali pridėti transkripciją prie įrašo; paieškos programa gali indeksuoti atpažintą ištrauką; subtitravimo įrankis gali naudoti grąžintus laiko metaduomenis.\n\nAtpažinimo kokybė priklauso nuo kalbos, akcento, triukšmo ir kalbėjimo pobūdžio. Gamintojas konkrečiai pažymi, kad mokymo duomenyse nebuvęs žodynas gali būti neatpažintas, o pavieniai žodžiai ar neužbaigti sakiniai suteikia silpnesnį kontekstą. Išsaugokite pirminį garsą vardams ir specializuotiems terminams tikrinti, užuot nepatikimą atpažinimą pavertę patvirtintu faktu.\n\nNaudingas rezultatas yra transkripcija su prašyta laiko informacija. Santraukos, vertimai, kalbėtojų analizė ir veiksmai yra atskiros programos užduotys, o ne funkcijos, kurias savaime reikštų kalbos atpažinimo modelio pavadinimas. Išlaikykite v3 tapatybę ir gamintojo dėmesio režimą atskirai nuo kitų kontrolinių taškų bei konvertuotų ar kvantizuotų artefaktų.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1c7d68e320d25cc21372ab79b3d90b99439a4c1bf80630afb044bb9049b69161",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "lt",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopijuoti ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Modelio kortelės skyriai\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pradžia</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Įvestys ir metodai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Planai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Pavyzdžiai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Rezultatai</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Pseudonimai</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API metodai\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3\">Atpažinimas</button></div><div id=\"card-method-content\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"card-method-tab-0\"><section class=\"card-section\" data-card-section=\"overview\"><h3 tabindex=\"-1\">Pradžia</h3><p class=\"mdesc-full\">NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 – 600M parametrų kalbos atpažinimo modelis, skirtas 25 Europos kalboms ir automatiškai aptinkantis kalbą. Jis pateikia transkripcijas su skyryba, palaiko žodžių bei segmentų laiko žymas, o ilgo garso režimai susieti su gamintojo dėmesio konfigūracija.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Leidžiamos įvestys</dt><dd>Garsas</dd></div><div><dt>Rezultatai</dt><dd>Tekstas</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Apie modelį</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Šis aprašas apima modelio galimybes. Pasirinktam metodui Ailoot prieinamos įvestys, išvestys ir parinktys nurodytos toliau.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Parakeet TDT 0.6B v3 – NVIDIA daugiakalbis kalbos atpažinimo modelis, turintis 600 milijonų parametrų. Jis išplečia tik anglų kalbai skirtą v2 modelį iki 25 Europos kalbų ir automatiškai aptinka garso kalbą be atskiros kalbos užuominos. Rezultatas – kalbos transkripcija su skyryba ir didžiosiomis raidėmis.</p><p>Palaikomos kalbos yra bulgarų, kroatų, čekų, danų, olandų, anglų, estų, suomių, prancūzų, vokiečių, graikų, vengrų, italų, latvių, lietuvių, maltiečių, lenkų, portugalų, rumunų, slovakų, slovėnų, ispanų, švedų, rusų ir ukrainiečių. Šis sąrašas priklauso v3 versijai; kiti Parakeet dekoderių tipai ir kalbiniai variantai yra atskiri modeliai.</p><p>Architektūra sujungia FastConformer koduotuvą su žetonų ir trukmių transduktoriaus dekoderiu. Koduotuvas akustinį signalą paverčia reprezentacijomis; dekoderis prognozuoja teksto žetonus kartu su trukmėmis, reikalingomis judėti per garso kadrus. Šis TDT veikimas jį skiria nuo šeimos CTC ir įprastų RNN-T dekoderių.</p><p>Paruoškite vieno kanalo garsą, kurio diskretizavimo dažnis yra 16 kHz. Gamintojo tiesioginiai įvesties formatai yra WAV ir FLAC, o jo įgyvendinimo pavyzdžiuose procesorius paruošia garso bangos signalą atpažinimui. Įrašo identifikatorių ir pirminį garsą laikykite kartu su grąžintu tekstu, kad transkripciją būtų galima patikrinti arba susieti su šaltiniu pagal laiką.</p><p>Laiko žymos papildo atpažintą kalbą laiko informacija. NVIDIA NeMo pavyzdys, įjungus laiko žymų generavimą, grąžina simbolių, žodžių ir segmentų laikus. Subtitrų ar archyvo programa gali naudoti segmentų ribas ištraukai susieti su įrašu arba žodžių laikus konkrečiai frazei rasti. Transkripcija ir jos laiko laukai yra skirtingos rezultato dalys ir turi išlikti susietos.</p><p>Ilgiems įrašams svarbi dėmesio konfigūracija. Gamintojas aprašo iki 24 minučių su visu dėmesiu 80 GB A100 įrenginyje ir iki trijų valandų su vietiniu dėmesiu. Jo ilgos formos pavyzdys perjungia koduotuvą į vietinį dėmesį su apribotu kairiuoju ir dešiniuoju kontekstu. Šios trukmės apibūdina konkrečias gamintojo konfigūracijas, o ne vieną besąlyginę ribą kiekvienam diegimui.</p><p>Gamintojas taip pat skelbia dalimis atliekamos inferencijos darbo eigą srautiniam naudojimui. Jo pavyzdyje apibrėžiama dalies trukmė ir kairysis bei dešinysis garso kontekstas aplink kiekvieną dalį. Tai atskiras apdorojimo metodas, besiskiriantis nuo savąją podėlio būseną naudojančio Nemotron srautinio modelio. Rinkdama įrašo transkripciją per kelias dalis, programa turėtų išlaikyti pasirinktą metodą ir pirminį laiko atskaitos pagrindą.</p><p>Mokymo duomenų mišinys apima 10 000 valandų žmonių transkribuotos kalbos ir 660 000 valandų pseudopažymėtų Granary duomenų, išsaugant skyrybą ir didžiąsias raides. Gamintojas taip pat palaiko papildomą šio išleisto kontrolinio taško mokymą su kitu kalbos duomenų rinkiniu pagal dokumentuotą modelio darbo eigą; papildomai mokytas kontrolinis taškas išlieka atskiras nuo bazinio v3 modelio. Todėl modelio teksto išvestis tinka kaip kalbos pavertimo tekstu etapas didesnėje darbo eigoje. Susitikimų archyvas gali pridėti transkripciją prie įrašo; paieškos programa gali indeksuoti atpažintą ištrauką; subtitravimo įrankis gali naudoti grąžintus laiko metaduomenis.</p><p>Atpažinimo kokybė priklauso nuo kalbos, akcento, triukšmo ir kalbėjimo pobūdžio. Gamintojas konkrečiai pažymi, kad mokymo duomenyse nebuvęs žodynas gali būti neatpažintas, o pavieniai žodžiai ar neužbaigti sakiniai suteikia silpnesnį kontekstą. Išsaugokite pirminį garsą vardams ir specializuotiems terminams tikrinti, užuot nepatikimą atpažinimą pavertę patvirtintu faktu.</p><p>Naudingas rezultatas yra transkripcija su prašyta laiko informacija. Santraukos, vertimai, kalbėtojų analizė ir veiksmai yra atskiros programos užduotys, o ne funkcijos, kurias savaime reikštų kalbos atpažinimo modelio pavadinimas. Išlaikykite v3 tapatybę ir gamintojo dėmesio režimą atskirai nuo kitų kontrolinių taškų bei konvertuotų ar kvantizuotų artefaktų.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Prieinama Ailoot · įvestys ir metodai</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkribavimas</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Įvestis</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Išvestis</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th><th>Reikalavimas</th><th>Reikšmės ir ribos</th><th>Numatyta</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Privaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>Mažiausia reikšmė: 0</div><div>Didžiausia reikšmė: 1</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Reikalavimas\"><span class=\"card-cell-label\">Reikalavimas</span>Neprivaloma</td><td data-cell-label=\"Reikšmės ir ribos\"><span class=\"card-cell-label\">Reikšmės ir ribos</span></td><td data-cell-label=\"Numatyta\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Numatyta</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodo parametrai ir gyvavimo ciklas</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametras</th><th>Specifikacija</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametras\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametras</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Specifikacija\"><span class=\"card-cell-label\">Specifikacija</span>Nuskaitykite tikrą WAV failą ir užkoduokite tikruosius jo baitus deklaruotai JSON input_audio įvesčiai; šiai tiksliai vien JSON skirtai deklaracijai multipart maršrutas nesiūlomas.</td></tr></tbody></table></div><p>Gyvavimo ciklas: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · faktiškai grąžinta task_id reikšmė arba medijos bibliotekos įrašas</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Planai</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Kaip apskaičiuojamas galutinis mokestis</h5><p class=\"note-s\">Rodomi įkainiai leidžia įvertinti kainą prieš generavimą. Galutinė suma apskaičiuojama pagal užfiksuotą pradinio generavimo kainą. Išmatuota rezultato trukmė ir prognozuoti kiekiai nėra galutinis apmokestinamas kiekis.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifų informacija neprideda užklausos parinkčių. Palaikomi parametrai nurodyti prie pasirinkto metodo.</p><dl data-price-conditions><dt>Spartusis režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus spartųjį režimą</span></dd><dt>Flex režimas</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Pasirinkus flex režimą</span></dd><dt>Didžiausios samprotavimo pastangos</dt><dd>Nenurodyta <span class=\"note-s\">Kai didžiausioms samprotavimo pastangoms taikomas numatytasis koregavimas (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Numatomi įkainiai palyginimui</h4><h4>Kainos pagal konfigūraciją</h4><p class=\"note-s\">Kiekvieną mokestį susiekite su nurodytomis sąlygomis. Kiekvienam alternatyvių konfigūracijų rinkiniui taikykite vieną įkainį.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigūracija</th><th>Įkainių lentelė</th><th>Numatomas kiekis</th><th>Apskaitos vienetas</th><th>Mokestis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Baziniai žetonų įkainiai</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>Bazinis įkainis</td><td data-cell-label=\"Numatomas kiekis\"><span class=\"card-cell-label\">Numatomas kiekis</span>—</td><td data-cell-label=\"Apskaitos vienetas\"><span class=\"card-cell-label\">Apskaitos vienetas</span>—</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · Įvesties tokenai · Įvertis tik palyginimui</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai · Įvertis tik palyginimui</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas · Įvertis tik palyginimui</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą · Įvertis tik palyginimui</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val · Įvertis tik palyginimui</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>įvesties garso sekundė</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>—</td><td data-cell-label=\"Numatomas kiekis\"><span class=\"card-cell-label\">Numatomas kiekis</span>—</td><td data-cell-label=\"Apskaitos vienetas\"><span class=\"card-cell-label\">Apskaitos vienetas</span>už įvesties garso sekundę</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Įvestis · įvesties garso sekundė · Įvertis tik palyginimui</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">už įvesties garso sekundę</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigūracija\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigūracija</span>Numatoma generavimo kaina</th><td data-cell-label=\"Įkainių lentelė\"><span class=\"card-cell-label\">Įkainių lentelė</span>—</td><td data-cell-label=\"Numatomas kiekis\"><span class=\"card-cell-label\">Numatomas kiekis</span>vieno generavimo įvertis</td><td data-cell-label=\"Apskaitos vienetas\"><span class=\"card-cell-label\">Apskaitos vienetas</span>—</td><td data-cell-label=\"Mokestis\"><span class=\"card-cell-label\">Mokestis</span><div><span>Išvestis · Numatoma generavimo kaina · Įvertis tik palyginimui</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">įvertis prieš generavimą</span></div><p class=\"note-s\">Šis įvertis nėra papildomas mokestis ar fiksuotas užbaigto generavimo įkainis.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkribavimas</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2006-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2006-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tikslus savosios sąsajos užklausos turinys ir visas rezultatas</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2006-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2006-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Gauti ir išsaugoti rezultatus</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkribavimas</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Kito turinio skaitymas</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2007-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2007-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Skaityti esamą jums priklausančią medžiagą</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2007-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2007-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Išsaugoti visus baigtus rezultatus</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite kiekvieną visą grąžintą atsakymą, failą ir turinio dalį.</p><p class=\"note-s\">Išsaugokite visą atsakymą ir antraštes, visus faktiškai gautus rezultatus, pradinius grąžintus identifikatorius ir visus naudojimo apskaitos laukus. Atkurkite prieigą prie pradinės operacijos pakartotinai neteikdami kūrimo užklausos.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jei reikia patikrinti pradinį atsakymą</h5><p class=\"note-s\">Išsaugokite grąžintą X-Client-Request-ID duomenims sutikrinti. Tikrinkite tik faktiškai grąžintas task_id/asset_id reikšmes arba jums priklausančią medijos biblioteką; niekada nekurkite užduoties URL iš operacijos ID ir niekada pakartotinai neteikite kūrimo užklausos.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Atsakymo laukai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Laukas</th><th>Tipas</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Laukas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Laukas</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Pseudonimai</h3><h4>Modelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></span></p><h4>Metodų kelių pseudonimai</h4><p class=\"note-s\">Naudokite aukščiau nurodytus metodų kelius.</p><h4>Susiję ID iškvietimui</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Rodomi įkainiai leidžia įvertinti kainą prieš generavimą. Galutinė suma apskaičiuojama pagal užfiksuotą pradinio generavimo kainą. Išmatuota rezultato trukmė ir prognozuoti kiekiai nėra galutinis apmokestinamas kiekis.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Išsaugokite grąžintą X-Client-Request-ID duomenims sutikrinti. Tikrinkite tik faktiškai grąžintas task_id/asset_id reikšmes arba jums priklausančią medijos biblioteką; niekada nekurkite užduoties URL iš operacijos ID ir niekada pakartotinai neteikite kūrimo užklausos."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visą atsakymą ir antraštes, visus faktiškai gautus rezultatus, pradinius grąžintus identifikatorius ir visus naudojimo apskaitos laukus. Atkurkite prieigą prie pradinės operacijos pakartotinai neteikdami kūrimo užklausos.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Nuskaitykite tikrą WAV failą ir užkoduokite tikruosius jo baitus deklaruotai JSON input_audio įvesčiai; šiai tiksliai vien JSON skirtai deklaracijai multipart maršrutas nesiūlomas."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "faktiškai grąžinta task_id reikšmė arba medijos bibliotekos įrašas",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Šis įvertis nėra papildomas mokestis ar fiksuotas užbaigto generavimo įkainis.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Numatoma generavimo kaina",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkribavimas",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "2580f1fcbc0621c64488ebcab6551eef5d8949c532f5451404a548740efffc7f",
    "input_html_sha256": "7cef08c8733f053507da974981deaf5ffff8c7498ba799976358be7dee9a9e08",
    "private_audit_sha256": "9db0a2ba5184382b0893f17b8d9b41ad6a234c9d2d2f52941270897de704f9e3",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/",
    "description": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 – 600M parametrų kalbos atpažinimo modelis, skirtas 25 Europos kalboms ir automatiškai aptinkantis kalbą. Jis pateikia transkripcijas su skyryba, palaiko žodžių bei segmentų laiko žymas, o ilgo garso režimai susieti su gamintojo dėmesio konfigūracija.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/index.md",
    "title": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Parakeet TDT 0.6B v3 – NVIDIA daugiakalbis kalbos atpažinimo modelis, turintis 600 milijonų parametrų. Jis išplečia tik anglų kalbai skirtą v2 modelį iki 25 Europos kalbų ir automatiškai aptinka garso kalbą be atskiros kalbos užuominos. Rezultatas – kalbos transkripcija su skyryba ir didžiosiomis raidėmis.\n\nPalaikomos kalbos yra bulgarų, kroatų, čekų, danų, olandų, anglų, estų, suomių, prancūzų, vokiečių, graikų, vengrų, italų, latvių, lietuvių, maltiečių, lenkų, portugalų, rumunų, slovakų, slovėnų, ispanų, švedų, rusų ir ukrainiečių. Šis sąrašas priklauso v3 versijai; kiti Parakeet dekoderių tipai ir kalbiniai variantai yra atskiri modeliai.\n\nArchitektūra sujungia FastConformer koduotuvą su žetonų ir trukmių transduktoriaus dekoderiu. Koduotuvas akustinį signalą paverčia reprezentacijomis; dekoderis prognozuoja teksto žetonus kartu su trukmėmis, reikalingomis judėti per garso kadrus. Šis TDT veikimas jį skiria nuo šeimos CTC ir įprastų RNN-T dekoderių.\n\nParuoškite vieno kanalo garsą, kurio diskretizavimo dažnis yra 16 kHz. Gamintojo tiesioginiai įvesties formatai yra WAV ir FLAC, o jo įgyvendinimo pavyzdžiuose procesorius paruošia garso bangos signalą atpažinimui. Įrašo identifikatorių ir pirminį garsą laikykite kartu su grąžintu tekstu, kad transkripciją būtų galima patikrinti arba susieti su šaltiniu pagal laiką.\n\nLaiko žymos papildo atpažintą kalbą laiko informacija. NVIDIA NeMo pavyzdys, įjungus laiko žymų generavimą, grąžina simbolių, žodžių ir segmentų laikus. Subtitrų ar archyvo programa gali naudoti segmentų ribas ištraukai susieti su įrašu arba žodžių laikus konkrečiai frazei rasti. Transkripcija ir jos laiko laukai yra skirtingos rezultato dalys ir turi išlikti susietos.\n\nIlgiems įrašams svarbi dėmesio konfigūracija. Gamintojas aprašo iki 24 minučių su visu dėmesiu 80 GB A100 įrenginyje ir iki trijų valandų su vietiniu dėmesiu. Jo ilgos formos pavyzdys perjungia koduotuvą į vietinį dėmesį su apribotu kairiuoju ir dešiniuoju kontekstu. Šios trukmės apibūdina konkrečias gamintojo konfigūracijas, o ne vieną besąlyginę ribą kiekvienam diegimui.\n\nGamintojas taip pat skelbia dalimis atliekamos inferencijos darbo eigą srautiniam naudojimui. Jo pavyzdyje apibrėžiama dalies trukmė ir kairysis bei dešinysis garso kontekstas aplink kiekvieną dalį. Tai atskiras apdorojimo metodas, besiskiriantis nuo savąją podėlio būseną naudojančio Nemotron srautinio modelio. Rinkdama įrašo transkripciją per kelias dalis, programa turėtų išlaikyti pasirinktą metodą ir pirminį laiko atskaitos pagrindą.\n\nMokymo duomenų mišinys apima 10 000 valandų žmonių transkribuotos kalbos ir 660 000 valandų pseudopažymėtų Granary duomenų, išsaugant skyrybą ir didžiąsias raides. Gamintojas taip pat palaiko papildomą šio išleisto kontrolinio taško mokymą su kitu kalbos duomenų rinkiniu pagal dokumentuotą modelio darbo eigą; papildomai mokytas kontrolinis taškas išlieka atskiras nuo bazinio v3 modelio. Todėl modelio teksto išvestis tinka kaip kalbos pavertimo tekstu etapas didesnėje darbo eigoje. Susitikimų archyvas gali pridėti transkripciją prie įrašo; paieškos programa gali indeksuoti atpažintą ištrauką; subtitravimo įrankis gali naudoti grąžintus laiko metaduomenis.\n\nAtpažinimo kokybė priklauso nuo kalbos, akcento, triukšmo ir kalbėjimo pobūdžio. Gamintojas konkrečiai pažymi, kad mokymo duomenyse nebuvęs žodynas gali būti neatpažintas, o pavieniai žodžiai ar neužbaigti sakiniai suteikia silpnesnį kontekstą. Išsaugokite pirminį garsą vardams ir specializuotiems terminams tikrinti, užuot nepatikimą atpažinimą pavertę patvirtintu faktu.\n\nNaudingas rezultatas yra transkripcija su prašyta laiko informacija. Santraukos, vertimai, kalbėtojų analizė ir veiksmai yra atskiros programos užduotys, o ne funkcijos, kurias savaime reikštų kalbos atpažinimo modelio pavadinimas. Išlaikykite v3 tapatybę ir gamintojo dėmesio režimą atskirai nuo kitų kontrolinių taškų bei konvertuotų ar kvantizuotų artefaktų.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Rodomi įkainiai leidžia įvertinti kainą prieš generavimą. Galutinė suma apskaičiuojama pagal užfiksuotą pradinio generavimo kainą. Išmatuota rezultato trukmė ir prognozuoti kiekiai nėra galutinis apmokestinamas kiekis.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Išsaugokite grąžintą X-Client-Request-ID duomenims sutikrinti. Tikrinkite tik faktiškai grąžintas task_id/asset_id reikšmes arba jums priklausančią medijos biblioteką; niekada nekurkite užduoties URL iš operacijos ID ir niekada pakartotinai neteikite kūrimo užklausos."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Išsaugokite visą atsakymą ir antraštes, visus faktiškai gautus rezultatus, pradinius grąžintus identifikatorius ir visus naudojimo apskaitos laukus. Atkurkite prieigą prie pradinės operacijos pakartotinai neteikdami kūrimo užklausos.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Nuskaitykite tikrą WAV failą ir užkoduokite tikruosius jo baitus deklaruotai JSON input_audio įvesčiai; šiai tiksliai vien JSON skirtai deklaracijai multipart maršrutas nesiūlomas."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "faktiškai grąžinta task_id reikšmė arba medijos bibliotekos įrašas",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Šis įvertis nėra papildomas mokestis ar fiksuotas užbaigto generavimo įkainis.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Numatoma generavimo kaina",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkribavimas",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 5e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 5e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 – 600M parametrų kalbos atpažinimo modelis, skirtas 25 Europos kalboms ir automatiškai aptinkantis kalbą. Jis pateikia transkripcijas su skyryba, palaiko žodžių bei segmentų laiko žymas, o ilgo garso režimai susieti su gamintojo dėmesio konfigūracija."
  },
  "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": "NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3 – 600M parametrų kalbos atpažinimo modelis, skirtas 25 Europos kalboms ir automatiškai aptinkantis kalbą. Jis pateikia transkripcijas su skyryba, palaiko žodžių bei segmentų laiko žymas, o ilgo garso režimai susieti su gamintojo dėmesio konfigūracija.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "3f7a1edbb8b9594ef4c87b03ee5ad5a237a340c03ef7e1143684673394c0d3a3",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "9834e88fd8c1cc96e8ee30fcddbb25d963b94856c168a828ee460a562e8ef5bd"
}