{
  "aboutHtml": "<p>GPT Transcribe yra OpenAI šnekos pavertimo tekstu modelis, skirtas užbaigtiems garso failams, dalimis perduodamoms failų transkripcijoms ir Realtime seansuose užfiksuotiems garso pasisakymams. Jis priima garsą su neprivalomu tekstiniu kontekstu ir grąžina atpažintą tekstą. Gamintojas jį pristato kaip modelį, skirtą tiksliai transkribuoti įrašytą šneką originalo kalba, įskaitant srities terminus, daugiakalbius įrašus ir kalbų kaitą. Naudingas jo rezultatas yra su įrašu susieta transkripcija su aptiktos kalbos metaduomenimis, kai modelis gali patikimai ją numatyti.</p><h4>Užbaigto įrašo parengimas</h4><p>OpenAI failų transkripcijos darbo eiga priima iki 25 MB dydžio įkėlimus. Dabartiniame galinio taško apraše išvardyti įvesties formatai FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV ir WebM bei rekomenduojama pateikti pakankamai failo metaduomenų jo formatui nustatyti, įskaitant tinkamą failo vardo plėtinį ir turinio tipą. Didesnį įrašą vadove rekomenduojama suglaudinti arba padalyti į 25 MB ar mažesnius failus. Venkite skaidyti sakinio viduryje, nes pašalinus aplinkinę šneką atpažinimas gali tapti ne toks tikslus. Išlaikykite dalių eilės tvarką ir jų vietas pradiniame įraše.</p><p>Susitikimui, interviu ar įrašytam pristatymui pateikite tikrąjį garsą ir nurodykite temą bei terminus, kurie tikėtina bus ištarti. Naudingas rezultatas yra atpažinta formuluotė, o ne numanoma diskusijos santrauka. Kartu su grąžintu tekstu išsaugokite įrašo identifikatorių, kad vardą, skaičių ar neaiškią frazę tikrinantis žmogus galėtų grįžti prie tinkamo šaltinio. Transkripcija vėliau gali tapti atskiros apibendrinimo, vertimo ar redagavimo darbo eigos medžiaga.</p><h4>Kontekstas, raktažodžių užuominos ir numatomos kalbos</h4><p>Gamintojas skiria trijų rūšių informaciją. Užklausa suteikia laisvos formos kontekstą apie įrašo temą ar aplinkybes. Raktažodžiai nurodo pažodinius žodžius ar frazes, kurių tikimasi šnekoje. Kalbų sąrašas nurodo numatomas šnekamąsias kalbas. Dvikalbei produkto diskusijai užklausoje aprašykite aplinkybes, atitinkamus produktų pavadinimus pateikite kaip raktažodžius ir nurodykite numatomas kalbas. Tai atpažinimo užuominos, o ne nurodymai įterpti žodžius, kurių niekas nepasakė.</p><p>GPT Transcribe naudoja daugiskaitinį lauką languages vietoj ankstesnio vienaskaitinio lauko language; OpenAI nurodo nesiųsti abiejų kartu. Vadove priimami palaikomi ISO 639-1 kodai, pasirinkti ISO 639-3 kodai ir regioniniai kinų kalbos lokalės kodai; nepalaikomos ar netinkamai suformuotos reikšmės atmetamos. Kiekvienas raktažodis turi likti vienoje eilutėje ir negali turėti kampinio skliausto, grįžimo į eilutės pradžią ar naujos eilutės simbolio. Dėl netinkamo raktažodžio ar per ilgos užklausos gali būti atmesta visa užklausa. Pateikite tik aktualų kontekstą ir tikrinkite, ar užuominose nurodyti vardai iš tiesų pasitaiko garso įraše, užuot užuominų sąrašą laikę transkripcija.</p><h4>JSON rezultatas ir aptiktų kalbų prognozės</h4><p>Dokumentuotas failo rezultatas yra JSON su transkripcija ir aptiktomis kalbomis. Šios kalbų prognozės yra modelio rezultatas, o ne pateiktų kalbų užuominų kopija. Tuščias kalbų sąrašas yra tinkamas rezultatas, kai modelis negali pateikti patikimos prognozės; tai neįrodo, kad įrašas buvo tylus ar transkripcija nepavyko. Atpažintą tekstą ir kalbos metaduomenis laikykite atskirai, kad vėlesnis apdorojimas galėtų kiekvieną naudoti pagal jo reikšmę.</p><h4>Failo transkripcijos perdavimas dalimis</h4><p>Apdorojant užbaigtą failą transkripcijos tekstas gali būti pateikiamas palaipsniui. OpenAI dokumentuoja transcript.text.delta įvykius daliniam tekstui ir transcript.text.done įvykį visai failo transkripcijai; galutiniame įvykyje taip pat pateikiamos aptiktos kalbos. Taip dalimis perduodamas jau pateikto įrašo rezultatas. Tai naudinga ilgo įkėlimo pažangai rodyti, o galutinis įvykis nustato tekstą, kurį reikia išsaugoti kaip užbaigtą rezultatą.</p><h4>Realtime seansuose užfiksuoti pasisakymai</h4><p>GPT Transcribe taip pat turi specializuotą Realtime darbo eigą per WebSocket. Garsas pridedamas prie įvesties buferio, tada programa atskiru veiksmu patvirtina vieno garso pasisakymo įvestį. Transkripcija pradedama šiai užfiksuotai atkarpai ir iki jos užbaigimo įvykio gali pateikti dalinius rezultatus, įskaitant informaciją apie aptiktą kalbą. Šioje gamintojo seanso darbo eigoje modelis automatiškai naudoja ankstesnius transkribuotus pasisakymus kaip kontekstą. Tai skiriasi nuo nuolatinio tiesioginių subtitrų teksto pateikimo vos gaunant mikrofono garsą; OpenAI tokiai nuolatinei darbo eigai nurodo GPT Live Transcribe.</p><p>Keliems pasisakymams išsaugokite įvesties elemento identifikatorių kartu su atitinkama transkripcija. OpenAI įspėja, kad skirtingų pasisakymų užbaigimo įvykiai nebūtinai atkeliauja šnekos eilės tvarka, todėl kiekvieną galutinį rezultatą susiekite su jo užfiksuota įvestimi, užuot pokalbį rikiavę vien pagal užbaigimo laiką. Naudingas artefaktas yra tvarkinga transkripcija, surinkta iš tinkamų galutinių elementų, kurioje tarpinis tekstas laikomas pažangos rodiniu, o ne atskiru užbaigtu pasisakymu.</p><h4>Specializuoti rezultatai ir esminiai apribojimai</h4><p>Šis profilis nepateikia universalaus subtitrų, laiko žymų, vertimo ar kalbėtojų žymų kontrakto. OpenAI perkėlimo vadove šios specializuotos galimybės atskiriamos: subtitrų išvesties formatams ir žodžių laiko žymoms reikia suderinamo modelio bei formato, o kalbėtojų žymoms naudojamas GPT-4o Transcribe Diarize. GPT Transcribe failo rezultatas yra JSON, o ne tiesioginis SRT, VTT ar išsamaus atsakymo su laiko žymomis pakaitalas. Tiksliame modelio apraše nepaskelbtas skaitinis konteksto ar maksimalaus rezultato limitas, todėl garso transkripcijai negalima savaime taikyti pokalbio modelio tokenų lango.</p><p>Sudėtingus terminus, skaičius, akcentus, foninį triukšmą ir kalbų kaitą tikrinkite pagal įrašą. Tikrinkite, ar aktualios užuominos pagerino atpažinimą neįterpdamos neištartų terminų ir ar galutinėje transkripcijoje yra garso įrašo pabaiga. Daugiakalbio rezultato atveju prieš rengdami vertimą išsaugokite ištartą formuluotę. Šios patikros leidžia transkripciją naudoti kaip šaltinio medžiagą ir aiškiai atskiria konteksto užuominas, aptiktas kalbas bei atpažintą šneką.</p>",
  "aboutText": "GPT Transcribe yra OpenAI šnekos pavertimo tekstu modelis, skirtas užbaigtiems garso failams, dalimis perduodamoms failų transkripcijoms ir Realtime seansuose užfiksuotiems garso pasisakymams. Jis priima garsą su neprivalomu tekstiniu kontekstu ir grąžina atpažintą tekstą. Gamintojas jį pristato kaip modelį, skirtą tiksliai transkribuoti įrašytą šneką originalo kalba, įskaitant srities terminus, daugiakalbius įrašus ir kalbų kaitą. Naudingas jo rezultatas yra su įrašu susieta transkripcija su aptiktos kalbos metaduomenimis, kai modelis gali patikimai ją numatyti.\n\n### Užbaigto įrašo parengimas\n\nOpenAI failų transkripcijos darbo eiga priima iki 25 MB dydžio įkėlimus. Dabartiniame galinio taško apraše išvardyti įvesties formatai FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV ir WebM bei rekomenduojama pateikti pakankamai failo metaduomenų jo formatui nustatyti, įskaitant tinkamą failo vardo plėtinį ir turinio tipą. Didesnį įrašą vadove rekomenduojama suglaudinti arba padalyti į 25 MB ar mažesnius failus. Venkite skaidyti sakinio viduryje, nes pašalinus aplinkinę šneką atpažinimas gali tapti ne toks tikslus. Išlaikykite dalių eilės tvarką ir jų vietas pradiniame įraše.\n\nSusitikimui, interviu ar įrašytam pristatymui pateikite tikrąjį garsą ir nurodykite temą bei terminus, kurie tikėtina bus ištarti. Naudingas rezultatas yra atpažinta formuluotė, o ne numanoma diskusijos santrauka. Kartu su grąžintu tekstu išsaugokite įrašo identifikatorių, kad vardą, skaičių ar neaiškią frazę tikrinantis žmogus galėtų grįžti prie tinkamo šaltinio. Transkripcija vėliau gali tapti atskiros apibendrinimo, vertimo ar redagavimo darbo eigos medžiaga.\n\n### Kontekstas, raktažodžių užuominos ir numatomos kalbos\n\nGamintojas skiria trijų rūšių informaciją. Užklausa suteikia laisvos formos kontekstą apie įrašo temą ar aplinkybes. Raktažodžiai nurodo pažodinius žodžius ar frazes, kurių tikimasi šnekoje. Kalbų sąrašas nurodo numatomas šnekamąsias kalbas. Dvikalbei produkto diskusijai užklausoje aprašykite aplinkybes, atitinkamus produktų pavadinimus pateikite kaip raktažodžius ir nurodykite numatomas kalbas. Tai atpažinimo užuominos, o ne nurodymai įterpti žodžius, kurių niekas nepasakė.\n\nGPT Transcribe naudoja daugiskaitinį lauką languages vietoj ankstesnio vienaskaitinio lauko language; OpenAI nurodo nesiųsti abiejų kartu. Vadove priimami palaikomi ISO 639-1 kodai, pasirinkti ISO 639-3 kodai ir regioniniai kinų kalbos lokalės kodai; nepalaikomos ar netinkamai suformuotos reikšmės atmetamos. Kiekvienas raktažodis turi likti vienoje eilutėje ir negali turėti kampinio skliausto, grįžimo į eilutės pradžią ar naujos eilutės simbolio. Dėl netinkamo raktažodžio ar per ilgos užklausos gali būti atmesta visa užklausa. Pateikite tik aktualų kontekstą ir tikrinkite, ar užuominose nurodyti vardai iš tiesų pasitaiko garso įraše, užuot užuominų sąrašą laikę transkripcija.\n\n### JSON rezultatas ir aptiktų kalbų prognozės\n\nDokumentuotas failo rezultatas yra JSON su transkripcija ir aptiktomis kalbomis. Šios kalbų prognozės yra modelio rezultatas, o ne pateiktų kalbų užuominų kopija. Tuščias kalbų sąrašas yra tinkamas rezultatas, kai modelis negali pateikti patikimos prognozės; tai neįrodo, kad įrašas buvo tylus ar transkripcija nepavyko. Atpažintą tekstą ir kalbos metaduomenis laikykite atskirai, kad vėlesnis apdorojimas galėtų kiekvieną naudoti pagal jo reikšmę.\n\n### Failo transkripcijos perdavimas dalimis\n\nApdorojant užbaigtą failą transkripcijos tekstas gali būti pateikiamas palaipsniui. OpenAI dokumentuoja transcript.text.delta įvykius daliniam tekstui ir transcript.text.done įvykį visai failo transkripcijai; galutiniame įvykyje taip pat pateikiamos aptiktos kalbos. Taip dalimis perduodamas jau pateikto įrašo rezultatas. Tai naudinga ilgo įkėlimo pažangai rodyti, o galutinis įvykis nustato tekstą, kurį reikia išsaugoti kaip užbaigtą rezultatą.\n\n### Realtime seansuose užfiksuoti pasisakymai\n\nGPT Transcribe taip pat turi specializuotą Realtime darbo eigą per WebSocket. Garsas pridedamas prie įvesties buferio, tada programa atskiru veiksmu patvirtina vieno garso pasisakymo įvestį. Transkripcija pradedama šiai užfiksuotai atkarpai ir iki jos užbaigimo įvykio gali pateikti dalinius rezultatus, įskaitant informaciją apie aptiktą kalbą. Šioje gamintojo seanso darbo eigoje modelis automatiškai naudoja ankstesnius transkribuotus pasisakymus kaip kontekstą. Tai skiriasi nuo nuolatinio tiesioginių subtitrų teksto pateikimo vos gaunant mikrofono garsą; OpenAI tokiai nuolatinei darbo eigai nurodo GPT Live Transcribe.\n\nKeliems pasisakymams išsaugokite įvesties elemento identifikatorių kartu su atitinkama transkripcija. OpenAI įspėja, kad skirtingų pasisakymų užbaigimo įvykiai nebūtinai atkeliauja šnekos eilės tvarka, todėl kiekvieną galutinį rezultatą susiekite su jo užfiksuota įvestimi, užuot pokalbį rikiavę vien pagal užbaigimo laiką. Naudingas artefaktas yra tvarkinga transkripcija, surinkta iš tinkamų galutinių elementų, kurioje tarpinis tekstas laikomas pažangos rodiniu, o ne atskiru užbaigtu pasisakymu.\n\n### Specializuoti rezultatai ir esminiai apribojimai\n\nŠis profilis nepateikia universalaus subtitrų, laiko žymų, vertimo ar kalbėtojų žymų kontrakto. OpenAI perkėlimo vadove šios specializuotos galimybės atskiriamos: subtitrų išvesties formatams ir žodžių laiko žymoms reikia suderinamo modelio bei formato, o kalbėtojų žymoms naudojamas GPT-4o Transcribe Diarize. GPT Transcribe failo rezultatas yra JSON, o ne tiesioginis SRT, VTT ar išsamaus atsakymo su laiko žymomis pakaitalas. Tiksliame modelio apraše nepaskelbtas skaitinis konteksto ar maksimalaus rezultato limitas, todėl garso transkripcijai negalima savaime taikyti pokalbio modelio tokenų lango.\n\nSudėtingus terminus, skaičius, akcentus, foninį triukšmą ir kalbų kaitą tikrinkite pagal įrašą. Tikrinkite, ar aktualios užuominos pagerino atpažinimą neįterpdamos neištartų terminų ir ar galutinėje transkripcijoje yra garso įrašo pabaiga. Daugiakalbio rezultato atveju prieš rengdami vertimą išsaugokite ištartą formuluotę. Šios patikros leidžia transkripciją naudoti kaip šaltinio medžiagą ir aiškiai atskiria konteksto užuominas, aptiktas kalbas bei atpažintą šneką.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "1df4907ce6e302cc9d92657581a8ab67fb3ac9e729d3b24fc8778a398f9c7f32",
    "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\">O</span><h2 id=\"sheet-title\">OpenAI: GPT Transcribe</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Uždaryti\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>OpenAI /</span><code>openai/gpt-transcribe</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|openai%2Fgpt-transcribe\">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\">GPT Transcribe paverčia įrašytą šneką tekstu originalo kalba, naudodamas kontekstines užklausas, pažodines raktažodžių užuominas ir kelių kalbų užuominas. OpenAI dokumentuoja užbaigtų failų transkripciją, dalimis perduodamus failų rezultatus ir transkripciją po garso pasisakymo įvesties patvirtinimo Realtime seanse.</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>GPT Transcribe yra OpenAI šnekos pavertimo tekstu modelis, skirtas užbaigtiems garso failams, dalimis perduodamoms failų transkripcijoms ir Realtime seansuose užfiksuotiems garso pasisakymams. Jis priima garsą su neprivalomu tekstiniu kontekstu ir grąžina atpažintą tekstą. Gamintojas jį pristato kaip modelį, skirtą tiksliai transkribuoti įrašytą šneką originalo kalba, įskaitant srities terminus, daugiakalbius įrašus ir kalbų kaitą. Naudingas jo rezultatas yra su įrašu susieta transkripcija su aptiktos kalbos metaduomenimis, kai modelis gali patikimai ją numatyti.</p><h4>Užbaigto įrašo parengimas</h4><p>OpenAI failų transkripcijos darbo eiga priima iki 25 MB dydžio įkėlimus. Dabartiniame galinio taško apraše išvardyti įvesties formatai FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV ir WebM bei rekomenduojama pateikti pakankamai failo metaduomenų jo formatui nustatyti, įskaitant tinkamą failo vardo plėtinį ir turinio tipą. Didesnį įrašą vadove rekomenduojama suglaudinti arba padalyti į 25 MB ar mažesnius failus. Venkite skaidyti sakinio viduryje, nes pašalinus aplinkinę šneką atpažinimas gali tapti ne toks tikslus. Išlaikykite dalių eilės tvarką ir jų vietas pradiniame įraše.</p><p>Susitikimui, interviu ar įrašytam pristatymui pateikite tikrąjį garsą ir nurodykite temą bei terminus, kurie tikėtina bus ištarti. Naudingas rezultatas yra atpažinta formuluotė, o ne numanoma diskusijos santrauka. Kartu su grąžintu tekstu išsaugokite įrašo identifikatorių, kad vardą, skaičių ar neaiškią frazę tikrinantis žmogus galėtų grįžti prie tinkamo šaltinio. Transkripcija vėliau gali tapti atskiros apibendrinimo, vertimo ar redagavimo darbo eigos medžiaga.</p><h4>Kontekstas, raktažodžių užuominos ir numatomos kalbos</h4><p>Gamintojas skiria trijų rūšių informaciją. Užklausa suteikia laisvos formos kontekstą apie įrašo temą ar aplinkybes. Raktažodžiai nurodo pažodinius žodžius ar frazes, kurių tikimasi šnekoje. Kalbų sąrašas nurodo numatomas šnekamąsias kalbas. Dvikalbei produkto diskusijai užklausoje aprašykite aplinkybes, atitinkamus produktų pavadinimus pateikite kaip raktažodžius ir nurodykite numatomas kalbas. Tai atpažinimo užuominos, o ne nurodymai įterpti žodžius, kurių niekas nepasakė.</p><p>GPT Transcribe naudoja daugiskaitinį lauką languages vietoj ankstesnio vienaskaitinio lauko language; OpenAI nurodo nesiųsti abiejų kartu. Vadove priimami palaikomi ISO 639-1 kodai, pasirinkti ISO 639-3 kodai ir regioniniai kinų kalbos lokalės kodai; nepalaikomos ar netinkamai suformuotos reikšmės atmetamos. Kiekvienas raktažodis turi likti vienoje eilutėje ir negali turėti kampinio skliausto, grįžimo į eilutės pradžią ar naujos eilutės simbolio. Dėl netinkamo raktažodžio ar per ilgos užklausos gali būti atmesta visa užklausa. Pateikite tik aktualų kontekstą ir tikrinkite, ar užuominose nurodyti vardai iš tiesų pasitaiko garso įraše, užuot užuominų sąrašą laikę transkripcija.</p><h4>JSON rezultatas ir aptiktų kalbų prognozės</h4><p>Dokumentuotas failo rezultatas yra JSON su transkripcija ir aptiktomis kalbomis. Šios kalbų prognozės yra modelio rezultatas, o ne pateiktų kalbų užuominų kopija. Tuščias kalbų sąrašas yra tinkamas rezultatas, kai modelis negali pateikti patikimos prognozės; tai neįrodo, kad įrašas buvo tylus ar transkripcija nepavyko. Atpažintą tekstą ir kalbos metaduomenis laikykite atskirai, kad vėlesnis apdorojimas galėtų kiekvieną naudoti pagal jo reikšmę.</p><h4>Failo transkripcijos perdavimas dalimis</h4><p>Apdorojant užbaigtą failą transkripcijos tekstas gali būti pateikiamas palaipsniui. OpenAI dokumentuoja transcript.text.delta įvykius daliniam tekstui ir transcript.text.done įvykį visai failo transkripcijai; galutiniame įvykyje taip pat pateikiamos aptiktos kalbos. Taip dalimis perduodamas jau pateikto įrašo rezultatas. Tai naudinga ilgo įkėlimo pažangai rodyti, o galutinis įvykis nustato tekstą, kurį reikia išsaugoti kaip užbaigtą rezultatą.</p><h4>Realtime seansuose užfiksuoti pasisakymai</h4><p>GPT Transcribe taip pat turi specializuotą Realtime darbo eigą per WebSocket. Garsas pridedamas prie įvesties buferio, tada programa atskiru veiksmu patvirtina vieno garso pasisakymo įvestį. Transkripcija pradedama šiai užfiksuotai atkarpai ir iki jos užbaigimo įvykio gali pateikti dalinius rezultatus, įskaitant informaciją apie aptiktą kalbą. Šioje gamintojo seanso darbo eigoje modelis automatiškai naudoja ankstesnius transkribuotus pasisakymus kaip kontekstą. Tai skiriasi nuo nuolatinio tiesioginių subtitrų teksto pateikimo vos gaunant mikrofono garsą; OpenAI tokiai nuolatinei darbo eigai nurodo GPT Live Transcribe.</p><p>Keliems pasisakymams išsaugokite įvesties elemento identifikatorių kartu su atitinkama transkripcija. OpenAI įspėja, kad skirtingų pasisakymų užbaigimo įvykiai nebūtinai atkeliauja šnekos eilės tvarka, todėl kiekvieną galutinį rezultatą susiekite su jo užfiksuota įvestimi, užuot pokalbį rikiavę vien pagal užbaigimo laiką. Naudingas artefaktas yra tvarkinga transkripcija, surinkta iš tinkamų galutinių elementų, kurioje tarpinis tekstas laikomas pažangos rodiniu, o ne atskiru užbaigtu pasisakymu.</p><h4>Specializuoti rezultatai ir esminiai apribojimai</h4><p>Šis profilis nepateikia universalaus subtitrų, laiko žymų, vertimo ar kalbėtojų žymų kontrakto. OpenAI perkėlimo vadove šios specializuotos galimybės atskiriamos: subtitrų išvesties formatams ir žodžių laiko žymoms reikia suderinamo modelio bei formato, o kalbėtojų žymoms naudojamas GPT-4o Transcribe Diarize. GPT Transcribe failo rezultatas yra JSON, o ne tiesioginis SRT, VTT ar išsamaus atsakymo su laiko žymomis pakaitalas. Tiksliame modelio apraše nepaskelbtas skaitinis konteksto ar maksimalaus rezultato limitas, todėl garso transkripcijai negalima savaime taikyti pokalbio modelio tokenų lango.</p><p>Sudėtingus terminus, skaičius, akcentus, foninį triukšmą ir kalbų kaitą tikrinkite pagal įrašą. Tikrinkite, ar aktualios užuominos pagerino atpažinimą neįterpdamos neištartų terminų ir ar galutinėje transkripcijoje yra garso įrašo pabaiga. Daugiakalbio rezultato atveju prieš rengdami vertimą išsaugokite ištartą formuluotę. Šios patikros leidžia transkripciją naudoti kaip šaltinio medžiagą ir aiškiai atskiria konteksto užuominas, aptiktas kalbas bei atpažintą šneką.</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>openai/gpt-transcribe</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></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>Pavyzdys nuskaito jūsų tikrą netuščią PCM WAV failą, visus failo baitus užkoduoja base64 formatu ir siunčia input_audio.format reikšmę wav.</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> · tikslus task_id iš esamo jums priklausančio medijos įrašo</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 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>Ailoot įkainiai</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>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=\"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</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Išvestis · Išvesties tokenai</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Talpyklos skaitymas</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenų</span></div><div><span>Įvestis · Rašymas į talpyklą, 1 val</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=\"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</span> <b>$0.00015</b> <span class=\"price-unit\">už įvesties garso sekundę</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot prieš užklausą rezervuoja numatomą sumą. Gavus rezultatą, galutinis mokestis nuskaitomas pagal išmatuotą naudojimą. Srautinio atsakymo atsiskaitymui naudojamas galutinis naudojimo įrašas. <a href=\"/docs/lt/billing/reserve/\">Kaip veikia rezervavimas ir atsiskaitymas →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Užklausų pavyzdžiai</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkribavimas</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodo variantai\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2158-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2158-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tikras WAV failas ir visas originalus rezultatas</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopijuoti kodą\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2158-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2158-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\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;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;openai/gpt-transcribe&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#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# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n</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><p class=\"note-s\">Visas pradinis atsakymo turinys, būsena ir persiųstos antraštės. Ši apdorojimo funkcija neprideda universalios JSON struktūros, teksto lauko ar užduoties apgaubiančios struktūros.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>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 tikrąjį X-Client-Request-ID ir visą atsakymą. Skaitykite pradinių jums priklausančių išteklių duomenis ir naudokite tikslius jų pasirašytus turinio URL; niekada neteikite kūrimo užklausos dar kartą, kai jos baigtis neaiški.</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 (when present)</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 (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Tipas\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Tipas</span></td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Klaidos ir tolesni veiksmai</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Atsakymas</th><th>Sąlyga</th><th>Kitas žingsnis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>JSON turinys arba aiškiai nurodytas kanoninis modelio ID netinkamas.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite atsakymą ir pataisykite nurodytą užklausos lauką.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Ailoot API raktas negalioja.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Naudokite savo įgaliotą Ailoot API raktą.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Rakto grupei nesuteikta prieiga prie šio metodo.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Pasirinktas metodas neturi leistino maršruto.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Pagal priimtą tarifą nepavyksta gauti privalomo įvesties kiekio ar jo ribos.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite atsakymą; naudokite priimtam tarifui reikalingą įvesties pateikimo formą.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Privaloma saugykla, maršrutas, metodo kaina arba rezervavimas nepasiekiami.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite visą pradinį atsakymą. Neaiškus lėšų rezervavimas nėra leidimas teikti užklausą pakartotinai.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Atsakymas\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Atsakymas</span>502 · <code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Sąlyga\"><span class=\"card-cell-label\">Sąlyga</span>Pradinį rezultatą, naudojimo duomenis arba atsiskaitymą reikia patikrinti.</td><td data-cell-label=\"Kitas žingsnis\"><span class=\"card-cell-label\">Kitas žingsnis</span>Išsaugokite tikrą užklausos ID ir pradinį atsakymą. Skaitykite esamą jums priklausantį įrašą; neteikite kūrimo užklausos pakartotinai.</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=openai%2Fgpt-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-transcribe</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=openai%2Fgpt-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-transcribe</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fgpt-transcribe",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "JSON turinys arba aiškiai nurodytas kanoninis modelio ID netinkamas.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Išsaugokite atsakymą ir pataisykite nurodytą užklausos lauką.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Ailoot API raktas negalioja.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Naudokite savo įgaliotą Ailoot API raktą.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Rakto grupei nesuteikta prieiga prie šio metodo.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pasirinktas metodas neturi leistino maršruto.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pagal priimtą tarifą nepavyksta gauti privalomo įvesties kiekio ar jo ribos.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Išsaugokite atsakymą; naudokite priimtam tarifui reikalingą įvesties pateikimo formą.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Privaloma saugykla, maršrutas, metodo kaina arba rezervavimas nepasiekiami.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Išsaugokite visą pradinį atsakymą. Neaiškus lėšų rezervavimas nėra leidimas teikti užklausą pakartotinai.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pradinį rezultatą, naudojimo duomenis arba atsiskaitymą reikia patikrinti.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Išsaugokite tikrą užklausos ID ir pradinį atsakymą. Skaitykite esamą jums priklausantį įrašą; neteikite kūrimo užklausos pakartotinai.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Išsaugokite tikrąjį X-Client-Request-ID ir visą atsakymą. Skaitykite pradinių jums priklausančių išteklių duomenis ir naudokite tikslius jų pasirašytus turinio URL; niekada neteikite kūrimo užklausos dar kartą, kai jos baigtis neaiški."
            },
            "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 (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Visas pradinis atsakymo turinys, būsena ir persiųstos antraštės. Ši apdorojimo funkcija neprideda universalios JSON struktūros, teksto lauko ar užduoties apgaubiančios struktūros."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/gpt-transcribe"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-transcribe"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/gpt-transcribe"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Pavyzdys nuskaito jūsų tikrą netuščią PCM WAV failą, visus failo baitus užkoduoja base64 formatu ir siunčia input_audio.format reikšmę wav."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "tikslus task_id iš esamo jums priklausančio medijos įrašo",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00015",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 0.00015
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00015",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00015",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "openai/gpt-transcribe",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "08c2dda008d0ba15b99f48c24574ed0c0de1cf4018d7a4386acc3bc146d7a4c6",
    "input_html_sha256": "e9d16eb9e31269983e5d9039ed3c98dd9633d895da6190430b0b9097efb93254",
    "private_audit_sha256": "de5e5e11629c5dbbd056ee03f526850db936317494c9c1ee18a3c78c0dfdaced",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/lt/openai-gpt-transcribe/",
    "description": "GPT Transcribe paverčia įrašytą šneką tekstu originalo kalba, naudodamas kontekstines užklausas, pažodines raktažodžių užuominas ir kelių kalbų užuominas. OpenAI dokumentuoja užbaigtų failų transkripciją, dalimis perduodamus failų rezultatus ir transkripciją po garso pasisakymo įvesties patvirtinimo Realtime seanse.",
    "locale": "lt",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/lt/openai-gpt-transcribe/index.md",
    "title": "OpenAI: GPT Transcribe — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/lt/openai-gpt-transcribe/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "GPT Transcribe yra OpenAI šnekos pavertimo tekstu modelis, skirtas užbaigtiems garso failams, dalimis perduodamoms failų transkripcijoms ir Realtime seansuose užfiksuotiems garso pasisakymams. Jis priima garsą su neprivalomu tekstiniu kontekstu ir grąžina atpažintą tekstą. Gamintojas jį pristato kaip modelį, skirtą tiksliai transkribuoti įrašytą šneką originalo kalba, įskaitant srities terminus, daugiakalbius įrašus ir kalbų kaitą. Naudingas jo rezultatas yra su įrašu susieta transkripcija su aptiktos kalbos metaduomenimis, kai modelis gali patikimai ją numatyti.\n\n### Užbaigto įrašo parengimas\n\nOpenAI failų transkripcijos darbo eiga priima iki 25 MB dydžio įkėlimus. Dabartiniame galinio taško apraše išvardyti įvesties formatai FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV ir WebM bei rekomenduojama pateikti pakankamai failo metaduomenų jo formatui nustatyti, įskaitant tinkamą failo vardo plėtinį ir turinio tipą. Didesnį įrašą vadove rekomenduojama suglaudinti arba padalyti į 25 MB ar mažesnius failus. Venkite skaidyti sakinio viduryje, nes pašalinus aplinkinę šneką atpažinimas gali tapti ne toks tikslus. Išlaikykite dalių eilės tvarką ir jų vietas pradiniame įraše.\n\nSusitikimui, interviu ar įrašytam pristatymui pateikite tikrąjį garsą ir nurodykite temą bei terminus, kurie tikėtina bus ištarti. Naudingas rezultatas yra atpažinta formuluotė, o ne numanoma diskusijos santrauka. Kartu su grąžintu tekstu išsaugokite įrašo identifikatorių, kad vardą, skaičių ar neaiškią frazę tikrinantis žmogus galėtų grįžti prie tinkamo šaltinio. Transkripcija vėliau gali tapti atskiros apibendrinimo, vertimo ar redagavimo darbo eigos medžiaga.\n\n### Kontekstas, raktažodžių užuominos ir numatomos kalbos\n\nGamintojas skiria trijų rūšių informaciją. Užklausa suteikia laisvos formos kontekstą apie įrašo temą ar aplinkybes. Raktažodžiai nurodo pažodinius žodžius ar frazes, kurių tikimasi šnekoje. Kalbų sąrašas nurodo numatomas šnekamąsias kalbas. Dvikalbei produkto diskusijai užklausoje aprašykite aplinkybes, atitinkamus produktų pavadinimus pateikite kaip raktažodžius ir nurodykite numatomas kalbas. Tai atpažinimo užuominos, o ne nurodymai įterpti žodžius, kurių niekas nepasakė.\n\nGPT Transcribe naudoja daugiskaitinį lauką languages vietoj ankstesnio vienaskaitinio lauko language; OpenAI nurodo nesiųsti abiejų kartu. Vadove priimami palaikomi ISO 639-1 kodai, pasirinkti ISO 639-3 kodai ir regioniniai kinų kalbos lokalės kodai; nepalaikomos ar netinkamai suformuotos reikšmės atmetamos. Kiekvienas raktažodis turi likti vienoje eilutėje ir negali turėti kampinio skliausto, grįžimo į eilutės pradžią ar naujos eilutės simbolio. Dėl netinkamo raktažodžio ar per ilgos užklausos gali būti atmesta visa užklausa. Pateikite tik aktualų kontekstą ir tikrinkite, ar užuominose nurodyti vardai iš tiesų pasitaiko garso įraše, užuot užuominų sąrašą laikę transkripcija.\n\n### JSON rezultatas ir aptiktų kalbų prognozės\n\nDokumentuotas failo rezultatas yra JSON su transkripcija ir aptiktomis kalbomis. Šios kalbų prognozės yra modelio rezultatas, o ne pateiktų kalbų užuominų kopija. Tuščias kalbų sąrašas yra tinkamas rezultatas, kai modelis negali pateikti patikimos prognozės; tai neįrodo, kad įrašas buvo tylus ar transkripcija nepavyko. Atpažintą tekstą ir kalbos metaduomenis laikykite atskirai, kad vėlesnis apdorojimas galėtų kiekvieną naudoti pagal jo reikšmę.\n\n### Failo transkripcijos perdavimas dalimis\n\nApdorojant užbaigtą failą transkripcijos tekstas gali būti pateikiamas palaipsniui. OpenAI dokumentuoja transcript.text.delta įvykius daliniam tekstui ir transcript.text.done įvykį visai failo transkripcijai; galutiniame įvykyje taip pat pateikiamos aptiktos kalbos. Taip dalimis perduodamas jau pateikto įrašo rezultatas. Tai naudinga ilgo įkėlimo pažangai rodyti, o galutinis įvykis nustato tekstą, kurį reikia išsaugoti kaip užbaigtą rezultatą.\n\n### Realtime seansuose užfiksuoti pasisakymai\n\nGPT Transcribe taip pat turi specializuotą Realtime darbo eigą per WebSocket. Garsas pridedamas prie įvesties buferio, tada programa atskiru veiksmu patvirtina vieno garso pasisakymo įvestį. Transkripcija pradedama šiai užfiksuotai atkarpai ir iki jos užbaigimo įvykio gali pateikti dalinius rezultatus, įskaitant informaciją apie aptiktą kalbą. Šioje gamintojo seanso darbo eigoje modelis automatiškai naudoja ankstesnius transkribuotus pasisakymus kaip kontekstą. Tai skiriasi nuo nuolatinio tiesioginių subtitrų teksto pateikimo vos gaunant mikrofono garsą; OpenAI tokiai nuolatinei darbo eigai nurodo GPT Live Transcribe.\n\nKeliems pasisakymams išsaugokite įvesties elemento identifikatorių kartu su atitinkama transkripcija. OpenAI įspėja, kad skirtingų pasisakymų užbaigimo įvykiai nebūtinai atkeliauja šnekos eilės tvarka, todėl kiekvieną galutinį rezultatą susiekite su jo užfiksuota įvestimi, užuot pokalbį rikiavę vien pagal užbaigimo laiką. Naudingas artefaktas yra tvarkinga transkripcija, surinkta iš tinkamų galutinių elementų, kurioje tarpinis tekstas laikomas pažangos rodiniu, o ne atskiru užbaigtu pasisakymu.\n\n### Specializuoti rezultatai ir esminiai apribojimai\n\nŠis profilis nepateikia universalaus subtitrų, laiko žymų, vertimo ar kalbėtojų žymų kontrakto. OpenAI perkėlimo vadove šios specializuotos galimybės atskiriamos: subtitrų išvesties formatams ir žodžių laiko žymoms reikia suderinamo modelio bei formato, o kalbėtojų žymoms naudojamas GPT-4o Transcribe Diarize. GPT Transcribe failo rezultatas yra JSON, o ne tiesioginis SRT, VTT ar išsamaus atsakymo su laiko žymomis pakaitalas. Tiksliame modelio apraše nepaskelbtas skaitinis konteksto ar maksimalaus rezultato limitas, todėl garso transkripcijai negalima savaime taikyti pokalbio modelio tokenų lango.\n\nSudėtingus terminus, skaičius, akcentus, foninį triukšmą ir kalbų kaitą tikrinkite pagal įrašą. Tikrinkite, ar aktualios užuominos pagerino atpažinimą neįterpdamos neištartų terminų ir ar galutinėje transkripcijoje yra garso įrašo pabaiga. Daugiakalbio rezultato atveju prieš rengdami vertimą išsaugokite ištartą formuluotę. Šios patikros leidžia transkripciją naudoti kaip šaltinio medžiagą ir aiškiai atskiria konteksto užuominas, aptiktas kalbas bei atpažintą šneką.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "OpenAI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00015",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ],
        "summary": "Visa konfigūracijos kainodara pateikta išsamioje informacijoje."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "openai/gpt-transcribe",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "JSON turinys arba aiškiai nurodytas kanoninis modelio ID netinkamas.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Išsaugokite atsakymą ir pataisykite nurodytą užklausos lauką.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Ailoot API raktas negalioja.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Naudokite savo įgaliotą Ailoot API raktą.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Rakto grupei nesuteikta prieiga prie šio metodo.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pasirinktas metodas neturi leistino maršruto.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Išsaugokite grąžintą išsamią klaidos informaciją.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pagal priimtą tarifą nepavyksta gauti privalomo įvesties kiekio ar jo ribos.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Išsaugokite atsakymą; naudokite priimtam tarifui reikalingą įvesties pateikimo formą.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Privaloma saugykla, maršrutas, metodo kaina arba rezervavimas nepasiekiami.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Išsaugokite visą pradinį atsakymą. Neaiškus lėšų rezervavimas nėra leidimas teikti užklausą pakartotinai.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Pradinį rezultatą, naudojimo duomenis arba atsiskaitymą reikia patikrinti.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Išsaugokite tikrą užklausos ID ir pradinį atsakymą. Skaitykite esamą jums priklausantį įrašą; neteikite kūrimo užklausos pakartotinai.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Išsaugokite tikrąjį X-Client-Request-ID ir visą atsakymą. Skaitykite pradinių jums priklausančių išteklių duomenis ir naudokite tikslius jų pasirašytus turinio URL; niekada neteikite kūrimo užklausos dar kartą, kai jos baigtis neaiški."
            },
            "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 (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Visas pradinis atsakymo turinys, būsena ir persiųstos antraštės. Ši apdorojimo funkcija neprideda universalios JSON struktūros, teksto lauko ar užduoties apgaubiančios struktūros."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "openai/gpt-transcribe"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-transcribe"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "openai/gpt-transcribe"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Pavyzdys nuskaito jūsų tikrą netuščią PCM WAV failą, visus failo baitus užkoduoja base64 formatu ir siunčia input_audio.format reikšmę wav."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "tikslus task_id iš esamo jums priklausančio medijos įrašo",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00015",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 0.00015
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00015",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00015",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00015",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "request_model_id": "openai/gpt-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "OpenAI: GPT Transcribe",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "GPT Transcribe paverčia įrašytą šneką tekstu originalo kalba, naudodamas kontekstines užklausas, pažodines raktažodžių užuominas ir kelių kalbų užuominas. OpenAI dokumentuoja užbaigtų failų transkripciją, dalimis perduodamus failų rezultatus ir transkripciją po garso pasisakymo įvesties patvirtinimo Realtime seanse."
  },
  "renderer_schema": {
    "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.",
    "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers."
  },
  "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html",
  "representationNotes": {
    "current_reference": {
      "about_json_pointer": "/aboutHtml",
      "methods": [
        {
          "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract",
          "html_json_pointer": "/methods/0/html",
          "method_ordinal": 0
        }
      ],
      "role": "current-semantic-reference"
    },
    "raw_input": {
      "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples",
      "json_pointers": [
        "/rawModel",
        "/methods/0/rawMethod"
      ],
      "role": "historical-owner-input"
    },
    "schema": "ailoot-native-model-representations-v1"
  },
  "schema": "ailoot-static-model-facts-v1",
  "schema_version": 1,
  "shortText": "GPT Transcribe paverčia įrašytą šneką tekstu originalo kalba, naudodamas kontekstines užklausas, pažodines raktažodžių užuominas ir kelių kalbų užuominas. OpenAI dokumentuoja užbaigtų failų transkripciją, dalimis perduodamus failų rezultatus ir transkripciją po garso pasisakymo įvesties patvirtinimo Realtime seanse.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "f38ca3b8b00361d7bb17eb95bc84ff0186dd88fff59fa1fcb9ec635e54baad28",
    "renderer_sha256": "57bd2f8a61f57d341aae369006eca818e3eea645ec43af488ec7b2289eeca772"
  },
  "sourceRevision": "f030fe2f4e752fa8853b3773cbe1990be8daecd71c136d801f9a9db0e39f25f6"
}