{
  "aboutHtml": "<p>Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 ialah model pertuturan kepada teks untuk menukar audio rakaman kepada kandungan bertulis. Kad model tepatnya menerangkan pengecaman merentas 43 bahasa, pengenalpastian bahasa automatik dan keteguhan merentas loghat, dialek, gaya pertuturan serta keadaan bising. Edisi ini memperluas set 25 bahasa MAI-Transcribe 1 dengan lapan belas bahasa. Hasil yang berguna ialah pertuturan bertulis daripada kuliah, temu bual, panggilan atau nota suara, sedia untuk disemak berdasarkan rakaman sebelum langkah penyuntingan atau analisis kemudian.</p><p>Sediakan rakaman lengkap dan boleh difahami dalam salah satu format yang disenaraikan pembuat: WAV, MP3 atau FLAC. Simpan fail asal dan sebarang pembahagian kepada bahagian supaya transkrip boleh dibandingkan dengan audio. Untuk kuliah, kekalkan frasa di sekitar istilah teknikal, bukannya mengekstrak hanya perkataan sukar. Untuk nota suara, kekalkan pembetulan yang mengubah nama, masa atau angka. Pertuturan sekeliling memberikan konteks untuk mengenal pasti perkara yang dikatakan, dan semakan pendengar boleh mengenal pasti tempat output memerlukan pembetulan.</p><p>Pengenalpastian bahasa automatik membolehkan rakaman diproses tanpa memerlukan pilihan bahasa terlebih dahulu. Set 43 bahasa merangkumi bahasa Inggeris, Perancis, Jerman, Itali, Sepanyol, Hindi, Cina, Jepun, Korea, Arab, Indonesia, Rusia, Thai dan Vietnam. Bahasa tambahan merangkumi Bulgaria, Catalan, Yunani, Ukraine dan beberapa bahasa Asia Selatan. Semak bahawa bahasa sasaran tergolong dalam set edisi ini, bukannya meminjam liputan MAI-Transcribe 2 yang lebih luas. Untuk koleksi berbilang bahasa, kekalkan bahasa rakaman bersama teks yang disemak supaya penyuntingan hiliran mengikuti kandungan pertuturan sebenar.</p><p>Kad model 1.5 menerangkan kecenderungan kata kunci atau entiti dengan sehingga 200 istilah, dan keluarannya menerangkan tujuan: menyediakan nama, akronim dan perkataan khusus yang mungkin muncul sebagai konteks. Pembuat menerangkan petunjuk kontekstual, bukannya memaksa perkataan yang dibekalkan ke dalam hasil secara membuta tuli. Sediakan kosa kata berkaitan, seperti nama projek, instrumen teknikal atau ejaan betul orang yang dibincangkan dalam rakaman. Gunakan istilah itu sebagai konteks bagi rakaman sebenar, dan semak istilah yang dikenal pasti berdasarkan pertuturan.</p><p>Untuk pelajaran kejuruteraan yang dirakam, sediakan nama instrumen yang dibincangkan dan ejaan tepat sebarang akronim projek. Tulis ejaan tepatnya dalam senarai istilah terfokus dan simpan senarai bersama audio serta transkrip. Semak kemunculan istilah itu berdasarkan petikan pertuturan, bukannya menganggap entri kosa kata sebagai bukti padanan. Nama yang berbunyi serupa masih boleh memerlukan semakan. Hasil patut mengekalkan perkataan yang benar-benar dituturkan, termasuk pembetulan atau penjelasan bersyarat yang mengubah maknanya.</p><p>Pengeluar menekankan prestasi pada audio dunia sebenar, termasuk hingar latar dan keadaan mikrofon yang pelbagai. Semakan praktikal boleh menumpukan petikan dengan pertuturan serentak, suara perlahan atau perkataan yang sebahagiannya dilitupi bunyi lain. Kaitkan ketidakpastian dengan petikan audio yang sepadan, bukannya mengisinya daripada andaian tentang topik. Ayat yang munasabah masih mungkin mengandungi nama khas atau angka yang salah. Untuk transkrip panggilan, hasil yang berguna ialah rekod kandungan pertuturan yang disemak untuk digunakan oleh analisis kemudian, bukannya gambaran tekaan tentang niat pemanggil.</p><p>Kad model 1.5 yang tepat menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Rujukan REST transkripsi segerak yang dipautkannya menerangkan input penyajian yang lebih ketat: lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah had kad model dan antara muka yang dinyatakan secara berasingan. Sediakan fail dalam peruntukan antara muka yang dimaksudkan dan susun bahan lebih panjang pada sempadan rakaman yang bermakna. Had saiz fail berkaitan audio yang dikodkan, manakala had tempoh berkaitan panjang rakaman pertuturan; kedua-duanya tidak mentakrifkan tetingkap konteks model teks.</p><p>Contoh output kad model ialah JSON yang mengandungi tempoh rakaman dan gabungan teks yang dikenal pasti. Teks boleh menjadi transkrip yang mudah diakses, skrip sari kata atau input untuk peringkasan serta carian kemudian. Pengumpulan isyarat sari kata dan penjajaran dengan rakaman ialah penyediaan berasingan apabila hasil tidak menyertakan data pemasaan yang diperlukan. Untuk rekod temu bual, mengaitkan baris dengan peserta bernama memerlukan rekod berasingan yang telah disemak tentang orang yang bercakap. Kekalkan susunan kata yang dikenal pasti dan audio sebagai asas artifak kemudian itu.</p><p>Sempadan edisi penting apabila merancang output. Kad 1.5 secara jelas meletakkan diarisasi penutur di luar keupayaan yang disokongnya, dan perbandingan versi pembuat menetapkan cap masa peringkat perkataan serta kawalan gaya clean/verbatim kepada MAI-Transcribe 2. Model penstriman natif juga ialah edisi berasingan. Oleh itu, varian 1.5 ini berpusat pada teks yang dikenal pasti daripada rakaman dan konteks domainnya yang didokumenkan, tanpa menjadikan ciri penutur, pemasaan atau input langsung edisi lain sebahagian daripada hasil. Semak nama, angka, istilah teknikal dan pertuturan yang tidak jelas sebelum menyediakan petikan kata-kata, trek sari kata atau dokumen terbitan.</p>",
  "aboutText": "Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 ialah model pertuturan kepada teks untuk menukar audio rakaman kepada kandungan bertulis. Kad model tepatnya menerangkan pengecaman merentas 43 bahasa, pengenalpastian bahasa automatik dan keteguhan merentas loghat, dialek, gaya pertuturan serta keadaan bising. Edisi ini memperluas set 25 bahasa MAI-Transcribe 1 dengan lapan belas bahasa. Hasil yang berguna ialah pertuturan bertulis daripada kuliah, temu bual, panggilan atau nota suara, sedia untuk disemak berdasarkan rakaman sebelum langkah penyuntingan atau analisis kemudian.\n\nSediakan rakaman lengkap dan boleh difahami dalam salah satu format yang disenaraikan pembuat: WAV, MP3 atau FLAC. Simpan fail asal dan sebarang pembahagian kepada bahagian supaya transkrip boleh dibandingkan dengan audio. Untuk kuliah, kekalkan frasa di sekitar istilah teknikal, bukannya mengekstrak hanya perkataan sukar. Untuk nota suara, kekalkan pembetulan yang mengubah nama, masa atau angka. Pertuturan sekeliling memberikan konteks untuk mengenal pasti perkara yang dikatakan, dan semakan pendengar boleh mengenal pasti tempat output memerlukan pembetulan.\n\nPengenalpastian bahasa automatik membolehkan rakaman diproses tanpa memerlukan pilihan bahasa terlebih dahulu. Set 43 bahasa merangkumi bahasa Inggeris, Perancis, Jerman, Itali, Sepanyol, Hindi, Cina, Jepun, Korea, Arab, Indonesia, Rusia, Thai dan Vietnam. Bahasa tambahan merangkumi Bulgaria, Catalan, Yunani, Ukraine dan beberapa bahasa Asia Selatan. Semak bahawa bahasa sasaran tergolong dalam set edisi ini, bukannya meminjam liputan MAI-Transcribe 2 yang lebih luas. Untuk koleksi berbilang bahasa, kekalkan bahasa rakaman bersama teks yang disemak supaya penyuntingan hiliran mengikuti kandungan pertuturan sebenar.\n\nKad model 1.5 menerangkan kecenderungan kata kunci atau entiti dengan sehingga 200 istilah, dan keluarannya menerangkan tujuan: menyediakan nama, akronim dan perkataan khusus yang mungkin muncul sebagai konteks. Pembuat menerangkan petunjuk kontekstual, bukannya memaksa perkataan yang dibekalkan ke dalam hasil secara membuta tuli. Sediakan kosa kata berkaitan, seperti nama projek, instrumen teknikal atau ejaan betul orang yang dibincangkan dalam rakaman. Gunakan istilah itu sebagai konteks bagi rakaman sebenar, dan semak istilah yang dikenal pasti berdasarkan pertuturan.\n\nUntuk pelajaran kejuruteraan yang dirakam, sediakan nama instrumen yang dibincangkan dan ejaan tepat sebarang akronim projek. Tulis ejaan tepatnya dalam senarai istilah terfokus dan simpan senarai bersama audio serta transkrip. Semak kemunculan istilah itu berdasarkan petikan pertuturan, bukannya menganggap entri kosa kata sebagai bukti padanan. Nama yang berbunyi serupa masih boleh memerlukan semakan. Hasil patut mengekalkan perkataan yang benar-benar dituturkan, termasuk pembetulan atau penjelasan bersyarat yang mengubah maknanya.\n\nPengeluar menekankan prestasi pada audio dunia sebenar, termasuk hingar latar dan keadaan mikrofon yang pelbagai. Semakan praktikal boleh menumpukan petikan dengan pertuturan serentak, suara perlahan atau perkataan yang sebahagiannya dilitupi bunyi lain. Kaitkan ketidakpastian dengan petikan audio yang sepadan, bukannya mengisinya daripada andaian tentang topik. Ayat yang munasabah masih mungkin mengandungi nama khas atau angka yang salah. Untuk transkrip panggilan, hasil yang berguna ialah rekod kandungan pertuturan yang disemak untuk digunakan oleh analisis kemudian, bukannya gambaran tekaan tentang niat pemanggil.\n\nKad model 1.5 yang tepat menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Rujukan REST transkripsi segerak yang dipautkannya menerangkan input penyajian yang lebih ketat: lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah had kad model dan antara muka yang dinyatakan secara berasingan. Sediakan fail dalam peruntukan antara muka yang dimaksudkan dan susun bahan lebih panjang pada sempadan rakaman yang bermakna. Had saiz fail berkaitan audio yang dikodkan, manakala had tempoh berkaitan panjang rakaman pertuturan; kedua-duanya tidak mentakrifkan tetingkap konteks model teks.\n\nContoh output kad model ialah JSON yang mengandungi tempoh rakaman dan gabungan teks yang dikenal pasti. Teks boleh menjadi transkrip yang mudah diakses, skrip sari kata atau input untuk peringkasan serta carian kemudian. Pengumpulan isyarat sari kata dan penjajaran dengan rakaman ialah penyediaan berasingan apabila hasil tidak menyertakan data pemasaan yang diperlukan. Untuk rekod temu bual, mengaitkan baris dengan peserta bernama memerlukan rekod berasingan yang telah disemak tentang orang yang bercakap. Kekalkan susunan kata yang dikenal pasti dan audio sebagai asas artifak kemudian itu.\n\nSempadan edisi penting apabila merancang output. Kad 1.5 secara jelas meletakkan diarisasi penutur di luar keupayaan yang disokongnya, dan perbandingan versi pembuat menetapkan cap masa peringkat perkataan serta kawalan gaya clean/verbatim kepada MAI-Transcribe 2. Model penstriman natif juga ialah edisi berasingan. Oleh itu, varian 1.5 ini berpusat pada teks yang dikenal pasti daripada rakaman dan konteks domainnya yang didokumenkan, tanpa menjadikan ciri penutur, pemasaan atau input langsung edisi lain sebahagian daripada hasil. Semak nama, angka, istilah teknikal dan pertuturan yang tidak jelas sebelum menyediakan petikan kata-kata, trek sari kata atau dokumen terbitan.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "6e901723cd91178dc5e0ef822a951af3a18e652afb177c3c7983c1df3b91413f",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ms",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">•</span><h2 id=\"sheet-title\">Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Microsoft AI /</span><code>microsoft/mai-transcribe-1.5</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Salin ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Bahagian kad model\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Pengenalan</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Input &amp; kaedah</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Pelan harga</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Contoh</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Hasil</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Alias</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kaedah API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|microsoft%2Fmai-transcribe-1.5\">Pengecaman</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\">Pengenalan</h3><p class=\"mdesc-full\">Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 43 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan penekanan pada loghat serta audio bising. Kad modelnya menerangkan kecenderungan kata kunci yang peka domain untuk nama dan istilah khusus. Gunakan transkrip sebagai asas nota atau sari kata yang disemak.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Input yang diterima</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Hasil</dt><dd>Teks</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Tentang model</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 ialah model pertuturan kepada teks untuk menukar audio rakaman kepada kandungan bertulis. Kad model tepatnya menerangkan pengecaman merentas 43 bahasa, pengenalpastian bahasa automatik dan keteguhan merentas loghat, dialek, gaya pertuturan serta keadaan bising. Edisi ini memperluas set 25 bahasa MAI-Transcribe 1 dengan lapan belas bahasa. Hasil yang berguna ialah pertuturan bertulis daripada kuliah, temu bual, panggilan atau nota suara, sedia untuk disemak berdasarkan rakaman sebelum langkah penyuntingan atau analisis kemudian.</p><p>Sediakan rakaman lengkap dan boleh difahami dalam salah satu format yang disenaraikan pembuat: WAV, MP3 atau FLAC. Simpan fail asal dan sebarang pembahagian kepada bahagian supaya transkrip boleh dibandingkan dengan audio. Untuk kuliah, kekalkan frasa di sekitar istilah teknikal, bukannya mengekstrak hanya perkataan sukar. Untuk nota suara, kekalkan pembetulan yang mengubah nama, masa atau angka. Pertuturan sekeliling memberikan konteks untuk mengenal pasti perkara yang dikatakan, dan semakan pendengar boleh mengenal pasti tempat output memerlukan pembetulan.</p><p>Pengenalpastian bahasa automatik membolehkan rakaman diproses tanpa memerlukan pilihan bahasa terlebih dahulu. Set 43 bahasa merangkumi bahasa Inggeris, Perancis, Jerman, Itali, Sepanyol, Hindi, Cina, Jepun, Korea, Arab, Indonesia, Rusia, Thai dan Vietnam. Bahasa tambahan merangkumi Bulgaria, Catalan, Yunani, Ukraine dan beberapa bahasa Asia Selatan. Semak bahawa bahasa sasaran tergolong dalam set edisi ini, bukannya meminjam liputan MAI-Transcribe 2 yang lebih luas. Untuk koleksi berbilang bahasa, kekalkan bahasa rakaman bersama teks yang disemak supaya penyuntingan hiliran mengikuti kandungan pertuturan sebenar.</p><p>Kad model 1.5 menerangkan kecenderungan kata kunci atau entiti dengan sehingga 200 istilah, dan keluarannya menerangkan tujuan: menyediakan nama, akronim dan perkataan khusus yang mungkin muncul sebagai konteks. Pembuat menerangkan petunjuk kontekstual, bukannya memaksa perkataan yang dibekalkan ke dalam hasil secara membuta tuli. Sediakan kosa kata berkaitan, seperti nama projek, instrumen teknikal atau ejaan betul orang yang dibincangkan dalam rakaman. Gunakan istilah itu sebagai konteks bagi rakaman sebenar, dan semak istilah yang dikenal pasti berdasarkan pertuturan.</p><p>Untuk pelajaran kejuruteraan yang dirakam, sediakan nama instrumen yang dibincangkan dan ejaan tepat sebarang akronim projek. Tulis ejaan tepatnya dalam senarai istilah terfokus dan simpan senarai bersama audio serta transkrip. Semak kemunculan istilah itu berdasarkan petikan pertuturan, bukannya menganggap entri kosa kata sebagai bukti padanan. Nama yang berbunyi serupa masih boleh memerlukan semakan. Hasil patut mengekalkan perkataan yang benar-benar dituturkan, termasuk pembetulan atau penjelasan bersyarat yang mengubah maknanya.</p><p>Pengeluar menekankan prestasi pada audio dunia sebenar, termasuk hingar latar dan keadaan mikrofon yang pelbagai. Semakan praktikal boleh menumpukan petikan dengan pertuturan serentak, suara perlahan atau perkataan yang sebahagiannya dilitupi bunyi lain. Kaitkan ketidakpastian dengan petikan audio yang sepadan, bukannya mengisinya daripada andaian tentang topik. Ayat yang munasabah masih mungkin mengandungi nama khas atau angka yang salah. Untuk transkrip panggilan, hasil yang berguna ialah rekod kandungan pertuturan yang disemak untuk digunakan oleh analisis kemudian, bukannya gambaran tekaan tentang niat pemanggil.</p><p>Kad model 1.5 yang tepat menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Rujukan REST transkripsi segerak yang dipautkannya menerangkan input penyajian yang lebih ketat: lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah had kad model dan antara muka yang dinyatakan secara berasingan. Sediakan fail dalam peruntukan antara muka yang dimaksudkan dan susun bahan lebih panjang pada sempadan rakaman yang bermakna. Had saiz fail berkaitan audio yang dikodkan, manakala had tempoh berkaitan panjang rakaman pertuturan; kedua-duanya tidak mentakrifkan tetingkap konteks model teks.</p><p>Contoh output kad model ialah JSON yang mengandungi tempoh rakaman dan gabungan teks yang dikenal pasti. Teks boleh menjadi transkrip yang mudah diakses, skrip sari kata atau input untuk peringkasan serta carian kemudian. Pengumpulan isyarat sari kata dan penjajaran dengan rakaman ialah penyediaan berasingan apabila hasil tidak menyertakan data pemasaan yang diperlukan. Untuk rekod temu bual, mengaitkan baris dengan peserta bernama memerlukan rekod berasingan yang telah disemak tentang orang yang bercakap. Kekalkan susunan kata yang dikenal pasti dan audio sebagai asas artifak kemudian itu.</p><p>Sempadan edisi penting apabila merancang output. Kad 1.5 secara jelas meletakkan diarisasi penutur di luar keupayaan yang disokongnya, dan perbandingan versi pembuat menetapkan cap masa peringkat perkataan serta kawalan gaya clean/verbatim kepada MAI-Transcribe 2. Model penstriman natif juga ialah edisi berasingan. Oleh itu, varian 1.5 ini berpusat pada teks yang dikenal pasti daripada rakaman dan konteks domainnya yang didokumenkan, tanpa menjadikan ciri penutur, pemasaan atau input langsung edisi lain sebahagian daripada hasil. Semak nama, angka, istilah teknikal dan pertuturan yang tidak jelas sebelum menyediakan petikan kata-kata, trek sari kata atau dokumen terbitan.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tersedia di Ailoot · input &amp; kaedah</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkripsi</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Input</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Output</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th><th>Keperluan</th><th>Nilai &amp; had</th><th>Lalai</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>microsoft/mai-transcribe-1.5</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Diperlukan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>Minimum: 0</div><div>Maksimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Keperluan\"><span class=\"card-cell-label\">Keperluan</span>Pilihan</td><td data-cell-label=\"Nilai &amp; had\"><span class=\"card-cell-label\">Nilai &amp; had</span></td><td data-cell-label=\"Lalai\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Lalai</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parameter kaedah dan kitar hayat</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Kontrak</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Kontrak\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrak</span>Baca fail WAV sebenar dan kodkan bait sebenarnya untuk input_audio JSON yang diisytiharkan; tiada laluan multipart ditawarkan bagi pengisytiharan tepat yang hanya menggunakan JSON ini.</td></tr></tbody></table></div><p>Kitar hayat: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Pelan harga</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Cara caj akhir dikira</h5><p class=\"note-s\">Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.</p><dl data-price-conditions><dt>Mod pantas</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod pantas dipilih</span></dd><dt>Mod flex</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila mod flex dipilih</span></dd><dt>Usaha penaakulan maksimum</dt><dd>Tidak dinyatakan <span class=\"note-s\">Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Anggaran kadar untuk perbandingan</h4><h4>Harga mengikut konfigurasi</h4><p class=\"note-s\">Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasi</th><th>Jadual kadar</th><th>Kuantiti ramalan</th><th>Unit pengebilan</th><th>Caj</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Kadar asas token</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>Kadar asas</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>—</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>—</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div><div><span>Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>jam audio input</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>—</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>—</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>bagi setiap jam audio masukan</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · jam audio input · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.72</b> <span class=\"price-unit\">bagi setiap jam audio masukan</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasi\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasi</span>Anggaran kos penjanaan</th><td data-cell-label=\"Jadual kadar\"><span class=\"card-cell-label\">Jadual kadar</span>—</td><td data-cell-label=\"Kuantiti ramalan\"><span class=\"card-cell-label\">Kuantiti ramalan</span>anggaran untuk satu penjanaan</td><td data-cell-label=\"Unit pengebilan\"><span class=\"card-cell-label\">Unit pengebilan</span>—</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.0002</b> <span class=\"price-unit\">anggaran sebelum penjanaan</span></div><p class=\"note-s\">Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1845-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1845-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · badan permintaan natif yang tepat dan hasil lengkap</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1845-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1845-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;microsoft/mai-transcribe-1.5&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Pembacaan kandungan lain</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1846-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1846-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1846-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1846-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Simpan semua hasil yang selesai</h5><p class=\"note-s\">Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan.</p><p class=\"note-s\">Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jika respons asal perlu disemak</h5><p class=\"note-s\">Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Medan respons</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Medan</th><th>Jenis</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Medan\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Medan</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Jenis\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Jenis</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Alias</h3><h4>Alias model</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&amp;fmt=transcriptions\"><code>microsoft/mai-transcribe-1.5</code></a></span></p><h4>Alias laluan kaedah</h4><p class=\"note-s\">Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas.</p><h4>ID pemanggil berkaitan</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-transcribe-1.5&amp;fmt=transcriptions\"><code>microsoft/mai-transcribe-1.5</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|microsoft%2Fmai-transcribe-1.5",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "microsoft/mai-transcribe-1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-transcribe-1.5"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "microsoft/mai-transcribe-1.5"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Baca fail WAV sebenar dan kodkan bait sebenarnya untuk input_audio JSON yang diisytiharkan; tiada laluan multipart ditawarkan bagi pengisytiharan tepat yang hanya menggunakan JSON ini."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio hour"
            },
            "label": "input audio hour",
            "units": [
              {
                "amount": "0.72",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "stt_hour",
                "label": "input audio hour",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio hour",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "stt_hour"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anggaran kos penjanaan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'microsoft/mai-transcribe-1.5', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsi",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio hour"
            },
            "label": "input audio hour",
            "units": [
              {
                "amount": "0.72",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "stt_hour",
                "label": "input audio hour",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio hour",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "stt_hour"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.72",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "stt_hour",
            "label": "input audio hour",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio hour",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "stt_hour"
          },
          {
            "amount": "0.0002",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "46ac79ff6b064b335b12c23c16ad659e6a6d97844214484890a45a47b085c161",
    "input_html_sha256": "f7693a8f7663c87ae99e6c23965f2a21ce258d303c88ff435336b3e039cdd986",
    "private_audit_sha256": "cbe28bbdbe81d9fcba82ae94efc7189d9b340ef0d48c1c1f4bd1fa18c6a2a65f",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-1-5/",
    "description": "Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 43 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan penekanan pada loghat serta audio bising. Kad modelnya menerangkan kecenderungan kata kunci yang peka domain untuk nama dan istilah khusus. Gunakan transkrip sebagai asas nota atau sari kata yang disemak.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-1-5/index.md",
    "title": "Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-1-5/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 ialah model pertuturan kepada teks untuk menukar audio rakaman kepada kandungan bertulis. Kad model tepatnya menerangkan pengecaman merentas 43 bahasa, pengenalpastian bahasa automatik dan keteguhan merentas loghat, dialek, gaya pertuturan serta keadaan bising. Edisi ini memperluas set 25 bahasa MAI-Transcribe 1 dengan lapan belas bahasa. Hasil yang berguna ialah pertuturan bertulis daripada kuliah, temu bual, panggilan atau nota suara, sedia untuk disemak berdasarkan rakaman sebelum langkah penyuntingan atau analisis kemudian.\n\nSediakan rakaman lengkap dan boleh difahami dalam salah satu format yang disenaraikan pembuat: WAV, MP3 atau FLAC. Simpan fail asal dan sebarang pembahagian kepada bahagian supaya transkrip boleh dibandingkan dengan audio. Untuk kuliah, kekalkan frasa di sekitar istilah teknikal, bukannya mengekstrak hanya perkataan sukar. Untuk nota suara, kekalkan pembetulan yang mengubah nama, masa atau angka. Pertuturan sekeliling memberikan konteks untuk mengenal pasti perkara yang dikatakan, dan semakan pendengar boleh mengenal pasti tempat output memerlukan pembetulan.\n\nPengenalpastian bahasa automatik membolehkan rakaman diproses tanpa memerlukan pilihan bahasa terlebih dahulu. Set 43 bahasa merangkumi bahasa Inggeris, Perancis, Jerman, Itali, Sepanyol, Hindi, Cina, Jepun, Korea, Arab, Indonesia, Rusia, Thai dan Vietnam. Bahasa tambahan merangkumi Bulgaria, Catalan, Yunani, Ukraine dan beberapa bahasa Asia Selatan. Semak bahawa bahasa sasaran tergolong dalam set edisi ini, bukannya meminjam liputan MAI-Transcribe 2 yang lebih luas. Untuk koleksi berbilang bahasa, kekalkan bahasa rakaman bersama teks yang disemak supaya penyuntingan hiliran mengikuti kandungan pertuturan sebenar.\n\nKad model 1.5 menerangkan kecenderungan kata kunci atau entiti dengan sehingga 200 istilah, dan keluarannya menerangkan tujuan: menyediakan nama, akronim dan perkataan khusus yang mungkin muncul sebagai konteks. Pembuat menerangkan petunjuk kontekstual, bukannya memaksa perkataan yang dibekalkan ke dalam hasil secara membuta tuli. Sediakan kosa kata berkaitan, seperti nama projek, instrumen teknikal atau ejaan betul orang yang dibincangkan dalam rakaman. Gunakan istilah itu sebagai konteks bagi rakaman sebenar, dan semak istilah yang dikenal pasti berdasarkan pertuturan.\n\nUntuk pelajaran kejuruteraan yang dirakam, sediakan nama instrumen yang dibincangkan dan ejaan tepat sebarang akronim projek. Tulis ejaan tepatnya dalam senarai istilah terfokus dan simpan senarai bersama audio serta transkrip. Semak kemunculan istilah itu berdasarkan petikan pertuturan, bukannya menganggap entri kosa kata sebagai bukti padanan. Nama yang berbunyi serupa masih boleh memerlukan semakan. Hasil patut mengekalkan perkataan yang benar-benar dituturkan, termasuk pembetulan atau penjelasan bersyarat yang mengubah maknanya.\n\nPengeluar menekankan prestasi pada audio dunia sebenar, termasuk hingar latar dan keadaan mikrofon yang pelbagai. Semakan praktikal boleh menumpukan petikan dengan pertuturan serentak, suara perlahan atau perkataan yang sebahagiannya dilitupi bunyi lain. Kaitkan ketidakpastian dengan petikan audio yang sepadan, bukannya mengisinya daripada andaian tentang topik. Ayat yang munasabah masih mungkin mengandungi nama khas atau angka yang salah. Untuk transkrip panggilan, hasil yang berguna ialah rekod kandungan pertuturan yang disemak untuk digunakan oleh analisis kemudian, bukannya gambaran tekaan tentang niat pemanggil.\n\nKad model 1.5 yang tepat menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Rujukan REST transkripsi segerak yang dipautkannya menerangkan input penyajian yang lebih ketat: lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah had kad model dan antara muka yang dinyatakan secara berasingan. Sediakan fail dalam peruntukan antara muka yang dimaksudkan dan susun bahan lebih panjang pada sempadan rakaman yang bermakna. Had saiz fail berkaitan audio yang dikodkan, manakala had tempoh berkaitan panjang rakaman pertuturan; kedua-duanya tidak mentakrifkan tetingkap konteks model teks.\n\nContoh output kad model ialah JSON yang mengandungi tempoh rakaman dan gabungan teks yang dikenal pasti. Teks boleh menjadi transkrip yang mudah diakses, skrip sari kata atau input untuk peringkasan serta carian kemudian. Pengumpulan isyarat sari kata dan penjajaran dengan rakaman ialah penyediaan berasingan apabila hasil tidak menyertakan data pemasaan yang diperlukan. Untuk rekod temu bual, mengaitkan baris dengan peserta bernama memerlukan rekod berasingan yang telah disemak tentang orang yang bercakap. Kekalkan susunan kata yang dikenal pasti dan audio sebagai asas artifak kemudian itu.\n\nSempadan edisi penting apabila merancang output. Kad 1.5 secara jelas meletakkan diarisasi penutur di luar keupayaan yang disokongnya, dan perbandingan versi pembuat menetapkan cap masa peringkat perkataan serta kawalan gaya clean/verbatim kepada MAI-Transcribe 2. Model penstriman natif juga ialah edisi berasingan. Oleh itu, varian 1.5 ini berpusat pada teks yang dikenal pasti daripada rakaman dan konteks domainnya yang didokumenkan, tanpa menjadikan ciri penutur, pemasaan atau input langsung edisi lain sebahagian daripada hasil. Semak nama, angka, istilah teknikal dan pertuturan yang tidak jelas sebelum menyediakan petikan kata-kata, trek sari kata atau dokumen terbitan.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Microsoft AI",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0002",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Maklumat lengkap tentang harga konfigurasi terdapat dalam butiran."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "microsoft/mai-transcribe-1.5"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "microsoft/mai-transcribe-1.5"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "microsoft/mai-transcribe-1.5"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Baca fail WAV sebenar dan kodkan bait sebenarnya untuk input_audio JSON yang diisytiharkan; tiada laluan multipart ditawarkan bagi pengisytiharan tepat yang hanya menggunakan JSON ini."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio hour"
            },
            "label": "input audio hour",
            "units": [
              {
                "amount": "0.72",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "stt_hour",
                "label": "input audio hour",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio hour",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "stt_hour"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anggaran kos penjanaan",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'microsoft/mai-transcribe-1.5', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsi",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio hour"
            },
            "label": "input audio hour",
            "units": [
              {
                "amount": "0.72",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "stt_hour",
                "label": "input audio hour",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio hour",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "stt_hour"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0002",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.72",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "stt_hour",
            "label": "input audio hour",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.72",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio hour",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "stt_hour"
          },
          {
            "amount": "0.0002",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0002",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-1.5",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.0002,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.0002,
      "varies": false
    },
    "short": "Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 43 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan penekanan pada loghat serta audio bising. Kad modelnya menerangkan kecenderungan kata kunci yang peka domain untuk nama dan istilah khusus. Gunakan transkrip sebagai asas nota atau sari kata yang disemak."
  },
  "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": "Microsoft AI MAI-Transcribe 1.5 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 43 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan penekanan pada loghat serta audio bising. Kad modelnya menerangkan kecenderungan kata kunci yang peka domain untuk nama dan istilah khusus. Gunakan transkrip sebagai asas nota atau sari kata yang disemak.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "9d4bb002a6c9e2b9be1968f2bb7de94878f946c36a76c0cf6dc52e8faa977f64",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "474324988063cfe1238d422227138df0be13acc90013938f3a7fcef2fc650b50"
}