{
  "aboutHtml": "<p>Microsoft AI MAI-Transcribe 2 ialah edisi pertuturan kepada teks untuk audio rakaman dalam keluarga transkripsi generasi kedua Microsoft. Ia menukar kandungan pertuturan kepada teks bertulis merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan sokongan pertuturan yang bertukar-tukar bahasa. Model menambah diarisasi penutur, pemasaan peringkat perkataan dan gaya transkripsi yang boleh dipilih. Artifak yang berguna merangkumi transkrip mesyuarat dengan pengaitan penutur, rekod temu bual yang boleh dicari, data penjajaran sari kata atau imlak disemak yang mengandungi istilah khusus.</p><p>Sediakan rakaman dengan bahan pertuturan dikekalkan utuh. Pembuat menyenaraikan input WAV, MP3 dan FLAC. Pastikan audio asal tersedia untuk membandingkan perkataan, nama dan angka yang tidak pasti dengan teks yang dikenal pasti. Rakaman boleh mengandungi hingar latar atau mutu mikrofon yang berubah-ubah, yang direka untuk dikendalikan model, tetapi semakan masih patut menumpukan petikan yang tidak jelas atau bertindih. Untuk temu bual, kekalkan urutan giliran dan jeda, bukannya membuang konteks yang membantu mentafsir respons.</p><p>Pengesanan bahasa automatik berguna apabila bahasa tidak diketahui terlebih dahulu. Set 60 bahasa yang didokumenkan merangkumi bahasa Inggeris, Rusia, Cina, Jepun, Korea, Arab, Perancis, Jerman, Sepanyol, Indonesia, Melayu, Thai dan Vietnam. Pertukaran kod bahasa meliputi perubahan semula jadi antara bahasa, termasuk pasangan campuran seperti Hinglish atau Spanglish. Antara muka pembuat turut menerima satu petunjuk bahasa, yang diterangkannya sebagai arahan kuat. Gunakannya hanya apabila rakaman benar-benar dalam bahasa yang dinyatakan, bukannya memaksa perbualan berbilang bahasa ke dalam satu bahasa jangkaan.</p><p>Kecenderungan kata kunci membekalkan istilah khusus domain, singkatan, nama produk dan nama khas yang mungkin sukar dibezakan daripada bunyinya. Sediakan senarai terfokus yang berkaitan dengan rakaman, seperti nama projek, barisan produk atau perkataan teknikal yang digunakan dalam perbincangan. Panduan penyajian menerangkannya sebagai petunjuk pengecaman, bukannya padanan paksa. Untuk kuliah teknikal, sertakan ejaan tepat instrumen bernama dan istilah khusus, kemudian semak sama ada transkrip meletakkannya pada tempat ia benar-benar dituturkan. Istilah yang dibekalkan bukan bukti bahawa penutur menyebutnya.</p><p>Pilih gaya output berdasarkan artifak yang dimaksudkan. Verbatim, pilihan lalai yang didokumenkan, mengekalkan kata pengisi, permulaan yang terbatal dan pembetulan kendiri. Clean membuang ketidaklancaran untuk transkrip yang lebih mudah dibaca. Rekod yang digunakan untuk memeriksa perkembangan perbualan boleh mengekalkan keraguan dan pembetulan; transkrip pelajaran yang mudah dibaca boleh menggunakan susunan kata yang dibersihkan. Simpan audio asal bersama mana-mana hasil. Pembersihan menambah baik penyampaian teks pertuturan dan tidak patut dianggap sebagai ringkasan berasingan atau tafsiran baharu tentang maksud penutur.</p><p>Diarisasi penutur memisahkan giliran mengikut penutur yang dikesan, dan cap masa peringkat perkataan membekalkan ofset serta tempoh bagi setiap perkataan. Antara muka penyajian turut menawarkan pemasaan segmen atau tanpa pemasaan. Segmen dibahagikan mengikut bahasa dan, apabila diarisasi diaktifkan, mengikut penutur. Medan pemasaan menggunakan milisaat dan boleh menyokong navigasi, carian serta penyuntingan. Label membezakan penutur yang dikesan; memadankan label dengan nama peserta ialah langkah semakan berasingan. Untuk sari kata, gunakan pemasaan perkataan yang disemak untuk menyediakan kumpulan isyarat yang boleh dibaca, bukannya menganggap hasil pengecaman sudah merupakan fail sari kata siap.</p><p>Kad model menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Sebaliknya, rujukan REST segerak yang dipautkan untuk antara muka 2025-10-15 yang didokumenkan memerlukan fail lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah kekangan kad model dan penyajian terbitan yang berbeza; sediakan fail dalam peruntukan penyajian yang berkenaan. Panduan MAI turut menyatakan diarisasi menyokong rakaman lebih pendek berbanding transkripsi tanpa diarisasi. Susun bahan panjang berbilang penutur kepada bahagian yang koheren apabila pengaitan penutur diperlukan, dan kekalkan kedudukan bahagian dalam rakaman asal untuk semakan kemudian.</p><p>Output yang didokumenkan ialah data transkripsi berstruktur: teks penuh, frasa dan, apabila diminta, maklumat penutur serta pemasaan. Frasa boleh membawa teks, bahasa, ofset dan tempohnya; pemasaan perkataan boleh menghubungkan perkataan yang dikenal pasti dengan audio. Untuk arkib yang boleh dicari, kekalkan hubungan itu supaya istilah yang ditemui boleh membawa kembali kepada rakaman. Untuk aliran kerja mesyuarat, transkrip yang disemak menjadi input kepada peringkasan atau pengekstrakan tindakan susulan kemudian. Hasil model pertuturan ialah kandungan yang dikenal pasti, bukannya rekod keputusan mesyuarat yang disahkan secara bebas.</p><p>Perbezaan versi adalah konkrit. MAI-Transcribe 1.5 meliputi 43 bahasa, manakala edisi ini meliputi 60 dan menambah kawalan diarisasi, cap masa perkataan serta clean/verbatim yang didokumenkan. MAI-Transcribe 2 Streaming ialah model berasingan untuk transkripsi masa nyata beransur-ansur dengan set cirinya sendiri; kependaman hasil separa pertamanya tidak menerangkan edisi audio rakaman ini. Semak transkrip berdasarkan audio untuk nama, angka, giliran penutur dan petikan bahasa campuran sebelum menggunakannya sebagai sumber sari kata, petikan kata-kata atau dokumen terbitan.</p>",
  "aboutText": "Microsoft AI MAI-Transcribe 2 ialah edisi pertuturan kepada teks untuk audio rakaman dalam keluarga transkripsi generasi kedua Microsoft. Ia menukar kandungan pertuturan kepada teks bertulis merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan sokongan pertuturan yang bertukar-tukar bahasa. Model menambah diarisasi penutur, pemasaan peringkat perkataan dan gaya transkripsi yang boleh dipilih. Artifak yang berguna merangkumi transkrip mesyuarat dengan pengaitan penutur, rekod temu bual yang boleh dicari, data penjajaran sari kata atau imlak disemak yang mengandungi istilah khusus.\n\nSediakan rakaman dengan bahan pertuturan dikekalkan utuh. Pembuat menyenaraikan input WAV, MP3 dan FLAC. Pastikan audio asal tersedia untuk membandingkan perkataan, nama dan angka yang tidak pasti dengan teks yang dikenal pasti. Rakaman boleh mengandungi hingar latar atau mutu mikrofon yang berubah-ubah, yang direka untuk dikendalikan model, tetapi semakan masih patut menumpukan petikan yang tidak jelas atau bertindih. Untuk temu bual, kekalkan urutan giliran dan jeda, bukannya membuang konteks yang membantu mentafsir respons.\n\nPengesanan bahasa automatik berguna apabila bahasa tidak diketahui terlebih dahulu. Set 60 bahasa yang didokumenkan merangkumi bahasa Inggeris, Rusia, Cina, Jepun, Korea, Arab, Perancis, Jerman, Sepanyol, Indonesia, Melayu, Thai dan Vietnam. Pertukaran kod bahasa meliputi perubahan semula jadi antara bahasa, termasuk pasangan campuran seperti Hinglish atau Spanglish. Antara muka pembuat turut menerima satu petunjuk bahasa, yang diterangkannya sebagai arahan kuat. Gunakannya hanya apabila rakaman benar-benar dalam bahasa yang dinyatakan, bukannya memaksa perbualan berbilang bahasa ke dalam satu bahasa jangkaan.\n\nKecenderungan kata kunci membekalkan istilah khusus domain, singkatan, nama produk dan nama khas yang mungkin sukar dibezakan daripada bunyinya. Sediakan senarai terfokus yang berkaitan dengan rakaman, seperti nama projek, barisan produk atau perkataan teknikal yang digunakan dalam perbincangan. Panduan penyajian menerangkannya sebagai petunjuk pengecaman, bukannya padanan paksa. Untuk kuliah teknikal, sertakan ejaan tepat instrumen bernama dan istilah khusus, kemudian semak sama ada transkrip meletakkannya pada tempat ia benar-benar dituturkan. Istilah yang dibekalkan bukan bukti bahawa penutur menyebutnya.\n\nPilih gaya output berdasarkan artifak yang dimaksudkan. Verbatim, pilihan lalai yang didokumenkan, mengekalkan kata pengisi, permulaan yang terbatal dan pembetulan kendiri. Clean membuang ketidaklancaran untuk transkrip yang lebih mudah dibaca. Rekod yang digunakan untuk memeriksa perkembangan perbualan boleh mengekalkan keraguan dan pembetulan; transkrip pelajaran yang mudah dibaca boleh menggunakan susunan kata yang dibersihkan. Simpan audio asal bersama mana-mana hasil. Pembersihan menambah baik penyampaian teks pertuturan dan tidak patut dianggap sebagai ringkasan berasingan atau tafsiran baharu tentang maksud penutur.\n\nDiarisasi penutur memisahkan giliran mengikut penutur yang dikesan, dan cap masa peringkat perkataan membekalkan ofset serta tempoh bagi setiap perkataan. Antara muka penyajian turut menawarkan pemasaan segmen atau tanpa pemasaan. Segmen dibahagikan mengikut bahasa dan, apabila diarisasi diaktifkan, mengikut penutur. Medan pemasaan menggunakan milisaat dan boleh menyokong navigasi, carian serta penyuntingan. Label membezakan penutur yang dikesan; memadankan label dengan nama peserta ialah langkah semakan berasingan. Untuk sari kata, gunakan pemasaan perkataan yang disemak untuk menyediakan kumpulan isyarat yang boleh dibaca, bukannya menganggap hasil pengecaman sudah merupakan fail sari kata siap.\n\nKad model menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Sebaliknya, rujukan REST segerak yang dipautkan untuk antara muka 2025-10-15 yang didokumenkan memerlukan fail lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah kekangan kad model dan penyajian terbitan yang berbeza; sediakan fail dalam peruntukan penyajian yang berkenaan. Panduan MAI turut menyatakan diarisasi menyokong rakaman lebih pendek berbanding transkripsi tanpa diarisasi. Susun bahan panjang berbilang penutur kepada bahagian yang koheren apabila pengaitan penutur diperlukan, dan kekalkan kedudukan bahagian dalam rakaman asal untuk semakan kemudian.\n\nOutput yang didokumenkan ialah data transkripsi berstruktur: teks penuh, frasa dan, apabila diminta, maklumat penutur serta pemasaan. Frasa boleh membawa teks, bahasa, ofset dan tempohnya; pemasaan perkataan boleh menghubungkan perkataan yang dikenal pasti dengan audio. Untuk arkib yang boleh dicari, kekalkan hubungan itu supaya istilah yang ditemui boleh membawa kembali kepada rakaman. Untuk aliran kerja mesyuarat, transkrip yang disemak menjadi input kepada peringkasan atau pengekstrakan tindakan susulan kemudian. Hasil model pertuturan ialah kandungan yang dikenal pasti, bukannya rekod keputusan mesyuarat yang disahkan secara bebas.\n\nPerbezaan versi adalah konkrit. MAI-Transcribe 1.5 meliputi 43 bahasa, manakala edisi ini meliputi 60 dan menambah kawalan diarisasi, cap masa perkataan serta clean/verbatim yang didokumenkan. MAI-Transcribe 2 Streaming ialah model berasingan untuk transkripsi masa nyata beransur-ansur dengan set cirinya sendiri; kependaman hasil separa pertamanya tidak menerangkan edisi audio rakaman ini. Semak transkrip berdasarkan audio untuk nama, angka, giliran penutur dan petikan bahasa campuran sebelum menggunakannya sebagai sumber sari kata, petikan kata-kata atau dokumen terbitan.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "575e89c9c4da1e61fb52786a0d8a67179e64461ba541e6896f7d718075a540b3",
    "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 2</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-2</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-2\">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 2 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan pertukaran kod bahasa. Ia menambah diarisasi penutur, pemasaan perkataan, kecenderungan kata kunci dan gaya bersih atau verbatim untuk rekod mesyuarat, sari kata, audio yang boleh dicari serta imlak khusus.</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 2 ialah edisi pertuturan kepada teks untuk audio rakaman dalam keluarga transkripsi generasi kedua Microsoft. Ia menukar kandungan pertuturan kepada teks bertulis merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan sokongan pertuturan yang bertukar-tukar bahasa. Model menambah diarisasi penutur, pemasaan peringkat perkataan dan gaya transkripsi yang boleh dipilih. Artifak yang berguna merangkumi transkrip mesyuarat dengan pengaitan penutur, rekod temu bual yang boleh dicari, data penjajaran sari kata atau imlak disemak yang mengandungi istilah khusus.</p><p>Sediakan rakaman dengan bahan pertuturan dikekalkan utuh. Pembuat menyenaraikan input WAV, MP3 dan FLAC. Pastikan audio asal tersedia untuk membandingkan perkataan, nama dan angka yang tidak pasti dengan teks yang dikenal pasti. Rakaman boleh mengandungi hingar latar atau mutu mikrofon yang berubah-ubah, yang direka untuk dikendalikan model, tetapi semakan masih patut menumpukan petikan yang tidak jelas atau bertindih. Untuk temu bual, kekalkan urutan giliran dan jeda, bukannya membuang konteks yang membantu mentafsir respons.</p><p>Pengesanan bahasa automatik berguna apabila bahasa tidak diketahui terlebih dahulu. Set 60 bahasa yang didokumenkan merangkumi bahasa Inggeris, Rusia, Cina, Jepun, Korea, Arab, Perancis, Jerman, Sepanyol, Indonesia, Melayu, Thai dan Vietnam. Pertukaran kod bahasa meliputi perubahan semula jadi antara bahasa, termasuk pasangan campuran seperti Hinglish atau Spanglish. Antara muka pembuat turut menerima satu petunjuk bahasa, yang diterangkannya sebagai arahan kuat. Gunakannya hanya apabila rakaman benar-benar dalam bahasa yang dinyatakan, bukannya memaksa perbualan berbilang bahasa ke dalam satu bahasa jangkaan.</p><p>Kecenderungan kata kunci membekalkan istilah khusus domain, singkatan, nama produk dan nama khas yang mungkin sukar dibezakan daripada bunyinya. Sediakan senarai terfokus yang berkaitan dengan rakaman, seperti nama projek, barisan produk atau perkataan teknikal yang digunakan dalam perbincangan. Panduan penyajian menerangkannya sebagai petunjuk pengecaman, bukannya padanan paksa. Untuk kuliah teknikal, sertakan ejaan tepat instrumen bernama dan istilah khusus, kemudian semak sama ada transkrip meletakkannya pada tempat ia benar-benar dituturkan. Istilah yang dibekalkan bukan bukti bahawa penutur menyebutnya.</p><p>Pilih gaya output berdasarkan artifak yang dimaksudkan. Verbatim, pilihan lalai yang didokumenkan, mengekalkan kata pengisi, permulaan yang terbatal dan pembetulan kendiri. Clean membuang ketidaklancaran untuk transkrip yang lebih mudah dibaca. Rekod yang digunakan untuk memeriksa perkembangan perbualan boleh mengekalkan keraguan dan pembetulan; transkrip pelajaran yang mudah dibaca boleh menggunakan susunan kata yang dibersihkan. Simpan audio asal bersama mana-mana hasil. Pembersihan menambah baik penyampaian teks pertuturan dan tidak patut dianggap sebagai ringkasan berasingan atau tafsiran baharu tentang maksud penutur.</p><p>Diarisasi penutur memisahkan giliran mengikut penutur yang dikesan, dan cap masa peringkat perkataan membekalkan ofset serta tempoh bagi setiap perkataan. Antara muka penyajian turut menawarkan pemasaan segmen atau tanpa pemasaan. Segmen dibahagikan mengikut bahasa dan, apabila diarisasi diaktifkan, mengikut penutur. Medan pemasaan menggunakan milisaat dan boleh menyokong navigasi, carian serta penyuntingan. Label membezakan penutur yang dikesan; memadankan label dengan nama peserta ialah langkah semakan berasingan. Untuk sari kata, gunakan pemasaan perkataan yang disemak untuk menyediakan kumpulan isyarat yang boleh dibaca, bukannya menganggap hasil pengecaman sudah merupakan fail sari kata siap.</p><p>Kad model menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Sebaliknya, rujukan REST segerak yang dipautkan untuk antara muka 2025-10-15 yang didokumenkan memerlukan fail lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah kekangan kad model dan penyajian terbitan yang berbeza; sediakan fail dalam peruntukan penyajian yang berkenaan. Panduan MAI turut menyatakan diarisasi menyokong rakaman lebih pendek berbanding transkripsi tanpa diarisasi. Susun bahan panjang berbilang penutur kepada bahagian yang koheren apabila pengaitan penutur diperlukan, dan kekalkan kedudukan bahagian dalam rakaman asal untuk semakan kemudian.</p><p>Output yang didokumenkan ialah data transkripsi berstruktur: teks penuh, frasa dan, apabila diminta, maklumat penutur serta pemasaan. Frasa boleh membawa teks, bahasa, ofset dan tempohnya; pemasaan perkataan boleh menghubungkan perkataan yang dikenal pasti dengan audio. Untuk arkib yang boleh dicari, kekalkan hubungan itu supaya istilah yang ditemui boleh membawa kembali kepada rakaman. Untuk aliran kerja mesyuarat, transkrip yang disemak menjadi input kepada peringkasan atau pengekstrakan tindakan susulan kemudian. Hasil model pertuturan ialah kandungan yang dikenal pasti, bukannya rekod keputusan mesyuarat yang disahkan secara bebas.</p><p>Perbezaan versi adalah konkrit. MAI-Transcribe 1.5 meliputi 43 bahasa, manakala edisi ini meliputi 60 dan menambah kawalan diarisasi, cap masa perkataan serta clean/verbatim yang didokumenkan. MAI-Transcribe 2 Streaming ialah model berasingan untuk transkripsi masa nyata beransur-ansur dengan set cirinya sendiri; kependaman hasil separa pertamanya tidak menerangkan edisi audio rakaman ini. Semak transkrip berdasarkan audio untuk nama, angka, giliran penutur dan petikan bahasa campuran sebelum menggunakannya sebagai sumber sari kata, petikan kata-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-2</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>$0.2</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>$0.00005555555555555556</b> <span class=\"price-unit\">anggaran sebelum penjanaan</span></div><p class=\"note-s\">Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1847-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1847-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · badan permintaan natif yang tepat dan hasil lengkap</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1847-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1847-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;microsoft/mai-transcribe-2&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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 $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Pembacaan kandungan lain</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1848-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1848-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1848-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1848-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-2&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-transcribe-2&amp;fmt=transcriptions\"><code>microsoft/mai-transcribe-2</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-2&amp;route=Ultra&amp;caller=microsoft%2Fmai-transcribe-2&amp;fmt=transcriptions\"><code>microsoft/mai-transcribe-2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-2",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|microsoft%2Fmai-transcribe-2",
      "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-2"
                ],
                "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-2"
                  ],
                  "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-2"
              },
              "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": "0.2",
                "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": "0.2",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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-2', '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": "0.2",
                "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": "0.2",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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-2",
        "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": "0.2",
            "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": "0.2",
            "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": "0.00005555555555555556",
            "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": "0.00005555555555555556",
            "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-2",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "555b1a36cd552a82e5321a6f64304f8adb37652d4663a8fed7f4df5a1ae2a095",
    "input_html_sha256": "71a9a996754b260d7e7675b14190f0878db872218d48a2bfead24c245aa9fffe",
    "private_audit_sha256": "403c80346dc51ac33941ca50894a4d80b2061605ca71711665e9ddac8a8c982d",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-2/",
    "description": "Microsoft AI MAI-Transcribe 2 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan pertukaran kod bahasa. Ia menambah diarisasi penutur, pemasaan perkataan, kecenderungan kata kunci dan gaya bersih atau verbatim untuk rekod mesyuarat, sari kata, audio yang boleh dicari serta imlak khusus.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-2/index.md",
    "title": "Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/microsoft-mai-transcribe-2/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Microsoft AI MAI-Transcribe 2 ialah edisi pertuturan kepada teks untuk audio rakaman dalam keluarga transkripsi generasi kedua Microsoft. Ia menukar kandungan pertuturan kepada teks bertulis merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan sokongan pertuturan yang bertukar-tukar bahasa. Model menambah diarisasi penutur, pemasaan peringkat perkataan dan gaya transkripsi yang boleh dipilih. Artifak yang berguna merangkumi transkrip mesyuarat dengan pengaitan penutur, rekod temu bual yang boleh dicari, data penjajaran sari kata atau imlak disemak yang mengandungi istilah khusus.\n\nSediakan rakaman dengan bahan pertuturan dikekalkan utuh. Pembuat menyenaraikan input WAV, MP3 dan FLAC. Pastikan audio asal tersedia untuk membandingkan perkataan, nama dan angka yang tidak pasti dengan teks yang dikenal pasti. Rakaman boleh mengandungi hingar latar atau mutu mikrofon yang berubah-ubah, yang direka untuk dikendalikan model, tetapi semakan masih patut menumpukan petikan yang tidak jelas atau bertindih. Untuk temu bual, kekalkan urutan giliran dan jeda, bukannya membuang konteks yang membantu mentafsir respons.\n\nPengesanan bahasa automatik berguna apabila bahasa tidak diketahui terlebih dahulu. Set 60 bahasa yang didokumenkan merangkumi bahasa Inggeris, Rusia, Cina, Jepun, Korea, Arab, Perancis, Jerman, Sepanyol, Indonesia, Melayu, Thai dan Vietnam. Pertukaran kod bahasa meliputi perubahan semula jadi antara bahasa, termasuk pasangan campuran seperti Hinglish atau Spanglish. Antara muka pembuat turut menerima satu petunjuk bahasa, yang diterangkannya sebagai arahan kuat. Gunakannya hanya apabila rakaman benar-benar dalam bahasa yang dinyatakan, bukannya memaksa perbualan berbilang bahasa ke dalam satu bahasa jangkaan.\n\nKecenderungan kata kunci membekalkan istilah khusus domain, singkatan, nama produk dan nama khas yang mungkin sukar dibezakan daripada bunyinya. Sediakan senarai terfokus yang berkaitan dengan rakaman, seperti nama projek, barisan produk atau perkataan teknikal yang digunakan dalam perbincangan. Panduan penyajian menerangkannya sebagai petunjuk pengecaman, bukannya padanan paksa. Untuk kuliah teknikal, sertakan ejaan tepat instrumen bernama dan istilah khusus, kemudian semak sama ada transkrip meletakkannya pada tempat ia benar-benar dituturkan. Istilah yang dibekalkan bukan bukti bahawa penutur menyebutnya.\n\nPilih gaya output berdasarkan artifak yang dimaksudkan. Verbatim, pilihan lalai yang didokumenkan, mengekalkan kata pengisi, permulaan yang terbatal dan pembetulan kendiri. Clean membuang ketidaklancaran untuk transkrip yang lebih mudah dibaca. Rekod yang digunakan untuk memeriksa perkembangan perbualan boleh mengekalkan keraguan dan pembetulan; transkrip pelajaran yang mudah dibaca boleh menggunakan susunan kata yang dibersihkan. Simpan audio asal bersama mana-mana hasil. Pembersihan menambah baik penyampaian teks pertuturan dan tidak patut dianggap sebagai ringkasan berasingan atau tafsiran baharu tentang maksud penutur.\n\nDiarisasi penutur memisahkan giliran mengikut penutur yang dikesan, dan cap masa peringkat perkataan membekalkan ofset serta tempoh bagi setiap perkataan. Antara muka penyajian turut menawarkan pemasaan segmen atau tanpa pemasaan. Segmen dibahagikan mengikut bahasa dan, apabila diarisasi diaktifkan, mengikut penutur. Medan pemasaan menggunakan milisaat dan boleh menyokong navigasi, carian serta penyuntingan. Label membezakan penutur yang dikesan; memadankan label dengan nama peserta ialah langkah semakan berasingan. Untuk sari kata, gunakan pemasaan perkataan yang disemak untuk menyediakan kumpulan isyarat yang boleh dibaca, bukannya menganggap hasil pengecaman sudah merupakan fail sari kata siap.\n\nKad model menyenaraikan saiz fail maksimum 300 MB dan dua jam. Sebaliknya, rujukan REST segerak yang dipautkan untuk antara muka 2025-10-15 yang didokumenkan memerlukan fail lebih kecil daripada 250 MB dan lebih pendek daripada dua jam. Ini ialah kekangan kad model dan penyajian terbitan yang berbeza; sediakan fail dalam peruntukan penyajian yang berkenaan. Panduan MAI turut menyatakan diarisasi menyokong rakaman lebih pendek berbanding transkripsi tanpa diarisasi. Susun bahan panjang berbilang penutur kepada bahagian yang koheren apabila pengaitan penutur diperlukan, dan kekalkan kedudukan bahagian dalam rakaman asal untuk semakan kemudian.\n\nOutput yang didokumenkan ialah data transkripsi berstruktur: teks penuh, frasa dan, apabila diminta, maklumat penutur serta pemasaan. Frasa boleh membawa teks, bahasa, ofset dan tempohnya; pemasaan perkataan boleh menghubungkan perkataan yang dikenal pasti dengan audio. Untuk arkib yang boleh dicari, kekalkan hubungan itu supaya istilah yang ditemui boleh membawa kembali kepada rakaman. Untuk aliran kerja mesyuarat, transkrip yang disemak menjadi input kepada peringkasan atau pengekstrakan tindakan susulan kemudian. Hasil model pertuturan ialah kandungan yang dikenal pasti, bukannya rekod keputusan mesyuarat yang disahkan secara bebas.\n\nPerbezaan versi adalah konkrit. MAI-Transcribe 1.5 meliputi 43 bahasa, manakala edisi ini meliputi 60 dan menambah kawalan diarisasi, cap masa perkataan serta clean/verbatim yang didokumenkan. MAI-Transcribe 2 Streaming ialah model berasingan untuk transkripsi masa nyata beransur-ansur dengan set cirinya sendiri; kependaman hasil separa pertamanya tidak menerangkan edisi audio rakaman ini. Semak transkrip berdasarkan audio untuk nama, angka, giliran penutur dan petikan bahasa campuran sebelum menggunakannya sebagai sumber sari kata, petikan kata-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": "0.00005555555555555556",
            "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": "0.00005555555555555556",
            "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-2",
    "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-2"
                ],
                "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-2"
                  ],
                  "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-2"
              },
              "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": "0.2",
                "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": "0.2",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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-2', '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": "0.2",
                "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": "0.2",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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": "0.00005555555555555556",
                "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-2",
        "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": "0.2",
            "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": "0.2",
            "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": "0.00005555555555555556",
            "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": "0.00005555555555555556",
            "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-2",
        "request_model_id": "microsoft/mai-transcribe-2",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Microsoft AI: MAI-Transcribe 2",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 5.555555555555556e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 5.555555555555556e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "Microsoft AI MAI-Transcribe 2 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan pertukaran kod bahasa. Ia menambah diarisasi penutur, pemasaan perkataan, kecenderungan kata kunci dan gaya bersih atau verbatim untuk rekod mesyuarat, sari kata, audio yang boleh dicari serta imlak khusus."
  },
  "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 2 menukar pertuturan rakaman kepada teks merentas 60 bahasa, dengan pengenalpastian bahasa automatik dan pertukaran kod bahasa. Ia menambah diarisasi penutur, pemasaan perkataan, kecenderungan kata kunci dan gaya bersih atau verbatim untuk rekod mesyuarat, sari kata, audio yang boleh dicari serta imlak khusus.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "4f898258ba75cd6b3e63ae7282d3d09bbe583893650b45ba7f65e945df2354fe",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "e6f8a564e5591ff95cbe205aa04a75bd3cec503dbba69b591d70843d5f5a24b0"
}