{
  "aboutHtml": "<p>Voxtral Small 1.0 24B 2507 menambah input audio dan pemahaman pertuturan kepada teras model bahasa Mistral Small. Ia menerima audio dan teks serta mengembalikan teks, termasuk transkrip, jawapan tentang rakaman, terjemahan atau ringkasan berstruktur. Ini ialah edisi pemahaman pertuturan 24B yang dinamakan, berbeza daripada Voxtral Mini, varian perkhidmatan yang dioptimumkan untuk transkripsi dan keluaran penjanaan pertuturan atau masa nyata Voxtral yang kemudian.</p><p>Transkripsi dan pemahaman audio</p><p>Model mempunyai mod transkripsi tulen khusus. Pembuat menyatakan bahawa ia meramal bahasa audio sumber secara automatik secara lalai dan mentranskripsikannya mengikut bahasa tersebut. Gunakan mod ini apabila artifak yang diingini ialah kata-kata yang dituturkan itu sendiri dan bukannya tafsiran atau ringkasan. Kenal pasti sama ada hasil perlu mengekalkan bahasa asal atau diikuti terjemahan yang diminta secara berasingan.</p><p>Pemahaman audio membolehkan soalan ditanya secara langsung tentang rakaman, tanpa terlebih dahulu merangkaikan model pengecaman pertuturan dan model teks yang berasingan. Permintaan boleh bertanya topik yang dibincangkan, keputusan yang dinyatakan atau maklumat dalam rakaman yang menjawab soalan tertentu. Hasilnya boleh berupa respons ringkas atau ringkasan tersusun, dan bukannya transkrip penuh setiap perkataan yang dituturkan.</p><p>Untuk ringkasan mesyuarat, berikan rakaman dan takrifkan medan yang perlu dikembalikan: topik, keputusan yang dinyatakan secara jelas dan tindakan susulan. Minta nama atau tarikh hanya apabila rakaman benar-benar menyatakannya, dan kekalkan butiran yang belum diselesaikan secara berasingan daripada keputusan. Untuk temu bual, minta jawapan kepada soalan tertentu dan konteks sekeliling yang menjadikannya boleh difahami. Reka bentuk output ini menghubungkan tugas audio kepada dokumen yang boleh digunakan seseorang selepas itu.</p><p>Konteks, tempoh dan bahasa</p><p>Pembuat mendokumentasikan konteks 32k token dan audio sehingga 30 minit untuk transkripsi, atau 40 minit untuk pemahaman. Kedua-dua angka tempoh mempunyai skop tugas yang berbeza. Pilih operasi yang diingini sebelum memilih rakaman, dan sertakan arahan teks serta perbualan semasa merancang konteks yang tersedia. Rakaman panjang dan jawapan bertulis panjang kedua-duanya menggunakan sumber; pernyataan tempoh bukan janji panjang jawapan tanpa had yang berasingan.</p><p>Keluaran ini mengenal pasti bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Portugis, Hindi, Jerman, Belanda dan Itali antara bahasa utama yang disokong serta menyediakan pengesanan bahasa automatik. Untuk terjemahan pertuturan, tetapkan bahasa akhir dan sebarang istilah yang perlu mengekalkan bentuk asalnya. Untuk soalan tentang audio dalam satu bahasa, bezakan bahasa rakaman daripada bahasa jawapan yang perlu ditulis.</p><p>Berbilang rakaman dan soalan susulan</p><p>Kad model menyokong beberapa input audio dalam satu mesej dan audio dalam berbilang giliran pengguna. Berikan setiap rakaman pengecam dan nyatakan peranannya semasa membandingkannya. Permintaan praktikal mungkin membandingkan dua versi penjelasan lisan, bertanya syarat yang berubah dan mengembalikan jadual dengan lajur berasingan untuk setiap rakaman. Pengecam membantu memastikan dapatan model dikaitkan dengan sumber yang betul.</p><p>Soalan susulan boleh mengekalkan soalan dan jawapan terdahulu sambil meminta butiran yang lebih sempit atau membekalkan rakaman lain. Contohnya, terlebih dahulu minta keputusan daripada perbincangan, kemudian tanya keputusan yang berkaitan dengan keperluan tertentu. Keluaran yang sama turut menunjukkan permintaan teks sahaja dan audio sahaja. Teras teksnya boleh bekerja pada soalan atau hasil bertulis, manakala keupayaan audio membekalkan bukti daripada pertuturan.</p><p>Fungsi berpandukan suara</p><p>Pembuat menerangkan panggilan fungsi daripada niat yang dituturkan dan melabelkan contoh panggilan fungsi dalam kad yang dikeluarkan sebagai sokongan eksperimen. Dalam aliran kerja ini, aplikasi mentakrifkan fungsi dan argumennya, model menyediakan panggilan daripada permintaan, dan aplikasi melaksanakannya serta membekalkan hasil. Oleh itu, carian berasaskan suara boleh mengembalikan jawapan bertulis menggunakan maklumat daripada alat yang disambungkan. Panggilan fungsi tidak bermakna model secara automatik memiliki perkhidmatan luaran atau melakukan tindakan hanya dengan menamakannya.</p><p>Pastikan tujuan fungsi dan maklumat yang diperlukan jelas. Jika rakaman meminta operasi tetapi tidak menyertakan nilai wajib, aplikasi masih memerlukan nilai itu untuk melaksanakan fungsi. Pisahkan permintaan yang dituturkan, argumen yang dicadangkan dan hasil yang dikembalikan supaya respons seterusnya boleh merujuk hasil operasi sebenar.</p><p>Tetapan yang disyorkan dan batas yang berguna</p><p>Untuk pemahaman audio dan pelengkapan sembang, kad model mengesyorkan suhu 0.2 dan top-p 0.95. Untuk transkripsi, ia mengesyorkan suhu 0.0. Ia menyatakan secara jelas bahawa prom sistem tidak disokong dalam aliran penggunaan yang dikeluarkan ini, jadi letakkan tugas dan keperluan respons dalam input pengguna dan jangan pindahkan konvensyen prom sistem daripada model Mistral lain.</p><p>Pilih rakaman yang mengandungi bahan berkaitan dengan soalan, pastikan pertuturan yang dapat didengar jelas dan nyatakan sama ada hasil perlu berupa transkrip, terjemahan, jawapan atau ringkasan. Output yang didokumentasikan ialah teks. Respons lisan memerlukan komponen teks kepada pertuturan, dan pengecaman penutur, diarisasi terperinci atau cap masa peringkat perkataan tidak patut disimpulkan daripada dakwaan pemahaman audio umum untuk keluaran khusus ini.</p><p>Contoh penjanaan 500 token dalam kad model ialah tetapan contoh, bukannya kapasiti output maksimum yang dinyatakan secara berasingan. Kekalkan edisi 2507, panduan tempoh khusus tugas dan bahasa input semasa menyediakan aliran kerja yang boleh diulang. Artifak akhir yang berguna ialah teks yang diminta, dihubungkan dengan rakaman dan diformatkan untuk langkah dokumen atau aplikasi seterusnya.</p>",
  "aboutText": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 menambah input audio dan pemahaman pertuturan kepada teras model bahasa Mistral Small. Ia menerima audio dan teks serta mengembalikan teks, termasuk transkrip, jawapan tentang rakaman, terjemahan atau ringkasan berstruktur. Ini ialah edisi pemahaman pertuturan 24B yang dinamakan, berbeza daripada Voxtral Mini, varian perkhidmatan yang dioptimumkan untuk transkripsi dan keluaran penjanaan pertuturan atau masa nyata Voxtral yang kemudian.\n\nTranskripsi dan pemahaman audio\n\nModel mempunyai mod transkripsi tulen khusus. Pembuat menyatakan bahawa ia meramal bahasa audio sumber secara automatik secara lalai dan mentranskripsikannya mengikut bahasa tersebut. Gunakan mod ini apabila artifak yang diingini ialah kata-kata yang dituturkan itu sendiri dan bukannya tafsiran atau ringkasan. Kenal pasti sama ada hasil perlu mengekalkan bahasa asal atau diikuti terjemahan yang diminta secara berasingan.\n\nPemahaman audio membolehkan soalan ditanya secara langsung tentang rakaman, tanpa terlebih dahulu merangkaikan model pengecaman pertuturan dan model teks yang berasingan. Permintaan boleh bertanya topik yang dibincangkan, keputusan yang dinyatakan atau maklumat dalam rakaman yang menjawab soalan tertentu. Hasilnya boleh berupa respons ringkas atau ringkasan tersusun, dan bukannya transkrip penuh setiap perkataan yang dituturkan.\n\nUntuk ringkasan mesyuarat, berikan rakaman dan takrifkan medan yang perlu dikembalikan: topik, keputusan yang dinyatakan secara jelas dan tindakan susulan. Minta nama atau tarikh hanya apabila rakaman benar-benar menyatakannya, dan kekalkan butiran yang belum diselesaikan secara berasingan daripada keputusan. Untuk temu bual, minta jawapan kepada soalan tertentu dan konteks sekeliling yang menjadikannya boleh difahami. Reka bentuk output ini menghubungkan tugas audio kepada dokumen yang boleh digunakan seseorang selepas itu.\n\nKonteks, tempoh dan bahasa\n\nPembuat mendokumentasikan konteks 32k token dan audio sehingga 30 minit untuk transkripsi, atau 40 minit untuk pemahaman. Kedua-dua angka tempoh mempunyai skop tugas yang berbeza. Pilih operasi yang diingini sebelum memilih rakaman, dan sertakan arahan teks serta perbualan semasa merancang konteks yang tersedia. Rakaman panjang dan jawapan bertulis panjang kedua-duanya menggunakan sumber; pernyataan tempoh bukan janji panjang jawapan tanpa had yang berasingan.\n\nKeluaran ini mengenal pasti bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Portugis, Hindi, Jerman, Belanda dan Itali antara bahasa utama yang disokong serta menyediakan pengesanan bahasa automatik. Untuk terjemahan pertuturan, tetapkan bahasa akhir dan sebarang istilah yang perlu mengekalkan bentuk asalnya. Untuk soalan tentang audio dalam satu bahasa, bezakan bahasa rakaman daripada bahasa jawapan yang perlu ditulis.\n\nBerbilang rakaman dan soalan susulan\n\nKad model menyokong beberapa input audio dalam satu mesej dan audio dalam berbilang giliran pengguna. Berikan setiap rakaman pengecam dan nyatakan peranannya semasa membandingkannya. Permintaan praktikal mungkin membandingkan dua versi penjelasan lisan, bertanya syarat yang berubah dan mengembalikan jadual dengan lajur berasingan untuk setiap rakaman. Pengecam membantu memastikan dapatan model dikaitkan dengan sumber yang betul.\n\nSoalan susulan boleh mengekalkan soalan dan jawapan terdahulu sambil meminta butiran yang lebih sempit atau membekalkan rakaman lain. Contohnya, terlebih dahulu minta keputusan daripada perbincangan, kemudian tanya keputusan yang berkaitan dengan keperluan tertentu. Keluaran yang sama turut menunjukkan permintaan teks sahaja dan audio sahaja. Teras teksnya boleh bekerja pada soalan atau hasil bertulis, manakala keupayaan audio membekalkan bukti daripada pertuturan.\n\nFungsi berpandukan suara\n\nPembuat menerangkan panggilan fungsi daripada niat yang dituturkan dan melabelkan contoh panggilan fungsi dalam kad yang dikeluarkan sebagai sokongan eksperimen. Dalam aliran kerja ini, aplikasi mentakrifkan fungsi dan argumennya, model menyediakan panggilan daripada permintaan, dan aplikasi melaksanakannya serta membekalkan hasil. Oleh itu, carian berasaskan suara boleh mengembalikan jawapan bertulis menggunakan maklumat daripada alat yang disambungkan. Panggilan fungsi tidak bermakna model secara automatik memiliki perkhidmatan luaran atau melakukan tindakan hanya dengan menamakannya.\n\nPastikan tujuan fungsi dan maklumat yang diperlukan jelas. Jika rakaman meminta operasi tetapi tidak menyertakan nilai wajib, aplikasi masih memerlukan nilai itu untuk melaksanakan fungsi. Pisahkan permintaan yang dituturkan, argumen yang dicadangkan dan hasil yang dikembalikan supaya respons seterusnya boleh merujuk hasil operasi sebenar.\n\nTetapan yang disyorkan dan batas yang berguna\n\nUntuk pemahaman audio dan pelengkapan sembang, kad model mengesyorkan suhu 0.2 dan top-p 0.95. Untuk transkripsi, ia mengesyorkan suhu 0.0. Ia menyatakan secara jelas bahawa prom sistem tidak disokong dalam aliran penggunaan yang dikeluarkan ini, jadi letakkan tugas dan keperluan respons dalam input pengguna dan jangan pindahkan konvensyen prom sistem daripada model Mistral lain.\n\nPilih rakaman yang mengandungi bahan berkaitan dengan soalan, pastikan pertuturan yang dapat didengar jelas dan nyatakan sama ada hasil perlu berupa transkrip, terjemahan, jawapan atau ringkasan. Output yang didokumentasikan ialah teks. Respons lisan memerlukan komponen teks kepada pertuturan, dan pengecaman penutur, diarisasi terperinci atau cap masa peringkat perkataan tidak patut disimpulkan daripada dakwaan pemahaman audio umum untuk keluaran khusus ini.\n\nContoh penjanaan 500 token dalam kad model ialah tetapan contoh, bukannya kapasiti output maksimum yang dinyatakan secara berasingan. Kekalkan edisi 2507, panduan tempoh khusus tugas dan bahasa input semasa menyediakan aliran kerja yang boleh diulang. Artifak akhir yang berguna ialah teks yang diminta, dihubungkan dengan rakaman dan diformatkan untuk langkah dokumen atau aplikasi seterusnya.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "50c079ae3b2a6374ac3902a957023de07f724aa1c9674e8bfd30277a0884142a",
    "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\">Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Tutup\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Mistral /</span><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</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|mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt\">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\">Voxtral Small 1.0 24B 2507 ialah model teks dan audio untuk transkripsi, terjemahan pertuturan, soalan dan ringkasan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32k, sehingga 30 minit untuk transkripsi atau 40 minit untuk pemahaman, berbilang input audio dan hasil teks.</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>Voxtral Small 1.0 24B 2507 menambah input audio dan pemahaman pertuturan kepada teras model bahasa Mistral Small. Ia menerima audio dan teks serta mengembalikan teks, termasuk transkrip, jawapan tentang rakaman, terjemahan atau ringkasan berstruktur. Ini ialah edisi pemahaman pertuturan 24B yang dinamakan, berbeza daripada Voxtral Mini, varian perkhidmatan yang dioptimumkan untuk transkripsi dan keluaran penjanaan pertuturan atau masa nyata Voxtral yang kemudian.</p><p>Transkripsi dan pemahaman audio</p><p>Model mempunyai mod transkripsi tulen khusus. Pembuat menyatakan bahawa ia meramal bahasa audio sumber secara automatik secara lalai dan mentranskripsikannya mengikut bahasa tersebut. Gunakan mod ini apabila artifak yang diingini ialah kata-kata yang dituturkan itu sendiri dan bukannya tafsiran atau ringkasan. Kenal pasti sama ada hasil perlu mengekalkan bahasa asal atau diikuti terjemahan yang diminta secara berasingan.</p><p>Pemahaman audio membolehkan soalan ditanya secara langsung tentang rakaman, tanpa terlebih dahulu merangkaikan model pengecaman pertuturan dan model teks yang berasingan. Permintaan boleh bertanya topik yang dibincangkan, keputusan yang dinyatakan atau maklumat dalam rakaman yang menjawab soalan tertentu. Hasilnya boleh berupa respons ringkas atau ringkasan tersusun, dan bukannya transkrip penuh setiap perkataan yang dituturkan.</p><p>Untuk ringkasan mesyuarat, berikan rakaman dan takrifkan medan yang perlu dikembalikan: topik, keputusan yang dinyatakan secara jelas dan tindakan susulan. Minta nama atau tarikh hanya apabila rakaman benar-benar menyatakannya, dan kekalkan butiran yang belum diselesaikan secara berasingan daripada keputusan. Untuk temu bual, minta jawapan kepada soalan tertentu dan konteks sekeliling yang menjadikannya boleh difahami. Reka bentuk output ini menghubungkan tugas audio kepada dokumen yang boleh digunakan seseorang selepas itu.</p><p>Konteks, tempoh dan bahasa</p><p>Pembuat mendokumentasikan konteks 32k token dan audio sehingga 30 minit untuk transkripsi, atau 40 minit untuk pemahaman. Kedua-dua angka tempoh mempunyai skop tugas yang berbeza. Pilih operasi yang diingini sebelum memilih rakaman, dan sertakan arahan teks serta perbualan semasa merancang konteks yang tersedia. Rakaman panjang dan jawapan bertulis panjang kedua-duanya menggunakan sumber; pernyataan tempoh bukan janji panjang jawapan tanpa had yang berasingan.</p><p>Keluaran ini mengenal pasti bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Portugis, Hindi, Jerman, Belanda dan Itali antara bahasa utama yang disokong serta menyediakan pengesanan bahasa automatik. Untuk terjemahan pertuturan, tetapkan bahasa akhir dan sebarang istilah yang perlu mengekalkan bentuk asalnya. Untuk soalan tentang audio dalam satu bahasa, bezakan bahasa rakaman daripada bahasa jawapan yang perlu ditulis.</p><p>Berbilang rakaman dan soalan susulan</p><p>Kad model menyokong beberapa input audio dalam satu mesej dan audio dalam berbilang giliran pengguna. Berikan setiap rakaman pengecam dan nyatakan peranannya semasa membandingkannya. Permintaan praktikal mungkin membandingkan dua versi penjelasan lisan, bertanya syarat yang berubah dan mengembalikan jadual dengan lajur berasingan untuk setiap rakaman. Pengecam membantu memastikan dapatan model dikaitkan dengan sumber yang betul.</p><p>Soalan susulan boleh mengekalkan soalan dan jawapan terdahulu sambil meminta butiran yang lebih sempit atau membekalkan rakaman lain. Contohnya, terlebih dahulu minta keputusan daripada perbincangan, kemudian tanya keputusan yang berkaitan dengan keperluan tertentu. Keluaran yang sama turut menunjukkan permintaan teks sahaja dan audio sahaja. Teras teksnya boleh bekerja pada soalan atau hasil bertulis, manakala keupayaan audio membekalkan bukti daripada pertuturan.</p><p>Fungsi berpandukan suara</p><p>Pembuat menerangkan panggilan fungsi daripada niat yang dituturkan dan melabelkan contoh panggilan fungsi dalam kad yang dikeluarkan sebagai sokongan eksperimen. Dalam aliran kerja ini, aplikasi mentakrifkan fungsi dan argumennya, model menyediakan panggilan daripada permintaan, dan aplikasi melaksanakannya serta membekalkan hasil. Oleh itu, carian berasaskan suara boleh mengembalikan jawapan bertulis menggunakan maklumat daripada alat yang disambungkan. Panggilan fungsi tidak bermakna model secara automatik memiliki perkhidmatan luaran atau melakukan tindakan hanya dengan menamakannya.</p><p>Pastikan tujuan fungsi dan maklumat yang diperlukan jelas. Jika rakaman meminta operasi tetapi tidak menyertakan nilai wajib, aplikasi masih memerlukan nilai itu untuk melaksanakan fungsi. Pisahkan permintaan yang dituturkan, argumen yang dicadangkan dan hasil yang dikembalikan supaya respons seterusnya boleh merujuk hasil operasi sebenar.</p><p>Tetapan yang disyorkan dan batas yang berguna</p><p>Untuk pemahaman audio dan pelengkapan sembang, kad model mengesyorkan suhu 0.2 dan top-p 0.95. Untuk transkripsi, ia mengesyorkan suhu 0.0. Ia menyatakan secara jelas bahawa prom sistem tidak disokong dalam aliran penggunaan yang dikeluarkan ini, jadi letakkan tugas dan keperluan respons dalam input pengguna dan jangan pindahkan konvensyen prom sistem daripada model Mistral lain.</p><p>Pilih rakaman yang mengandungi bahan berkaitan dengan soalan, pastikan pertuturan yang dapat didengar jelas dan nyatakan sama ada hasil perlu berupa transkrip, terjemahan, jawapan atau ringkasan. Output yang didokumentasikan ialah teks. Respons lisan memerlukan komponen teks kepada pertuturan, dan pengecaman penutur, diarisasi terperinci atau cap masa peringkat perkataan tidak patut disimpulkan daripada dakwaan pemahaman audio umum untuk keluaran khusus ini.</p><p>Contoh penjanaan 500 token dalam kad model ialah tetapan contoh, bukannya kapasiti output maksimum yang dinyatakan secara berasingan. Kekalkan edisi 2507, panduan tempoh khusus tugas dan bahasa input semasa menyediakan aliran kerja yang boleh diulang. Artifak akhir yang berguna ialah teks yang diminta, dihubungkan dengan rakaman dan diformatkan untuk langkah dokumen atau aplikasi seterusnya.</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>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</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>saat 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 saat audio masukan</td><td data-cell-label=\"Caj\"><span class=\"card-cell-label\">Caj</span><div><span>Input · saat audio input · Anggaran untuk perbandingan sahaja</span> <b>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">bagi setiap saat 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>$0.0001</b> <span class=\"price-unit\">anggaran sebelum penjanaan</span></div><p class=\"note-s\">Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. <a href=\"/docs/ms/billing/reserve/\">Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Contoh permintaan</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1947-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1947-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · badan permintaan natif yang tepat dan hasil lengkap</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1947-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1947-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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 $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Terima dan simpan hasil</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsi</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Pembacaan kandungan lain</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Pilihan kod\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1948-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1948-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Baca aset sedia ada yang menjadi milik anda</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Salin kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1948-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1948-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</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=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;route=Ultra&amp;caller=mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt&amp;fmt=transcriptions\"><code>mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|mistralai%2Fvoxtral-small-24b-2507-stt",
      "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": [
                  "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
                ],
                "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": [
                    "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
                  ],
                  "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
              },
              "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 second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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': 'mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt', '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 second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "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": "0.0001",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "e1320a51e44b48be1437be15fd98832431d548caf5da708eff2989a55ba07e51",
    "input_html_sha256": "dc9ae22c1a3a520b508fea18cff991a94d1c40a10955abb2296443aacbf2fe6e",
    "private_audit_sha256": "45c499a6820bd6969363793192bffe90b113fb5189b5fc4cfb4ba3abf81ac53a",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ms/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/",
    "description": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 ialah model teks dan audio untuk transkripsi, terjemahan pertuturan, soalan dan ringkasan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32k, sehingga 30 minit untuk transkripsi atau 40 minit untuk pemahaman, berbilang input audio dan hasil teks.",
    "locale": "ms",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ms/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/index.md",
    "title": "Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ms/mistralai-voxtral-small-24b-2507-stt/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 menambah input audio dan pemahaman pertuturan kepada teras model bahasa Mistral Small. Ia menerima audio dan teks serta mengembalikan teks, termasuk transkrip, jawapan tentang rakaman, terjemahan atau ringkasan berstruktur. Ini ialah edisi pemahaman pertuturan 24B yang dinamakan, berbeza daripada Voxtral Mini, varian perkhidmatan yang dioptimumkan untuk transkripsi dan keluaran penjanaan pertuturan atau masa nyata Voxtral yang kemudian.\n\nTranskripsi dan pemahaman audio\n\nModel mempunyai mod transkripsi tulen khusus. Pembuat menyatakan bahawa ia meramal bahasa audio sumber secara automatik secara lalai dan mentranskripsikannya mengikut bahasa tersebut. Gunakan mod ini apabila artifak yang diingini ialah kata-kata yang dituturkan itu sendiri dan bukannya tafsiran atau ringkasan. Kenal pasti sama ada hasil perlu mengekalkan bahasa asal atau diikuti terjemahan yang diminta secara berasingan.\n\nPemahaman audio membolehkan soalan ditanya secara langsung tentang rakaman, tanpa terlebih dahulu merangkaikan model pengecaman pertuturan dan model teks yang berasingan. Permintaan boleh bertanya topik yang dibincangkan, keputusan yang dinyatakan atau maklumat dalam rakaman yang menjawab soalan tertentu. Hasilnya boleh berupa respons ringkas atau ringkasan tersusun, dan bukannya transkrip penuh setiap perkataan yang dituturkan.\n\nUntuk ringkasan mesyuarat, berikan rakaman dan takrifkan medan yang perlu dikembalikan: topik, keputusan yang dinyatakan secara jelas dan tindakan susulan. Minta nama atau tarikh hanya apabila rakaman benar-benar menyatakannya, dan kekalkan butiran yang belum diselesaikan secara berasingan daripada keputusan. Untuk temu bual, minta jawapan kepada soalan tertentu dan konteks sekeliling yang menjadikannya boleh difahami. Reka bentuk output ini menghubungkan tugas audio kepada dokumen yang boleh digunakan seseorang selepas itu.\n\nKonteks, tempoh dan bahasa\n\nPembuat mendokumentasikan konteks 32k token dan audio sehingga 30 minit untuk transkripsi, atau 40 minit untuk pemahaman. Kedua-dua angka tempoh mempunyai skop tugas yang berbeza. Pilih operasi yang diingini sebelum memilih rakaman, dan sertakan arahan teks serta perbualan semasa merancang konteks yang tersedia. Rakaman panjang dan jawapan bertulis panjang kedua-duanya menggunakan sumber; pernyataan tempoh bukan janji panjang jawapan tanpa had yang berasingan.\n\nKeluaran ini mengenal pasti bahasa Inggeris, Sepanyol, Perancis, Portugis, Hindi, Jerman, Belanda dan Itali antara bahasa utama yang disokong serta menyediakan pengesanan bahasa automatik. Untuk terjemahan pertuturan, tetapkan bahasa akhir dan sebarang istilah yang perlu mengekalkan bentuk asalnya. Untuk soalan tentang audio dalam satu bahasa, bezakan bahasa rakaman daripada bahasa jawapan yang perlu ditulis.\n\nBerbilang rakaman dan soalan susulan\n\nKad model menyokong beberapa input audio dalam satu mesej dan audio dalam berbilang giliran pengguna. Berikan setiap rakaman pengecam dan nyatakan peranannya semasa membandingkannya. Permintaan praktikal mungkin membandingkan dua versi penjelasan lisan, bertanya syarat yang berubah dan mengembalikan jadual dengan lajur berasingan untuk setiap rakaman. Pengecam membantu memastikan dapatan model dikaitkan dengan sumber yang betul.\n\nSoalan susulan boleh mengekalkan soalan dan jawapan terdahulu sambil meminta butiran yang lebih sempit atau membekalkan rakaman lain. Contohnya, terlebih dahulu minta keputusan daripada perbincangan, kemudian tanya keputusan yang berkaitan dengan keperluan tertentu. Keluaran yang sama turut menunjukkan permintaan teks sahaja dan audio sahaja. Teras teksnya boleh bekerja pada soalan atau hasil bertulis, manakala keupayaan audio membekalkan bukti daripada pertuturan.\n\nFungsi berpandukan suara\n\nPembuat menerangkan panggilan fungsi daripada niat yang dituturkan dan melabelkan contoh panggilan fungsi dalam kad yang dikeluarkan sebagai sokongan eksperimen. Dalam aliran kerja ini, aplikasi mentakrifkan fungsi dan argumennya, model menyediakan panggilan daripada permintaan, dan aplikasi melaksanakannya serta membekalkan hasil. Oleh itu, carian berasaskan suara boleh mengembalikan jawapan bertulis menggunakan maklumat daripada alat yang disambungkan. Panggilan fungsi tidak bermakna model secara automatik memiliki perkhidmatan luaran atau melakukan tindakan hanya dengan menamakannya.\n\nPastikan tujuan fungsi dan maklumat yang diperlukan jelas. Jika rakaman meminta operasi tetapi tidak menyertakan nilai wajib, aplikasi masih memerlukan nilai itu untuk melaksanakan fungsi. Pisahkan permintaan yang dituturkan, argumen yang dicadangkan dan hasil yang dikembalikan supaya respons seterusnya boleh merujuk hasil operasi sebenar.\n\nTetapan yang disyorkan dan batas yang berguna\n\nUntuk pemahaman audio dan pelengkapan sembang, kad model mengesyorkan suhu 0.2 dan top-p 0.95. Untuk transkripsi, ia mengesyorkan suhu 0.0. Ia menyatakan secara jelas bahawa prom sistem tidak disokong dalam aliran penggunaan yang dikeluarkan ini, jadi letakkan tugas dan keperluan respons dalam input pengguna dan jangan pindahkan konvensyen prom sistem daripada model Mistral lain.\n\nPilih rakaman yang mengandungi bahan berkaitan dengan soalan, pastikan pertuturan yang dapat didengar jelas dan nyatakan sama ada hasil perlu berupa transkrip, terjemahan, jawapan atau ringkasan. Output yang didokumentasikan ialah teks. Respons lisan memerlukan komponen teks kepada pertuturan, dan pengecaman penutur, diarisasi terperinci atau cap masa peringkat perkataan tidak patut disimpulkan daripada dakwaan pemahaman audio umum untuk keluaran khusus ini.\n\nContoh penjanaan 500 token dalam kad model ialah tetapan contoh, bukannya kapasiti output maksimum yang dinyatakan secara berasingan. Kekalkan edisi 2507, panduan tempoh khusus tugas dan bahasa input semasa menyediakan aliran kerja yang boleh diulang. Artifak akhir yang berguna ialah teks yang diminta, dihubungkan dengan rakaman dan diformatkan untuk langkah dokumen atau aplikasi seterusnya.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Mistral",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
    "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": [
                  "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
                ],
                "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": [
                    "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
                  ],
                  "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt"
              },
              "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 second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "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": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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': 'mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt', '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 second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001",
                "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": "0.0001",
                "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "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": "0.0001",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.0001",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.0001",
            "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": "0.0001",
            "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": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "request_model_id": "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 0.0001,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 0.0001,
      "varies": false
    },
    "short": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 ialah model teks dan audio untuk transkripsi, terjemahan pertuturan, soalan dan ringkasan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32k, sehingga 30 minit untuk transkripsi atau 40 minit untuk pemahaman, berbilang input audio dan hasil teks."
  },
  "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": "Voxtral Small 1.0 24B 2507 ialah model teks dan audio untuk transkripsi, terjemahan pertuturan, soalan dan ringkasan. Pembuat mendokumentasikan konteks 32k, sehingga 30 minit untuk transkripsi atau 40 minit untuk pemahaman, berbilang input audio dan hasil teks.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "2df1841fcd3a7d9c41298ff93e189e469c90cfa30ee05ecc116aec60fb3ab986",
    "renderer_sha256": "1dab5ba62521e9568c8b7c82005622cabbf330a075df7cce1f83274a04009460"
  },
  "sourceRevision": "04d006d02fbc52fa0f87a92353710b264b56a3356089ea029e28956c99a51168"
}