{
  "aboutHtml": "<p>Parakeet TDT 0.6B v3 er NVIDIAs flerspråklige talegjenkjenningsmodell med 600 millioner parametere. Den utvider v2-modellen, som bare støtter engelsk, til 25 europeiske språk og oppdager automatisk språket i lyden uten en separat språkledetekst. Resultatet er en transkripsjon av talen, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver.</p><p>De støttede språkene er bulgarsk, kroatisk, tsjekkisk, dansk, nederlandsk, engelsk, estisk, finsk, fransk, tysk, gresk, ungarsk, italiensk, latvisk, litauisk, maltesisk, polsk, portugisisk, rumensk, slovakisk, slovensk, spansk, svensk, russisk og ukrainsk. Denne listen tilhører v3-utgaven; andre Parakeet-dekodertyper og språkvarianter er separate modeller.</p><p>Arkitekturen kombinerer en FastConformer-koder med en transduserdekoder for token og varighet. Koderen gjør det akustiske signalet om til representasjoner; dekoderen predikerer teksttokener sammen med varighetene som trengs for å gå videre gjennom lydrammene. Denne TDT-atferden skiller den fra familiens CTC- og vanlige RNN-T-dekodere.</p><p>Forbered enkanalslyd med en samplingsfrekvens på 16 kHz. Produsentens direkte inndataformater er WAV og FLAC, og implementeringseksemplene bruker en prosessor til å klargjøre bølgeformen for gjenkjenning. Behold opptaksidentifikatoren og originallyden sammen med den returnerte teksten, slik at transkripsjonen kan kontrolleres eller justeres mot kilden.</p><p>Tidsstempling legger til tidsinformasjon i den gjenkjente talen. NVIDIAs NeMo-eksempel returnerer tider for tegn, ord og segmenter når generering av tidsstempler er aktivert. En tekstings- eller arkivapplikasjon kan bruke segmentgrenser til å knytte et utdrag til opptaket, eller ordtider til å finne en bestemt frase. Transkripsjonen og tidsfeltene er forskjellige deler av resultatet og bør forbli knyttet sammen.</p><p>For lange opptak er oppmerksomhetskonfigurasjonen viktig. Produsenten beskriver opptil 24 minutter med full oppmerksomhet på en A100 med 80 GB, og opptil tre timer med lokal oppmerksomhet. Langformeksemplet bytter koderen til lokal oppmerksomhet med avgrenset venstre- og høyrekontekst. Disse varighetene beskriver bestemte produsentkonfigurasjoner, fremfor én ubetinget grense for alle utrullinger.</p><p>Produsenten publiserer også en arbeidsflyt for inferens i blokker til strømmingsbruk. Eksemplet definerer blokklengde og venstre og høyre lydkontekst rundt hver blokk. Dette er en annen behandlingsoppskrift enn Nemotron-strømmingsmodellen med innebygd støtte for hurtigbuffer. En applikasjon bør beholde den valgte oppskriften og den opprinnelige tidsreferansen når den samler transkripsjonen av et opptak på tvers av deler.</p><p>Treningsblandingen omfatter 10 000 timer mennesketranskribert tale og 660 000 timer pseudomerkede Granary-data, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver bevart. Produsenten støtter også finjustering av dette publiserte kontrollpunktet på et annet taledatasett gjennom den dokumenterte modellarbeidsflyten; det justerte kontrollpunktet forblir atskilt fra v3-basismodellen. Modellens tekstutdata egner seg derfor som tale-til-tekst-trinn i en større arbeidsflyt. Et møtearkiv kan knytte transkripsjonen til opptaket; en søkeapplikasjon kan indeksere det gjenkjente utdraget; et tekstingsverktøy kan bruke de returnerte tidsmetadataene.</p><p>Gjenkjenningskvaliteten varierer med språk, aksent, støy og type tale. Produsenten påpeker spesielt at ordforråd som ikke er representert under treningen, kan overses, og at enkeltord eller ufullstendige setninger gir svakere kontekst. Behold originallyden for gjennomgang av navn og faguttrykk, fremfor å gjøre en usikker gjenkjenning til et bekreftet faktum.</p><p>Det nyttige artefaktet er transkripsjonen med den forespurte tidsinformasjonen. Sammendrag, oversettelser, taleranalyse og handlinger er separate applikasjonsoppgaver, ikke funksjoner som følger av et tale-til-tekst-navn. Hold v3-identiteten og produsentens oppmerksomhetsmodus atskilt fra andre kontrollpunkter og fra konverterte eller kvantiserte artefakter.</p>",
  "aboutText": "Parakeet TDT 0.6B v3 er NVIDIAs flerspråklige talegjenkjenningsmodell med 600 millioner parametere. Den utvider v2-modellen, som bare støtter engelsk, til 25 europeiske språk og oppdager automatisk språket i lyden uten en separat språkledetekst. Resultatet er en transkripsjon av talen, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver.\n\nDe støttede språkene er bulgarsk, kroatisk, tsjekkisk, dansk, nederlandsk, engelsk, estisk, finsk, fransk, tysk, gresk, ungarsk, italiensk, latvisk, litauisk, maltesisk, polsk, portugisisk, rumensk, slovakisk, slovensk, spansk, svensk, russisk og ukrainsk. Denne listen tilhører v3-utgaven; andre Parakeet-dekodertyper og språkvarianter er separate modeller.\n\nArkitekturen kombinerer en FastConformer-koder med en transduserdekoder for token og varighet. Koderen gjør det akustiske signalet om til representasjoner; dekoderen predikerer teksttokener sammen med varighetene som trengs for å gå videre gjennom lydrammene. Denne TDT-atferden skiller den fra familiens CTC- og vanlige RNN-T-dekodere.\n\nForbered enkanalslyd med en samplingsfrekvens på 16 kHz. Produsentens direkte inndataformater er WAV og FLAC, og implementeringseksemplene bruker en prosessor til å klargjøre bølgeformen for gjenkjenning. Behold opptaksidentifikatoren og originallyden sammen med den returnerte teksten, slik at transkripsjonen kan kontrolleres eller justeres mot kilden.\n\nTidsstempling legger til tidsinformasjon i den gjenkjente talen. NVIDIAs NeMo-eksempel returnerer tider for tegn, ord og segmenter når generering av tidsstempler er aktivert. En tekstings- eller arkivapplikasjon kan bruke segmentgrenser til å knytte et utdrag til opptaket, eller ordtider til å finne en bestemt frase. Transkripsjonen og tidsfeltene er forskjellige deler av resultatet og bør forbli knyttet sammen.\n\nFor lange opptak er oppmerksomhetskonfigurasjonen viktig. Produsenten beskriver opptil 24 minutter med full oppmerksomhet på en A100 med 80 GB, og opptil tre timer med lokal oppmerksomhet. Langformeksemplet bytter koderen til lokal oppmerksomhet med avgrenset venstre- og høyrekontekst. Disse varighetene beskriver bestemte produsentkonfigurasjoner, fremfor én ubetinget grense for alle utrullinger.\n\nProdusenten publiserer også en arbeidsflyt for inferens i blokker til strømmingsbruk. Eksemplet definerer blokklengde og venstre og høyre lydkontekst rundt hver blokk. Dette er en annen behandlingsoppskrift enn Nemotron-strømmingsmodellen med innebygd støtte for hurtigbuffer. En applikasjon bør beholde den valgte oppskriften og den opprinnelige tidsreferansen når den samler transkripsjonen av et opptak på tvers av deler.\n\nTreningsblandingen omfatter 10 000 timer mennesketranskribert tale og 660 000 timer pseudomerkede Granary-data, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver bevart. Produsenten støtter også finjustering av dette publiserte kontrollpunktet på et annet taledatasett gjennom den dokumenterte modellarbeidsflyten; det justerte kontrollpunktet forblir atskilt fra v3-basismodellen. Modellens tekstutdata egner seg derfor som tale-til-tekst-trinn i en større arbeidsflyt. Et møtearkiv kan knytte transkripsjonen til opptaket; en søkeapplikasjon kan indeksere det gjenkjente utdraget; et tekstingsverktøy kan bruke de returnerte tidsmetadataene.\n\nGjenkjenningskvaliteten varierer med språk, aksent, støy og type tale. Produsenten påpeker spesielt at ordforråd som ikke er representert under treningen, kan overses, og at enkeltord eller ufullstendige setninger gir svakere kontekst. Behold originallyden for gjennomgang av navn og faguttrykk, fremfor å gjøre en usikker gjenkjenning til et bekreftet faktum.\n\nDet nyttige artefaktet er transkripsjonen med den forespurte tidsinformasjonen. Sammendrag, oversettelser, taleranalyse og handlinger er separate applikasjonsoppgaver, ikke funksjoner som følger av et tale-til-tekst-navn. Hold v3-identiteten og produsentens oppmerksomhetsmodus atskilt fra andre kontrollpunkter og fra konverterte eller kvantiserte artefakter.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "b57085060ca4fcce329aae34ce4e8605380956a30a37bfd07a47b56095868db0",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "nb",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Lukk\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopier ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Seksjoner i modellkortet\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Start</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Inndata &amp; metoder</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Priser</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Eksempler</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Resultater</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliaser</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"API-metoder\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3\">Gjenkjenning</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\">Start</h3><p class=\"mdesc-full\">NVIDIAs Parakeet TDT 0.6B v3 er en tale-til-tekst-modell med 600M parametere for 25 europeiske språk, med automatisk språkgjenkjenning. Den produserer transkripsjoner med tegnsetting og støtter tidsstempler for ord og segmenter, med moduser for lange lydopptak knyttet til produsentens oppmerksomhetskonfigurasjon.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Godkjente inndata</dt><dd>Lyd</dd></div><div><dt>Resultater</dt><dd>Tekst</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Om modellen</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Parakeet TDT 0.6B v3 er NVIDIAs flerspråklige talegjenkjenningsmodell med 600 millioner parametere. Den utvider v2-modellen, som bare støtter engelsk, til 25 europeiske språk og oppdager automatisk språket i lyden uten en separat språkledetekst. Resultatet er en transkripsjon av talen, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver.</p><p>De støttede språkene er bulgarsk, kroatisk, tsjekkisk, dansk, nederlandsk, engelsk, estisk, finsk, fransk, tysk, gresk, ungarsk, italiensk, latvisk, litauisk, maltesisk, polsk, portugisisk, rumensk, slovakisk, slovensk, spansk, svensk, russisk og ukrainsk. Denne listen tilhører v3-utgaven; andre Parakeet-dekodertyper og språkvarianter er separate modeller.</p><p>Arkitekturen kombinerer en FastConformer-koder med en transduserdekoder for token og varighet. Koderen gjør det akustiske signalet om til representasjoner; dekoderen predikerer teksttokener sammen med varighetene som trengs for å gå videre gjennom lydrammene. Denne TDT-atferden skiller den fra familiens CTC- og vanlige RNN-T-dekodere.</p><p>Forbered enkanalslyd med en samplingsfrekvens på 16 kHz. Produsentens direkte inndataformater er WAV og FLAC, og implementeringseksemplene bruker en prosessor til å klargjøre bølgeformen for gjenkjenning. Behold opptaksidentifikatoren og originallyden sammen med den returnerte teksten, slik at transkripsjonen kan kontrolleres eller justeres mot kilden.</p><p>Tidsstempling legger til tidsinformasjon i den gjenkjente talen. NVIDIAs NeMo-eksempel returnerer tider for tegn, ord og segmenter når generering av tidsstempler er aktivert. En tekstings- eller arkivapplikasjon kan bruke segmentgrenser til å knytte et utdrag til opptaket, eller ordtider til å finne en bestemt frase. Transkripsjonen og tidsfeltene er forskjellige deler av resultatet og bør forbli knyttet sammen.</p><p>For lange opptak er oppmerksomhetskonfigurasjonen viktig. Produsenten beskriver opptil 24 minutter med full oppmerksomhet på en A100 med 80 GB, og opptil tre timer med lokal oppmerksomhet. Langformeksemplet bytter koderen til lokal oppmerksomhet med avgrenset venstre- og høyrekontekst. Disse varighetene beskriver bestemte produsentkonfigurasjoner, fremfor én ubetinget grense for alle utrullinger.</p><p>Produsenten publiserer også en arbeidsflyt for inferens i blokker til strømmingsbruk. Eksemplet definerer blokklengde og venstre og høyre lydkontekst rundt hver blokk. Dette er en annen behandlingsoppskrift enn Nemotron-strømmingsmodellen med innebygd støtte for hurtigbuffer. En applikasjon bør beholde den valgte oppskriften og den opprinnelige tidsreferansen når den samler transkripsjonen av et opptak på tvers av deler.</p><p>Treningsblandingen omfatter 10 000 timer mennesketranskribert tale og 660 000 timer pseudomerkede Granary-data, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver bevart. Produsenten støtter også finjustering av dette publiserte kontrollpunktet på et annet taledatasett gjennom den dokumenterte modellarbeidsflyten; det justerte kontrollpunktet forblir atskilt fra v3-basismodellen. Modellens tekstutdata egner seg derfor som tale-til-tekst-trinn i en større arbeidsflyt. Et møtearkiv kan knytte transkripsjonen til opptaket; en søkeapplikasjon kan indeksere det gjenkjente utdraget; et tekstingsverktøy kan bruke de returnerte tidsmetadataene.</p><p>Gjenkjenningskvaliteten varierer med språk, aksent, støy og type tale. Produsenten påpeker spesielt at ordforråd som ikke er representert under treningen, kan overses, og at enkeltord eller ufullstendige setninger gir svakere kontekst. Behold originallyden for gjennomgang av navn og faguttrykk, fremfor å gjøre en usikker gjenkjenning til et bekreftet faktum.</p><p>Det nyttige artefaktet er transkripsjonen med den forespurte tidsinformasjonen. Sammendrag, oversettelser, taleranalyse og handlinger er separate applikasjonsoppgaver, ikke funksjoner som følger av et tale-til-tekst-navn. Hold v3-identiteten og produsentens oppmerksomhetsmodus atskilt fra andre kontrollpunkter og fra konverterte eller kvantiserte artefakter.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Tilgjengelig i Ailoot · inndata &amp; metoder</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkripsjon</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Inndatatyper</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Utdatatyper</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Felt</th><th>Type</th><th>Krav</th><th>Verdier &amp; grenser</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Påkrevd</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span><div>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Påkrevd</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valgfritt</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valgfritt</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span><div>Minimum: 0</div><div>Maksimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valgfritt</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valgfritt</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Krav\"><span class=\"card-cell-label\">Krav</span>Valgfritt</td><td data-cell-label=\"Verdier &amp; grenser\"><span class=\"card-cell-label\">Verdier &amp; grenser</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Metodeparametere og livssyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Avtale</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=\"Avtale\"><span class=\"card-cell-label\">Avtale</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=\"Avtale\"><span class=\"card-cell-label\">Avtale</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=\"Avtale\"><span class=\"card-cell-label\">Avtale</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=\"Avtale\"><span class=\"card-cell-label\">Avtale</span>Les en faktisk WAV-fil og kod de virkelige bytene for det deklarerte JSON-feltet input_audio; ingen multipart-rute tilbys for denne eksakte deklarasjonen som bare bruker JSON.</td></tr></tbody></table></div><p>Livssyklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket</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\">Priser</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Slik beregnes det endelige beløpet</h5><p class=\"note-s\">De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.</p><dl data-price-conditions><dt>Hurtigmodus</dt><dd>Ikke angitt <span class=\"note-s\">Når hurtigmodus er valgt</span></dd><dt>Flex-modus</dt><dd>Ikke angitt <span class=\"note-s\">Når flex-modus er valgt</span></dd><dt>Maksimal resonneringsinnsats</dt><dd>Ikke angitt <span class=\"note-s\">Når justeringen «default» brukes for maksimal resonneringsinnsats</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Estimerte satser for sammenligning</h4><h4>Priser etter konfigurasjon</h4><p class=\"note-s\">Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfigurasjon</th><th>Prisplan</th><th>Forventet mengde</th><th>Faktureringsenhet</th><th>Kostnad</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasjon\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasjon</span>Grunnpriser for tokener</th><td data-cell-label=\"Prisplan\"><span class=\"card-cell-label\">Prisplan</span>Grunnsats</td><td data-cell-label=\"Forventet mengde\"><span class=\"card-cell-label\">Forventet mengde</span>—</td><td data-cell-label=\"Faktureringsenhet\"><span class=\"card-cell-label\">Faktureringsenhet</span>—</td><td data-cell-label=\"Kostnad\"><span class=\"card-cell-label\">Kostnad</span><div><span>Inndata · Inngående tokener · Estimat kun for sammenligning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokener</span></div><div><span>Utdata · Utgående tokener · Estimat kun for sammenligning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokener</span></div><div><span>Inndata · Lesing fra hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokener</span></div><div><span>Inndata · Skriving til hurtigbuffer · Estimat kun for sammenligning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokener</span></div><div><span>Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time · Estimat kun for sammenligning</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokener</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasjon\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasjon</span>lydsekund i inndata</th><td data-cell-label=\"Prisplan\"><span class=\"card-cell-label\">Prisplan</span>—</td><td data-cell-label=\"Forventet mengde\"><span class=\"card-cell-label\">Forventet mengde</span>—</td><td data-cell-label=\"Faktureringsenhet\"><span class=\"card-cell-label\">Faktureringsenhet</span>per sekund inndatalyd</td><td data-cell-label=\"Kostnad\"><span class=\"card-cell-label\">Kostnad</span><div><span>Inndata · lydsekund i inndata · Estimat kun for sammenligning</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">per sekund inndatalyd</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfigurasjon\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfigurasjon</span>Anslått genereringskostnad</th><td data-cell-label=\"Prisplan\"><span class=\"card-cell-label\">Prisplan</span>—</td><td data-cell-label=\"Forventet mengde\"><span class=\"card-cell-label\">Forventet mengde</span>estimat for én generering</td><td data-cell-label=\"Faktureringsenhet\"><span class=\"card-cell-label\">Faktureringsenhet</span>—</td><td data-cell-label=\"Kostnad\"><span class=\"card-cell-label\">Kostnad</span><div><span>Utdata · Anslått genereringskostnad · Estimat kun for sammenligning</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">estimat før generering</span></div><p class=\"note-s\">Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. <a href=\"/docs/nb/billing/reserve/\">Slik fungerer reservasjon og oppgjør →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Eksempelforespørsler</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsjon</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodevarianter\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2006-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2006-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · nøyaktig forespørselskropp i originalformat og komplett resultat</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopier kode\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2006-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2006-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Motta og lagre resultater</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkripsjon</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Andre innholdslesinger</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Kodevarianter\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2007-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2007-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Les eksisterende ressurser som tilhører deg</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopier kode\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2007-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2007-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Behold alle ferdige resultater</h5><p class=\"note-s\">Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.</p><p class=\"note-s\">Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Hvis det opprinnelige svaret må kontrolleres</h5><p class=\"note-s\">Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Svarfelter</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Felt</th><th>Type</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Felt\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Felt</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Type\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Type</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliaser</h3><h4>Modellaliaser</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></span></p><h4>Aliaser for metodestier</h4><p class=\"note-s\">Bruk metodestiene som vises ovenfor.</p><h4>Tilknyttede anroper-ID-er</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.",
          "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": "Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Les en faktisk WAV-fil og kod de virkelige bytene for det deklarerte JSON-feltet input_audio; ingen multipart-rute tilbys for denne eksakte deklarasjonen som bare bruker JSON."
            ],
            "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": "faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anslått genereringskostnad",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsjon",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "c6a24ba946885bc3291ee82f6e789ba057a0a0735014a99ab4e549f4f673f910",
    "input_html_sha256": "5abeff4d462421b856ddbc45e573d2c56930561e380883298f2600aef217e21c",
    "private_audit_sha256": "9a2d5ad84b25676f7b2431dcb94e24d163fc47f6b8028b20c246f38c7000cae5",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/nb/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/",
    "description": "NVIDIAs Parakeet TDT 0.6B v3 er en tale-til-tekst-modell med 600M parametere for 25 europeiske språk, med automatisk språkgjenkjenning. Den produserer transkripsjoner med tegnsetting og støtter tidsstempler for ord og segmenter, med moduser for lange lydopptak knyttet til produsentens oppmerksomhetskonfigurasjon.",
    "locale": "nb",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/nb/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/index.md",
    "title": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/nb/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Parakeet TDT 0.6B v3 er NVIDIAs flerspråklige talegjenkjenningsmodell med 600 millioner parametere. Den utvider v2-modellen, som bare støtter engelsk, til 25 europeiske språk og oppdager automatisk språket i lyden uten en separat språkledetekst. Resultatet er en transkripsjon av talen, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver.\n\nDe støttede språkene er bulgarsk, kroatisk, tsjekkisk, dansk, nederlandsk, engelsk, estisk, finsk, fransk, tysk, gresk, ungarsk, italiensk, latvisk, litauisk, maltesisk, polsk, portugisisk, rumensk, slovakisk, slovensk, spansk, svensk, russisk og ukrainsk. Denne listen tilhører v3-utgaven; andre Parakeet-dekodertyper og språkvarianter er separate modeller.\n\nArkitekturen kombinerer en FastConformer-koder med en transduserdekoder for token og varighet. Koderen gjør det akustiske signalet om til representasjoner; dekoderen predikerer teksttokener sammen med varighetene som trengs for å gå videre gjennom lydrammene. Denne TDT-atferden skiller den fra familiens CTC- og vanlige RNN-T-dekodere.\n\nForbered enkanalslyd med en samplingsfrekvens på 16 kHz. Produsentens direkte inndataformater er WAV og FLAC, og implementeringseksemplene bruker en prosessor til å klargjøre bølgeformen for gjenkjenning. Behold opptaksidentifikatoren og originallyden sammen med den returnerte teksten, slik at transkripsjonen kan kontrolleres eller justeres mot kilden.\n\nTidsstempling legger til tidsinformasjon i den gjenkjente talen. NVIDIAs NeMo-eksempel returnerer tider for tegn, ord og segmenter når generering av tidsstempler er aktivert. En tekstings- eller arkivapplikasjon kan bruke segmentgrenser til å knytte et utdrag til opptaket, eller ordtider til å finne en bestemt frase. Transkripsjonen og tidsfeltene er forskjellige deler av resultatet og bør forbli knyttet sammen.\n\nFor lange opptak er oppmerksomhetskonfigurasjonen viktig. Produsenten beskriver opptil 24 minutter med full oppmerksomhet på en A100 med 80 GB, og opptil tre timer med lokal oppmerksomhet. Langformeksemplet bytter koderen til lokal oppmerksomhet med avgrenset venstre- og høyrekontekst. Disse varighetene beskriver bestemte produsentkonfigurasjoner, fremfor én ubetinget grense for alle utrullinger.\n\nProdusenten publiserer også en arbeidsflyt for inferens i blokker til strømmingsbruk. Eksemplet definerer blokklengde og venstre og høyre lydkontekst rundt hver blokk. Dette er en annen behandlingsoppskrift enn Nemotron-strømmingsmodellen med innebygd støtte for hurtigbuffer. En applikasjon bør beholde den valgte oppskriften og den opprinnelige tidsreferansen når den samler transkripsjonen av et opptak på tvers av deler.\n\nTreningsblandingen omfatter 10 000 timer mennesketranskribert tale og 660 000 timer pseudomerkede Granary-data, med tegnsetting og korrekt bruk av store og små bokstaver bevart. Produsenten støtter også finjustering av dette publiserte kontrollpunktet på et annet taledatasett gjennom den dokumenterte modellarbeidsflyten; det justerte kontrollpunktet forblir atskilt fra v3-basismodellen. Modellens tekstutdata egner seg derfor som tale-til-tekst-trinn i en større arbeidsflyt. Et møtearkiv kan knytte transkripsjonen til opptaket; en søkeapplikasjon kan indeksere det gjenkjente utdraget; et tekstingsverktøy kan bruke de returnerte tidsmetadataene.\n\nGjenkjenningskvaliteten varierer med språk, aksent, støy og type tale. Produsenten påpeker spesielt at ordforråd som ikke er representert under treningen, kan overses, og at enkeltord eller ufullstendige setninger gir svakere kontekst. Behold originallyden for gjennomgang av navn og faguttrykk, fremfor å gjøre en usikker gjenkjenning til et bekreftet faktum.\n\nDet nyttige artefaktet er transkripsjonen med den forespurte tidsinformasjonen. Sammendrag, oversettelser, taleranalyse og handlinger er separate applikasjonsoppgaver, ikke funksjoner som følger av et tale-til-tekst-navn. Hold v3-identiteten og produsentens oppmerksomhetsmodus atskilt fra andre kontrollpunkter og fra konverterte eller kvantiserte artefakter.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Fullstendige priser for konfigurasjonen finnes i detaljene."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "De viste satsene anslår kostnaden før generering. Det endelige beløpet beregnes ut fra kostnaden som er registrert for den opprinnelige genereringen. Målt varighet på utdataene og anslåtte mengder er ikke den endelige fakturerbare mengden.",
          "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": "Bevar returnert X-Client-Request-ID for avstemming. Les bare faktisk returnerte task_id/asset_id-verdier eller egne oppføringer i mediebiblioteket; bygg aldri en oppgave-URL fra operasjons-ID-en, og send aldri opprettelsesforespørselen på nytt."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Bevar hele svaret og svarhodene, alle faktiske utdata, de opprinnelige returnerte identifikatorene og alle bruksfeltene. Hent den opprinnelige operasjonen igjen uten å sende opprettelsesforespørselen på nytt.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Les en faktisk WAV-fil og kod de virkelige bytene for det deklarerte JSON-feltet input_audio; ingen multipart-rute tilbys for denne eksakte deklarasjonen som bare bruker JSON."
            ],
            "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": "faktisk returnert task_id eller oppføring i mediebiblioteket",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Dette anslaget er verken en tilleggsavgift eller en fast sats for den fullførte genereringen.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Anslått genereringskostnad",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkripsjon",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 5e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 5e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "NVIDIAs Parakeet TDT 0.6B v3 er en tale-til-tekst-modell med 600M parametere for 25 europeiske språk, med automatisk språkgjenkjenning. Den produserer transkripsjoner med tegnsetting og støtter tidsstempler for ord og segmenter, med moduser for lange lydopptak knyttet til produsentens oppmerksomhetskonfigurasjon."
  },
  "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": "NVIDIAs Parakeet TDT 0.6B v3 er en tale-til-tekst-modell med 600M parametere for 25 europeiske språk, med automatisk språkgjenkjenning. Den produserer transkripsjoner med tegnsetting og støtter tidsstempler for ord og segmenter, med moduser for lange lydopptak knyttet til produsentens oppmerksomhetskonfigurasjon.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "28851fbcb82e9c7e300dd844755229f864e68b4842de24f8281a67f4c1159c8f",
    "renderer_sha256": "c8cb5a92c10b47373d294dee7465d66796cd4710c6626fd81459dc0625fc6d26"
  },
  "sourceRevision": "e22b85c08b36ab04ec1a861b6359fc4fd4a529074eb820a4350591ab746e4160"
}