Whisper large-v3-turbo, også kalt Turbo, er OpenAIs optimaliserte transkripsjonsmodell avledet fra Whisper large-v3. Dekoderen er redusert fra 32 lag til fire, mens enkoderen fortsatt har 32 lag. Den utgitte modellen har omtrent 809 millioner parametere. Produsentens formål er raskere talegjenkjenning med et beskjedent tap av nøyaktighet, ikke en annen modus for lydgenerering. Innspilt tale er inndata, og gjenkjent tekst er resultatet.
Lanseringskunngjøringen skiller forberedelsen av Turbo fra en separat destillert Whisper-modell: Turbo ble finjustert i to ytterligere epoker på flerspråklige transkripsjonsdata, uten oversettelsesdata. Dette skillet er viktig i bruk. OpenAIs kodelager sier at Turbo ikke er trent til å oversette ikke-engelsk tale til engelsk, og at den kan returnere originalspråket selv når en oversettelsesoppgave etterspørres. Bruk denne utgaven til transkripsjon på samme språk; et oversettelsesbehov hører til en annen egnet modell eller et separat trinn etter transkripsjonen.
Deteksjon av kildespråk og uttrykkelig språkvalg er fortsatt nyttige transkripsjonsvalg. Hvis språket i opptaket er kjent, angir du det i oppgavebeskrivelsen; ellers kan den dokumenterte arbeidsflyten oppdage det. Bevar navn, mengder og de uttalte ordene før du ber om redaksjonell opprydding. Et møtereferat, en intervjutranskripsjon eller en forelesningstekst kan deretter søkes i, kommenteres eller oppsummeres i en senere operasjon. Turbos gjenkjenningsoppgave må ikke forveksles med talesyntese, etterligning av en taler eller en semantisk vurdering av personene i opptaket.
OpenAIs lydlaster dekoder inndatafiler til monosampler ved 16 kHz, og modellen bruker et akustisk vindu på 30 sekunder med 128 Mel-frekvensbånd. Lengre opptak krever inferens for lange opptak. Sekvensiell behandling går gjennom vinduene i rekkefølge; en oppdelt tilnærming transkriberer overlappende deler og setter dem sammen ved grensene. Modellkortet beskriver sistnevnte som nyttig ved behandling av én lang fil når kort behandlingstid er viktigst, mens sekvensiell behandling er alternativet som prioriterer nøyaktighet. Verken vinduet eller modellnavnet fastsetter en maksimal filstørrelse for opplasting til en driftet tjeneste.
Den nøyaktige Turbo-konfigurasjonen oppgir 448 dekoderposisjoner for én dekodingssekvens. Den dokumenterte inferensflyten kan inkludere tidsangivelser for segmenter eller ord sammen med transkripsjonen; tidsangivelser støtter navigering og senere formatering av undertekster. Dette legger ikke automatisk til et undertekstfilformat eller pålitelige taleretiketter. Angi om det trengs en ren transkripsjon eller tidsmerkede segmenter, og behold originalopptaket tilgjengelig for kontroll av omstridte passasjer. Behandling av lange opptak og eventuell sluttformatering er atskilt fra identiteten til modellens sjekkpunkt.
Turbo reduserer dekodingsarbeidet, men den faktiske tiden avhenger av maskinvare, opptakslengde, språk, taletempo og inferensvalg. Produsenten påpeker større kvalitetsfall for enkelte språk, inkludert thai og kantonesisk, fremfor ensartet oppførsel overalt. Sammenlign et representativt utdrag på ønsket språk før du anser dette hastighetsorienterte kompromisset som egnet for alt materiale. For en oppgave med arkivbehandling bør vurderingsutvalget omfatte vanskelig ordforråd, pauser og støyende eller overlappende passasjer, ikke bare en ren innledningssetning.
Det publiserte kortet viderefører Whispers vesentlige begrensninger i gjenkjenning: predikert tekst kan inneholde ord som ikke ble sagt, og repetitiv tekst kan forekomme. Resultater varierer mellom språk, aksenter og dialekter, særlig der treningsdekningen er begrenset. Kortet fastslår ikke at grunnmodellens talerdiarisering eller talerklassifisering er robuste standardegenskaper. En praktisk vurdering fokuserer på kildetrohet: viktige navn og tall, utelatt tale, uventet tekst under stillhet og gjentakelser. En lesbar transkripsjon er fortsatt et resultat som skal sammenlignes med opptaket, ikke en garanti for nøyaktig gjenkjenning.
Det nyttige sluttresultatet er en transkripsjon på kildespråket med eventuelle ønskede tidsangivelser og en tydelig kobling til opptaket. Hold en gjenkjent versjon atskilt fra en redigert publiseringsversjon, slik at endringer kan spores. Behold navnet large-v3-turbo når du sammenligner utgaver: dette er ikke hele large-v3-modellen og skal ikke ubemerket arve large-v3s oppgave med oversettelse til engelsk. Denne identiteten med åpne modellvekter innebærer heller ikke opplastingsgrensene, svarformatene eller løftene om direktestrømming i den driftede whisper-1-tjenesten. Velg Turbo når det dokumenterte transkripsjonskompromisset passer til det faktiske materialet og ønsket behandlingstid.
", "aboutText": "Whisper large-v3-turbo, også kalt Turbo, er OpenAIs optimaliserte transkripsjonsmodell avledet fra Whisper large-v3. Dekoderen er redusert fra 32 lag til fire, mens enkoderen fortsatt har 32 lag. Den utgitte modellen har omtrent 809 millioner parametere. Produsentens formål er raskere talegjenkjenning med et beskjedent tap av nøyaktighet, ikke en annen modus for lydgenerering. Innspilt tale er inndata, og gjenkjent tekst er resultatet.\n\nLanseringskunngjøringen skiller forberedelsen av Turbo fra en separat destillert Whisper-modell: Turbo ble finjustert i to ytterligere epoker på flerspråklige transkripsjonsdata, uten oversettelsesdata. Dette skillet er viktig i bruk. OpenAIs kodelager sier at Turbo ikke er trent til å oversette ikke-engelsk tale til engelsk, og at den kan returnere originalspråket selv når en oversettelsesoppgave etterspørres. Bruk denne utgaven til transkripsjon på samme språk; et oversettelsesbehov hører til en annen egnet modell eller et separat trinn etter transkripsjonen.\n\nDeteksjon av kildespråk og uttrykkelig språkvalg er fortsatt nyttige transkripsjonsvalg. Hvis språket i opptaket er kjent, angir du det i oppgavebeskrivelsen; ellers kan den dokumenterte arbeidsflyten oppdage det. Bevar navn, mengder og de uttalte ordene før du ber om redaksjonell opprydding. Et møtereferat, en intervjutranskripsjon eller en forelesningstekst kan deretter søkes i, kommenteres eller oppsummeres i en senere operasjon. Turbos gjenkjenningsoppgave må ikke forveksles med talesyntese, etterligning av en taler eller en semantisk vurdering av personene i opptaket.\n\nOpenAIs lydlaster dekoder inndatafiler til monosampler ved 16 kHz, og modellen bruker et akustisk vindu på 30 sekunder med 128 Mel-frekvensbånd. Lengre opptak krever inferens for lange opptak. Sekvensiell behandling går gjennom vinduene i rekkefølge; en oppdelt tilnærming transkriberer overlappende deler og setter dem sammen ved grensene. Modellkortet beskriver sistnevnte som nyttig ved behandling av én lang fil når kort behandlingstid er viktigst, mens sekvensiell behandling er alternativet som prioriterer nøyaktighet. Verken vinduet eller modellnavnet fastsetter en maksimal filstørrelse for opplasting til en driftet tjeneste.\n\nDen nøyaktige Turbo-konfigurasjonen oppgir 448 dekoderposisjoner for én dekodingssekvens. Den dokumenterte inferensflyten kan inkludere tidsangivelser for segmenter eller ord sammen med transkripsjonen; tidsangivelser støtter navigering og senere formatering av undertekster. Dette legger ikke automatisk til et undertekstfilformat eller pålitelige taleretiketter. Angi om det trengs en ren transkripsjon eller tidsmerkede segmenter, og behold originalopptaket tilgjengelig for kontroll av omstridte passasjer. Behandling av lange opptak og eventuell sluttformatering er atskilt fra identiteten til modellens sjekkpunkt.\n\nTurbo reduserer dekodingsarbeidet, men den faktiske tiden avhenger av maskinvare, opptakslengde, språk, taletempo og inferensvalg. Produsenten påpeker større kvalitetsfall for enkelte språk, inkludert thai og kantonesisk, fremfor ensartet oppførsel overalt. Sammenlign et representativt utdrag på ønsket språk før du anser dette hastighetsorienterte kompromisset som egnet for alt materiale. For en oppgave med arkivbehandling bør vurderingsutvalget omfatte vanskelig ordforråd, pauser og støyende eller overlappende passasjer, ikke bare en ren innledningssetning.\n\nDet publiserte kortet viderefører Whispers vesentlige begrensninger i gjenkjenning: predikert tekst kan inneholde ord som ikke ble sagt, og repetitiv tekst kan forekomme. Resultater varierer mellom språk, aksenter og dialekter, særlig der treningsdekningen er begrenset. Kortet fastslår ikke at grunnmodellens talerdiarisering eller talerklassifisering er robuste standardegenskaper. En praktisk vurdering fokuserer på kildetrohet: viktige navn og tall, utelatt tale, uventet tekst under stillhet og gjentakelser. En lesbar transkripsjon er fortsatt et resultat som skal sammenlignes med opptaket, ikke en garanti for nøyaktig gjenkjenning.\n\nDet nyttige sluttresultatet er en transkripsjon på kildespråket med eventuelle ønskede tidsangivelser og en tydelig kobling til opptaket. Hold en gjenkjent versjon atskilt fra en redigert publiseringsversjon, slik at endringer kan spores. Behold navnet large-v3-turbo når du sammenligner utgaver: dette er ikke hele large-v3-modellen og skal ikke ubemerket arve large-v3s oppgave med oversettelse til engelsk. Denne identiteten med åpne modellvekter innebærer heller ikke opplastingsgrensene, svarformatene eller løftene om direktestrømming i den driftede whisper-1-tjenesten. Velg Turbo når det dokumenterte transkripsjonskompromisset passer til det faktiske materialet og ønsket behandlingstid.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "2791e1d956fdc5b517acc0f5e8732d841ba32f730c35e630f7d9ff03e31d5d98", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nb", "methods": [ { "html": "openai/whisper-large-v3-turboWhisper large-v3-turbo er OpenAIs raskere transkripsjonsutgave med åpne modellvekter, avledet fra large-v3, med fire dekoderlag og 809 millioner parametere. Den er rettet mot flerspråklig tale til tekst; produsentens offisielle dokumentasjon utelukker oversettelse av tale til engelsk fra Turbos trente oppgave.
Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.
Whisper large-v3-turbo, også kalt Turbo, er OpenAIs optimaliserte transkripsjonsmodell avledet fra Whisper large-v3. Dekoderen er redusert fra 32 lag til fire, mens enkoderen fortsatt har 32 lag. Den utgitte modellen har omtrent 809 millioner parametere. Produsentens formål er raskere talegjenkjenning med et beskjedent tap av nøyaktighet, ikke en annen modus for lydgenerering. Innspilt tale er inndata, og gjenkjent tekst er resultatet.
Lanseringskunngjøringen skiller forberedelsen av Turbo fra en separat destillert Whisper-modell: Turbo ble finjustert i to ytterligere epoker på flerspråklige transkripsjonsdata, uten oversettelsesdata. Dette skillet er viktig i bruk. OpenAIs kodelager sier at Turbo ikke er trent til å oversette ikke-engelsk tale til engelsk, og at den kan returnere originalspråket selv når en oversettelsesoppgave etterspørres. Bruk denne utgaven til transkripsjon på samme språk; et oversettelsesbehov hører til en annen egnet modell eller et separat trinn etter transkripsjonen.
Deteksjon av kildespråk og uttrykkelig språkvalg er fortsatt nyttige transkripsjonsvalg. Hvis språket i opptaket er kjent, angir du det i oppgavebeskrivelsen; ellers kan den dokumenterte arbeidsflyten oppdage det. Bevar navn, mengder og de uttalte ordene før du ber om redaksjonell opprydding. Et møtereferat, en intervjutranskripsjon eller en forelesningstekst kan deretter søkes i, kommenteres eller oppsummeres i en senere operasjon. Turbos gjenkjenningsoppgave må ikke forveksles med talesyntese, etterligning av en taler eller en semantisk vurdering av personene i opptaket.
OpenAIs lydlaster dekoder inndatafiler til monosampler ved 16 kHz, og modellen bruker et akustisk vindu på 30 sekunder med 128 Mel-frekvensbånd. Lengre opptak krever inferens for lange opptak. Sekvensiell behandling går gjennom vinduene i rekkefølge; en oppdelt tilnærming transkriberer overlappende deler og setter dem sammen ved grensene. Modellkortet beskriver sistnevnte som nyttig ved behandling av én lang fil når kort behandlingstid er viktigst, mens sekvensiell behandling er alternativet som prioriterer nøyaktighet. Verken vinduet eller modellnavnet fastsetter en maksimal filstørrelse for opplasting til en driftet tjeneste.
Den nøyaktige Turbo-konfigurasjonen oppgir 448 dekoderposisjoner for én dekodingssekvens. Den dokumenterte inferensflyten kan inkludere tidsangivelser for segmenter eller ord sammen med transkripsjonen; tidsangivelser støtter navigering og senere formatering av undertekster. Dette legger ikke automatisk til et undertekstfilformat eller pålitelige taleretiketter. Angi om det trengs en ren transkripsjon eller tidsmerkede segmenter, og behold originalopptaket tilgjengelig for kontroll av omstridte passasjer. Behandling av lange opptak og eventuell sluttformatering er atskilt fra identiteten til modellens sjekkpunkt.
Turbo reduserer dekodingsarbeidet, men den faktiske tiden avhenger av maskinvare, opptakslengde, språk, taletempo og inferensvalg. Produsenten påpeker større kvalitetsfall for enkelte språk, inkludert thai og kantonesisk, fremfor ensartet oppførsel overalt. Sammenlign et representativt utdrag på ønsket språk før du anser dette hastighetsorienterte kompromisset som egnet for alt materiale. For en oppgave med arkivbehandling bør vurderingsutvalget omfatte vanskelig ordforråd, pauser og støyende eller overlappende passasjer, ikke bare en ren innledningssetning.
Det publiserte kortet viderefører Whispers vesentlige begrensninger i gjenkjenning: predikert tekst kan inneholde ord som ikke ble sagt, og repetitiv tekst kan forekomme. Resultater varierer mellom språk, aksenter og dialekter, særlig der treningsdekningen er begrenset. Kortet fastslår ikke at grunnmodellens talerdiarisering eller talerklassifisering er robuste standardegenskaper. En praktisk vurdering fokuserer på kildetrohet: viktige navn og tall, utelatt tale, uventet tekst under stillhet og gjentakelser. En lesbar transkripsjon er fortsatt et resultat som skal sammenlignes med opptaket, ikke en garanti for nøyaktig gjenkjenning.
Det nyttige sluttresultatet er en transkripsjon på kildespråket med eventuelle ønskede tidsangivelser og en tydelig kobling til opptaket. Hold en gjenkjent versjon atskilt fra en redigert publiseringsversjon, slik at endringer kan spores. Behold navnet large-v3-turbo når du sammenligner utgaver: dette er ikke hele large-v3-modellen og skal ikke ubemerket arve large-v3s oppgave med oversettelse til engelsk. Denne identiteten med åpne modellvekter innebærer heller ikke opplastingsgrensene, svarformatene eller løftene om direktestrømming i den driftede whisper-1-tjenesten. Velg Turbo når det dokumenterte transkripsjonskompromisset passer til det faktiske materialet og ønsket behandlingstid.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Felt | Type | Krav | Verdier & grenser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feltmodel | Typestring | KravPåkrevd | Verdier & grenser openai/whisper-large-v3-turbo | Standard— |
Feltinput_audio | Typeobject | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Parameter | Avtale |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtaleapplication/json |
Parameterrequired | Avtalemodel, input_audio |
Parametermaterial_types | Avtaleaudio |
Parametermaterial_conditions | AvtaleEksemplet leser den faktiske PCM WAV-filen din, som må ha innhold, koder alle filens byte som base64 og sender input_audio.format som wav. |
Livssyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · Eksakt task_id fra en eksisterende medieoppføring du eier
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Tariffopplysninger legger ikke til forespørselsvalg. Støttede parametere står ved den valgte metoden.
Knytt hver kostnad til de viste vilkårene. Bruk én sats for hvert sett med alternative konfigurasjoner.
| Konfigurasjon | Prisplan | Faktureringsenhet | Kostnad |
|---|---|---|---|
| KonfigurasjonGrunnpriser for tokener | PrisplanGrunnsats | Faktureringsenhet— | Kostnad Inndata · Inngående tokener — / 1K tokener Utdata · Utgående tokener — / 1K tokener Inndata · Lesing fra hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer — / 1K tokener Inndata · Skriving til hurtigbuffer, 1 time — / 1K tokener |
| Konfigurasjonlydsekund i inndata | Prisplan— | Faktureringsenhetper sekund inndatalyd | Kostnad Inndata · lydsekund i inndata $0.00000666 per sekund inndatalyd |
Ailoot reserverer et estimert beløp før en forespørsel. Etter resultatet gjøres det endelige beløpet opp basert på målt forbruk. Oppgjør for strømming bruker den endelige forbruksposten. Slik fungerer reservasjon og oppgjør →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/whisper-large-v3-turbo', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\nHele den opprinnelige svarkroppen, statusen og videresendte svarhoder. Denne behandleren legger ikke til noen universell JSON-struktur, noe tekstfelt eller noen oppgaveinnpakning.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Behold alle fullstendige returnerte svar, filer og innholdsdeler.
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.
Behold den faktiske X-Client-Request-ID og hele svaret. Les de opprinnelige ressursene du eier, og deres eksakte signerte innholdsadresser; send aldri en usikker opprettelse på nytt.
| Felt | Type |
|---|---|
Felttext (when present) | Type |
Feltusage (when present) | Type |
| Svar | Vilkår | Neste trinn |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VilkårJSON-kroppen eller den eksplisitte kanoniske modell-ID-en er ugyldig. | Neste trinnBehold svaret og korriger det angitte forespørselsfeltet. |
Svar401 · authentication_error | VilkårAiloot API-nøkkelen er ugyldig. | Neste trinnBruk den autoriserte Ailoot API-nøkkelen din. |
Svar403 · permission_error | VilkårNøkkelgruppen gir ikke tilgang til denne metoden. | Neste trinnBehold de returnerte feildetaljene. |
Svar404 · not_found_error | VilkårDen valgte metoden har ingen godkjent rute. | Neste trinnBehold de returnerte feildetaljene. |
Svar422 · price_unavailable | VilkårDen godtatte tariffen kan ikke hente den nødvendige inndatamengden eller grensen. | Neste trinnBehold svaret; bruk inndatarepresentasjonen som den godtatte tariffen krever. |
Svar503 · | VilkårNødvendig lagring, rute, metodepris eller reservasjon er utilgjengelig. | Neste trinnBehold hele det opprinnelige svaret. En usikker reservasjon gir ikke tillatelse til å sende inn på nytt. |
Svar502 · server_error | VilkårDet opprinnelige resultatet, forbruket eller oppgjøret må kontrolleres. | Neste trinnBehold den faktiske forespørsels-ID-en og det opprinnelige svaret. Les den eksisterende oppføringen du eier; ikke send opprettelsen på nytt. |
Ailoot Ultra openai/whisper-large-v3-turbo
Bruk metodestiene som vises ovenfor.