GPT-4o Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel op basis van GPT-4o. De invoer is audio met optionele tekstaanwijzingen en de uitvoer is herkende tekst. Het staat los van de editie GPT-4o Mini Transcribe en van GPT-4o Transcribe Diarize, het gespecialiseerde model voor sprekerlabels. Gebruik dit profiel om een getrouwe tekstregistratie van gesproken materiaal voor te bereiden en houd de bronopname beschikbaar voor beoordeling en later redactioneel werk.
OpenAI’s transcriptiehandleiding documenteert uploads tot 25 MB. De huidige endpointreferentie accepteert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM en beveelt bestandsmetadata aan die het formaat identificeert, waaronder een bestandsnaam met extensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname volgen compressie of geordende delen van 25 MB of minder de instructies van de maker voor langere invoer. Vermijd splitsen midden in een zin en bewaar de positie van elk deel in de volledige opname.
Verbind voor een interview elk invoerbestand met de opname en de passage die het bevat. Bereid voor een technische presentatie de relevante productnamen, afkortingen en vaktermen als context voor en controleer daarna de spelling aan de hand van wat de spreker werkelijk zei. Controleer voor een opgenomen uitleg met getallen het transcript naast de bron voordat u er een geschreven procedure van maakt. Het gewenste eerste resultaat is herkende spraak in tekstvorm; een beknopt rapport of vertaald document kan daarna als afzonderlijke stap vanuit die tekst worden voorbereid.
De handleiding van de maker noemt GPT-4o Transcribe expliciet bij de ondersteuning voor prompts. Een prompt kan correcte spelling, context uit een eerder segment en voorkeuren voor interpunctie, hoofdletters, stopwoordjes of een schriftsoort aanleveren. Volgens de referentie moet deze met de taal van de opname overeenkomen. Een korte, relevante beschrijving van het onderwerp en de woordenschat geeft de transcriptie bruikbare context zonder onuitgesproken termen als vereiste uitvoer te behandelen.
Dit profiel ondersteunt de taalhint language in het enkelvoud, gedocumenteerd in ISO 639-1-vorm. Het aanleveren van de werkelijke invoertaal kan de herkenning ondersteunen. De nieuwere velden keywords en languages in het meervoud van GPT Transcribe behoren bij dat afzonderlijk benoemde model en mogen niet voor GPT-4o Transcribe worden aangenomen. Houd de taalinstelling verbonden met de te transcriberen spraak en bewaar de oorspronkelijke woorden vóór een latere vertaling of stilistische herschrijving.
De huidige endpointreferentie documenteert JSON als het ondersteunde antwoordformaat van GPT-4o Transcribe. Het resultaat bevat herkende tekst en optionele logwaarschijnlijkheden van tokens kunnen bij dat JSON-formaat worden aangevraagd. De waarschijnlijkheidsgegevens beschrijven de tokenkeuze van het model. Ze kunnen helpen bepalen welke passages inspectie verdienen, maar een vergelijking met de audio bepaalt of het transcript een moeilijke naam, getal of passage weergeeft.
Het JSON-resultaat van het standaardprofiel levert geen native ondertitelformaten, uitgebreide woordtijdsaanduidingen of sprekerstoewijzingen. OpenAI documenteert andere model- en formaatkeuzes wanneer die uitvoer nodig is; GPT-4o Transcribe Diarize is de afzonderlijke editie voor sprekerlabels. Bewaar voor een ondertitelingstaak een gecontroleerd transcript voor een passende tijdsbepalingsstap. Verzin bij een gesprek geen sprekernamen alleen omdat een transcriptalinea van onderwerp of stem lijkt te veranderen.
OpenAI’s spraak-naar-teksthandleiding vermeldt dat bestaande integraties van GPT-4o Transcribe bestandsstreaming ondersteunen. De toepassing levert eerst de opname aan, ontvangt daarna transcripttekst terwijl die opname wordt verwerkt en bewaart het voltooide resultaat. Zo wordt het transcript van een voltooide opname gestreamd en geen microfoonaudio ontvangen terwijl die binnenkomt. De exacte modelkaart vermeldt ook de endpointfamilies transcriptie en Realtime; modelspecifiek sessiegedrag moet bij dit profiel blijven horen en mag niet van een nieuwer model voor continue streaming worden overgenomen.
De huidige specificatie van GPT-4o Transcribe vermeldt een contextvenster van 16.000 tokens, een maximale uitvoer van 2.000 tokens en een kennisgrens van 1 juni 2024. Die tokenlimieten vormen geen vaste audioduur en vervangen de voorbereidingsregels voor bestandstranscriptie niet. Bewaar voor een uitgebreide opname de bronvolgorde en relevante voorafgaande context en controleer daarna of de voltooide tekst tot het einde van elk beoogd segment reikt.
Een bruikbaar eindtranscript kan doorzoekbaar interviewmateriaal, een bron voor technische documentatie of de tekst voor een latere ondertitelingswerkwijze worden. Controleer onzekere vaktermen, hoeveelheden, interpunctie, accenten en overlappende spraak aan de hand van de opname. Houd herkende tekst gescheiden van latere correcties of samenvattingen en bewaar de bronkoppeling via identificatoren in de omringende werkwijze. Het model levert een tekstregistratie; zorgvuldige invoervoorbereiding en broncontrole bepalen of die registratie voor het volgende gebruik geschikt is.
", "aboutText": "GPT-4o Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel op basis van GPT-4o. De invoer is audio met optionele tekstaanwijzingen en de uitvoer is herkende tekst. Het staat los van de editie GPT-4o Mini Transcribe en van GPT-4o Transcribe Diarize, het gespecialiseerde model voor sprekerlabels. Gebruik dit profiel om een getrouwe tekstregistratie van gesproken materiaal voor te bereiden en houd de bronopname beschikbaar voor beoordeling en later redactioneel werk.\n\n### Bestandsinvoer en voorbereiding van lang materiaal\n\nOpenAI’s transcriptiehandleiding documenteert uploads tot 25 MB. De huidige endpointreferentie accepteert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM en beveelt bestandsmetadata aan die het formaat identificeert, waaronder een bestandsnaam met extensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname volgen compressie of geordende delen van 25 MB of minder de instructies van de maker voor langere invoer. Vermijd splitsen midden in een zin en bewaar de positie van elk deel in de volledige opname.\n\nVerbind voor een interview elk invoerbestand met de opname en de passage die het bevat. Bereid voor een technische presentatie de relevante productnamen, afkortingen en vaktermen als context voor en controleer daarna de spelling aan de hand van wat de spreker werkelijk zei. Controleer voor een opgenomen uitleg met getallen het transcript naast de bron voordat u er een geschreven procedure van maakt. Het gewenste eerste resultaat is herkende spraak in tekstvorm; een beknopt rapport of vertaald document kan daarna als afzonderlijke stap vanuit die tekst worden voorbereid.\n\n### Opnamespecifieke prompts en taalkeuze\n\nDe handleiding van de maker noemt GPT-4o Transcribe expliciet bij de ondersteuning voor prompts. Een prompt kan correcte spelling, context uit een eerder segment en voorkeuren voor interpunctie, hoofdletters, stopwoordjes of een schriftsoort aanleveren. Volgens de referentie moet deze met de taal van de opname overeenkomen. Een korte, relevante beschrijving van het onderwerp en de woordenschat geeft de transcriptie bruikbare context zonder onuitgesproken termen als vereiste uitvoer te behandelen.\n\nDit profiel ondersteunt de taalhint language in het enkelvoud, gedocumenteerd in ISO 639-1-vorm. Het aanleveren van de werkelijke invoertaal kan de herkenning ondersteunen. De nieuwere velden keywords en languages in het meervoud van GPT Transcribe behoren bij dat afzonderlijk benoemde model en mogen niet voor GPT-4o Transcribe worden aangenomen. Houd de taalinstelling verbonden met de te transcriberen spraak en bewaar de oorspronkelijke woorden vóór een latere vertaling of stilistische herschrijving.\n\n### Resultaatformaat, waarschijnlijkheden en gespecialiseerde uitvoer\n\nDe huidige endpointreferentie documenteert JSON als het ondersteunde antwoordformaat van GPT-4o Transcribe. Het resultaat bevat herkende tekst en optionele logwaarschijnlijkheden van tokens kunnen bij dat JSON-formaat worden aangevraagd. De waarschijnlijkheidsgegevens beschrijven de tokenkeuze van het model. Ze kunnen helpen bepalen welke passages inspectie verdienen, maar een vergelijking met de audio bepaalt of het transcript een moeilijke naam, getal of passage weergeeft.\n\nHet JSON-resultaat van het standaardprofiel levert geen native ondertitelformaten, uitgebreide woordtijdsaanduidingen of sprekerstoewijzingen. OpenAI documenteert andere model- en formaatkeuzes wanneer die uitvoer nodig is; GPT-4o Transcribe Diarize is de afzonderlijke editie voor sprekerlabels. Bewaar voor een ondertitelingstaak een gecontroleerd transcript voor een passende tijdsbepalingsstap. Verzin bij een gesprek geen sprekernamen alleen omdat een transcriptalinea van onderwerp of stem lijkt te veranderen.\n\n### Gestreamde resultaten van een voltooid bestand\n\nOpenAI’s spraak-naar-teksthandleiding vermeldt dat bestaande integraties van GPT-4o Transcribe bestandsstreaming ondersteunen. De toepassing levert eerst de opname aan, ontvangt daarna transcripttekst terwijl die opname wordt verwerkt en bewaart het voltooide resultaat. Zo wordt het transcript van een voltooide opname gestreamd en geen microfoonaudio ontvangen terwijl die binnenkomt. De exacte modelkaart vermeldt ook de endpointfamilies transcriptie en Realtime; modelspecifiek sessiegedrag moet bij dit profiel blijven horen en mag niet van een nieuwer model voor continue streaming worden overgenomen.\n\n### Modellimieten en controle van het eindresultaat\n\nDe huidige specificatie van GPT-4o Transcribe vermeldt een contextvenster van 16.000 tokens, een maximale uitvoer van 2.000 tokens en een kennisgrens van 1 juni 2024. Die tokenlimieten vormen geen vaste audioduur en vervangen de voorbereidingsregels voor bestandstranscriptie niet. Bewaar voor een uitgebreide opname de bronvolgorde en relevante voorafgaande context en controleer daarna of de voltooide tekst tot het einde van elk beoogd segment reikt.\n\nEen bruikbaar eindtranscript kan doorzoekbaar interviewmateriaal, een bron voor technische documentatie of de tekst voor een latere ondertitelingswerkwijze worden. Controleer onzekere vaktermen, hoeveelheden, interpunctie, accenten en overlappende spraak aan de hand van de opname. Houd herkende tekst gescheiden van latere correcties of samenvattingen en bewaar de bronkoppeling via identificatoren in de omringende werkwijze. Het model levert een tekstregistratie; zorgvuldige invoervoorbereiding en broncontrole bepalen of die registratie voor het volgende gebruik geschikt is.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "bb70828efbea2b59138f58b1ce92528e6e8f349985db851df9cd75fe5e22f3ec", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "openai/gpt-4o-transcribeGPT-4o Transcribe zet audio om in tekst met OpenAI’s spraakherkenningsmogelijkheden van GPT-4o. Het ondersteunt contextprompts, een hint voor de invoertaal, JSON-transcripten, gestreamde bestandsuitvoer en optionele logwaarschijnlijkheden van tokens om onzekere formuleringen te beoordelen.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT-4o Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel op basis van GPT-4o. De invoer is audio met optionele tekstaanwijzingen en de uitvoer is herkende tekst. Het staat los van de editie GPT-4o Mini Transcribe en van GPT-4o Transcribe Diarize, het gespecialiseerde model voor sprekerlabels. Gebruik dit profiel om een getrouwe tekstregistratie van gesproken materiaal voor te bereiden en houd de bronopname beschikbaar voor beoordeling en later redactioneel werk.
OpenAI’s transcriptiehandleiding documenteert uploads tot 25 MB. De huidige endpointreferentie accepteert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM en beveelt bestandsmetadata aan die het formaat identificeert, waaronder een bestandsnaam met extensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname volgen compressie of geordende delen van 25 MB of minder de instructies van de maker voor langere invoer. Vermijd splitsen midden in een zin en bewaar de positie van elk deel in de volledige opname.
Verbind voor een interview elk invoerbestand met de opname en de passage die het bevat. Bereid voor een technische presentatie de relevante productnamen, afkortingen en vaktermen als context voor en controleer daarna de spelling aan de hand van wat de spreker werkelijk zei. Controleer voor een opgenomen uitleg met getallen het transcript naast de bron voordat u er een geschreven procedure van maakt. Het gewenste eerste resultaat is herkende spraak in tekstvorm; een beknopt rapport of vertaald document kan daarna als afzonderlijke stap vanuit die tekst worden voorbereid.
De handleiding van de maker noemt GPT-4o Transcribe expliciet bij de ondersteuning voor prompts. Een prompt kan correcte spelling, context uit een eerder segment en voorkeuren voor interpunctie, hoofdletters, stopwoordjes of een schriftsoort aanleveren. Volgens de referentie moet deze met de taal van de opname overeenkomen. Een korte, relevante beschrijving van het onderwerp en de woordenschat geeft de transcriptie bruikbare context zonder onuitgesproken termen als vereiste uitvoer te behandelen.
Dit profiel ondersteunt de taalhint language in het enkelvoud, gedocumenteerd in ISO 639-1-vorm. Het aanleveren van de werkelijke invoertaal kan de herkenning ondersteunen. De nieuwere velden keywords en languages in het meervoud van GPT Transcribe behoren bij dat afzonderlijk benoemde model en mogen niet voor GPT-4o Transcribe worden aangenomen. Houd de taalinstelling verbonden met de te transcriberen spraak en bewaar de oorspronkelijke woorden vóór een latere vertaling of stilistische herschrijving.
De huidige endpointreferentie documenteert JSON als het ondersteunde antwoordformaat van GPT-4o Transcribe. Het resultaat bevat herkende tekst en optionele logwaarschijnlijkheden van tokens kunnen bij dat JSON-formaat worden aangevraagd. De waarschijnlijkheidsgegevens beschrijven de tokenkeuze van het model. Ze kunnen helpen bepalen welke passages inspectie verdienen, maar een vergelijking met de audio bepaalt of het transcript een moeilijke naam, getal of passage weergeeft.
Het JSON-resultaat van het standaardprofiel levert geen native ondertitelformaten, uitgebreide woordtijdsaanduidingen of sprekerstoewijzingen. OpenAI documenteert andere model- en formaatkeuzes wanneer die uitvoer nodig is; GPT-4o Transcribe Diarize is de afzonderlijke editie voor sprekerlabels. Bewaar voor een ondertitelingstaak een gecontroleerd transcript voor een passende tijdsbepalingsstap. Verzin bij een gesprek geen sprekernamen alleen omdat een transcriptalinea van onderwerp of stem lijkt te veranderen.
OpenAI’s spraak-naar-teksthandleiding vermeldt dat bestaande integraties van GPT-4o Transcribe bestandsstreaming ondersteunen. De toepassing levert eerst de opname aan, ontvangt daarna transcripttekst terwijl die opname wordt verwerkt en bewaart het voltooide resultaat. Zo wordt het transcript van een voltooide opname gestreamd en geen microfoonaudio ontvangen terwijl die binnenkomt. De exacte modelkaart vermeldt ook de endpointfamilies transcriptie en Realtime; modelspecifiek sessiegedrag moet bij dit profiel blijven horen en mag niet van een nieuwer model voor continue streaming worden overgenomen.
De huidige specificatie van GPT-4o Transcribe vermeldt een contextvenster van 16.000 tokens, een maximale uitvoer van 2.000 tokens en een kennisgrens van 1 juni 2024. Die tokenlimieten vormen geen vaste audioduur en vervangen de voorbereidingsregels voor bestandstranscriptie niet. Bewaar voor een uitgebreide opname de bronvolgorde en relevante voorafgaande context en controleer daarna of de voltooide tekst tot het einde van elk beoogd segment reikt.
Een bruikbaar eindtranscript kan doorzoekbaar interviewmateriaal, een bron voor technische documentatie of de tekst voor een latere ondertitelingswerkwijze worden. Controleer onzekere vaktermen, hoeveelheden, interpunctie, accenten en overlappende spraak aan de hand van de opname. Houd herkende tekst gescheiden van latere correcties of samenvattingen en bewaar de bronkoppeling via identificatoren in de omringende werkwijze. Het model levert een tekstregistratie; zorgvuldige invoervoorbereiding en broncontrole bepalen of die registratie voor het volgende gebruik geschikt is.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-4o-transcribe | Standaard— |
Veldinput_audio | Typeobject | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, input_audio |
Parametermaterial_types | Contractaudio |
Parametermaterial_conditions | ContractHet voorbeeld leest uw eigen niet-lege PCM WAV-bestand, codeert alle bestandsbytes als base64 en verstuurt input_audio.format als wav. |
Levenscyclus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · exacte task_id uit een bestaand mediarecord dat u bezit
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.
| Configuratie | Tariefstaffel | Rekeneenheid | Kosten |
|---|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Rekeneenheid— | Kosten Invoer · Invoertokens — / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens — / 1K tokens Invoer · Cache lezen — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven — / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
| Configuratieinvoertoken | Tariefstaffel— | Rekeneenheid/ 1K tokens | Kosten Invoer $0.005 / 1K tokens |
| Configuratieuitvoertoken | Tariefstaffel— | Rekeneenheid/ 1K tokens | Kosten Uitvoer $0.02 / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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/gpt-4o-transcribe', '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.\nVolledige oorspronkelijke antwoordbody, status en doorgestuurde headers. Deze handler voegt geen universele JSON-structuur, tekstveld of taakenvelop toe.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar het volledige antwoord en de headers, alle daadwerkelijke uitvoer, de oorspronkelijk geretourneerde identificatoren en alle gebruiksvelden. Herstel de oorspronkelijke bewerking zonder de aanmaakaanvraag opnieuw in te dienen.
Bewaar de daadwerkelijke X-Client-Request-ID en het volledige antwoord. Lees de oorspronkelijke assets die u bezit en hun exacte ondertekende inhouds-URLs; dien een onzekere aanmaak nooit opnieuw in.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldtext (when present) | Type |
Veldusage (when present) | Type |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeDe JSON-body of expliciete canonieke model-ID is ongeldig. | Volgende stapBewaar het antwoord en corrigeer het aangegeven verzoekveld. |
Antwoord401 · authentication_error | VoorwaardeDe Ailoot API-sleutel is ongeldig. | Volgende stapGebruik uw geautoriseerde Ailoot API-sleutel. |
Antwoord403 · permission_error | VoorwaardeDe sleutelgroep laat deze methode niet toe. | Volgende stapBewaar de geretourneerde foutdetails. |
Antwoord404 · not_found_error | VoorwaardeDe geselecteerde methode heeft geen toegelaten route. | Volgende stapBewaar de geretourneerde foutdetails. |
Antwoord422 · price_unavailable | VoorwaardeHet geaccepteerde tarief kan de vereiste invoerhoeveelheid of bovengrens niet verkrijgen. | Volgende stapBewaar het antwoord; gebruik de invoerweergave die het geaccepteerde tarief vereist. |
Antwoord503 · | VoorwaardeVereiste opslag, route, methodeprijs of reservering is niet beschikbaar. | Volgende stapBewaar het volledige oorspronkelijke antwoord. Een onzekere reservering geeft geen toestemming om opnieuw in te dienen. |
Antwoord502 · server_error | VoorwaardeHet oorspronkelijke resultaat, gebruik of de afrekening moet worden gecontroleerd. | Volgende stapBewaar de daadwerkelijke verzoek-ID en het oorspronkelijke antwoord. Lees het bestaande record dat u bezit; dien de aanmaak niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra openai/gpt-4o-transcribe
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.