GPT Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel voor voltooide audiobestanden, gestreamde bestandstranscripties en vastgelegde audiobeurten in Realtime-sessies. Het accepteert audio met optionele tekstcontext en geeft herkende tekst terug. De maker positioneert het voor nauwkeurige transcriptie van opgenomen spraak in de oorspronkelijke taal, inclusief domeinspecifieke woordenschat, meertalige opnamen en het wisselen tussen talen. De bruikbare uitvoer is een transcript dat met de opname verbonden blijft, met metadata over gedetecteerde talen wanneer het model een betrouwbare voorspelling kan doen.
OpenAI’s werkwijze voor bestandstranscriptie accepteert uploads tot 25 MB. De huidige eindpuntreferentie vermeldt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM als invoerformaten en beveelt voldoende bestandsmetadata aan om het formaat te identificeren, waaronder een passende bestandsextensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname beveelt de handleiding compressie of opsplitsing in bestanden van maximaal 25 MB aan. Knip niet midden in een zin, omdat het verwijderen van omringende spraak de herkenning minder nauwkeurig kan maken. Houd de delen in volgorde en behoud hun posities in de oorspronkelijke opname.
Lever voor een vergadering, interview of opgenomen presentatie de werkelijke audio aan en benoem het onderwerp en de terminologie die waarschijnlijk wordt uitgesproken. Een bruikbaar resultaat is de herkende formulering, geen afgeleide samenvatting van het gesprek. Bewaar de identificator van de opname bij de teruggegeven tekst, zodat iemand die een naam, getal of onzekere formulering controleert naar de juiste bron kan terugkeren. Een transcript kan daarna materiaal worden voor een afzonderlijke samenvattings-, vertaal- of redactionele werkwijze.
De maker onderscheidt drie vormen van sturing. Een prompt geeft vrije context over het onderwerp of de situatie van de opname. Trefwoorden geven letterlijke woorden of uitdrukkingen die in de spraak worden verwacht. Een talenlijst geeft de verwachte gesproken talen aan. Beschrijf voor een tweetalig productgesprek de situatie in de prompt, vermeld de relevante productnamen als trefwoorden en geef de verwachte talen op. Dit zijn herkenningshints, geen instructies om woorden in te voegen die niemand heeft gezegd.
GPT Transcribe gebruikt het meervoudige veld languages in plaats van het oudere enkelvoudige veld language; OpenAI zegt beide niet tegelijk te versturen. De handleiding accepteert ondersteunde ISO 639-1-codes, geselecteerde ISO 639-3-codes en regionale Chinese landinstellingscodes; niet-ondersteunde of onjuist gevormde waarden worden afgewezen. Elk trefwoord moet op één regel blijven en mag geen punthaakje, terugloopteken of regeldoorvoerteken bevatten. Een ongeldig trefwoord of een te lange prompt kan de volledige aanvraag laten afwijzen. Houd de context relevant en controleer of de genoemde namen werkelijk in de audio voorkomen, in plaats van de hintlijst als transcript te behandelen.
Het gedocumenteerde bestandsresultaat is JSON met het transcript en de gedetecteerde talen. Die taalvoorspellingen zijn uitvoer van het model, geen kopie van de aangeleverde taalhints. Een lege talenlijst is een geldig resultaat wanneer het model geen betrouwbare voorspelling kan doen; dit toont niet aan dat de opname stil was of dat de transcriptie is mislukt. Houd de herkende tekst en taalmetadata gescheiden, zodat vervolgverwerking elk onderdeel volgens zijn betekenis kan gebruiken.
Een voltooid bestand kan tijdens verwerking stapsgewijs transcriptietekst opleveren. OpenAI documenteert transcript.text.delta-gebeurtenissen voor gedeeltelijke tekst en transcript.text.done voor het volledige bestandstranscript; de laatste gebeurtenis bevat ook de gedetecteerde talen. Dit streamt de uitvoer van een opname die al is aangeleverd. Het is bruikbaar om de voortgang bij een lange upload weer te geven, terwijl de laatste gebeurtenis de tekst bepaalt die als voltooid resultaat moet worden bewaard.
GPT Transcribe heeft ook een gespecialiseerde Realtime-werkwijze via WebSocket. Audio wordt aan de invoerbuffer toegevoegd, waarna de toepassing een audiobeurt expliciet vastlegt. Transcriptie begint voor dat vastgelegde deel en kan vóór de voltooiingsgebeurtenis tekstdelta’s uitsturen, inclusief informatie over gedetecteerde talen. Het model gebruikt in deze sessiewerkwijze van de maker automatisch eerdere getranscribeerde beurten als context. Dit verschilt van het continu uitsturen van liveondertiteling terwijl microfoonaudio binnenkomt; OpenAI noemt GPT Live Transcribe voor die continue werkwijze.
Bewaar bij meerdere beurten de identificator van het invoeritem bij het bijbehorende transcript. OpenAI waarschuwt dat voltooiingsgebeurtenissen van verschillende beurten niet in spreekvolgorde hoeven aan te komen; koppel elk eindresultaat daarom aan de bijbehorende vastgelegde invoer in plaats van een gesprek uitsluitend op voltooiingstijd te ordenen. Het bruikbare resultaat is een geordend transcript uit de juiste definitieve items, waarbij tussentijdse tekst als voortgang wordt behandeld, niet als een afzonderlijke voltooide uiting.
Dit profiel biedt geen universeel contract voor ondertitels, tijdstempels, vertaling of sprekerlabels. OpenAI’s migratiehandleiding onderscheidt die gespecialiseerde mogelijkheden: rechtstreeks ondersteunde ondertitelformaten en tijdsaanduidingen per woord vereisen een compatibel model en formaat, terwijl sprekerlabels GPT-4o Transcribe Diarize gebruiken. Het bestandsresultaat van GPT Transcribe is JSON, geen direct uitwisselbaar SRT-, VTT- of antwoord met uitgebreide tijdstempels. De specifieke modelkaart publiceert geen numeriek context- of maximaal uitvoerbudget; een tokenvenster van een chatmodel mag daarom niet voor audiotranscriptie worden aangenomen.
Controleer moeilijke woordenschat, getallen, accenten, achtergrondgeluid en taalwisselingen aan de hand van de opname. Controleer of relevante hints de herkenning verbeterden zonder niet-uitgesproken termen in te voegen en of het eindtranscript het einde van de audio bevat. Behoud bij een meertalig resultaat de gesproken formulering voordat u een vertaalde versie voorbereidt. Deze controles maken het transcript bruikbaar als bronmateriaal en houden contexthints, gedetecteerde talen en herkende spraak duidelijk onderscheiden.
", "aboutText": "GPT Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel voor voltooide audiobestanden, gestreamde bestandstranscripties en vastgelegde audiobeurten in Realtime-sessies. Het accepteert audio met optionele tekstcontext en geeft herkende tekst terug. De maker positioneert het voor nauwkeurige transcriptie van opgenomen spraak in de oorspronkelijke taal, inclusief domeinspecifieke woordenschat, meertalige opnamen en het wisselen tussen talen. De bruikbare uitvoer is een transcript dat met de opname verbonden blijft, met metadata over gedetecteerde talen wanneer het model een betrouwbare voorspelling kan doen.\n\n### Een voltooide opname voorbereiden\n\nOpenAI’s werkwijze voor bestandstranscriptie accepteert uploads tot 25 MB. De huidige eindpuntreferentie vermeldt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM als invoerformaten en beveelt voldoende bestandsmetadata aan om het formaat te identificeren, waaronder een passende bestandsextensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname beveelt de handleiding compressie of opsplitsing in bestanden van maximaal 25 MB aan. Knip niet midden in een zin, omdat het verwijderen van omringende spraak de herkenning minder nauwkeurig kan maken. Houd de delen in volgorde en behoud hun posities in de oorspronkelijke opname.\n\nLever voor een vergadering, interview of opgenomen presentatie de werkelijke audio aan en benoem het onderwerp en de terminologie die waarschijnlijk wordt uitgesproken. Een bruikbaar resultaat is de herkende formulering, geen afgeleide samenvatting van het gesprek. Bewaar de identificator van de opname bij de teruggegeven tekst, zodat iemand die een naam, getal of onzekere formulering controleert naar de juiste bron kan terugkeren. Een transcript kan daarna materiaal worden voor een afzonderlijke samenvattings-, vertaal- of redactionele werkwijze.\n\n### Context, trefwoordhints en verwachte talen\n\nDe maker onderscheidt drie vormen van sturing. Een prompt geeft vrije context over het onderwerp of de situatie van de opname. Trefwoorden geven letterlijke woorden of uitdrukkingen die in de spraak worden verwacht. Een talenlijst geeft de verwachte gesproken talen aan. Beschrijf voor een tweetalig productgesprek de situatie in de prompt, vermeld de relevante productnamen als trefwoorden en geef de verwachte talen op. Dit zijn herkenningshints, geen instructies om woorden in te voegen die niemand heeft gezegd.\n\nGPT Transcribe gebruikt het meervoudige veld languages in plaats van het oudere enkelvoudige veld language; OpenAI zegt beide niet tegelijk te versturen. De handleiding accepteert ondersteunde ISO 639-1-codes, geselecteerde ISO 639-3-codes en regionale Chinese landinstellingscodes; niet-ondersteunde of onjuist gevormde waarden worden afgewezen. Elk trefwoord moet op één regel blijven en mag geen punthaakje, terugloopteken of regeldoorvoerteken bevatten. Een ongeldig trefwoord of een te lange prompt kan de volledige aanvraag laten afwijzen. Houd de context relevant en controleer of de genoemde namen werkelijk in de audio voorkomen, in plaats van de hintlijst als transcript te behandelen.\n\n### JSON-uitvoer en voorspellingen van gedetecteerde talen\n\nHet gedocumenteerde bestandsresultaat is JSON met het transcript en de gedetecteerde talen. Die taalvoorspellingen zijn uitvoer van het model, geen kopie van de aangeleverde taalhints. Een lege talenlijst is een geldig resultaat wanneer het model geen betrouwbare voorspelling kan doen; dit toont niet aan dat de opname stil was of dat de transcriptie is mislukt. Houd de herkende tekst en taalmetadata gescheiden, zodat vervolgverwerking elk onderdeel volgens zijn betekenis kan gebruiken.\n\n### Een bestandstranscript streamen\n\nEen voltooid bestand kan tijdens verwerking stapsgewijs transcriptietekst opleveren. OpenAI documenteert transcript.text.delta-gebeurtenissen voor gedeeltelijke tekst en transcript.text.done voor het volledige bestandstranscript; de laatste gebeurtenis bevat ook de gedetecteerde talen. Dit streamt de uitvoer van een opname die al is aangeleverd. Het is bruikbaar om de voortgang bij een lange upload weer te geven, terwijl de laatste gebeurtenis de tekst bepaalt die als voltooid resultaat moet worden bewaard.\n\n### Vastgelegde beurten in Realtime-sessies\n\nGPT Transcribe heeft ook een gespecialiseerde Realtime-werkwijze via WebSocket. Audio wordt aan de invoerbuffer toegevoegd, waarna de toepassing een audiobeurt expliciet vastlegt. Transcriptie begint voor dat vastgelegde deel en kan vóór de voltooiingsgebeurtenis tekstdelta’s uitsturen, inclusief informatie over gedetecteerde talen. Het model gebruikt in deze sessiewerkwijze van de maker automatisch eerdere getranscribeerde beurten als context. Dit verschilt van het continu uitsturen van liveondertiteling terwijl microfoonaudio binnenkomt; OpenAI noemt GPT Live Transcribe voor die continue werkwijze.\n\nBewaar bij meerdere beurten de identificator van het invoeritem bij het bijbehorende transcript. OpenAI waarschuwt dat voltooiingsgebeurtenissen van verschillende beurten niet in spreekvolgorde hoeven aan te komen; koppel elk eindresultaat daarom aan de bijbehorende vastgelegde invoer in plaats van een gesprek uitsluitend op voltooiingstijd te ordenen. Het bruikbare resultaat is een geordend transcript uit de juiste definitieve items, waarbij tussentijdse tekst als voortgang wordt behandeld, niet als een afzonderlijke voltooide uiting.\n\n### Gespecialiseerde uitvoer en inhoudelijke grenzen\n\nDit profiel biedt geen universeel contract voor ondertitels, tijdstempels, vertaling of sprekerlabels. OpenAI’s migratiehandleiding onderscheidt die gespecialiseerde mogelijkheden: rechtstreeks ondersteunde ondertitelformaten en tijdsaanduidingen per woord vereisen een compatibel model en formaat, terwijl sprekerlabels GPT-4o Transcribe Diarize gebruiken. Het bestandsresultaat van GPT Transcribe is JSON, geen direct uitwisselbaar SRT-, VTT- of antwoord met uitgebreide tijdstempels. De specifieke modelkaart publiceert geen numeriek context- of maximaal uitvoerbudget; een tokenvenster van een chatmodel mag daarom niet voor audiotranscriptie worden aangenomen.\n\nControleer moeilijke woordenschat, getallen, accenten, achtergrondgeluid en taalwisselingen aan de hand van de opname. Controleer of relevante hints de herkenning verbeterden zonder niet-uitgesproken termen in te voegen en of het eindtranscript het einde van de audio bevat. Behoud bij een meertalig resultaat de gesproken formulering voordat u een vertaalde versie voorbereidt. Deze controles maken het transcript bruikbaar als bronmateriaal en houden contexthints, gedetecteerde talen en herkende spraak duidelijk onderscheiden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "2009ece57decb773a7051b2c3b0604b9195181c7cc6efad692ce81d5fe2840c1", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "openai/gpt-transcribeGPT Transcribe zet opgenomen spraak om in tekst in de oorspronkelijke taal, met contextprompts, letterlijke trefwoordhints en meerdere taalhints. OpenAI documenteert transcriptie van voltooide bestanden, gestreamde bestandsresultaten en transcriptie na het vastleggen van Realtime-audiobeurten.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
GPT Transcribe is OpenAI’s spraak-naar-tekstmodel voor voltooide audiobestanden, gestreamde bestandstranscripties en vastgelegde audiobeurten in Realtime-sessies. Het accepteert audio met optionele tekstcontext en geeft herkende tekst terug. De maker positioneert het voor nauwkeurige transcriptie van opgenomen spraak in de oorspronkelijke taal, inclusief domeinspecifieke woordenschat, meertalige opnamen en het wisselen tussen talen. De bruikbare uitvoer is een transcript dat met de opname verbonden blijft, met metadata over gedetecteerde talen wanneer het model een betrouwbare voorspelling kan doen.
OpenAI’s werkwijze voor bestandstranscriptie accepteert uploads tot 25 MB. De huidige eindpuntreferentie vermeldt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV en WebM als invoerformaten en beveelt voldoende bestandsmetadata aan om het formaat te identificeren, waaronder een passende bestandsextensie en een passend inhoudstype. Voor een grotere opname beveelt de handleiding compressie of opsplitsing in bestanden van maximaal 25 MB aan. Knip niet midden in een zin, omdat het verwijderen van omringende spraak de herkenning minder nauwkeurig kan maken. Houd de delen in volgorde en behoud hun posities in de oorspronkelijke opname.
Lever voor een vergadering, interview of opgenomen presentatie de werkelijke audio aan en benoem het onderwerp en de terminologie die waarschijnlijk wordt uitgesproken. Een bruikbaar resultaat is de herkende formulering, geen afgeleide samenvatting van het gesprek. Bewaar de identificator van de opname bij de teruggegeven tekst, zodat iemand die een naam, getal of onzekere formulering controleert naar de juiste bron kan terugkeren. Een transcript kan daarna materiaal worden voor een afzonderlijke samenvattings-, vertaal- of redactionele werkwijze.
De maker onderscheidt drie vormen van sturing. Een prompt geeft vrije context over het onderwerp of de situatie van de opname. Trefwoorden geven letterlijke woorden of uitdrukkingen die in de spraak worden verwacht. Een talenlijst geeft de verwachte gesproken talen aan. Beschrijf voor een tweetalig productgesprek de situatie in de prompt, vermeld de relevante productnamen als trefwoorden en geef de verwachte talen op. Dit zijn herkenningshints, geen instructies om woorden in te voegen die niemand heeft gezegd.
GPT Transcribe gebruikt het meervoudige veld languages in plaats van het oudere enkelvoudige veld language; OpenAI zegt beide niet tegelijk te versturen. De handleiding accepteert ondersteunde ISO 639-1-codes, geselecteerde ISO 639-3-codes en regionale Chinese landinstellingscodes; niet-ondersteunde of onjuist gevormde waarden worden afgewezen. Elk trefwoord moet op één regel blijven en mag geen punthaakje, terugloopteken of regeldoorvoerteken bevatten. Een ongeldig trefwoord of een te lange prompt kan de volledige aanvraag laten afwijzen. Houd de context relevant en controleer of de genoemde namen werkelijk in de audio voorkomen, in plaats van de hintlijst als transcript te behandelen.
Het gedocumenteerde bestandsresultaat is JSON met het transcript en de gedetecteerde talen. Die taalvoorspellingen zijn uitvoer van het model, geen kopie van de aangeleverde taalhints. Een lege talenlijst is een geldig resultaat wanneer het model geen betrouwbare voorspelling kan doen; dit toont niet aan dat de opname stil was of dat de transcriptie is mislukt. Houd de herkende tekst en taalmetadata gescheiden, zodat vervolgverwerking elk onderdeel volgens zijn betekenis kan gebruiken.
Een voltooid bestand kan tijdens verwerking stapsgewijs transcriptietekst opleveren. OpenAI documenteert transcript.text.delta-gebeurtenissen voor gedeeltelijke tekst en transcript.text.done voor het volledige bestandstranscript; de laatste gebeurtenis bevat ook de gedetecteerde talen. Dit streamt de uitvoer van een opname die al is aangeleverd. Het is bruikbaar om de voortgang bij een lange upload weer te geven, terwijl de laatste gebeurtenis de tekst bepaalt die als voltooid resultaat moet worden bewaard.
GPT Transcribe heeft ook een gespecialiseerde Realtime-werkwijze via WebSocket. Audio wordt aan de invoerbuffer toegevoegd, waarna de toepassing een audiobeurt expliciet vastlegt. Transcriptie begint voor dat vastgelegde deel en kan vóór de voltooiingsgebeurtenis tekstdelta’s uitsturen, inclusief informatie over gedetecteerde talen. Het model gebruikt in deze sessiewerkwijze van de maker automatisch eerdere getranscribeerde beurten als context. Dit verschilt van het continu uitsturen van liveondertiteling terwijl microfoonaudio binnenkomt; OpenAI noemt GPT Live Transcribe voor die continue werkwijze.
Bewaar bij meerdere beurten de identificator van het invoeritem bij het bijbehorende transcript. OpenAI waarschuwt dat voltooiingsgebeurtenissen van verschillende beurten niet in spreekvolgorde hoeven aan te komen; koppel elk eindresultaat daarom aan de bijbehorende vastgelegde invoer in plaats van een gesprek uitsluitend op voltooiingstijd te ordenen. Het bruikbare resultaat is een geordend transcript uit de juiste definitieve items, waarbij tussentijdse tekst als voortgang wordt behandeld, niet als een afzonderlijke voltooide uiting.
Dit profiel biedt geen universeel contract voor ondertitels, tijdstempels, vertaling of sprekerlabels. OpenAI’s migratiehandleiding onderscheidt die gespecialiseerde mogelijkheden: rechtstreeks ondersteunde ondertitelformaten en tijdsaanduidingen per woord vereisen een compatibel model en formaat, terwijl sprekerlabels GPT-4o Transcribe Diarize gebruiken. Het bestandsresultaat van GPT Transcribe is JSON, geen direct uitwisselbaar SRT-, VTT- of antwoord met uitgebreide tijdstempels. De specifieke modelkaart publiceert geen numeriek context- of maximaal uitvoerbudget; een tokenvenster van een chatmodel mag daarom niet voor audiotranscriptie worden aangenomen.
Controleer moeilijke woordenschat, getallen, accenten, achtergrondgeluid en taalwisselingen aan de hand van de opname. Controleer of relevante hints de herkenning verbeterden zonder niet-uitgesproken termen in te voegen en of het eindtranscript het einde van de audio bevat. Behoud bij een meertalig resultaat de gesproken formulering voordat u een vertaalde versie voorbereidt. Deze controles maken het transcript bruikbaar als bronmateriaal en houden contexthints, gedetecteerde talen en herkende spraak duidelijk onderscheiden.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten openai/gpt-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 |
| Configuratieseconde audio-invoer | Tariefstaffel— | Rekeneenheidper seconde audio-invoer | Kosten Invoer · seconde audio-invoer $0.00015 per seconde audio-invoer |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${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-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-transcribe
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.