{
  "aboutHtml": "<p>Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B to model rozpoznawania mowy firmy NVIDIA o 600 milionach parametrów, przeznaczony do transkrypcji na żywo i przetwarzania nagrań. Rozszerza anglojęzyczną linię strumieniową o warunkowanie identyfikatorem języka. Mowa staje się tekstem w języku wejściowym, z interpunkcją oraz wielkimi i małymi literami wbudowanymi w wynik.</p><p>Zakres języków producenta ma trzy poziomy. Dziewiętnaście wariantów gotowych do transkrypcji obejmuje angielski z USA i Wielkiej Brytanii, hiszpański z USA i Hiszpanii, francuski z Francji i Kanady, włoski, portugalski z Brazylii i Portugalii, niderlandzki, niemiecki, turecki, rosyjski, arabski, hindi, japoński, koreański, wietnamski oraz ukraiński. Trzynaście wariantów o szerokim pokryciu dodaje polski, szwedzki, czeski, norweski bokmål, duński, bułgarski, fiński, chorwacki, słowacki, mandaryński, węgierski, rumuński i estoński. Łącznie te 32 warianty językowo-regionalne tworzą transkrypcję bez dodatkowego dostrajania.</p><p>Osiem wariantów gotowych do adaptacji — grecki, litewski, łotewski, maltański, słoweński, hebrajski, tajski i norweski nynorsk — jest rozpoznawanych przez tokenizer, ale wymaga dostrojenia na danych z docelowej dziedziny, aby uruchomić pełną transkrypcję. Podawana przez producenta liczba 40 wariantów nie oznacza więc, że wszystkie czterdzieści mają takie same możliwości od razu po uruchomieniu. Dostosowany checkpoint jest odrębnym materiałem od modelu bazowego.</p><p>Architektura łączy 24-warstwowy koder FastConformer wykorzystujący pamięć podręczną z dekoderem RNN-T. Zachowuje stany uwagi i splotów kodera z wcześniejszych ramek oraz przetwarza każdą nową porcję dźwięku bez wielokrotnego przeliczania nakładających się okien. Sygnał identyfikatora języka jest dostarczany wraz z reprezentacją akustyczną, aby warunkować transkrypcję lub pozwolić modelowi wywnioskować język.</p><p>Konfiguracja NVIDIA NeMo dokumentuje rozmiary porcji wynoszące 80, 160, 320, 560 i 1120 milisekund. Ustawienie uwagi określa, ile przyszłego dźwięku otrzyma dana porcja przed wyemitowaniem tekstu, pozwalając równoważyć czas oczekiwania i kontekst akustyczny. Są to konfiguracje strumieniowe producenta, a nie gwarantowane czasy odpowiedzi całego procesu; implementacja może udostępniać własny obsługiwany podzbiór.</p><p>Przygotuj dźwięk mono WAV z częstotliwością próbkowania 16 kHz właściwą procesorowi producenta. Gdy język jest znany, użyj warunkowania odpowiednim wariantem językowo-regionalnym; tryb automatyczny wykrywa język mówiony. Podstawowy przykład procesu domyślnie używa polecenia dla angielskiego z USA, więc działanie wielojęzyczne należy skonfigurować świadomie, zamiast zakładać je na podstawie tego przykładu.</p><p>W trybie automatycznym procedura producenta może dołączyć znacznik języka po końcowym znaku interpunkcyjnym transkrypcji. Zachowanie znacznika udostępnia język aplikacji obsługującej ruch w różnych językach; jego usunięcie daje czysty tekst transkrypcji. Zachowaj rozróżnienie między rozpoznanymi słowami, ich interpunkcją i tymi metadanymi językowymi podczas wyświetlania lub przetwarzania wyniku.</p><p>Aplikacja do napisów może podawać dźwięk w kolejności, zbierać transkrypcję i wykorzystywać ukończony tekst do wyświetlania lub dalszego przetwarzania. Aplikacja głosowa może przekazać rozpoznaną mowę do etapu rozumienia języka. Przy analizie rozmów można zachować razem oryginalne nagranie i transkrypcję, aby nazwy, liczby i nieznane terminy nadal można było sprawdzić. Model ASR dostarcza transkrypcję; podsumowanie, działania i generowanie mowy są odrębnymi etapami aplikacji.</p><p>NVIDIA trenuje model na połączeniu publicznych i własnościowych danych mowy z etykietami ludzkimi oraz syntetycznymi, znormalizowanymi do tekstu z interpunkcją i prawidłową wielkością liter. Przewodnik adaptacji podkreśla dopasowanie etykiet językowych i stylu tekstu, a następnie ocenę nagrań niewykorzystanych w treningu przy ustawieniu strumieniowym przeznaczonym do użycia. Opisuje adaptację do języka, akcentu i dziedziny, nie przypisując tych dostosowanych wyników pierwotnemu checkpointowi.</p><p>Karta modelu wiąże praktyczną długość nagrania z dostępną pamięcią, zamiast publikować jeden uniwersalny maksymalny czas. Odróżniaj wersję wielojęzyczną od modelu obsługującego wyłącznie angielski i zachowaj wybrany język oraz konfigurację strumieniową razem z wynikiem transkrypcji. Materiałem wyjściowym jest rozpoznany tekst z opcjonalnymi metadanymi językowymi producenta, a nie ogólna odpowiedź w rozmowie.</p>",
  "aboutText": "Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B to model rozpoznawania mowy firmy NVIDIA o 600 milionach parametrów, przeznaczony do transkrypcji na żywo i przetwarzania nagrań. Rozszerza anglojęzyczną linię strumieniową o warunkowanie identyfikatorem języka. Mowa staje się tekstem w języku wejściowym, z interpunkcją oraz wielkimi i małymi literami wbudowanymi w wynik.\n\nZakres języków producenta ma trzy poziomy. Dziewiętnaście wariantów gotowych do transkrypcji obejmuje angielski z USA i Wielkiej Brytanii, hiszpański z USA i Hiszpanii, francuski z Francji i Kanady, włoski, portugalski z Brazylii i Portugalii, niderlandzki, niemiecki, turecki, rosyjski, arabski, hindi, japoński, koreański, wietnamski oraz ukraiński. Trzynaście wariantów o szerokim pokryciu dodaje polski, szwedzki, czeski, norweski bokmål, duński, bułgarski, fiński, chorwacki, słowacki, mandaryński, węgierski, rumuński i estoński. Łącznie te 32 warianty językowo-regionalne tworzą transkrypcję bez dodatkowego dostrajania.\n\nOsiem wariantów gotowych do adaptacji — grecki, litewski, łotewski, maltański, słoweński, hebrajski, tajski i norweski nynorsk — jest rozpoznawanych przez tokenizer, ale wymaga dostrojenia na danych z docelowej dziedziny, aby uruchomić pełną transkrypcję. Podawana przez producenta liczba 40 wariantów nie oznacza więc, że wszystkie czterdzieści mają takie same możliwości od razu po uruchomieniu. Dostosowany checkpoint jest odrębnym materiałem od modelu bazowego.\n\nArchitektura łączy 24-warstwowy koder FastConformer wykorzystujący pamięć podręczną z dekoderem RNN-T. Zachowuje stany uwagi i splotów kodera z wcześniejszych ramek oraz przetwarza każdą nową porcję dźwięku bez wielokrotnego przeliczania nakładających się okien. Sygnał identyfikatora języka jest dostarczany wraz z reprezentacją akustyczną, aby warunkować transkrypcję lub pozwolić modelowi wywnioskować język.\n\nKonfiguracja NVIDIA NeMo dokumentuje rozmiary porcji wynoszące 80, 160, 320, 560 i 1120 milisekund. Ustawienie uwagi określa, ile przyszłego dźwięku otrzyma dana porcja przed wyemitowaniem tekstu, pozwalając równoważyć czas oczekiwania i kontekst akustyczny. Są to konfiguracje strumieniowe producenta, a nie gwarantowane czasy odpowiedzi całego procesu; implementacja może udostępniać własny obsługiwany podzbiór.\n\nPrzygotuj dźwięk mono WAV z częstotliwością próbkowania 16 kHz właściwą procesorowi producenta. Gdy język jest znany, użyj warunkowania odpowiednim wariantem językowo-regionalnym; tryb automatyczny wykrywa język mówiony. Podstawowy przykład procesu domyślnie używa polecenia dla angielskiego z USA, więc działanie wielojęzyczne należy skonfigurować świadomie, zamiast zakładać je na podstawie tego przykładu.\n\nW trybie automatycznym procedura producenta może dołączyć znacznik języka po końcowym znaku interpunkcyjnym transkrypcji. Zachowanie znacznika udostępnia język aplikacji obsługującej ruch w różnych językach; jego usunięcie daje czysty tekst transkrypcji. Zachowaj rozróżnienie między rozpoznanymi słowami, ich interpunkcją i tymi metadanymi językowymi podczas wyświetlania lub przetwarzania wyniku.\n\nAplikacja do napisów może podawać dźwięk w kolejności, zbierać transkrypcję i wykorzystywać ukończony tekst do wyświetlania lub dalszego przetwarzania. Aplikacja głosowa może przekazać rozpoznaną mowę do etapu rozumienia języka. Przy analizie rozmów można zachować razem oryginalne nagranie i transkrypcję, aby nazwy, liczby i nieznane terminy nadal można było sprawdzić. Model ASR dostarcza transkrypcję; podsumowanie, działania i generowanie mowy są odrębnymi etapami aplikacji.\n\nNVIDIA trenuje model na połączeniu publicznych i własnościowych danych mowy z etykietami ludzkimi oraz syntetycznymi, znormalizowanymi do tekstu z interpunkcją i prawidłową wielkością liter. Przewodnik adaptacji podkreśla dopasowanie etykiet językowych i stylu tekstu, a następnie ocenę nagrań niewykorzystanych w treningu przy ustawieniu strumieniowym przeznaczonym do użycia. Opisuje adaptację do języka, akcentu i dziedziny, nie przypisując tych dostosowanych wyników pierwotnemu checkpointowi.\n\nKarta modelu wiąże praktyczną długość nagrania z dostępną pamięcią, zamiast publikować jeden uniwersalny maksymalny czas. Odróżniaj wersję wielojęzyczną od modelu obsługującego wyłącznie angielski i zachowaj wybrany język oraz konfigurację strumieniową razem z wynikiem transkrypcji. Materiałem wyjściowym jest rozpoznany tekst z opcjonalnymi metadanymi językowymi producenta, a nie ogólna odpowiedź w rozmowie.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "31dc4589390010e0101c012e3650219b10179e3ec1fc4373baae4a5aceff98c0",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "pl",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Zamknij\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Kopiuj ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Sekcje karty modelu\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Start</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Dane wejściowe i metody</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Cennik</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Przykłady</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Wyniki</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Aliasy</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Metody API\"><button type=\"button\" role=\"tab\" tabindex=\"0\" aria-controls=\"card-method-content\" aria-selected=\"true\" id=\"card-method-tab-0\" data-card-method=\"Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b\">Rozpoznawanie</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\">Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B firmy NVIDIA przepisuje mowę na tekst z interpunkcją za pomocą kodera strumieniowego wykorzystującego pamięć podręczną. Obsługuje jawne warunkowanie językiem lub automatyczne wykrywanie; 32 warianty językowo-regionalne są gotowe do transkrypcji, a osiem wymaga adaptacji.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Akceptowane dane wejściowe</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Wyniki</dt><dd>Tekst</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>O modelu</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B to model rozpoznawania mowy firmy NVIDIA o 600 milionach parametrów, przeznaczony do transkrypcji na żywo i przetwarzania nagrań. Rozszerza anglojęzyczną linię strumieniową o warunkowanie identyfikatorem języka. Mowa staje się tekstem w języku wejściowym, z interpunkcją oraz wielkimi i małymi literami wbudowanymi w wynik.</p><p>Zakres języków producenta ma trzy poziomy. Dziewiętnaście wariantów gotowych do transkrypcji obejmuje angielski z USA i Wielkiej Brytanii, hiszpański z USA i Hiszpanii, francuski z Francji i Kanady, włoski, portugalski z Brazylii i Portugalii, niderlandzki, niemiecki, turecki, rosyjski, arabski, hindi, japoński, koreański, wietnamski oraz ukraiński. Trzynaście wariantów o szerokim pokryciu dodaje polski, szwedzki, czeski, norweski bokmål, duński, bułgarski, fiński, chorwacki, słowacki, mandaryński, węgierski, rumuński i estoński. Łącznie te 32 warianty językowo-regionalne tworzą transkrypcję bez dodatkowego dostrajania.</p><p>Osiem wariantów gotowych do adaptacji — grecki, litewski, łotewski, maltański, słoweński, hebrajski, tajski i norweski nynorsk — jest rozpoznawanych przez tokenizer, ale wymaga dostrojenia na danych z docelowej dziedziny, aby uruchomić pełną transkrypcję. Podawana przez producenta liczba 40 wariantów nie oznacza więc, że wszystkie czterdzieści mają takie same możliwości od razu po uruchomieniu. Dostosowany checkpoint jest odrębnym materiałem od modelu bazowego.</p><p>Architektura łączy 24-warstwowy koder FastConformer wykorzystujący pamięć podręczną z dekoderem RNN-T. Zachowuje stany uwagi i splotów kodera z wcześniejszych ramek oraz przetwarza każdą nową porcję dźwięku bez wielokrotnego przeliczania nakładających się okien. Sygnał identyfikatora języka jest dostarczany wraz z reprezentacją akustyczną, aby warunkować transkrypcję lub pozwolić modelowi wywnioskować język.</p><p>Konfiguracja NVIDIA NeMo dokumentuje rozmiary porcji wynoszące 80, 160, 320, 560 i 1120 milisekund. Ustawienie uwagi określa, ile przyszłego dźwięku otrzyma dana porcja przed wyemitowaniem tekstu, pozwalając równoważyć czas oczekiwania i kontekst akustyczny. Są to konfiguracje strumieniowe producenta, a nie gwarantowane czasy odpowiedzi całego procesu; implementacja może udostępniać własny obsługiwany podzbiór.</p><p>Przygotuj dźwięk mono WAV z częstotliwością próbkowania 16 kHz właściwą procesorowi producenta. Gdy język jest znany, użyj warunkowania odpowiednim wariantem językowo-regionalnym; tryb automatyczny wykrywa język mówiony. Podstawowy przykład procesu domyślnie używa polecenia dla angielskiego z USA, więc działanie wielojęzyczne należy skonfigurować świadomie, zamiast zakładać je na podstawie tego przykładu.</p><p>W trybie automatycznym procedura producenta może dołączyć znacznik języka po końcowym znaku interpunkcyjnym transkrypcji. Zachowanie znacznika udostępnia język aplikacji obsługującej ruch w różnych językach; jego usunięcie daje czysty tekst transkrypcji. Zachowaj rozróżnienie między rozpoznanymi słowami, ich interpunkcją i tymi metadanymi językowymi podczas wyświetlania lub przetwarzania wyniku.</p><p>Aplikacja do napisów może podawać dźwięk w kolejności, zbierać transkrypcję i wykorzystywać ukończony tekst do wyświetlania lub dalszego przetwarzania. Aplikacja głosowa może przekazać rozpoznaną mowę do etapu rozumienia języka. Przy analizie rozmów można zachować razem oryginalne nagranie i transkrypcję, aby nazwy, liczby i nieznane terminy nadal można było sprawdzić. Model ASR dostarcza transkrypcję; podsumowanie, działania i generowanie mowy są odrębnymi etapami aplikacji.</p><p>NVIDIA trenuje model na połączeniu publicznych i własnościowych danych mowy z etykietami ludzkimi oraz syntetycznymi, znormalizowanymi do tekstu z interpunkcją i prawidłową wielkością liter. Przewodnik adaptacji podkreśla dopasowanie etykiet językowych i stylu tekstu, a następnie ocenę nagrań niewykorzystanych w treningu przy ustawieniu strumieniowym przeznaczonym do użycia. Opisuje adaptację do języka, akcentu i dziedziny, nie przypisując tych dostosowanych wyników pierwotnemu checkpointowi.</p><p>Karta modelu wiąże praktyczną długość nagrania z dostępną pamięcią, zamiast publikować jeden uniwersalny maksymalny czas. Odróżniaj wersję wielojęzyczną od modelu obsługującego wyłącznie angielski i zachowaj wybrany język oraz konfigurację strumieniową razem z wynikiem transkrypcji. Materiałem wyjściowym jest rozpoznany tekst z opcjonalnymi metadanymi językowymi producenta, a nie ogólna odpowiedź w rozmowie.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkrypcja</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Wejście</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Wyjście</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th><th>Wymaganie</th><th>Wartości i limity</th><th>Domyślnie</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Wymagane</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Wymagane</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">language</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>Minimum: 0</div><div>Maksimum: 1</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">response_format</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">provider</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Wymaganie\"><span class=\"card-cell-label\">Wymaganie</span>Opcjonalne</td><td data-cell-label=\"Wartości i limity\"><span class=\"card-cell-label\">Wartości i limity</span></td><td data-cell-label=\"Domyślnie\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Domyślnie</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Parametry i cykl życia metody</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parametr</th><th>Kontrakt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parametr\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parametr</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Kontrakt\"><span class=\"card-cell-label\">Kontrakt</span>Odczytaj rzeczywisty plik WAV i zakoduj jego prawdziwe bajty dla zadeklarowanego wejścia JSON input_audio; dla tej konkretnej deklaracji obsługującej wyłącznie JSON nie deklaruje się ścieżki multipart.</td></tr></tbody></table></div><p>Cykl życia: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów</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\">Cennik</h3><div class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Jak obliczana jest ostateczna opłata</h5><p class=\"note-s\">Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.</p></div><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.</p><dl data-price-conditions><dt>Tryb szybki</dt><dd>Nie określono <span class=\"note-s\">Gdy wybrany jest tryb szybki</span></dd><dt>Tryb flex</dt><dd>Nie określono <span class=\"note-s\">Gdy wybrany jest tryb flex</span></dd><dt>Maksymalna intensywność rozumowania</dt><dd>Nie określono <span class=\"note-s\">Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Szacunkowe stawki do porównania</h4><h4>Ceny według konfiguracji</h4><p class=\"note-s\">Dopasuj każdą opłatę do pokazanych warunków. Użyj jednej stawki dla każdego zestawu alternatywnych konfiguracji.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguracja</th><th>Tabela stawek</th><th>Przewidywana ilość</th><th>Jednostka rozliczeniowa</th><th>Opłata</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguracja\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguracja</span>Bazowe stawki za tokeny</th><td data-cell-label=\"Tabela stawek\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela stawek</span>Stawka podstawowa</td><td data-cell-label=\"Przewidywana ilość\"><span class=\"card-cell-label\">Przewidywana ilość</span>—</td><td data-cell-label=\"Jednostka rozliczeniowa\"><span class=\"card-cell-label\">Jednostka rozliczeniowa</span>—</td><td data-cell-label=\"Opłata\"><span class=\"card-cell-label\">Opłata</span><div><span>Wejście · Tokeny wejściowe · Szacunek tylko do porównania</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wyjście · Tokeny wyjściowe · Szacunek tylko do porównania</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Odczyt cache · Szacunek tylko do porównania</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Zapis do cache · Szacunek tylko do porównania</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div><div><span>Wejście · Zapis do cache, 1 godz. · Szacunek tylko do porównania</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K tokenów</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguracja\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguracja</span>sekunda wejściowego audio</th><td data-cell-label=\"Tabela stawek\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela stawek</span>—</td><td data-cell-label=\"Przewidywana ilość\"><span class=\"card-cell-label\">Przewidywana ilość</span>—</td><td data-cell-label=\"Jednostka rozliczeniowa\"><span class=\"card-cell-label\">Jednostka rozliczeniowa</span>za sekundę dźwięku wejściowego</td><td data-cell-label=\"Opłata\"><span class=\"card-cell-label\">Opłata</span><div><span>Wejście · sekunda wejściowego audio · Szacunek tylko do porównania</span> <b>$0.00000666</b> <span class=\"price-unit\">za sekundę dźwięku wejściowego</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguracja\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguracja</span>Szacowany koszt generowania</th><td data-cell-label=\"Tabela stawek\"><span class=\"card-cell-label\">Tabela stawek</span>—</td><td data-cell-label=\"Przewidywana ilość\"><span class=\"card-cell-label\">Przewidywana ilość</span>szacunek dla jednego generowania</td><td data-cell-label=\"Jednostka rozliczeniowa\"><span class=\"card-cell-label\">Jednostka rozliczeniowa</span>—</td><td data-cell-label=\"Opłata\"><span class=\"card-cell-label\">Opłata</span><div><span>Wyjście · Szacowany koszt generowania · Szacunek tylko do porównania</span> <b>$0.00000666</b> <span class=\"price-unit\">szacunek przed generowaniem</span></div><p class=\"note-s\">Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. <a href=\"/docs/pl/billing/reserve/\">Jak działają rezerwacja i rozliczenie →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Przykładowe żądania</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkrypcja</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Warianty kodu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2000-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2000-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · natywna treść żądania w dokładnej postaci i kompletny wynik</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopiuj kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2000-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2000-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${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 $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Odbieranie i zapisywanie wyników</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkrypcja</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Inne odczyty treści</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Warianty kodu\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2001-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2001-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Odczytaj istniejące zasoby należące do Ciebie</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Kopiuj kod\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2001-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2001-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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>Zachowaj wszystkie ukończone wyniki</h5><p class=\"note-s\">Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.</p><p class=\"note-s\">Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź</h5><p class=\"note-s\">Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Pola odpowiedzi</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Pole</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">text</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">usage</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">segments[]</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">words[]</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">speaker fields</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Pole\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Pole</span><code class=\"card-field-name\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasy</h3><h4>Aliasy modelu</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b</code></a></span></p><h4>Aliasy ścieżek metod</h4><p class=\"note-s\">Użyj ścieżek metod podanych powyżej.</p><h4>Powiązane ID modeli</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fnemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.",
          "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": "Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.",
              "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
                ],
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
                  ],
                  "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Odczytaj rzeczywisty plik WAV i zakoduj jego prawdziwe bajty dla zadeklarowanego wejścia JSON input_audio; dla tej konkretnej deklaracji obsługującej wyłącznie JSON nie deklaruje się ścieżki multipart."
            ],
            "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": "Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Szacowany koszt generowania",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b', '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": "Transkrypcja",
        "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "00a09ef97c3a5cd948a9005d767968683139d56a0dad2803d6d232978b9bfcaa",
    "input_html_sha256": "9ce2dc3955f05ad0771c5c5c2dc57b2561e9f7144d105894fd8d60b09d72f9d6",
    "private_audit_sha256": "505670cc0a4a188fcd1806be9bfe3271e905749889618275848ae4adc467bfd4",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-asr-streaming-multilingual-0-6b/",
    "description": "Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B firmy NVIDIA przepisuje mowę na tekst z interpunkcją za pomocą kodera strumieniowego wykorzystującego pamięć podręczną. Obsługuje jawne warunkowanie językiem lub automatyczne wykrywanie; 32 warianty językowo-regionalne są gotowe do transkrypcji, a osiem wymaga adaptacji.",
    "locale": "pl",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-asr-streaming-multilingual-0-6b/index.md",
    "title": "NVIDIA: Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/pl/nvidia-nemotron-3-5-asr-streaming-multilingual-0-6b/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B to model rozpoznawania mowy firmy NVIDIA o 600 milionach parametrów, przeznaczony do transkrypcji na żywo i przetwarzania nagrań. Rozszerza anglojęzyczną linię strumieniową o warunkowanie identyfikatorem języka. Mowa staje się tekstem w języku wejściowym, z interpunkcją oraz wielkimi i małymi literami wbudowanymi w wynik.\n\nZakres języków producenta ma trzy poziomy. Dziewiętnaście wariantów gotowych do transkrypcji obejmuje angielski z USA i Wielkiej Brytanii, hiszpański z USA i Hiszpanii, francuski z Francji i Kanady, włoski, portugalski z Brazylii i Portugalii, niderlandzki, niemiecki, turecki, rosyjski, arabski, hindi, japoński, koreański, wietnamski oraz ukraiński. Trzynaście wariantów o szerokim pokryciu dodaje polski, szwedzki, czeski, norweski bokmål, duński, bułgarski, fiński, chorwacki, słowacki, mandaryński, węgierski, rumuński i estoński. Łącznie te 32 warianty językowo-regionalne tworzą transkrypcję bez dodatkowego dostrajania.\n\nOsiem wariantów gotowych do adaptacji — grecki, litewski, łotewski, maltański, słoweński, hebrajski, tajski i norweski nynorsk — jest rozpoznawanych przez tokenizer, ale wymaga dostrojenia na danych z docelowej dziedziny, aby uruchomić pełną transkrypcję. Podawana przez producenta liczba 40 wariantów nie oznacza więc, że wszystkie czterdzieści mają takie same możliwości od razu po uruchomieniu. Dostosowany checkpoint jest odrębnym materiałem od modelu bazowego.\n\nArchitektura łączy 24-warstwowy koder FastConformer wykorzystujący pamięć podręczną z dekoderem RNN-T. Zachowuje stany uwagi i splotów kodera z wcześniejszych ramek oraz przetwarza każdą nową porcję dźwięku bez wielokrotnego przeliczania nakładających się okien. Sygnał identyfikatora języka jest dostarczany wraz z reprezentacją akustyczną, aby warunkować transkrypcję lub pozwolić modelowi wywnioskować język.\n\nKonfiguracja NVIDIA NeMo dokumentuje rozmiary porcji wynoszące 80, 160, 320, 560 i 1120 milisekund. Ustawienie uwagi określa, ile przyszłego dźwięku otrzyma dana porcja przed wyemitowaniem tekstu, pozwalając równoważyć czas oczekiwania i kontekst akustyczny. Są to konfiguracje strumieniowe producenta, a nie gwarantowane czasy odpowiedzi całego procesu; implementacja może udostępniać własny obsługiwany podzbiór.\n\nPrzygotuj dźwięk mono WAV z częstotliwością próbkowania 16 kHz właściwą procesorowi producenta. Gdy język jest znany, użyj warunkowania odpowiednim wariantem językowo-regionalnym; tryb automatyczny wykrywa język mówiony. Podstawowy przykład procesu domyślnie używa polecenia dla angielskiego z USA, więc działanie wielojęzyczne należy skonfigurować świadomie, zamiast zakładać je na podstawie tego przykładu.\n\nW trybie automatycznym procedura producenta może dołączyć znacznik języka po końcowym znaku interpunkcyjnym transkrypcji. Zachowanie znacznika udostępnia język aplikacji obsługującej ruch w różnych językach; jego usunięcie daje czysty tekst transkrypcji. Zachowaj rozróżnienie między rozpoznanymi słowami, ich interpunkcją i tymi metadanymi językowymi podczas wyświetlania lub przetwarzania wyniku.\n\nAplikacja do napisów może podawać dźwięk w kolejności, zbierać transkrypcję i wykorzystywać ukończony tekst do wyświetlania lub dalszego przetwarzania. Aplikacja głosowa może przekazać rozpoznaną mowę do etapu rozumienia języka. Przy analizie rozmów można zachować razem oryginalne nagranie i transkrypcję, aby nazwy, liczby i nieznane terminy nadal można było sprawdzić. Model ASR dostarcza transkrypcję; podsumowanie, działania i generowanie mowy są odrębnymi etapami aplikacji.\n\nNVIDIA trenuje model na połączeniu publicznych i własnościowych danych mowy z etykietami ludzkimi oraz syntetycznymi, znormalizowanymi do tekstu z interpunkcją i prawidłową wielkością liter. Przewodnik adaptacji podkreśla dopasowanie etykiet językowych i stylu tekstu, a następnie ocenę nagrań niewykorzystanych w treningu przy ustawieniu strumieniowym przeznaczonym do użycia. Opisuje adaptację do języka, akcentu i dziedziny, nie przypisując tych dostosowanych wyników pierwotnemu checkpointowi.\n\nKarta modelu wiąże praktyczną długość nagrania z dostępną pamięcią, zamiast publikować jeden uniwersalny maksymalny czas. Odróżniaj wersję wielojęzyczną od modelu obsługującego wyłącznie angielski i zachowaj wybrany język oraz konfigurację strumieniową razem z wynikiem transkrypcji. Materiałem wyjściowym jest rozpoznany tekst z opcjonalnymi metadanymi językowymi producenta, a nie ogólna odpowiedź w rozmowie.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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": "Pełny cennik konfiguracji w szczegółach."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Wyświetlane stawki służą do oszacowania kosztu przed generowaniem. Ostateczna opłata jest obliczana na podstawie kosztu zarejestrowanego dla pierwotnego generowania. Zmierzony czas trwania wyniku i prognozowane ilości nie stanowią ostatecznej ilości podlegającej rozliczeniu.",
          "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": "Zachowaj zwrócony X-Client-Request-ID do uzgodnienia danych. Odczytuj wyłącznie rzeczywiście zwrócone wartości task_id/asset_id lub własną bibliotekę multimediów; nigdy nie buduj adresu URL zadania na podstawie identyfikatora operacji i nigdy nie wysyłaj ponownie żądania utworzenia."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Zachowaj pełną odpowiedź i nagłówki, wszystkie rzeczywiście uzyskane wyniki, pierwotnie zwrócone identyfikatory oraz wszystkie pola zużycia. Odzyskaj pierwotną operację bez ponownego wysyłania żądania utworzenia.",
              "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
                ],
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
                  ],
                  "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Odczytaj rzeczywisty plik WAV i zakoduj jego prawdziwe bajty dla zadeklarowanego wejścia JSON input_audio; dla tej konkretnej deklaracji obsługującej wyłącznie JSON nie deklaruje się ścieżki multipart."
            ],
            "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": "Rzeczywiście zwrócony task_id lub wpis w bibliotece multimediów",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "Ten szacunek nie jest dodatkową opłatą ani stałą stawką za ukończone generowanie.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Szacowany koszt generowania",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b', '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": "Transkrypcja",
        "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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": "0.00000666",
                "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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": "0.00000666",
            "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/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "request_model_id": "nvidia/nemotron-3.5-asr-streaming-multilingual-0.6b",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 6.66e-06,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 6.66e-06,
      "varies": false
    },
    "short": "Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B firmy NVIDIA przepisuje mowę na tekst z interpunkcją za pomocą kodera strumieniowego wykorzystującego pamięć podręczną. Obsługuje jawne warunkowanie językiem lub automatyczne wykrywanie; 32 warianty językowo-regionalne są gotowe do transkrypcji, a osiem wymaga adaptacji."
  },
  "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": "Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B firmy NVIDIA przepisuje mowę na tekst z interpunkcją za pomocą kodera strumieniowego wykorzystującego pamięć podręczną. Obsługuje jawne warunkowanie językiem lub automatyczne wykrywanie; 32 warianty językowo-regionalne są gotowe do transkrypcji, a osiem wymaga adaptacji.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "ad248e7f5625239ab9c3927df057c91f8966485f04ba32758510c840e5b8e779",
    "renderer_sha256": "1217dcf19a93e99ac1d6fd7bf974dc19adc12fea4bd4470c2601f04e48f688cb"
  },
  "sourceRevision": "28fbcfa507d9989fb887e6b259ae101deb71c39c98af5fe001aa376008c0694d"
}