GPT Transcribe é o modelo de conversão de fala em texto da OpenAI para ficheiros de áudio completos, transcrições de ficheiros transmitidas progressivamente e turnos de áudio finalizados em sessões Realtime. Aceita áudio com contexto textual opcional e devolve o texto reconhecido. O produtor apresenta-o para a transcrição precisa de fala gravada na língua original, incluindo vocabulário especializado, gravações multilingues e alternância de línguas. O resultado útil é uma transcrição ligada à gravação, com metadados sobre as línguas detetadas quando o modelo consegue fazer uma previsão fiável.
O fluxo de transcrição de ficheiros da OpenAI aceita carregamentos até 25 MB. A referência atual do ponto de acesso indica os formatos de entrada FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV e WebM e recomenda metadados suficientes para identificar o formato, incluindo uma extensão de nome de ficheiro e um tipo de conteúdo adequados. Para uma gravação maior, o guia recomenda comprimi-la ou dividi-la em ficheiros de 25 MB ou menos. Evite cortar a meio de uma frase, pois retirar a fala envolvente pode reduzir a precisão do reconhecimento. Mantenha as partes pela ordem correta e conserve as respetivas posições na gravação original.
Para uma reunião, entrevista ou apresentação gravada, forneça o áudio real e identifique o tema e a terminologia que poderá ser pronunciada. Um resultado útil é o texto reconhecido, em vez de um resumo inferido da discussão. Guarde o identificador da gravação junto do texto devolvido, para que quem verifica um nome, número ou expressão incerta possa regressar à fonte correta. A transcrição pode depois servir de material para um fluxo separado de resumo, tradução ou revisão editorial.
O produtor distingue três tipos de orientação. Uma instrução fornece contexto livre sobre o tema ou a situação da gravação. As palavras-chave indicam palavras ou expressões literais esperadas na fala. Uma lista de línguas identifica as línguas faladas esperadas. Para uma discussão bilingue sobre um produto, descreva a situação na instrução, indique os nomes relevantes dos produtos como palavras-chave e forneça as línguas esperadas. São indicações para o reconhecimento; não são instruções para inserir vocabulário que ninguém pronunciou.
GPT Transcribe usa o campo plural languages em vez do antigo campo singular language; a OpenAI indica que não se devem enviar ambos. O guia aceita códigos ISO 639-1 suportados, determinados códigos ISO 639-3 e códigos regionais de língua chinesa, rejeitando valores não suportados ou malformados. Cada palavra-chave tem de ficar numa única linha e não pode conter parênteses angulares, um retorno de carro ou uma mudança de linha. Uma palavra-chave inválida ou uma instrução demasiado longa pode levar à rejeição de todo o pedido. Mantenha o contexto pertinente e verifique se os nomes sugeridos ocorrem realmente no áudio, em vez de tratar a lista de indicações como a transcrição.
O resultado de ficheiro documentado é JSON com a transcrição e as línguas detetadas. Essas previsões linguísticas são uma saída do modelo, não uma cópia das indicações de língua fornecidas. Uma lista de línguas vazia é um resultado válido quando o modelo não consegue fazer uma previsão fiável; não demonstra que a gravação era silenciosa nem que a transcrição falhou. Mantenha o texto reconhecido separado dos metadados linguísticos, para que o processamento posterior possa usar cada um de acordo com o seu significado.
Um ficheiro completo pode produzir texto de transcrição de forma incremental enquanto é processado. A OpenAI documenta eventos transcript.text.delta para texto parcial e transcript.text.done para a transcrição completa do ficheiro; o evento final também inclui as línguas detetadas. É a transmissão progressiva da saída de uma gravação já fornecida. É útil para apresentar o progresso de um carregamento longo, enquanto o evento final estabelece o texto a guardar como resultado concluído.
GPT Transcribe também tem um fluxo Realtime especializado através de WebSocket. O áudio é acrescentado à memória intermédia de entrada e a aplicação finaliza depois explicitamente um turno de áudio. A transcrição começa para esse segmento finalizado e pode emitir incrementos de texto antes do evento de conclusão, incluindo informações sobre as línguas detetadas. O modelo usa automaticamente turnos anteriormente transcritos como contexto neste fluxo de sessão do produtor. Isto é distinto da emissão contínua de legendas em direto à medida que chega áudio do microfone; a OpenAI designa GPT Live Transcribe para esse fluxo contínuo.
Para vários turnos, guarde o identificador do item de entrada junto da transcrição correspondente. A OpenAI alerta que os eventos de conclusão de turnos diferentes podem não chegar pela ordem da fala; associe, por isso, cada resultado final à respetiva entrada finalizada, em vez de ordenar a conversa apenas pelo momento de conclusão. O resultado útil é uma transcrição ordenada, montada a partir dos itens finais corretos, em que o texto intermédio representa progresso e não um enunciado concluído separado.
Este perfil não fornece um contrato universal de legendas, marcas temporais, tradução ou identificação de intervenientes. O guia de migração da OpenAI distingue essas capacidades especializadas: os formatos nativos de legendas e os tempos por palavra exigem um modelo e um formato compatíveis, enquanto a identificação de intervenientes usa GPT-4o Transcribe Diarize. O resultado de ficheiro do GPT Transcribe é JSON, em vez de uma resposta SRT, VTT ou com marcas temporais detalhadas que se possa substituir diretamente. A ficha deste modelo específico não publica um contexto numérico nem um limite máximo de saída; não se deve, por isso, pressupor uma janela de tokens de um modelo de chat para a transcrição de áudio.
Verifique vocabulário difícil, números, sotaques, ruído de fundo e mudanças de língua face à gravação. Confirme que as indicações pertinentes melhoraram o reconhecimento sem introduzir termos que não foram pronunciados e que a transcrição final inclui o fim do áudio. Num resultado multilingue, preserve as palavras pronunciadas antes de preparar qualquer versão traduzida. Estas verificações tornam a transcrição útil como material de origem, mantendo claramente distintos o contexto sugerido, as línguas detetadas e a fala reconhecida.
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Para uma gravação maior, o guia recomenda comprimi-la ou dividi-la em ficheiros de 25 MB ou menos. Evite cortar a meio de uma frase, pois retirar a fala envolvente pode reduzir a precisão do reconhecimento. Mantenha as partes pela ordem correta e conserve as respetivas posições na gravação original.\n\nPara uma reunião, entrevista ou apresentação gravada, forneça o áudio real e identifique o tema e a terminologia que poderá ser pronunciada. Um resultado útil é o texto reconhecido, em vez de um resumo inferido da discussão. Guarde o identificador da gravação junto do texto devolvido, para que quem verifica um nome, número ou expressão incerta possa regressar à fonte correta. A transcrição pode depois servir de material para um fluxo separado de resumo, tradução ou revisão editorial.\n\n### Contexto, indicações de palavras-chave e línguas esperadas\n\nO produtor distingue três tipos de orientação. Uma instrução fornece contexto livre sobre o tema ou a situação da gravação. As palavras-chave indicam palavras ou expressões literais esperadas na fala. Uma lista de línguas identifica as línguas faladas esperadas. Para uma discussão bilingue sobre um produto, descreva a situação na instrução, indique os nomes relevantes dos produtos como palavras-chave e forneça as línguas esperadas. São indicações para o reconhecimento; não são instruções para inserir vocabulário que ninguém pronunciou.\n\nGPT Transcribe usa o campo plural languages em vez do antigo campo singular language; a OpenAI indica que não se devem enviar ambos. O guia aceita códigos ISO 639-1 suportados, determinados códigos ISO 639-3 e códigos regionais de língua chinesa, rejeitando valores não suportados ou malformados. Cada palavra-chave tem de ficar numa única linha e não pode conter parênteses angulares, um retorno de carro ou uma mudança de linha. Uma palavra-chave inválida ou uma instrução demasiado longa pode levar à rejeição de todo o pedido. Mantenha o contexto pertinente e verifique se os nomes sugeridos ocorrem realmente no áudio, em vez de tratar a lista de indicações como a transcrição.\n\n### Saída JSON e previsões de línguas detetadas\n\nO resultado de ficheiro documentado é JSON com a transcrição e as línguas detetadas. Essas previsões linguísticas são uma saída do modelo, não uma cópia das indicações de língua fornecidas. Uma lista de línguas vazia é um resultado válido quando o modelo não consegue fazer uma previsão fiável; não demonstra que a gravação era silenciosa nem que a transcrição falhou. Mantenha o texto reconhecido separado dos metadados linguísticos, para que o processamento posterior possa usar cada um de acordo com o seu significado.\n\n### Transmissão progressiva da transcrição de um ficheiro\n\nUm ficheiro completo pode produzir texto de transcrição de forma incremental enquanto é processado. A OpenAI documenta eventos transcript.text.delta para texto parcial e transcript.text.done para a transcrição completa do ficheiro; o evento final também inclui as línguas detetadas. É a transmissão progressiva da saída de uma gravação já fornecida. É útil para apresentar o progresso de um carregamento longo, enquanto o evento final estabelece o texto a guardar como resultado concluído.\n\n### Turnos finalizados em sessões Realtime\n\nGPT Transcribe também tem um fluxo Realtime especializado através de WebSocket. O áudio é acrescentado à memória intermédia de entrada e a aplicação finaliza depois explicitamente um turno de áudio. A transcrição começa para esse segmento finalizado e pode emitir incrementos de texto antes do evento de conclusão, incluindo informações sobre as línguas detetadas. O modelo usa automaticamente turnos anteriormente transcritos como contexto neste fluxo de sessão do produtor. Isto é distinto da emissão contínua de legendas em direto à medida que chega áudio do microfone; a OpenAI designa GPT Live Transcribe para esse fluxo contínuo.\n\nPara vários turnos, guarde o identificador do item de entrada junto da transcrição correspondente. A OpenAI alerta que os eventos de conclusão de turnos diferentes podem não chegar pela ordem da fala; associe, por isso, cada resultado final à respetiva entrada finalizada, em vez de ordenar a conversa apenas pelo momento de conclusão. O resultado útil é uma transcrição ordenada, montada a partir dos itens finais corretos, em que o texto intermédio representa progresso e não um enunciado concluído separado.\n\n### Saídas especializadas e limites relevantes\n\nEste perfil não fornece um contrato universal de legendas, marcas temporais, tradução ou identificação de intervenientes. O guia de migração da OpenAI distingue essas capacidades especializadas: os formatos nativos de legendas e os tempos por palavra exigem um modelo e um formato compatíveis, enquanto a identificação de intervenientes usa GPT-4o Transcribe Diarize. O resultado de ficheiro do GPT Transcribe é JSON, em vez de uma resposta SRT, VTT ou com marcas temporais detalhadas que se possa substituir diretamente. A ficha deste modelo específico não publica um contexto numérico nem um limite máximo de saída; não se deve, por isso, pressupor uma janela de tokens de um modelo de chat para a transcrição de áudio.\n\nVerifique vocabulário difícil, números, sotaques, ruído de fundo e mudanças de língua face à gravação. Confirme que as indicações pertinentes melhoraram o reconhecimento sem introduzir termos que não foram pronunciados e que a transcrição final inclui o fim do áudio. Num resultado multilingue, preserve as palavras pronunciadas antes de preparar qualquer versão traduzida. Estas verificações tornam a transcrição útil como material de origem, mantendo claramente distintos o contexto sugerido, as línguas detetadas e a fala reconhecida.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "3f2b2cb4f837d8b9286385d29dfb9ce9b31d789be3a9c7b7883017dcc9b1381a", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "pt-pt", "methods": [ { "html": "openai/gpt-transcribeGPT Transcribe transforma fala gravada em texto na língua original, com instruções de contexto, indicações de palavras-chave literais e de várias línguas. A OpenAI documenta a transcrição de ficheiros completos, a transmissão progressiva dos resultados de ficheiros e a transcrição após a finalização explícita de turnos de áudio Realtime.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
GPT Transcribe é o modelo de conversão de fala em texto da OpenAI para ficheiros de áudio completos, transcrições de ficheiros transmitidas progressivamente e turnos de áudio finalizados em sessões Realtime. Aceita áudio com contexto textual opcional e devolve o texto reconhecido. O produtor apresenta-o para a transcrição precisa de fala gravada na língua original, incluindo vocabulário especializado, gravações multilingues e alternância de línguas. O resultado útil é uma transcrição ligada à gravação, com metadados sobre as línguas detetadas quando o modelo consegue fazer uma previsão fiável.
O fluxo de transcrição de ficheiros da OpenAI aceita carregamentos até 25 MB. A referência atual do ponto de acesso indica os formatos de entrada FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV e WebM e recomenda metadados suficientes para identificar o formato, incluindo uma extensão de nome de ficheiro e um tipo de conteúdo adequados. Para uma gravação maior, o guia recomenda comprimi-la ou dividi-la em ficheiros de 25 MB ou menos. Evite cortar a meio de uma frase, pois retirar a fala envolvente pode reduzir a precisão do reconhecimento. Mantenha as partes pela ordem correta e conserve as respetivas posições na gravação original.
Para uma reunião, entrevista ou apresentação gravada, forneça o áudio real e identifique o tema e a terminologia que poderá ser pronunciada. Um resultado útil é o texto reconhecido, em vez de um resumo inferido da discussão. Guarde o identificador da gravação junto do texto devolvido, para que quem verifica um nome, número ou expressão incerta possa regressar à fonte correta. A transcrição pode depois servir de material para um fluxo separado de resumo, tradução ou revisão editorial.
O produtor distingue três tipos de orientação. Uma instrução fornece contexto livre sobre o tema ou a situação da gravação. As palavras-chave indicam palavras ou expressões literais esperadas na fala. Uma lista de línguas identifica as línguas faladas esperadas. Para uma discussão bilingue sobre um produto, descreva a situação na instrução, indique os nomes relevantes dos produtos como palavras-chave e forneça as línguas esperadas. São indicações para o reconhecimento; não são instruções para inserir vocabulário que ninguém pronunciou.
GPT Transcribe usa o campo plural languages em vez do antigo campo singular language; a OpenAI indica que não se devem enviar ambos. O guia aceita códigos ISO 639-1 suportados, determinados códigos ISO 639-3 e códigos regionais de língua chinesa, rejeitando valores não suportados ou malformados. Cada palavra-chave tem de ficar numa única linha e não pode conter parênteses angulares, um retorno de carro ou uma mudança de linha. Uma palavra-chave inválida ou uma instrução demasiado longa pode levar à rejeição de todo o pedido. Mantenha o contexto pertinente e verifique se os nomes sugeridos ocorrem realmente no áudio, em vez de tratar a lista de indicações como a transcrição.
O resultado de ficheiro documentado é JSON com a transcrição e as línguas detetadas. Essas previsões linguísticas são uma saída do modelo, não uma cópia das indicações de língua fornecidas. Uma lista de línguas vazia é um resultado válido quando o modelo não consegue fazer uma previsão fiável; não demonstra que a gravação era silenciosa nem que a transcrição falhou. Mantenha o texto reconhecido separado dos metadados linguísticos, para que o processamento posterior possa usar cada um de acordo com o seu significado.
Um ficheiro completo pode produzir texto de transcrição de forma incremental enquanto é processado. A OpenAI documenta eventos transcript.text.delta para texto parcial e transcript.text.done para a transcrição completa do ficheiro; o evento final também inclui as línguas detetadas. É a transmissão progressiva da saída de uma gravação já fornecida. É útil para apresentar o progresso de um carregamento longo, enquanto o evento final estabelece o texto a guardar como resultado concluído.
GPT Transcribe também tem um fluxo Realtime especializado através de WebSocket. O áudio é acrescentado à memória intermédia de entrada e a aplicação finaliza depois explicitamente um turno de áudio. A transcrição começa para esse segmento finalizado e pode emitir incrementos de texto antes do evento de conclusão, incluindo informações sobre as línguas detetadas. O modelo usa automaticamente turnos anteriormente transcritos como contexto neste fluxo de sessão do produtor. Isto é distinto da emissão contínua de legendas em direto à medida que chega áudio do microfone; a OpenAI designa GPT Live Transcribe para esse fluxo contínuo.
Para vários turnos, guarde o identificador do item de entrada junto da transcrição correspondente. A OpenAI alerta que os eventos de conclusão de turnos diferentes podem não chegar pela ordem da fala; associe, por isso, cada resultado final à respetiva entrada finalizada, em vez de ordenar a conversa apenas pelo momento de conclusão. O resultado útil é uma transcrição ordenada, montada a partir dos itens finais corretos, em que o texto intermédio representa progresso e não um enunciado concluído separado.
Este perfil não fornece um contrato universal de legendas, marcas temporais, tradução ou identificação de intervenientes. O guia de migração da OpenAI distingue essas capacidades especializadas: os formatos nativos de legendas e os tempos por palavra exigem um modelo e um formato compatíveis, enquanto a identificação de intervenientes usa GPT-4o Transcribe Diarize. O resultado de ficheiro do GPT Transcribe é JSON, em vez de uma resposta SRT, VTT ou com marcas temporais detalhadas que se possa substituir diretamente. A ficha deste modelo específico não publica um contexto numérico nem um limite máximo de saída; não se deve, por isso, pressupor uma janela de tokens de um modelo de chat para a transcrição de áudio.
Verifique vocabulário difícil, números, sotaques, ruído de fundo e mudanças de língua face à gravação. Confirme que as indicações pertinentes melhoraram o reconhecimento sem introduzir termos que não foram pronunciados e que a transcrição final inclui o fim do áudio. Num resultado multilingue, preserve as palavras pronunciadas antes de preparar qualquer versão traduzida. Estas verificações tornam a transcrição útil como material de origem, mantendo claramente distintos o contexto sugerido, as línguas detetadas e a fala reconhecida.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites openai/gpt-transcribe | Predefinição— |
Campoinput_audio | Tipoobject | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, input_audio |
Parâmetromaterial_types | Contratoaudio |
Parâmetromaterial_conditions | ContratoO exemplo lê o seu ficheiro PCM WAV real e não vazio, codifica todos os bytes do ficheiro em base64 e envia input_audio.format como wav. |
Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id exato de um registo multimédia existente pertencente ao utilizador
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.
| Configuração | Tabela de tarifas | Unidade de faturação | Custo |
|---|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base por token | Tabela de tarifasTarifa base | Unidade de faturação— | Custo Entrada · Tokens de entrada — / 1K tokens Saída · Tokens de saída — / 1K tokens Entrada · Leitura da cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache — / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
| Configuraçãosegundo de áudio de entrada | Tabela de tarifas— | Unidade de faturaçãopor segundo de áudio de entrada | Custo Entrada · segundo de áudio de entrada $0.00015 por segundo de áudio de entrada |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'openai/gpt-transcribe', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\nCorpo completo da resposta original, estado e cabeçalhos encaminhados. Este processador não adiciona qualquer estrutura JSON universal, campo de texto ou estrutura envolvente de tarefa.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve a resposta completa e os cabeçalhos, todos os resultados efetivamente produzidos, os identificadores originais devolvidos e todos os campos de utilização. Recupere a operação original sem voltar a enviar o pedido de criação.
Conserve o X-Client-Request-ID real e a resposta completa. Consulte os recursos originais pertencentes ao utilizador e os respetivos URLs assinados exatos de conteúdo; nunca volte a enviar uma criação incerta.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campotext (when present) | Tipo |
Campousage (when present) | Tipo |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoO corpo JSON ou o ID canónico explícito do modelo é inválido. | Passo seguinteConserve a resposta e corrija o campo indicado no pedido. |
Resposta401 · authentication_error | CondiçãoA chave API da Ailoot é inválida. | Passo seguinteUtilize a sua chave API autorizada da Ailoot. |
Resposta403 · permission_error | CondiçãoO grupo da chave não permite este método. | Passo seguinteConserve os detalhes do erro devolvido. |
Resposta404 · not_found_error | CondiçãoO método selecionado não tem uma rota autorizada. | Passo seguinteConserve os detalhes do erro devolvido. |
Resposta422 · price_unavailable | CondiçãoO tarifário aceite não consegue obter a quantidade de entrada ou o limite de que necessita. | Passo seguinteConserve a resposta; utilize a representação da entrada exigida pelo tarifário aceite. |
Resposta503 · | CondiçãoO armazenamento, a rota, o preço do método ou a reserva de que necessita não está disponível. | Passo seguinteConserve a resposta original completa. Uma reserva incerta não autoriza o reenvio. |
Resposta502 · server_error | CondiçãoO resultado, a utilização ou a liquidação original requer verificação. | Passo seguinteConserve o ID real do pedido e a resposta original. Consulte o registo existente pertencente ao utilizador; não volte a enviar o pedido de criação. |
Ailoot Ultra openai/gpt-transcribe
Use os caminhos dos métodos indicados acima.