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Whisper 1 é o modelo de API da OpenAI para reconhecimento de fala de uso geral, documentado como sendo baseado no modelo de código aberto Whisper V2. Aceita um ficheiro de áudio e devolve texto. O fabricante descreve reconhecimento multilingue, identificação de idioma e uma tarefa separada de tradução de fala. A transcrição preserva o idioma falado; a interface separada de tradução do produtor devolve texto em inglês.

Uma aplicação útil é preparar uma entrevista, uma nota de voz ou uma conversa gravada para pesquisa e edição posteriores. Forneça a gravação concluída e, quando conhecido, o seu idioma de entrada. A OpenAI documenta 98 idiomas suportados e indica que a precisão do reconhecimento varia consoante o idioma. A indicação de um único idioma usa um código ISO 639-1; os campos mais recentes para vários idiomas e palavras-chave de outros modelos de transcrição são controlos separados.

O fluxo do produtor para transcrição de ficheiros aceita ficheiros até 25 MB nos formatos MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Para uma gravação maior, use um formato comprimido ou divida-a em blocos dentro do limite. Preserve os limites das frases e a ordem dos blocos para que a transcrição reunida mantenha a ligação à gravação original. Um contentor de vídeo fornece o seu áudio para esta tarefa, e não uma entrada para descrição visual.

Um prompt pode fornecer nomes, siglas ou vocabulário específico da gravação, bem como contexto de um segmento anterior. O limite do prompt do Whisper é de 224 tokens, e o prompt deve corresponder ao idioma do áudio. O fabricante indica que o Whisper não segue instruções como um modelo de texto de uso geral. Use o prompt como contexto relevante para a transcrição e depois verifique as grafias importantes face à gravação, em vez de tratar uma lista terminológica como palavras que o locutor necessariamente pronunciou.

O produtor documenta os formatos de transcrição JSON, texto simples, SRT, VTT e JSON detalhado. As marcas temporais por palavra e por segmento exigem JSON detalhado; pode pedir uma ou ambas as granularidades. A referência da API indica que as marcas temporais por segmento não acrescentam latência, enquanto as marcas por palavra exigem processamento adicional. Estas saídas ajudam a criar legendas e a localizar trechos durante a edição; as anotações de diarização de locutores pertencem a outro modelo especializado.

O Whisper 1 não suporta streaming na transcrição de ficheiros. A sua referência documenta também uma temperatura de amostragem entre zero e um; a zero, o modelo pode aumentar automaticamente a temperatura quando os seus limiares de descodificação o exigem. Isto descreve os controlos de processamento do produtor, e não uma promessa de que todas as gravações produzam uma transcrição idêntica ou perfeitamente precisa.

Defina o artefacto final: uma transcrição para pesquisa, um ficheiro de legendas ou texto com temporização por palavra ou segmento. Conserve a gravação original, a ordem dos blocos e as referências temporais relevantes da fonte junto do resultado. Um passo posterior de edição de texto pode corrigir um erro ortográfico ou preparar um resumo, mas compare as alterações com o áudio para preservar o significado do que o locutor disse. O texto reconhecido torna-se uma base de evidência para a tarefa seguinte, em vez de uma resposta gerada à pergunta falada.

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O

OpenAI: Whisper 1

OpenAI /openai/whisper-1

Introdução

Whisper 1 transcreve um ficheiro de áudio concluído para texto, com reconhecimento multilingue e marcas temporais por palavra ou segmento. O produtor suporta formatos de legendas e um fluxo separado de tradução para inglês; o resultado da transcrição preserva o idioma da gravação.

Entradas aceites
Áudio
Resultados
transcription
Sobre o modelo

Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.

Whisper 1 é o modelo de API da OpenAI para reconhecimento de fala de uso geral, documentado como sendo baseado no modelo de código aberto Whisper V2. Aceita um ficheiro de áudio e devolve texto. O fabricante descreve reconhecimento multilingue, identificação de idioma e uma tarefa separada de tradução de fala. A transcrição preserva o idioma falado; a interface separada de tradução do produtor devolve texto em inglês.

Uma aplicação útil é preparar uma entrevista, uma nota de voz ou uma conversa gravada para pesquisa e edição posteriores. Forneça a gravação concluída e, quando conhecido, o seu idioma de entrada. A OpenAI documenta 98 idiomas suportados e indica que a precisão do reconhecimento varia consoante o idioma. A indicação de um único idioma usa um código ISO 639-1; os campos mais recentes para vários idiomas e palavras-chave de outros modelos de transcrição são controlos separados.

O fluxo do produtor para transcrição de ficheiros aceita ficheiros até 25 MB nos formatos MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Para uma gravação maior, use um formato comprimido ou divida-a em blocos dentro do limite. Preserve os limites das frases e a ordem dos blocos para que a transcrição reunida mantenha a ligação à gravação original. Um contentor de vídeo fornece o seu áudio para esta tarefa, e não uma entrada para descrição visual.

Um prompt pode fornecer nomes, siglas ou vocabulário específico da gravação, bem como contexto de um segmento anterior. O limite do prompt do Whisper é de 224 tokens, e o prompt deve corresponder ao idioma do áudio. O fabricante indica que o Whisper não segue instruções como um modelo de texto de uso geral. Use o prompt como contexto relevante para a transcrição e depois verifique as grafias importantes face à gravação, em vez de tratar uma lista terminológica como palavras que o locutor necessariamente pronunciou.

O produtor documenta os formatos de transcrição JSON, texto simples, SRT, VTT e JSON detalhado. As marcas temporais por palavra e por segmento exigem JSON detalhado; pode pedir uma ou ambas as granularidades. A referência da API indica que as marcas temporais por segmento não acrescentam latência, enquanto as marcas por palavra exigem processamento adicional. Estas saídas ajudam a criar legendas e a localizar trechos durante a edição; as anotações de diarização de locutores pertencem a outro modelo especializado.

O Whisper 1 não suporta streaming na transcrição de ficheiros. A sua referência documenta também uma temperatura de amostragem entre zero e um; a zero, o modelo pode aumentar automaticamente a temperatura quando os seus limiares de descodificação o exigem. Isto descreve os controlos de processamento do produtor, e não uma promessa de que todas as gravações produzam uma transcrição idêntica ou perfeitamente precisa.

Defina o artefacto final: uma transcrição para pesquisa, um ficheiro de legendas ou texto com temporização por palavra ou segmento. Conserve a gravação original, a ordem dos blocos e as referências temporais relevantes da fonte junto do resultado. Um passo posterior de edição de texto pode corrigir um erro ortográfico ou preparar um resumo, mas compare as alterações com o áudio para preservar o significado do que o locutor disse. O texto reconhecido torna-se uma base de evidência para a tarefa seguinte, em vez de uma resposta gerada à pergunta falada.

Disponível no Ailoot · entradas e métodos

Ailoot Ultra · Reconhecimento de voz POST /v1/audio/transcriptions
Entrada
audio
Saída
transcription
Formato de saída
json
CampoTipoRequisitoValores e limitesPredefinição
CampomodelTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
openai/whisper-1
Predefinição—
CampofileTipofileRequisitoObrigatórioValores e limites
Tipo de conteúdo: multipart/form-data
Predefinição—
Camporesponse_formatTipostringRequisitoOpcionalValores e limites
json
Predefinição—
Campoinput_audio.dataTipobase64_stringRequisitoObrigatórioValores e limites
Aplica-se quando: Entrada JSON do WhisperOR
Predefinição—
Campoinput_audio.formatTipostringRequisitoObrigatórioValores e limites
wav, mp3, flac, ogg, m4a, webm
Aplica-se quando: Entrada JSON do WhisperOR
Predefinição—
Combinações de materiais de entrada

· Obrigatório: model, file

Parâmetros e ciclo de vida do método
ParâmetroContrato
ParâmetrocontoursContrato{"content_types":["application/json","multipart/form-data"],"required_json":["model","input_audio.data","input_audio.format"],"required_multipart":["model","file"],"file_formats":["wav","mp3","flac","ogg","m4a","webm"],"response_format_optional":["json"]}, {"content_types":["multipart/form-data"],"required":["model","file"],"file_formats":["mp3"],"response_format_option":false}
Parâmetromax_bytesContrato26214400
Parâmetromaterial_typesContratoaudio

Ciclo de vida: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id efetivamente devolvido ou registo na biblioteca de multimédia

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Utilize a gravação real e o formato correspondente.

Conserve a transcrição completa, os segmentos, os IDs dos intervenientes e a temporização.

Tarifários

As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.

Modo rápido
Não especificado Quando o modo rápido está selecionado
Modo flex
Não especificado Quando o modo flex está selecionado
Esforço máximo de raciocínio
Não especificado Quando o esforço máximo de raciocínio usa o ajuste predefinido (default)

Tarifas Ailoot

Preços por configuração

Associe cada custo às condições apresentadas. Use uma única tarifa para cada conjunto de configurações alternativas.

ConfiguraçãoTabela de tarifasUnidade de faturaçãoCusto
ConfiguraçãoTarifas base por tokenTabela de tarifasTarifa baseUnidade 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 entradaTabela de tarifas—Unidade de faturaçãopor segundo de áudio de entradaCusto
Entrada · segundo de áudio de entrada $0.0002 por segundo de áudio de entrada

Detalhes da tarifa de referência

As tabelas de referência do modelo não alteram a seleção do método, as cotações ou os custos. Os custos ativos usam as tarifas do método Ailoot selecionado.

OpenAI: Whisper 1

Preços por configuração

ConfiguraçãoCondições de faturaçãoCusto
ConfiguraçãoOpenAI: Whisper 1 · Configuração predefinidaCondições de faturaçãoConfiguração predefinidaCusto
Entrada · Segundos de áudio de entrada 0,0002 US$ 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 →

Exemplos de pedidos

Ailoot Ultra · Reconhecimento de voz

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual MP3 recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport os\nfrom pathlib import Path\np=Path(os.environ["AILOOT_AUDIO_FILE"])\nif not p.is_file() or p.suffix.lower()!=".mp3":raise SystemExit("Choose an existing MP3 recording")\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" \\\n  --form-string model=openai/whisper-1 -F "file=@$AILOOT_AUDIO_FILE" \\\n  -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path("result.json").read_text())))\nPY_RESULT\n

Receber e guardar os resultados

Ailoot Ultra · Reconhecimento de voz

json

Outras leituras de conteúdo
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 media-assets.json\n
Guardar todos os resultados concluídos

Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.

Conserve o JSON completo, sem se limitar ao texto; preserve todos os segmentos/intervenientes/marcas temporais disponíveis e a identidade real da tarefa/recurso.

Se for necessário verificar a resposta original

Conserve o operation_id/X-Client-Request-ID original para reconciliação sem voltar a enviar o pedido; não existe uma rota dedicada à consulta periódica do estado do áudio.

Campos da resposta
CampoTipo
CampotextTipostring
Camposegments[]Tipoobject
Campotask_idTipostring
Campoasset_urlTipostring
CampousageTipoobject
Erros e passos seguintes
RespostaCondiçãoPasso seguinte
Resposta400 · invalid_request_errorCondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidosPasso seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação.
Respostaserver_errorCondiçãoA resposta devolvida indica que a operação ou o resultado requer verificaçãoPasso seguinteGuarde o ID original da operação/tarefa devolvido, os cabeçalhos do pedido e a resposta; continue a consultar essa operação original através das consultas suportadas. Não volte a enviar o pedido de criação.

Aliases

Aliases do modelo

Ailoot Ultra openai/whisper-1

Aliases dos caminhos dos métodos

Use os caminhos dos métodos indicados acima.

IDs de chamada relacionados

openai/whisper-1

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A OpenAI documenta 98 idiomas suportados e indica que a precisão do reconhecimento varia consoante o idioma. A indicação de um único idioma usa um código ISO 639-1; os campos mais recentes para vários idiomas e palavras-chave de outros modelos de transcrição são controlos separados.\n\nO fluxo do produtor para transcrição de ficheiros aceita ficheiros até 25 MB nos formatos MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ou WebM. Para uma gravação maior, use um formato comprimido ou divida-a em blocos dentro do limite. Preserve os limites das frases e a ordem dos blocos para que a transcrição reunida mantenha a ligação à gravação original. Um contentor de vídeo fornece o seu áudio para esta tarefa, e não uma entrada para descrição visual.\n\nUm prompt pode fornecer nomes, siglas ou vocabulário específico da gravação, bem como contexto de um segmento anterior. O limite do prompt do Whisper é de 224 tokens, e o prompt deve corresponder ao idioma do áudio. 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