{
  "aboutHtml": "<p>Google Chirp 3 — многоязычная модель автоматического распознавания речи, преобразующая речевое аудио в текст. Google документирует её как модель транскрибации Chirp 3 семейства Speech-to-Text V2 с идентификатором chirp_3. Её назначение — распознавание записанной или потоковой речи с определением языка и специальными функциями транскрибации. Результат — расшифровка и метаданные, поддерживаемые выбранным методом распознавания, а не сгенерированная речь или открытый ответ ассистента.</p><p>Разработчик различает потоковое распознавание, синхронное распознавание коротких фрагментов и пакетное распознавание длинных записей. Выбирайте режим по исходному аудио и нужному результату. Для короткой голосовой заметки может хватить завершённого текстового ответа. Для интервью или записанного звонка пакетный результат со сведениями о говорящих может быть полезнее. Для живых субтитров или интерфейса голосовых команд отличайте промежуточный текст от окончательного результата распознавания и сохраняйте описываемый им интервал аудио.</p><p>Подготавливайте аудио в кодировании, ожидаемом реализацией распознавания. Примеры Google Chirp 3 используют автоматически определяемое декодирование для записанных файлов и явное декодирование для конфигурации сырого потока. Соответствующий справочник декодера V2 перечисляет среди поддерживаемых кодирований WAV PCM или аудио с компандированием, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus и AAC в контейнерах MP4, M4A или MOV. Название контейнера не заменяет реальный кодек и параметры отсчётов. Сохраняйте чёткую речь и избегайте сильного ограничения амплитуды или ненужного преобразования, теряющего слышимые детали.</p><p>Chirp 3 может автоматически определять и расшифровывать преобладающий язык, а набор ожидаемых локалей — сужать варианты распознавания. Доступность языков различается по методу и функции. Список языков транскрибации шире списка диаризации, поэтому распознавание языка не устанавливает применимость к нему всех функций говорящих или временных меток. Используйте локаль записи и сохраняйте имена при переключении языков и специальные термины для проверки. Метка определённого языка — часть результата, а не свидетельство правильного распознавания всех необычных слов.</p><p>Диаризация группирует речь по голосам в одноканальной записи. Google предоставляет пример пакетной транскрибации со сведениями о говорящем для каждого слова. Для интервью сохраняйте эти метки с распознанным текстом и сравнивайте смены говорящих с записью перед назначением реальных имён или ролей. Похожие голоса, перебивания и наложение речи могут затруднять атрибуцию. Сохраняйте сведения о канальной структуре источника и ясно формулируйте задачу проверки говорящих, не считая метку независимым подтверждением личности.</p><p>Временная привязка также зависит от метода. Потоковое распознавание даёт метки на уровне высказываний, тогда как руководство по распознаванию файлов описывает необязательные временные метки слов, включение которых может снижать качество транскрибации. Сохраняйте реально возвращённые выбранным методом метаданные и проверяйте синхронизацию вместе с формулировками. Для подготовки субтитров нужны оба компонента: читаемом распознанном тексте и свидетельстве соответствия временной границы нужному звуку. Google также предупреждает, что возвращаемое значение confidence на уровне слова не является настоящей оценкой уверенности, поэтому не должно удостоверять правильность слова.</p><p>Адаптация речи предоставляет фразы и собственные имена, вероятные в записи. Разработчик документирует словарь до 1 000 фраз и рекомендует минимальное число релевантных записей, чтобы не ухудшать распознавание других терминов. Для технического выступления подготовьте короткий список реальных названий товаров и сокращений, затем проверьте их в расшифровке. Повышение приоритета термина помогает системе распознавания учитывать его; оно не устанавливает его произнесение и не заменяет проверку по аудио.</p><p>Модель предоставляет автоматическую пунктуацию и расстановку заглавных букв, которые документированный интерфейс может отключать. Google также описывает предварительную функцию пользовательских инструкций формата транскрибации, например нужного написания конкретного имени или даты. Ограничивайте такие инструкции оформлением распознанной речи. Расшифровка, нормализующая дату или пишущая бренд с заглавной буквы, всё ещё должна сохранять устный смысл. Краткое изложение, перевод или фактический анализ — последующее использование расшифровки, а не то, что устанавливается самим результатом распознавания.</p><p>Встроенный шумоподавитель предназначен для уменьшения фоновой музыки и звуков окружения, например дождя или уличного шума. Google прямо указывает, что он не может удалять фоновые человеческие голоса. Сохраняйте это различие при подготовке записи с перекрывающимся разговором. Проверяйте шумные и тихие участки по источнику, не предполагая, что более чисто выглядящая расшифровка доказывает удаление мешающего звука. Полезный результат оставляет неопределённые фрагменты различимыми для исправления.</p><p>Для потоковых задач чувствительность определения конца высказывания меняет момент его завершения. Разработчик описывает настройки standard, short и supershort для всё более короткой ожидаемой речи. Более быстрая настройка может обрывать говорящего, сделавшего паузу посреди мысли. Сопоставляйте настройку с естественной диктовкой, коротким предложением или очень короткой командой и сохраняйте статус окончательного результата с расшифровкой. Для завершённого файла проверяйте имена, количества, отрицания и границы говорящих, затем сохраняйте выбранный режим и исходное аудио для проверки или повторного использования результата.</p>",
  "aboutText": "Google Chirp 3 — многоязычная модель автоматического распознавания речи, преобразующая речевое аудио в текст. Google документирует её как модель транскрибации Chirp 3 семейства Speech-to-Text V2 с идентификатором chirp_3. Её назначение — распознавание записанной или потоковой речи с определением языка и специальными функциями транскрибации. Результат — расшифровка и метаданные, поддерживаемые выбранным методом распознавания, а не сгенерированная речь или открытый ответ ассистента.\n\nРазработчик различает потоковое распознавание, синхронное распознавание коротких фрагментов и пакетное распознавание длинных записей. Выбирайте режим по исходному аудио и нужному результату. Для короткой голосовой заметки может хватить завершённого текстового ответа. Для интервью или записанного звонка пакетный результат со сведениями о говорящих может быть полезнее. Для живых субтитров или интерфейса голосовых команд отличайте промежуточный текст от окончательного результата распознавания и сохраняйте описываемый им интервал аудио.\n\nПодготавливайте аудио в кодировании, ожидаемом реализацией распознавания. Примеры Google Chirp 3 используют автоматически определяемое декодирование для записанных файлов и явное декодирование для конфигурации сырого потока. Соответствующий справочник декодера V2 перечисляет среди поддерживаемых кодирований WAV PCM или аудио с компандированием, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus и AAC в контейнерах MP4, M4A или MOV. Название контейнера не заменяет реальный кодек и параметры отсчётов. Сохраняйте чёткую речь и избегайте сильного ограничения амплитуды или ненужного преобразования, теряющего слышимые детали.\n\nChirp 3 может автоматически определять и расшифровывать преобладающий язык, а набор ожидаемых локалей — сужать варианты распознавания. Доступность языков различается по методу и функции. Список языков транскрибации шире списка диаризации, поэтому распознавание языка не устанавливает применимость к нему всех функций говорящих или временных меток. Используйте локаль записи и сохраняйте имена при переключении языков и специальные термины для проверки. Метка определённого языка — часть результата, а не свидетельство правильного распознавания всех необычных слов.\n\nДиаризация группирует речь по голосам в одноканальной записи. Google предоставляет пример пакетной транскрибации со сведениями о говорящем для каждого слова. Для интервью сохраняйте эти метки с распознанным текстом и сравнивайте смены говорящих с записью перед назначением реальных имён или ролей. Похожие голоса, перебивания и наложение речи могут затруднять атрибуцию. Сохраняйте сведения о канальной структуре источника и ясно формулируйте задачу проверки говорящих, не считая метку независимым подтверждением личности.\n\nВременная привязка также зависит от метода. Потоковое распознавание даёт метки на уровне высказываний, тогда как руководство по распознаванию файлов описывает необязательные временные метки слов, включение которых может снижать качество транскрибации. Сохраняйте реально возвращённые выбранным методом метаданные и проверяйте синхронизацию вместе с формулировками. Для подготовки субтитров нужны оба компонента: читаемом распознанном тексте и свидетельстве соответствия временной границы нужному звуку. Google также предупреждает, что возвращаемое значение confidence на уровне слова не является настоящей оценкой уверенности, поэтому не должно удостоверять правильность слова.\n\nАдаптация речи предоставляет фразы и собственные имена, вероятные в записи. Разработчик документирует словарь до 1 000 фраз и рекомендует минимальное число релевантных записей, чтобы не ухудшать распознавание других терминов. Для технического выступления подготовьте короткий список реальных названий товаров и сокращений, затем проверьте их в расшифровке. Повышение приоритета термина помогает системе распознавания учитывать его; оно не устанавливает его произнесение и не заменяет проверку по аудио.\n\nМодель предоставляет автоматическую пунктуацию и расстановку заглавных букв, которые документированный интерфейс может отключать. Google также описывает предварительную функцию пользовательских инструкций формата транскрибации, например нужного написания конкретного имени или даты. Ограничивайте такие инструкции оформлением распознанной речи. Расшифровка, нормализующая дату или пишущая бренд с заглавной буквы, всё ещё должна сохранять устный смысл. Краткое изложение, перевод или фактический анализ — последующее использование расшифровки, а не то, что устанавливается самим результатом распознавания.\n\nВстроенный шумоподавитель предназначен для уменьшения фоновой музыки и звуков окружения, например дождя или уличного шума. Google прямо указывает, что он не может удалять фоновые человеческие голоса. Сохраняйте это различие при подготовке записи с перекрывающимся разговором. Проверяйте шумные и тихие участки по источнику, не предполагая, что более чисто выглядящая расшифровка доказывает удаление мешающего звука. Полезный результат оставляет неопределённые фрагменты различимыми для исправления.\n\nДля потоковых задач чувствительность определения конца высказывания меняет момент его завершения. Разработчик описывает настройки standard, short и supershort для всё более короткой ожидаемой речи. Более быстрая настройка может обрывать говорящего, сделавшего паузу посреди мысли. Сопоставляйте настройку с естественной диктовкой, коротким предложением или очень короткой командой и сохраняйте статус окончательного результата с расшифровкой. Для завершённого файла проверяйте имена, количества, отрицания и границы говорящих, затем сохраняйте выбранный режим и исходное аудио для проверки или повторного использования результата.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "8e05e9c9333bce84a2aea2b7082f6df16beadd55f422ec8ba0f974f30e63d712",
    "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06",
    "raw_model_unchanged": true,
    "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1"
  },
  "locale": "ru",
  "methods": [
    {
      "html": "<div class=\"sheet-head\"><span class=\"mav\" aria-hidden=\"true\">G</span><h2 id=\"sheet-title\">Google: Chirp 3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>Google /</span><code>google/chirp-3</code><button type=\"button\" id=\"copy-id\">Скопировать ID</button></div><nav class=\"card-jump-nav\" aria-label=\"Разделы карточки модели\"><button type=\"button\" data-card-jump=\"overview\">Начало</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"methods\">Входные данные и методы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"pricing\">Тарифы</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"examples\">Примеры</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"results\">Результаты</button><button type=\"button\" data-card-jump=\"aliases\">Псевдонимы</button></nav><div class=\"card-method-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Методы 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|google%2Fchirp-3\">Распознавание</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\">Начало</h3><p class=\"mdesc-full\">Google Chirp 3 — многоязычная модель распознавания речи для потокового распознавания, коротких записей и более длинной пакетной транскрибации. Она предоставляет автоматическое определение языка, пунктуацию, адаптацию словаря и зависящие от режима временные метки или метаданные говорящих. Шумоподавитель уменьшает фоновый шум, но не может удалить чужие голоса.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Допустимые входные данные</dt><dd>Аудио</dd></div><div><dt>Результаты</dt><dd>Текст</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>О модели</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>Google Chirp 3 — многоязычная модель автоматического распознавания речи, преобразующая речевое аудио в текст. Google документирует её как модель транскрибации Chirp 3 семейства Speech-to-Text V2 с идентификатором chirp_3. Её назначение — распознавание записанной или потоковой речи с определением языка и специальными функциями транскрибации. Результат — расшифровка и метаданные, поддерживаемые выбранным методом распознавания, а не сгенерированная речь или открытый ответ ассистента.</p><p>Разработчик различает потоковое распознавание, синхронное распознавание коротких фрагментов и пакетное распознавание длинных записей. Выбирайте режим по исходному аудио и нужному результату. Для короткой голосовой заметки может хватить завершённого текстового ответа. Для интервью или записанного звонка пакетный результат со сведениями о говорящих может быть полезнее. Для живых субтитров или интерфейса голосовых команд отличайте промежуточный текст от окончательного результата распознавания и сохраняйте описываемый им интервал аудио.</p><p>Подготавливайте аудио в кодировании, ожидаемом реализацией распознавания. Примеры Google Chirp 3 используют автоматически определяемое декодирование для записанных файлов и явное декодирование для конфигурации сырого потока. Соответствующий справочник декодера V2 перечисляет среди поддерживаемых кодирований WAV PCM или аудио с компандированием, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus и AAC в контейнерах MP4, M4A или MOV. Название контейнера не заменяет реальный кодек и параметры отсчётов. Сохраняйте чёткую речь и избегайте сильного ограничения амплитуды или ненужного преобразования, теряющего слышимые детали.</p><p>Chirp 3 может автоматически определять и расшифровывать преобладающий язык, а набор ожидаемых локалей — сужать варианты распознавания. Доступность языков различается по методу и функции. Список языков транскрибации шире списка диаризации, поэтому распознавание языка не устанавливает применимость к нему всех функций говорящих или временных меток. Используйте локаль записи и сохраняйте имена при переключении языков и специальные термины для проверки. Метка определённого языка — часть результата, а не свидетельство правильного распознавания всех необычных слов.</p><p>Диаризация группирует речь по голосам в одноканальной записи. Google предоставляет пример пакетной транскрибации со сведениями о говорящем для каждого слова. Для интервью сохраняйте эти метки с распознанным текстом и сравнивайте смены говорящих с записью перед назначением реальных имён или ролей. Похожие голоса, перебивания и наложение речи могут затруднять атрибуцию. Сохраняйте сведения о канальной структуре источника и ясно формулируйте задачу проверки говорящих, не считая метку независимым подтверждением личности.</p><p>Временная привязка также зависит от метода. Потоковое распознавание даёт метки на уровне высказываний, тогда как руководство по распознаванию файлов описывает необязательные временные метки слов, включение которых может снижать качество транскрибации. Сохраняйте реально возвращённые выбранным методом метаданные и проверяйте синхронизацию вместе с формулировками. Для подготовки субтитров нужны оба компонента: читаемом распознанном тексте и свидетельстве соответствия временной границы нужному звуку. Google также предупреждает, что возвращаемое значение confidence на уровне слова не является настоящей оценкой уверенности, поэтому не должно удостоверять правильность слова.</p><p>Адаптация речи предоставляет фразы и собственные имена, вероятные в записи. Разработчик документирует словарь до 1 000 фраз и рекомендует минимальное число релевантных записей, чтобы не ухудшать распознавание других терминов. Для технического выступления подготовьте короткий список реальных названий товаров и сокращений, затем проверьте их в расшифровке. Повышение приоритета термина помогает системе распознавания учитывать его; оно не устанавливает его произнесение и не заменяет проверку по аудио.</p><p>Модель предоставляет автоматическую пунктуацию и расстановку заглавных букв, которые документированный интерфейс может отключать. Google также описывает предварительную функцию пользовательских инструкций формата транскрибации, например нужного написания конкретного имени или даты. Ограничивайте такие инструкции оформлением распознанной речи. Расшифровка, нормализующая дату или пишущая бренд с заглавной буквы, всё ещё должна сохранять устный смысл. Краткое изложение, перевод или фактический анализ — последующее использование расшифровки, а не то, что устанавливается самим результатом распознавания.</p><p>Встроенный шумоподавитель предназначен для уменьшения фоновой музыки и звуков окружения, например дождя или уличного шума. Google прямо указывает, что он не может удалять фоновые человеческие голоса. Сохраняйте это различие при подготовке записи с перекрывающимся разговором. Проверяйте шумные и тихие участки по источнику, не предполагая, что более чисто выглядящая расшифровка доказывает удаление мешающего звука. Полезный результат оставляет неопределённые фрагменты различимыми для исправления.</p><p>Для потоковых задач чувствительность определения конца высказывания меняет момент его завершения. Разработчик описывает настройки standard, short и supershort для всё более короткой ожидаемой речи. Более быстрая настройка может обрывать говорящего, сделавшего паузу посреди мысли. Сопоставляйте настройку с естественной диктовкой, коротким предложением или очень короткой командой и сохраняйте статус окончательного результата с расшифровкой. Для завершённого файла проверяйте имена, количества, отрицания и границы говорящих, затем сохраняйте выбранный режим и исходное аудио для проверки или повторного использования результата.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">Доступно в Ailoot · входные данные и методы</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Распознавание речи</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Входные данные</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Результат</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th><th>Требование</th><th>Значения и ограничения</th><th>По умолчанию</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>google/chirp-3</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Обязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Параметры и жизненный цикл метода</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Параметр</th><th>Контракт</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Параметр\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Параметр</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Контракт\"><span class=\"card-cell-label\">Контракт</span>Пример читает ваш реальный непустой файл PCM WAV, кодирует все байты файла в base64 и передаёт wav в input_audio.format.</td></tr></tbody></table></div><p>Жизненный цикл: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · точный task_id из существующей записи медиаресурса, принадлежащего Ailoot</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\">Тарифы</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.</p><dl data-price-conditions><dt>Быстрый режим</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе быстрого режима</span></dd><dt>Режим flex</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При выборе режима flex</span></dd><dt>Максимальная интенсивность рассуждений</dt><dd>Не указано <span class=\"note-s\">При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ставки Ailoot</h4><h4>Цены по конфигурациям</h4><p class=\"note-s\">Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Конфигурация</th><th>Шкала ставок</th><th>Расчётная единица</th><th>Плата</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Базовые тарифы на токены</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>Базовая ставка</td><td data-cell-label=\"Расчётная единица\"><span class=\"card-cell-label\">Расчётная единица</span>—</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · Входные токены</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>секунда входного аудио</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>—</td><td data-cell-label=\"Расчётная единица\"><span class=\"card-cell-label\">Расчётная единица</span>за секунду входного аудио</td><td data-cell-label=\"Плата\"><span class=\"card-cell-label\">Плата</span><div><span>Вход · секунда входного аудио</span> <b>$0.000533333333334</b> <span class=\"price-unit\">за секунду входного аудио</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Распознавание речи</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1435-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1435-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · реальный файл WAV и полный исходный результат</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1435-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1435-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\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;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;google/chirp-3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#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# 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.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Распознавание речи</h4><p class=\"note-s\">Полное исходное тело ответа, статус и переданные заголовки. Этот обработчик не добавляет универсальную структуру JSON, текстовое поле или оболочку задачи.</p><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><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Сохраняйте все готовые результаты</h5><p class=\"note-s\">Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.</p><p class=\"note-s\">Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Если нужно проверить исходный ответ</h5><p class=\"note-s\">Сохраните фактический X-Client-Request-ID и полный ответ. Читайте исходные ресурсы, принадлежащие Ailoot, по их точным подписанным URL содержимого; никогда не повторяйте создание с неопределённым исходом.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Поля ответа</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Поле</th><th>Тип</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">text (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">usage (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Ошибки и дальнейшие шаги</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Ответ</th><th>Условие</th><th>Следующий шаг</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Тело JSON или явно указанный канонический ID модели недопустимы.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните ответ и исправьте указанное поле запроса.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Недействительный ключ Ailoot API.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Используйте ваш авторизованный ключ Ailoot API.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Группа ключа не допускает этот метод.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните возвращённые подробности ошибки.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>У выбранного метода нет допущенного маршрута.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните возвращённые подробности ошибки.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Для принятого тарифа невозможно определить требуемое количество входных данных или его границу.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните ответ; используйте представление входных данных, требуемое принятым тарифом.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Требуемое хранилище, маршрут, цена метода или резервирование недоступны.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните полный исходный ответ. Неопределённость резервирования не разрешает повторную отправку.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Ответ\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Ответ</span>502 · <code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Условие\"><span class=\"card-cell-label\">Условие</span>Исходный результат, использование или окончательный расчёт требуют проверки.</td><td data-cell-label=\"Следующий шаг\"><span class=\"card-cell-label\">Следующий шаг</span>Сохраните фактический ID запроса и исходный ответ. Читайте существующую запись ресурса, принадлежащего Ailoot; не повторяйте создание.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Псевдонимы</h3><h4>Псевдонимы моделей</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=google%2Fchirp-3&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fchirp-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>google/chirp-3</code></a></span></p><h4>Псевдонимы путей метода</h4><p class=\"note-s\">Используйте пути методов, указанные выше.</p><h4>Связанные ID для вызова</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=google%2Fchirp-3&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fchirp-3&amp;fmt=transcriptions\"><code>google/chirp-3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/chirp-3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "google/chirp-3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|google%2Fchirp-3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "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.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Тело JSON или явно указанный канонический ID модели недопустимы.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Сохраните ответ и исправьте указанное поле запроса.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Недействительный ключ Ailoot API.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Используйте ваш авторизованный ключ Ailoot API.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Группа ключа не допускает этот метод.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Сохраните возвращённые подробности ошибки.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "У выбранного метода нет допущенного маршрута.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Сохраните возвращённые подробности ошибки.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Для принятого тарифа невозможно определить требуемое количество входных данных или его границу.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Сохраните ответ; используйте представление входных данных, требуемое принятым тарифом.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Требуемое хранилище, маршрут, цена метода или резервирование недоступны.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Сохраните полный исходный ответ. Неопределённость резервирования не разрешает повторную отправку.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Исходный результат, использование или окончательный расчёт требуют проверки.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Сохраните фактический ID запроса и исходный ответ. Читайте существующую запись ресурса, принадлежащего Ailoot; не повторяйте создание.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "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 content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Сохраните фактический X-Client-Request-ID и полный ответ. Читайте исходные ресурсы, принадлежащие Ailoot, по их точным подписанным URL содержимого; никогда не повторяйте создание с неопределённым исходом."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Полное исходное тело ответа, статус и переданные заголовки. Этот обработчик не добавляет универсальную структуру JSON, текстовое поле или оболочку задачи."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/chirp-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/chirp-3"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "google/chirp-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Пример читает ваш реальный непустой файл PCM WAV, кодирует все байты файла в base64 и передаёт wav в input_audio.format."
            ],
            "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 content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "точный task_id из существующей записи медиаресурса, принадлежащего Ailoot",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain 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 (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "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": "0.000533333333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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': 'google/chirp-3', '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.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "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": "Распознавание речи",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 0.000533333333334
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "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": "0.000533333333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/chirp-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.000533333333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "google/chirp-3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "72f9afc6e10a7bebd077eec99545beecc0c4eb1b743e9881ad3b12a243b4f443",
    "input_html_sha256": "cb354aef5776528cce5a5e67b72f3a86b3356c18f9a9cb1dcf4c11a85fc15922",
    "private_audit_sha256": "3d1304a723a79748c93d7979dfab2532703bd6eaf2b6d6a1720bb4cd68796ad1",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/google-chirp-3/",
    "description": "Google Chirp 3 — многоязычная модель распознавания речи для потокового распознавания, коротких записей и более длинной пакетной транскрибации. Она предоставляет автоматическое определение языка, пунктуацию, адаптацию словаря и зависящие от режима временные метки или метаданные говорящих. Шумоподавитель уменьшает фоновый шум, но не может удалить чужие голоса.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/google-chirp-3/index.md",
    "title": "Google: Chirp 3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/google-chirp-3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Google Chirp 3 — многоязычная модель автоматического распознавания речи, преобразующая речевое аудио в текст. Google документирует её как модель транскрибации Chirp 3 семейства Speech-to-Text V2 с идентификатором chirp_3. Её назначение — распознавание записанной или потоковой речи с определением языка и специальными функциями транскрибации. Результат — расшифровка и метаданные, поддерживаемые выбранным методом распознавания, а не сгенерированная речь или открытый ответ ассистента.\n\nРазработчик различает потоковое распознавание, синхронное распознавание коротких фрагментов и пакетное распознавание длинных записей. Выбирайте режим по исходному аудио и нужному результату. Для короткой голосовой заметки может хватить завершённого текстового ответа. Для интервью или записанного звонка пакетный результат со сведениями о говорящих может быть полезнее. Для живых субтитров или интерфейса голосовых команд отличайте промежуточный текст от окончательного результата распознавания и сохраняйте описываемый им интервал аудио.\n\nПодготавливайте аудио в кодировании, ожидаемом реализацией распознавания. Примеры Google Chirp 3 используют автоматически определяемое декодирование для записанных файлов и явное декодирование для конфигурации сырого потока. Соответствующий справочник декодера V2 перечисляет среди поддерживаемых кодирований WAV PCM или аудио с компандированием, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus и AAC в контейнерах MP4, M4A или MOV. Название контейнера не заменяет реальный кодек и параметры отсчётов. Сохраняйте чёткую речь и избегайте сильного ограничения амплитуды или ненужного преобразования, теряющего слышимые детали.\n\nChirp 3 может автоматически определять и расшифровывать преобладающий язык, а набор ожидаемых локалей — сужать варианты распознавания. Доступность языков различается по методу и функции. Список языков транскрибации шире списка диаризации, поэтому распознавание языка не устанавливает применимость к нему всех функций говорящих или временных меток. Используйте локаль записи и сохраняйте имена при переключении языков и специальные термины для проверки. Метка определённого языка — часть результата, а не свидетельство правильного распознавания всех необычных слов.\n\nДиаризация группирует речь по голосам в одноканальной записи. Google предоставляет пример пакетной транскрибации со сведениями о говорящем для каждого слова. Для интервью сохраняйте эти метки с распознанным текстом и сравнивайте смены говорящих с записью перед назначением реальных имён или ролей. Похожие голоса, перебивания и наложение речи могут затруднять атрибуцию. Сохраняйте сведения о канальной структуре источника и ясно формулируйте задачу проверки говорящих, не считая метку независимым подтверждением личности.\n\nВременная привязка также зависит от метода. Потоковое распознавание даёт метки на уровне высказываний, тогда как руководство по распознаванию файлов описывает необязательные временные метки слов, включение которых может снижать качество транскрибации. Сохраняйте реально возвращённые выбранным методом метаданные и проверяйте синхронизацию вместе с формулировками. Для подготовки субтитров нужны оба компонента: читаемом распознанном тексте и свидетельстве соответствия временной границы нужному звуку. Google также предупреждает, что возвращаемое значение confidence на уровне слова не является настоящей оценкой уверенности, поэтому не должно удостоверять правильность слова.\n\nАдаптация речи предоставляет фразы и собственные имена, вероятные в записи. Разработчик документирует словарь до 1 000 фраз и рекомендует минимальное число релевантных записей, чтобы не ухудшать распознавание других терминов. Для технического выступления подготовьте короткий список реальных названий товаров и сокращений, затем проверьте их в расшифровке. Повышение приоритета термина помогает системе распознавания учитывать его; оно не устанавливает его произнесение и не заменяет проверку по аудио.\n\nМодель предоставляет автоматическую пунктуацию и расстановку заглавных букв, которые документированный интерфейс может отключать. Google также описывает предварительную функцию пользовательских инструкций формата транскрибации, например нужного написания конкретного имени или даты. Ограничивайте такие инструкции оформлением распознанной речи. Расшифровка, нормализующая дату или пишущая бренд с заглавной буквы, всё ещё должна сохранять устный смысл. Краткое изложение, перевод или фактический анализ — последующее использование расшифровки, а не то, что устанавливается самим результатом распознавания.\n\nВстроенный шумоподавитель предназначен для уменьшения фоновой музыки и звуков окружения, например дождя или уличного шума. Google прямо указывает, что он не может удалять фоновые человеческие голоса. Сохраняйте это различие при подготовке записи с перекрывающимся разговором. Проверяйте шумные и тихие участки по источнику, не предполагая, что более чисто выглядящая расшифровка доказывает удаление мешающего звука. Полезный результат оставляет неопределённые фрагменты различимыми для исправления.\n\nДля потоковых задач чувствительность определения конца высказывания меняет момент его завершения. Разработчик описывает настройки standard, short и supershort для всё более короткой ожидаемой речи. Более быстрая настройка может обрывать говорящего, сделавшего паузу посреди мысли. Сопоставляйте настройку с естественной диктовкой, коротким предложением или очень короткой командой и сохраняйте статус окончательного результата с расшифровкой. Для завершённого файла проверяйте имена, количества, отрицания и границы говорящих, затем сохраняйте выбранный режим и исходное аудио для проверки или повторного использования результата.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "Google",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.000533333333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "google/chirp-3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "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.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Тело JSON или явно указанный канонический ID модели недопустимы.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Сохраните ответ и исправьте указанное поле запроса.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Недействительный ключ Ailoot API.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Используйте ваш авторизованный ключ Ailoot API.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Группа ключа не допускает этот метод.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Сохраните возвращённые подробности ошибки.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "У выбранного метода нет допущенного маршрута.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Сохраните возвращённые подробности ошибки.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Для принятого тарифа невозможно определить требуемое количество входных данных или его границу.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Сохраните ответ; используйте представление входных данных, требуемое принятым тарифом.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Требуемое хранилище, маршрут, цена метода или резервирование недоступны.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Сохраните полный исходный ответ. Неопределённость резервирования не разрешает повторную отправку.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Исходный результат, использование или окончательный расчёт требуют проверки.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Сохраните фактический ID запроса и исходный ответ. Читайте существующую запись ресурса, принадлежащего Ailoot; не повторяйте создание.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "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 content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Сохраните фактический X-Client-Request-ID и полный ответ. Читайте исходные ресурсы, принадлежащие Ailoot, по их точным подписанным URL содержимого; никогда не повторяйте создание с неопределённым исходом."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Полное исходное тело ответа, статус и переданные заголовки. Этот обработчик не добавляет универсальную структуру JSON, текстовое поле или оболочку задачи."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "google/chirp-3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/chirp-3"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "google/chirp-3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Пример читает ваш реальный непустой файл PCM WAV, кодирует все байты файла в base64 и передаёт wav в input_audio.format."
            ],
            "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 content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "точный task_id из существующей записи медиаресурса, принадлежащего Ailoot",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain 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 (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "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": "0.000533333333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "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': 'google/chirp-3', '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.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "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": "Распознавание речи",
        "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": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 0.000533333333334
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "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": false,
                "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": "0.000533333333334",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "google/chirp-3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "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": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.000533333333334",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.000533333333334",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "google/chirp-3",
        "request_model_id": "google/chirp-3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "Google: Chirp 3",
    "price": {
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": null,
      "out_label": null,
      "sort_in": null,
      "sort_out": null,
      "varies": true
    },
    "short": "Google Chirp 3 — многоязычная модель распознавания речи для потокового распознавания, коротких записей и более длинной пакетной транскрибации. Она предоставляет автоматическое определение языка, пунктуацию, адаптацию словаря и зависящие от режима временные метки или метаданные говорящих. Шумоподавитель уменьшает фоновый шум, но не может удалить чужие голоса."
  },
  "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": "Google Chirp 3 — многоязычная модель распознавания речи для потокового распознавания, коротких записей и более длинной пакетной транскрибации. Она предоставляет автоматическое определение языка, пунктуацию, адаптацию словаря и зависящие от режима временные метки или метаданные говорящих. Шумоподавитель уменьшает фоновый шум, но не может удалить чужие голоса.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "a70ab4d4acf7026adbfa464dd2c8cb69b485a80406446690b782ee543661a76d",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "754e5b5015a450481b394e813f7ce5329ec91e340dba7c63d809e290b684a875"
}