{
  "aboutHtml": "<p>Parakeet TDT 0.6B v3 — многоязычная модель распознавания речи NVIDIA на 600 млн параметров. Она расширяет возможности англоязычной v2 до 25 европейских языков и автоматически определяет язык аудио без отдельной языковой подсказки. Результат — расшифровка речи с пунктуацией и заглавными буквами.</p><p>Поддерживаются болгарский, хорватский, чешский, датский, нидерландский, английский, эстонский, финский, французский, немецкий, греческий, венгерский, итальянский, латышский, литовский, мальтийский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский, шведский, русский и украинский. Этот список относится к версии v3; другие типы декодеров и языковые варианты Parakeet являются отдельными моделями.</p><p>Архитектура объединяет энкодер FastConformer с декодером-трансдьюсером токенов и длительностей. Энкодер преобразует акустический сигнал в представления; декодер предсказывает текстовые токены вместе с длительностями, необходимыми для продвижения по аудиокадрам. Такое поведение TDT отличает его от декодеров CTC и обычного RNN-T в семействе.</p><p>Подготовьте одноканальное аудио с частотой 16 кГц. Непосредственно принимаемые производителем форматы — WAV и FLAC; в примерах реализации процессор подготавливает звуковой сигнал к распознаванию. Сохраняйте идентификатор записи и исходное аудио вместе с возвращённым текстом, чтобы расшифровку можно было проверить или сопоставить с источником.</p><p>Временные отметки добавляют сведения о времени к распознанной речи. Пример NVIDIA для NeMo возвращает времена символов, слов и сегментов при включённой генерации отметок. Приложение субтитров или архив может использовать границы сегментов для связи фрагмента с записью либо времена слов для поиска конкретной фразы. Расшифровка и её временные поля — разные части результата; их связь нужно сохранять.</p><p>Для длинных записей важна конфигурация внимания. Производитель описывает до 24 минут с полным вниманием на A100 с 80 ГБ памяти и до трёх часов с локальным вниманием. В примере длинной записи энкодер переключается на локальное внимание с ограниченным левым и правым контекстом. Эти длительности относятся к конкретным конфигурациям производителя, а не к единому безусловному пределу для любого развёртывания.</p><p>Производитель также публикует сценарий инференса по фрагментам для потокового использования. В примере задаются длина фрагмента и левый и правый аудиоконтекст вокруг каждого фрагмента. Это отдельный способ обработки, отличающийся от встроенной потоковой модели Nemotron с учётом кеша. При сборе расшифровки записи по частям приложение должно сохранять выбранный способ обработки и исходную временную привязку.</p><p>Обучающая смесь включает 10 000 часов речи, расшифрованной людьми, и 660 000 часов данных Granary с псевдометками с сохранением пунктуации и заглавных букв. Производитель также поддерживает дообучение этой выпущенной версии весов на другом речевом наборе данных через документированный процесс; дообученная версия остаётся отличной от базовой v3. Текстовый вывод модели поэтому подходит для этапа распознавания речи в более крупном процессе. Архив встреч может прикрепить расшифровку к записи; поисковое приложение — индексировать распознанный фрагмент; инструмент субтитров — использовать возвращённые временные метаданные.</p><p>Качество распознавания зависит от языка, акцента, шума и вида речи. Производитель отдельно отмечает, что не представленная при обучении лексика может пропускаться, а отдельные слова и незавершённые предложения дают более слабый контекст. Сохраняйте исходное аудио для проверки имён и специальных терминов, не превращая сомнительное распознавание в проверенный факт.</p><p>Полезный артефакт — расшифровка с запрошенными временными сведениями. Сводки, переводы, анализ говорящих и действия являются отдельными задачами приложения, а не возможностями, подразумеваемыми названием преобразования речи в текст. Отличайте v3 и выбранный режим внимания производителя от других версий весов и преобразованных или квантованных артефактов.</p>",
  "aboutText": "Parakeet TDT 0.6B v3 — многоязычная модель распознавания речи NVIDIA на 600 млн параметров. Она расширяет возможности англоязычной v2 до 25 европейских языков и автоматически определяет язык аудио без отдельной языковой подсказки. Результат — расшифровка речи с пунктуацией и заглавными буквами.\n\nПоддерживаются болгарский, хорватский, чешский, датский, нидерландский, английский, эстонский, финский, французский, немецкий, греческий, венгерский, итальянский, латышский, литовский, мальтийский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский, шведский, русский и украинский. Этот список относится к версии v3; другие типы декодеров и языковые варианты Parakeet являются отдельными моделями.\n\nАрхитектура объединяет энкодер FastConformer с декодером-трансдьюсером токенов и длительностей. Энкодер преобразует акустический сигнал в представления; декодер предсказывает текстовые токены вместе с длительностями, необходимыми для продвижения по аудиокадрам. Такое поведение TDT отличает его от декодеров CTC и обычного RNN-T в семействе.\n\nПодготовьте одноканальное аудио с частотой 16 кГц. Непосредственно принимаемые производителем форматы — WAV и FLAC; в примерах реализации процессор подготавливает звуковой сигнал к распознаванию. Сохраняйте идентификатор записи и исходное аудио вместе с возвращённым текстом, чтобы расшифровку можно было проверить или сопоставить с источником.\n\nВременные отметки добавляют сведения о времени к распознанной речи. Пример NVIDIA для NeMo возвращает времена символов, слов и сегментов при включённой генерации отметок. Приложение субтитров или архив может использовать границы сегментов для связи фрагмента с записью либо времена слов для поиска конкретной фразы. Расшифровка и её временные поля — разные части результата; их связь нужно сохранять.\n\nДля длинных записей важна конфигурация внимания. Производитель описывает до 24 минут с полным вниманием на A100 с 80 ГБ памяти и до трёх часов с локальным вниманием. В примере длинной записи энкодер переключается на локальное внимание с ограниченным левым и правым контекстом. Эти длительности относятся к конкретным конфигурациям производителя, а не к единому безусловному пределу для любого развёртывания.\n\nПроизводитель также публикует сценарий инференса по фрагментам для потокового использования. В примере задаются длина фрагмента и левый и правый аудиоконтекст вокруг каждого фрагмента. Это отдельный способ обработки, отличающийся от встроенной потоковой модели Nemotron с учётом кеша. При сборе расшифровки записи по частям приложение должно сохранять выбранный способ обработки и исходную временную привязку.\n\nОбучающая смесь включает 10 000 часов речи, расшифрованной людьми, и 660 000 часов данных Granary с псевдометками с сохранением пунктуации и заглавных букв. Производитель также поддерживает дообучение этой выпущенной версии весов на другом речевом наборе данных через документированный процесс; дообученная версия остаётся отличной от базовой v3. Текстовый вывод модели поэтому подходит для этапа распознавания речи в более крупном процессе. Архив встреч может прикрепить расшифровку к записи; поисковое приложение — индексировать распознанный фрагмент; инструмент субтитров — использовать возвращённые временные метаданные.\n\nКачество распознавания зависит от языка, акцента, шума и вида речи. Производитель отдельно отмечает, что не представленная при обучении лексика может пропускаться, а отдельные слова и незавершённые предложения дают более слабый контекст. Сохраняйте исходное аудио для проверки имён и специальных терминов, не превращая сомнительное распознавание в проверенный факт.\n\nПолезный артефакт — расшифровка с запрошенными временными сведениями. Сводки, переводы, анализ говорящих и действия являются отдельными задачами приложения, а не возможностями, подразумеваемыми названием преобразования речи в текст. Отличайте v3 и выбранный режим внимания производителя от других версий весов и преобразованных или квантованных артефактов.",
  "editorialOverlay": {
    "copy_fields": null,
    "copy_sha256": null,
    "copy_source": null,
    "html_sha256": "e4fb1b32299c2bae2965e90b88b6cc3cfbb8a34ee991412b7a2af4b333a75c38",
    "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\">NV</span><h2 id=\"sheet-title\">NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3</h2><button class=\"icon-btn\" type=\"button\" data-close-sheet aria-label=\"Закрыть\">×</button></div><div class=\"idline\"><span>NVIDIA /</span><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</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|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3\">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\">Parakeet TDT 0.6B v3 от NVIDIA — модель преобразования речи в текст на 600 млн параметров для 25 европейских языков с автоматическим определением языка. Она выдаёт расшифровки с пунктуацией и поддерживает временные отметки слов и сегментов. Режимы длинного аудио зависят от конфигурации внимания производителя.</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>Parakeet TDT 0.6B v3 — многоязычная модель распознавания речи NVIDIA на 600 млн параметров. Она расширяет возможности англоязычной v2 до 25 европейских языков и автоматически определяет язык аудио без отдельной языковой подсказки. Результат — расшифровка речи с пунктуацией и заглавными буквами.</p><p>Поддерживаются болгарский, хорватский, чешский, датский, нидерландский, английский, эстонский, финский, французский, немецкий, греческий, венгерский, итальянский, латышский, литовский, мальтийский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский, шведский, русский и украинский. Этот список относится к версии v3; другие типы декодеров и языковые варианты Parakeet являются отдельными моделями.</p><p>Архитектура объединяет энкодер FastConformer с декодером-трансдьюсером токенов и длительностей. Энкодер преобразует акустический сигнал в представления; декодер предсказывает текстовые токены вместе с длительностями, необходимыми для продвижения по аудиокадрам. Такое поведение TDT отличает его от декодеров CTC и обычного RNN-T в семействе.</p><p>Подготовьте одноканальное аудио с частотой 16 кГц. Непосредственно принимаемые производителем форматы — WAV и FLAC; в примерах реализации процессор подготавливает звуковой сигнал к распознаванию. Сохраняйте идентификатор записи и исходное аудио вместе с возвращённым текстом, чтобы расшифровку можно было проверить или сопоставить с источником.</p><p>Временные отметки добавляют сведения о времени к распознанной речи. Пример NVIDIA для NeMo возвращает времена символов, слов и сегментов при включённой генерации отметок. Приложение субтитров или архив может использовать границы сегментов для связи фрагмента с записью либо времена слов для поиска конкретной фразы. Расшифровка и её временные поля — разные части результата; их связь нужно сохранять.</p><p>Для длинных записей важна конфигурация внимания. Производитель описывает до 24 минут с полным вниманием на A100 с 80 ГБ памяти и до трёх часов с локальным вниманием. В примере длинной записи энкодер переключается на локальное внимание с ограниченным левым и правым контекстом. Эти длительности относятся к конкретным конфигурациям производителя, а не к единому безусловному пределу для любого развёртывания.</p><p>Производитель также публикует сценарий инференса по фрагментам для потокового использования. В примере задаются длина фрагмента и левый и правый аудиоконтекст вокруг каждого фрагмента. Это отдельный способ обработки, отличающийся от встроенной потоковой модели Nemotron с учётом кеша. При сборе расшифровки записи по частям приложение должно сохранять выбранный способ обработки и исходную временную привязку.</p><p>Обучающая смесь включает 10 000 часов речи, расшифрованной людьми, и 660 000 часов данных Granary с псевдометками с сохранением пунктуации и заглавных букв. Производитель также поддерживает дообучение этой выпущенной версии весов на другом речевом наборе данных через документированный процесс; дообученная версия остаётся отличной от базовой v3. Текстовый вывод модели поэтому подходит для этапа распознавания речи в более крупном процессе. Архив встреч может прикрепить расшифровку к записи; поисковое приложение — индексировать распознанный фрагмент; инструмент субтитров — использовать возвращённые временные метаданные.</p><p>Качество распознавания зависит от языка, акцента, шума и вида речи. Производитель отдельно отмечает, что не представленная при обучении лексика может пропускаться, а отдельные слова и незавершённые предложения дают более слабый контекст. Сохраняйте исходное аудио для проверки имён и специальных терминов, не превращая сомнительное распознавание в проверенный факт.</p><p>Полезный артефакт — расшифровка с запрошенными временными сведениями. Сводки, переводы, анализ говорящих и действия являются отдельными задачами приложения, а не возможностями, подразумеваемыми названием преобразования речи в текст. Отличайте v3 и выбранный режим внимания производителя от других версий весов и преобразованных или квантованных артефактов.</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>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</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><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">language</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>Необязательно</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><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">temperature</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>number</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>Минимум: 0</div><div>Максимум: 1</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\">response_format</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>Необязательно</td><td data-cell-label=\"Значения и ограничения\"><span class=\"card-cell-label\">Значения и ограничения</span><div>json, verbose_json</div></td><td data-cell-label=\"По умолчанию\" data-default=\"known\"><span class=\"card-cell-label\">По умолчанию</span>json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">timestamp_granularities</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span><code>array</code></td><td data-cell-label=\"Требование\"><span class=\"card-cell-label\">Требование</span>Необязательно</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><tr><th data-cell-label=\"Поле\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Поле</span><code class=\"card-field-name\">provider</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>Необязательно</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>Прочитайте фактический файл WAV и закодируйте его реальные байты для заявленного поля input_audio в JSON; в этом конкретном описании, допускающем только JSON, маршрут multipart не предлагается.</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> · Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке</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 class=\"card-result-process\" data-billing-basis><h5>Как рассчитывается итоговая плата</h5><p class=\"note-s\">Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.</p></div><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>Оценочные ставки для сравнения</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>Прогноз количества</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=\"Прогноз количества\"><span class=\"card-cell-label\">Прогноз количества</span>—</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 · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Выход · Выходные токены · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Чтение кэша · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш · Оценка только для сравнения</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K токенов</span></div><div><span>Вход · Запись в кэш, 1 час · Оценка только для сравнения</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=\"Прогноз количества\"><span class=\"card-cell-label\">Прогноз количества</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 · Оценка только для сравнения</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">за секунду входного аудио</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Конфигурация\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Конфигурация</span>Ориентировочная стоимость генерации</th><td data-cell-label=\"Шкала ставок\"><span class=\"card-cell-label\">Шкала ставок</span>—</td><td data-cell-label=\"Прогноз количества\"><span class=\"card-cell-label\">Прогноз количества</span>Оценка для одной генерации</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>Выход · Оценочная стоимость генерации · Оценка только для сравнения</span> <b>$0.00005</b> <span class=\"price-unit\">оценка до генерации</span></div><p class=\"note-s\">Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.</p></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. <a href=\"/docs/ru/billing/reserve/\">Как работают резервирование и расчёт →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Примеры запросов</h3><h4>Ailoot Ultra · Распознавание речи</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2006-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2006-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · точное тело запроса в нативном формате и полный результат</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2006-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2006-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}&quot;\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12]==b&#39;WAVE&#39;): raise SystemExit(&#39;Supply an actual WAV audio file&#39;)\nif len(audio)&gt;26214400: raise SystemExit(&#39;Use a documented supported large-file flow&#39;)\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: &#39;${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}&#39;, &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nrequest[&#39;input_audio&#39;][&#39;data&#39;]=base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;)\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Получить и сохранить результаты</h3><h4>Ailoot Ultra · Распознавание речи</h4><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><details class=\"card-about\"><summary>Чтение другого содержимого</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Варианты кода\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2007-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2007-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Читать существующие материалы, принадлежащие вам</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Скопировать код\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2007-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2007-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>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 возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно.</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</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</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\">segments[]</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\">words[]</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\">speaker fields</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\">timestamps</code></th><td data-cell-label=\"Тип\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Тип</span></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=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</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=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;route=Ultra&amp;caller=nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3&amp;fmt=transcriptions\"><code>nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|nvidia%2Fparakeet-tdt-0.6b-v3",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно."
            },
            "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",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Прочитайте фактический файл WAV и закодируйте его реальные байты для заявленного поля input_audio в JSON; в этом конкретном описании, допускающем только JSON, маршрут multipart не предлагается."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Ориентировочная стоимость генерации",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "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": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
  "nativeProvenance": {
    "input_facts_canonical_sha256": "bbf80db1c173ba96b3298b056609702790cea6180a53f143e10ad07f8cb99ffd",
    "input_html_sha256": "99c80a76c187e2ef2659dba15e6c4d9e8be110d438781a84c97f0294a52c76f5",
    "private_audit_sha256": "b90bc07cf46023e5a97038d5e499c6489364b07c91a522a5367129c172008833",
    "role": "historical-normalized-input-audit-hashes",
    "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2"
  },
  "page": {
    "canonical": "https://ailoot.ai/models/ru/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/",
    "description": "Parakeet TDT 0.6B v3 от NVIDIA — модель преобразования речи в текст на 600 млн параметров для 25 европейских языков с автоматическим определением языка. Она выдаёт расшифровки с пунктуацией и поддерживает временные отметки слов и сегментов. Режимы длинного аудио зависят от конфигурации внимания производителя.",
    "locale": "ru",
    "md_url": "https://ailoot.ai/models/ru/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/index.md",
    "title": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3 — Ailoot",
    "url": "https://ailoot.ai/models/ru/nvidia-parakeet-tdt-0-6b-v3/"
  },
  "rawModel": {
    "about": "Parakeet TDT 0.6B v3 — многоязычная модель распознавания речи NVIDIA на 600 млн параметров. Она расширяет возможности англоязычной v2 до 25 европейских языков и автоматически определяет язык аудио без отдельной языковой подсказки. Результат — расшифровка речи с пунктуацией и заглавными буквами.\n\nПоддерживаются болгарский, хорватский, чешский, датский, нидерландский, английский, эстонский, финский, французский, немецкий, греческий, венгерский, итальянский, латышский, литовский, мальтийский, польский, португальский, румынский, словацкий, словенский, испанский, шведский, русский и украинский. Этот список относится к версии v3; другие типы декодеров и языковые варианты Parakeet являются отдельными моделями.\n\nАрхитектура объединяет энкодер FastConformer с декодером-трансдьюсером токенов и длительностей. Энкодер преобразует акустический сигнал в представления; декодер предсказывает текстовые токены вместе с длительностями, необходимыми для продвижения по аудиокадрам. Такое поведение TDT отличает его от декодеров CTC и обычного RNN-T в семействе.\n\nПодготовьте одноканальное аудио с частотой 16 кГц. Непосредственно принимаемые производителем форматы — WAV и FLAC; в примерах реализации процессор подготавливает звуковой сигнал к распознаванию. Сохраняйте идентификатор записи и исходное аудио вместе с возвращённым текстом, чтобы расшифровку можно было проверить или сопоставить с источником.\n\nВременные отметки добавляют сведения о времени к распознанной речи. Пример NVIDIA для NeMo возвращает времена символов, слов и сегментов при включённой генерации отметок. Приложение субтитров или архив может использовать границы сегментов для связи фрагмента с записью либо времена слов для поиска конкретной фразы. Расшифровка и её временные поля — разные части результата; их связь нужно сохранять.\n\nДля длинных записей важна конфигурация внимания. Производитель описывает до 24 минут с полным вниманием на A100 с 80 ГБ памяти и до трёх часов с локальным вниманием. В примере длинной записи энкодер переключается на локальное внимание с ограниченным левым и правым контекстом. Эти длительности относятся к конкретным конфигурациям производителя, а не к единому безусловному пределу для любого развёртывания.\n\nПроизводитель также публикует сценарий инференса по фрагментам для потокового использования. В примере задаются длина фрагмента и левый и правый аудиоконтекст вокруг каждого фрагмента. Это отдельный способ обработки, отличающийся от встроенной потоковой модели Nemotron с учётом кеша. При сборе расшифровки записи по частям приложение должно сохранять выбранный способ обработки и исходную временную привязку.\n\nОбучающая смесь включает 10 000 часов речи, расшифрованной людьми, и 660 000 часов данных Granary с псевдометками с сохранением пунктуации и заглавных букв. Производитель также поддерживает дообучение этой выпущенной версии весов на другом речевом наборе данных через документированный процесс; дообученная версия остаётся отличной от базовой v3. Текстовый вывод модели поэтому подходит для этапа распознавания речи в более крупном процессе. Архив встреч может прикрепить расшифровку к записи; поисковое приложение — индексировать распознанный фрагмент; инструмент субтитров — использовать возвращённые временные метаданные.\n\nКачество распознавания зависит от языка, акцента, шума и вида речи. Производитель отдельно отмечает, что не представленная при обучении лексика может пропускаться, а отдельные слова и незавершённые предложения дают более слабый контекст. Сохраняйте исходное аудио для проверки имён и специальных терминов, не превращая сомнительное распознавание в проверенный факт.\n\nПолезный артефакт — расшифровка с запрошенными временными сведениями. Сводки, переводы, анализ говорящих и действия являются отдельными задачами приложения, а не возможностями, подразумеваемыми названием преобразования речи в текст. Отличайте v3 и выбранный режим внимания производителя от других версий весов и преобразованных или квантованных артефактов.",
    "alias_of": null,
    "aliases": [],
    "author": "NVIDIA",
    "capabilities": {
      "context_length": 0,
      "manufacturer_input": [
        "audio"
      ],
      "manufacturer_output": [
        "transcription"
      ]
    },
    "card_routes": [
      {
        "label": "Ultra",
        "rates": [
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ],
        "summary": "Полная информация о ценах конфигурации — в подробностях."
      }
    ],
    "ctx": null,
    "formats": [
      "transcriptions"
    ],
    "id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
    "input": [
      "audio"
    ],
    "kind": "audio",
    "max_out": null,
    "methods": [
      {
        "available": null,
        "billing_basis": {
          "basis": "original_invoice_usd",
          "description": "Отображаемые тарифы позволяют оценить стоимость до генерации. Итоговое списание рассчитывается по стоимости, записанной для исходной генерации. Измеренная длительность результата и прогнозные объёмы не являются итоговым оплачиваемым объёмом.",
          "forecast_quantity_is_estimate": true,
          "physical_output_is_billable_quantity": false,
          "version": "original_invoice_usd_v1"
        },
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Сохраните возвращённый X-Client-Request-ID для сверки. Читайте только фактически возвращённые значения task_id/asset_id или собственную медиатеку; никогда не составляйте URL задачи из ID операции и никогда не отправляйте запрос создания повторно."
            },
            "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",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "segments[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "words[]",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "speaker fields",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "timestamps",
                  "type": null
                }
              ]
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              },
              {
                "name": "language",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "maximum": 1,
                "minimum": 0,
                "name": "temperature",
                "required": false,
                "type": "number"
              },
              {
                "default": "json",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "json",
                  "verbose_json"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "items": {
                  "enum": [
                    "segment",
                    "word"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "name": "timestamp_granularities",
                "required": false,
                "type": "array"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "enum": [
                        "wav",
                        "mp3",
                        "flac",
                        "m4a",
                        "ogg",
                        "webm",
                        "aac"
                      ],
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "language": {
                  "description": "ISO-639-1 code; omitted means auto-detection",
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Data policy and exact provider options; order/only/ignore are not applied to STT",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "json",
                  "description": "verbose_json requires exact model/provider support",
                  "enum": [
                    "json",
                    "verbose_json"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "temperature": {
                  "maximum": 1,
                  "minimum": 0,
                  "type": "number"
                },
                "timestamp_granularities": {
                  "description": "Only used with supported verbose_json",
                  "items": {
                    "enum": [
                      "segment",
                      "word"
                    ],
                    "type": "string"
                  },
                  "type": "array"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Прочитайте фактический файл WAV и закодируйте его реальные байты для заявленного поля input_audio в JSON; в этом конкретном описании, допускающем только JSON, маршрут multipart не предлагается."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "Фактически возвращённый task_id или запись в медиатеке",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "segments[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "words[]",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "speaker fields",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "timestamps",
                "type": null
              }
            ]
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "Эта оценка не является дополнительным списанием или фиксированным тарифом для завершённой генерации.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Ориентировочная стоимость генерации",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual WAV recording}\"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nimport base64\naudio=Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4]==b'RIFF' and audio[8:12]==b'WAVE'): raise SystemExit('Supply an actual WAV audio file')\nif len(audio)>26214400: raise SystemExit('Use a documented supported large-file flow')\nrequest={'model': 'nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3', 'input_audio': {'data': '${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}', 'format': 'wav'}}\nrequest['input_audio']['data']=base64.b64encode(audio).decode('ascii')\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Keep the complete original response and headers. Read every returned segment, word and usage field.\n# Preserve actual operation/task/asset IDs; continue reads of the original result without resubmitting.\n",
            "label": "curl · exact native body and complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "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": "original_invoice_usd",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          },
          {
            "basis": "This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.",
            "dimensions": {
              "forecast_quantity": "one generation estimate"
            },
            "label": "Estimated generation cost",
            "units": [
              {
                "amount": "0.00005",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": false,
                "estimate_only": true,
                "key": "forecast_usd",
                "label": "Estimated generation cost",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "estimate before generation",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": true,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "request_estimate"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "input_price",
            "label": "Input tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "output_price",
            "label": "Output tokens",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "output_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "output_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_read_price",
            "label": "Cache read",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "cached_input_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "cached_input_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_price",
            "label": "Cache write",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "generic_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "generic_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "cache_write_1h_price",
            "label": "Cache write, 1 hour",
            "native_amount_usd_per_unit": null,
            "native_quantity": 1,
            "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
            "public_unit_label": "/ 1K tokens",
            "quantity": 1000,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "one_hour_cache_creation_token"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "audio_input_second",
            "label": "input audio second",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "per input audio second",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
            "unit": "audio_input_second"
          },
          {
            "amount": "0.00005",
            "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
            "billing_input": false,
            "estimate_only": true,
            "key": "forecast_usd",
            "label": "Estimated generation cost",
            "native_amount_usd_per_unit": "0.00005",
            "native_quantity": 1,
            "public_unit_label": "estimate before generation",
            "quantity": 1,
            "quantity_is_estimate": true,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "out",
            "unit": "request_estimate"
          }
        ]
      }
    ],
    "model_aliases": [
      {
        "canonical_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "request_model_id": "nvidia/parakeet-tdt-0.6b-v3",
        "route_label": "Ultra"
      }
    ],
    "name": "NVIDIA: Parakeet TDT 0.6B v3",
    "price": {
      "estimate_only": true,
      "in": null,
      "in_label": null,
      "out": 5e-05,
      "out_label": "estimate before generation",
      "scope_label": "Estimated generation cost",
      "sort_in": null,
      "sort_out": 5e-05,
      "varies": false
    },
    "short": "Parakeet TDT 0.6B v3 от NVIDIA — модель преобразования речи в текст на 600 млн параметров для 25 европейских языков с автоматическим определением языка. Она выдаёт расшифровки с пунктуацией и поддерживает временные отметки слов и сегментов. Режимы длинного аудио зависят от конфигурации внимания производителя."
  },
  "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": "Parakeet TDT 0.6B v3 от NVIDIA — модель преобразования речи в текст на 600 млн параметров для 25 европейских языков с автоматическим определением языка. Она выдаёт расшифровки с пунктуацией и поддерживает временные отметки слов и сегментов. Режимы длинного аудио зависят от конфигурации внимания производителя.",
  "source": {
    "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1",
    "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036",
    "raw_model_json_sha256": "e8d83a1ba2d1a91c25c93661cb419b7a55fc52993d30e2f30e97c68db5b3953c",
    "renderer_sha256": "aa692ffec412026bdeaf316df24a58e6c5083045e5246f6033f898d132afa5ff"
  },
  "sourceRevision": "336ff3738700ffef4ba2c8a88ff8aa21422a25d8f80407669c3555036f2331b9"
}