Source: https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/ Language: ru # OpenAI: Whisper Large V3 Turbo [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/facts.json) ## [OpenAI: Whisper Large V3 Turbo](https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/) Whisper large-v3-turbo — ускоренная версия OpenAI с открытыми весами для распознавания речи, созданная на основе large-v3: четыре слоя декодера и 809 миллионов параметров. Она предназначена для многоязычного преобразования речи в текст; официальная документация разработчика указывает, что Turbo не обучали переводу речи на английский. - [**Ailoot Ultra · Распознавание речи** `POST /v1/audio/transcriptions` `openai/whisper-large-v3-turbo`](https://ailoot.ai/models/ru/openai-whisper-large-v3-turbo/#method-0) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Whisper large-v3-turbo, также называемый Turbo, — оптимизированная модель распознавания речи OpenAI на основе Whisper large-v3. Число слоёв декодера сокращено с 32 до четырёх, а энкодер сохраняет 32 слоя. Выпущенная модель содержит примерно 809 миллионов параметров. Цель разработчика — ускорить распознавание речи с умеренной потерей точности, а не предложить другой режим генерации аудио. На вход подаётся записанная речь, результатом становится распознанный текст. В объявлении о выпуске подчёркивается отличие подготовки Turbo от подготовки отдельной дистиллированной модели Whisper: Turbo дообучали ещё две эпохи на данных многоязычного распознавания речи, исключив данные перевода. Это различие важно для работы. Репозиторий OpenAI указывает, что Turbo не обучена переводить неанглийскую речь на английский и может вернуть исходный язык даже при запросе перевода. Используйте эту версию для расшифровки на языке записи; задачу перевода решает другая подходящая модель либо отдельный этап после распознавания. Определение исходного языка и его явный выбор остаются полезными настройками распознавания. Если язык записи известен, укажите его в задании; иначе документированный процесс может определить его. Сохраните имена, количества и произнесённые слова, прежде чем просить редакторскую правку. Затем запись встречи, расшифровку интервью или текст лекции можно искать, аннотировать или кратко излагать в последующей операции. Задачу распознавания Turbo не следует путать с синтезом голоса, подражанием говорящему или смысловой оценкой людей в записи. Загрузчик аудио OpenAI декодирует входные файлы в монофонические отсчёты с частотой 16 kHz, а модель использует акустическое окно длительностью 30 секунд со 128 частотными полосами по шкале Мела. Для более длинных записей требуется обработка длинного аудио моделью. Последовательная обработка проходит окна по порядку; обработка по фрагментам распознаёт перекрывающиеся части и соединяет их на границах. Карточка модели описывает второй подход как полезный для одного длинного файла, когда важнее всего время получения результата, а последовательную обработку — как вариант с приоритетом точности. Ни окно, ни название модели не задают фиксированный максимальный размер файла для загрузки в размещённый сервис. Конкретная конфигурация Turbo указывает 448 позиций декодера для одной последовательности декодирования. Документированный процесс распознавания может включать временные метки сегментов или слов наряду с расшифровкой; метки помогают навигации и последующему оформлению субтитров. Они не добавляют автоматически формат файла субтитров или надёжные метки говорящих. Укажите, нужен ли обычный текст или сегменты с временными метками, и сохраняйте исходную запись для проверки спорных мест. Обработка длинных записей и итоговое оформление отделены от идентификатора конкретного набора весов. Turbo сокращает работу декодера, но фактическое время зависит от оборудования, длительности записи, языка, темпа речи и параметров обработки. Разработчик отмечает более заметное снижение качества для некоторых языков, включая тайский и кантонский, а не одинаковое поведение везде. Сравните показательный фрагмент на нужном языке, прежде чем считать этот компромисс в пользу скорости подходящим для любого материала. Для обработки архива включите в проверочную выборку сложную лексику, паузы, шумные участки или одновременную речь, а не только чистое начальное предложение. Опубликованная карточка сохраняет существенные ограничения распознавания Whisper: предсказанный текст может содержать непроизнесённые слова и повторения. Результаты различаются по языкам, акцентам и диалектам, особенно при ограниченном охвате обучающих данных. Карточка не устанавливает диаризацию или классификацию говорящих как надёжные стандартные возможности базовой модели. Практическая проверка сосредоточена на верности исходнику: важных именах и числах, пропущенной речи, неожиданном тексте во время тишины и повторениях. Читаемая расшифровка остаётся результатом для сравнения с записью, а не гарантией точного распознавания. Полезный готовый материал — расшифровка на исходном языке с запрошенными временными метками, если они нужны, и явной связью с записью. Храните распознанную версию отдельно от отредактированной публикационной, чтобы изменения можно было проследить. При сравнении версий сохраняйте название large-v3-turbo: это не полная модель large-v3, и она не должна незаметно наследовать задачу перевода на английский у large-v3. Этот идентификатор модели с открытыми весами также не переносит ограничения загрузки, форматы ответов или обещания потоковой работы размещённого сервиса whisper-1. Выбирайте Turbo, когда документированный компромисс распознавания соответствует фактическому материалу и нужному времени получения результата. **Ailoot Ultra · Распознавание речи** `POST /v1/audio/transcriptions` `openai/whisper-large-v3-turbo` [`openai/whisper-large-v3-turbo`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&fmt=transcriptions) OpenAI /`openai/whisper-large-v3-turbo` ### Начало Whisper large-v3-turbo — ускоренная версия OpenAI с открытыми весами для распознавания речи, созданная на основе large-v3: четыре слоя декодера и 809 миллионов параметров. Она предназначена для многоязычного преобразования речи в текст; официальная документация разработчика указывает, что Turbo не обучали переводу речи на английский. Допустимые входные данные Аудио Результаты Текст ### Доступно в Ailoot · входные данные и методы **Ailoot Ultra · Распознавание речи** `POST /v1/audio/transcriptions` Входные данные `audio` Результат `text` | Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию | | --- | --- | --- | --- | --- | | Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения openai/whisper-large-v3-turbo | По умолчанию— | | Поле`input_audio` | Тип`object` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— | Параметры и жизненный цикл метода | Параметр | Контракт | | --- | --- | | Параметр`content_type` | Контрактapplication/json | | Параметр`required` | Контрактmodel, input\_audio | | Параметр`material_types` | Контрактaudio | | Параметр`material_conditions` | КонтрактПример читает ваш реальный непустой файл PCM WAV, кодирует все байты файла в base64 и передаёт wav в input\_audio.format. | Жизненный цикл: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/tasks/{task_id}` · точный task\_id из существующей записи медиаресурса, принадлежащего Ailoot `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ### Тарифы Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода. Быстрый режим Не указано При выборе быстрого режима Режим flex Не указано При выборе режима flex Максимальная интенсивность рассуждений Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default) #### Ставки Ailoot #### Цены по конфигурациям Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку. | Конфигурация | Шкала ставок | Расчётная единица | Плата | | --- | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые тарифы на токены | Шкала ставокБазовая ставка | Расчётная единица— | Плата Вход · Входные токены **—** / 1K токенов Выход · Выходные токены **—** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | | Конфигурациясекунда входного аудио | Шкала ставок— | Расчётная единицаза секунду входного аудио | Плата Вход · секунда входного аудио **$0.00000666** за секунду входного аудио | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Распознавание речи curl · реальный файл WAV и полный исходный результат ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}" export AILOOT_AUDIO_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import base64, io, json, os, wave from pathlib import Path audio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes() if not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'): raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file') with wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording: if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0: raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording') request = {'model': 'openai/whisper-large-v3-turbo', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}} Path('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin # Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID. # Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation. ``` ### Получить и сохранить результаты #### Ailoot Ultra · Распознавание речи Полное исходное тело ответа, статус и переданные заголовки. Этот обработчик не добавляет универсальную структуру JSON, текстовое поле или оболочку задачи. - `GET /v1/media/tasks/{task_id}` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` - `GET /v1/media/assets` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ##### Сохраняйте все готовые результаты Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого. Сохраняйте полный ответ и заголовки, все фактические результаты, исходные возвращённые идентификаторы и все поля использования. Восстанавливайте исходную операцию без повторной отправки запроса создания. ##### Если нужно проверить исходный ответ Сохраните фактический X-Client-Request-ID и полный ответ. Читайте исходные ресурсы, принадлежащие Ailoot, по их точным подписанным URL содержимого; никогда не повторяйте создание с неопределённым исходом. Поля ответа | Поле | Тип | | --- | --- | | Поле`text (when present)` | Тип | | Поле`usage (when present)` | Тип | Ошибки и дальнейшие шаги | Ответ | Условие | Следующий шаг | | --- | --- | --- | | Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеТело JSON или явно указанный канонический ID модели недопустимы. | Следующий шагСохраните ответ и исправьте указанное поле запроса. | | Ответ401 · `authentication_error` | УсловиеНедействительный ключ Ailoot API. | Следующий шагИспользуйте ваш авторизованный ключ Ailoot API. | | Ответ403 · `permission_error` | УсловиеГруппа ключа не допускает этот метод. | Следующий шагСохраните возвращённые подробности ошибки. | | Ответ404 · `not_found_error` | УсловиеУ выбранного метода нет допущенного маршрута. | Следующий шагСохраните возвращённые подробности ошибки. | | Ответ422 · `price_unavailable` | УсловиеДля принятого тарифа невозможно определить требуемое количество входных данных или его границу. | Следующий шагСохраните ответ; используйте представление входных данных, требуемое принятым тарифом. | | Ответ503 · `` | УсловиеТребуемое хранилище, маршрут, цена метода или резервирование недоступны. | Следующий шагСохраните полный исходный ответ. Неопределённость резервирования не разрешает повторную отправку. | | Ответ502 · `server_error` | УсловиеИсходный результат, использование или окончательный расчёт требуют проверки. | Следующий шагСохраните фактический ID запроса и исходный ответ. Читайте существующую запись ресурса, принадлежащего Ailoot; не повторяйте создание. | ### Псевдонимы #### Псевдонимы моделей **Ailoot Ultra** [`openai/whisper-large-v3-turbo`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&fmt=transcriptions) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`openai/whisper-large-v3-turbo`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&route=Ultra&caller=openai%2Fwhisper-large-v3-turbo&fmt=transcriptions) FAQ · OpenAI: Whisper Large V3 Turbo Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/audio/transcriptions` · `openai/whisper-large-v3-turbo`: `audio` → `text` Какие поля использует запрос? `POST /v1/audio/transcriptions` · `openai/whisper-large-v3-turbo`: `model`, `input_audio` Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению. ## Компания и портфель её проектов Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. ## Покупайте токены со скидкой. Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов. Подписка Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов. Промокод до 50% Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции. Расходы в истории Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса. [Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/) ## Подключайте API к продукту, который вы продаёте. SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию. Коммерческое приложение Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса. Лицензия для реселлера Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи. Документы на сайте Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения. [Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru) ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.