Google Chirp 3 je viacjazyčný model automatického rozpoznávania reči, ktorý prevádza hovorený zvuk na text. Google ho dokumentuje ako model prepisu Chirp 3 v rodine Speech-to-Text V2 s identifikátorom modelu chirp_3. Jeho účelom je rozpoznávanie nahranej alebo streamovanej reči s detekciou jazyka a funkciami špecifickými pre prepis. Výsledným artefaktom je prepis a metadáta podporované vybranou metódou rozpoznávania, nie generovaná reč alebo voľná odpoveď asistenta.
Výrobca rozlišuje streamované rozpoznávanie, synchrónne rozpoznávanie krátkych klipov a dávkové rozpoznávanie dlhších nahrávok. Režim vyberte podľa zdrojového zvuku a požadovaného výsledku. Pri krátkej hlasovej poznámke môže stačiť dokončená textová odpoveď. Pri rozhovore alebo nahranom hovore môže byť užitočnejší dávkový výsledok s informáciami o hovoriacich. Pri živých titulkoch alebo rozhraní hlasových príkazov odlišujte priebežný text od konečného výsledku rozpoznávania a zachovajte zvukový interval, ktorý opisuje.
Zvuk pripravte v kódovaní očakávanom implementáciou rozpoznávania. Príklady Google Chirp 3 používajú pre nahrané súbory automaticky zistené dekódovanie a pre konfiguráciu surového streamu výslovne určené dekódovanie. Súvisiaca referencia dekodéra V2 medzi podporovanými kódovaniami uvádza WAV PCM alebo kompandovaný zvuk, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus a AAC v kontajneroch MP4, M4A alebo MOV. Názov kontajnera nenahrádza skutočný kodek a konfiguráciu vzorkovania. Zachovajte zreteľnú reč a vyhnite sa výraznému skresleniu orezaním signálu alebo zbytočnému prevodu, pri ktorom sa strácajú počuteľné detaily.
Chirp 3 dokáže automaticky identifikovať a prepísať dominantný jazyk a sada očakávaných jazykových variantov môže zúžiť jeho možnosti rozpoznávania. Dostupnosť jazykov sa líši podľa metódy a funkcie. Zoznam jazykov prepisu je širší než zoznam diarizácie, preto rozpoznávanie jazyka nedokazuje, že sa naň vzťahuje každá funkcia týkajúca sa hovoriacich alebo časovania. Použite jazykový variant zodpovedajúci nahrávke a zachovajte mená či odborné výrazy vkladané z iného jazyka na kontrolu. Označenie rozpoznaného jazyka je súčasťou výsledku, nie dôkazom správneho rozpoznania všetkých neobvyklých slov.
Diarizácia hovoriacich zoskupuje reč podľa hlasu v jednokanálovej nahrávke. Google poskytuje príklad dávkového prepisu s informáciami o hovoriacom pri každom slove. Pri rozhovore zachovajte tieto označenia s rozpoznaným textom a pred priradením skutočných mien alebo rolí porovnajte zmeny hovoriacich s nahrávkou. Podobné hlasy, prerušovanie a prekrývanie reči môžu priradenie sťažovať. Jasne zachovajte usporiadanie kanálov zdroja a zamýšľanú úlohu kontroly hovoriacich namiesto považovania označenia za nezávisle overenú identitu.
Aj časovanie je špecifické pre metódu. Streamované rozpoznávanie poskytuje časové značky na úrovni výpovedí, zatiaľ čo pokyny výrobcu pre rozpoznávanie zo súborov opisujú voliteľné časovanie slov s možným kompromisom v kvalite prepisu. Zachovajte metadáta skutočne vrátené vybranou metódou a zarovnanie kontrolujte spolu so znením. Postup tvorby titulkov potrebuje oboje: čitateľný rozpoznaný text aj dôkaz, že časová hranica zodpovedá správnemu zvuku. Google tiež upozorňuje, že vrátená hodnota istoty na úrovni slova nie je skutočným skóre spoľahlivosti, preto sa nemá používať na potvrdenie správnosti slova.
Prispôsobenie rozpoznávania reči poskytuje frázy a vlastné mená, ktoré sa pravdepodobne v nahrávke vyskytnú. Výrobca dokumentuje slovník až 1 000 fráz a odporúča čo najmenej relevantných položiek, aby sa nezhoršilo rozpoznávanie iných výrazov. Pri technickej prezentácii pripravte krátky zoznam skutočných názvov produktov a skratiek a potom ich skontrolujte v prepise. Zvýhodnenie výrazov pomáha rozpoznávaniu zvažovať daný výraz; nedokazuje, že bol vyslovený, ani nenahrádza kontrolu podľa zvuku.
Model poskytuje automatickú interpunkciu a používanie veľkých písmen, ktoré dokumentované rozhranie dokáže vypnúť. Google opisuje aj predbežne dostupnú funkciu vlastných pokynov pre formátovanie prepisu, napríklad ako sa má písať určité meno alebo dátum. Tieto pokyny zamerajte na formátovanie rozpoznanej reči. Prepis, ktorý normalizuje dátum alebo zapisuje značku s veľkým písmenom, stále musí zachovať hovorený význam. Zhrnutie, preklad alebo faktická analýza sú neskorším použitím prepisu, nie niečím, čo preukazuje samotný výsledok rozpoznávania.
Vstavané odšumovanie je určené na zníženie hudby v pozadí a okolitých zvukov, ako je dážď alebo hluk ulice. Google výslovne uvádza, že nedokáže odstrániť ľudské hlasy v pozadí. Pri príprave nahrávky s prekrývajúcou sa konverzáciou tento rozdiel zachovajte. Hlučné aj tiché časti kontrolujte podľa zdroja namiesto predpokladu, že čistejšie vyzerajúci prepis dokazuje odstránenie rušivého zvuku. Užitočný výsledok ponecháva neisté pasáže identifikovateľné na opravu.
Pri streamovaných úlohách citlivosť určovania konca výpovede mení okamih, keď sa výpoveď považuje za skončenú. Výrobca opisuje nastavenia standard, short a supershort pre čoraz kratšiu očakávanú reč. Rýchlejšie nastavenie môže považovať výpoveď za skončenú, aj keď sa hovoriaci iba odmlčí uprostred myšlienky. Nastavenie prispôsobte prirodzenému diktátu, krátkej vete alebo veľmi krátkemu príkazu a spolu s prepisom uchovajte stav konečného výsledku. Pri dokončenom súbore skontrolujte mená, množstvá, zápory a hranice hovoriacich a potom zachovajte vybraný režim a zdrojový zvuk, aby sa výsledok dal overiť alebo znovu použiť.
", "aboutText": "Google Chirp 3 je viacjazyčný model automatického rozpoznávania reči, ktorý prevádza hovorený zvuk na text. Google ho dokumentuje ako model prepisu Chirp 3 v rodine Speech-to-Text V2 s identifikátorom modelu chirp_3. Jeho účelom je rozpoznávanie nahranej alebo streamovanej reči s detekciou jazyka a funkciami špecifickými pre prepis. Výsledným artefaktom je prepis a metadáta podporované vybranou metódou rozpoznávania, nie generovaná reč alebo voľná odpoveď asistenta.\n\nVýrobca rozlišuje streamované rozpoznávanie, synchrónne rozpoznávanie krátkych klipov a dávkové rozpoznávanie dlhších nahrávok. Režim vyberte podľa zdrojového zvuku a požadovaného výsledku. Pri krátkej hlasovej poznámke môže stačiť dokončená textová odpoveď. Pri rozhovore alebo nahranom hovore môže byť užitočnejší dávkový výsledok s informáciami o hovoriacich. Pri živých titulkoch alebo rozhraní hlasových príkazov odlišujte priebežný text od konečného výsledku rozpoznávania a zachovajte zvukový interval, ktorý opisuje.\n\nZvuk pripravte v kódovaní očakávanom implementáciou rozpoznávania. Príklady Google Chirp 3 používajú pre nahrané súbory automaticky zistené dekódovanie a pre konfiguráciu surového streamu výslovne určené dekódovanie. Súvisiaca referencia dekodéra V2 medzi podporovanými kódovaniami uvádza WAV PCM alebo kompandovaný zvuk, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus a AAC v kontajneroch MP4, M4A alebo MOV. Názov kontajnera nenahrádza skutočný kodek a konfiguráciu vzorkovania. Zachovajte zreteľnú reč a vyhnite sa výraznému skresleniu orezaním signálu alebo zbytočnému prevodu, pri ktorom sa strácajú počuteľné detaily.\n\nChirp 3 dokáže automaticky identifikovať a prepísať dominantný jazyk a sada očakávaných jazykových variantov môže zúžiť jeho možnosti rozpoznávania. Dostupnosť jazykov sa líši podľa metódy a funkcie. Zoznam jazykov prepisu je širší než zoznam diarizácie, preto rozpoznávanie jazyka nedokazuje, že sa naň vzťahuje každá funkcia týkajúca sa hovoriacich alebo časovania. Použite jazykový variant zodpovedajúci nahrávke a zachovajte mená či odborné výrazy vkladané z iného jazyka na kontrolu. Označenie rozpoznaného jazyka je súčasťou výsledku, nie dôkazom správneho rozpoznania všetkých neobvyklých slov.\n\nDiarizácia hovoriacich zoskupuje reč podľa hlasu v jednokanálovej nahrávke. Google poskytuje príklad dávkového prepisu s informáciami o hovoriacom pri každom slove. Pri rozhovore zachovajte tieto označenia s rozpoznaným textom a pred priradením skutočných mien alebo rolí porovnajte zmeny hovoriacich s nahrávkou. Podobné hlasy, prerušovanie a prekrývanie reči môžu priradenie sťažovať. Jasne zachovajte usporiadanie kanálov zdroja a zamýšľanú úlohu kontroly hovoriacich namiesto považovania označenia za nezávisle overenú identitu.\n\nAj časovanie je špecifické pre metódu. Streamované rozpoznávanie poskytuje časové značky na úrovni výpovedí, zatiaľ čo pokyny výrobcu pre rozpoznávanie zo súborov opisujú voliteľné časovanie slov s možným kompromisom v kvalite prepisu. Zachovajte metadáta skutočne vrátené vybranou metódou a zarovnanie kontrolujte spolu so znením. Postup tvorby titulkov potrebuje oboje: čitateľný rozpoznaný text aj dôkaz, že časová hranica zodpovedá správnemu zvuku. Google tiež upozorňuje, že vrátená hodnota istoty na úrovni slova nie je skutočným skóre spoľahlivosti, preto sa nemá používať na potvrdenie správnosti slova.\n\nPrispôsobenie rozpoznávania reči poskytuje frázy a vlastné mená, ktoré sa pravdepodobne v nahrávke vyskytnú. Výrobca dokumentuje slovník až 1 000 fráz a odporúča čo najmenej relevantných položiek, aby sa nezhoršilo rozpoznávanie iných výrazov. Pri technickej prezentácii pripravte krátky zoznam skutočných názvov produktov a skratiek a potom ich skontrolujte v prepise. Zvýhodnenie výrazov pomáha rozpoznávaniu zvažovať daný výraz; nedokazuje, že bol vyslovený, ani nenahrádza kontrolu podľa zvuku.\n\nModel poskytuje automatickú interpunkciu a používanie veľkých písmen, ktoré dokumentované rozhranie dokáže vypnúť. Google opisuje aj predbežne dostupnú funkciu vlastných pokynov pre formátovanie prepisu, napríklad ako sa má písať určité meno alebo dátum. Tieto pokyny zamerajte na formátovanie rozpoznanej reči. Prepis, ktorý normalizuje dátum alebo zapisuje značku s veľkým písmenom, stále musí zachovať hovorený význam. Zhrnutie, preklad alebo faktická analýza sú neskorším použitím prepisu, nie niečím, čo preukazuje samotný výsledok rozpoznávania.\n\nVstavané odšumovanie je určené na zníženie hudby v pozadí a okolitých zvukov, ako je dážď alebo hluk ulice. Google výslovne uvádza, že nedokáže odstrániť ľudské hlasy v pozadí. Pri príprave nahrávky s prekrývajúcou sa konverzáciou tento rozdiel zachovajte. Hlučné aj tiché časti kontrolujte podľa zdroja namiesto predpokladu, že čistejšie vyzerajúci prepis dokazuje odstránenie rušivého zvuku. Užitočný výsledok ponecháva neisté pasáže identifikovateľné na opravu.\n\nPri streamovaných úlohách citlivosť určovania konca výpovede mení okamih, keď sa výpoveď považuje za skončenú. Výrobca opisuje nastavenia standard, short a supershort pre čoraz kratšiu očakávanú reč. Rýchlejšie nastavenie môže považovať výpoveď za skončenú, aj keď sa hovoriaci iba odmlčí uprostred myšlienky. Nastavenie prispôsobte prirodzenému diktátu, krátkej vete alebo veľmi krátkemu príkazu a spolu s prepisom uchovajte stav konečného výsledku. Pri dokončenom súbore skontrolujte mená, množstvá, zápory a hranice hovoriacich a potom zachovajte vybraný režim a zdrojový zvuk, aby sa výsledok dal overiť alebo znovu použiť.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "c9b943f82b40f073f350119d113751e32d161a18b2268d6f44395a048349b764", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sk", "methods": [ { "html": "google/chirp-3Google Chirp 3 je viacjazyčný model rozpoznávania reči na streamovanie, krátke nahrávky a dlhší dávkový prepis. Poskytuje automatické rozpoznanie jazyka, interpunkciu, prispôsobenie slovnej zásoby a metadáta časovania alebo hovoriacich podľa režimu. Jeho odšumovanie znižuje hluk v pozadí, ale nedokáže odstrániť iné hlasy.
Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.
Google Chirp 3 je viacjazyčný model automatického rozpoznávania reči, ktorý prevádza hovorený zvuk na text. Google ho dokumentuje ako model prepisu Chirp 3 v rodine Speech-to-Text V2 s identifikátorom modelu chirp_3. Jeho účelom je rozpoznávanie nahranej alebo streamovanej reči s detekciou jazyka a funkciami špecifickými pre prepis. Výsledným artefaktom je prepis a metadáta podporované vybranou metódou rozpoznávania, nie generovaná reč alebo voľná odpoveď asistenta.
Výrobca rozlišuje streamované rozpoznávanie, synchrónne rozpoznávanie krátkych klipov a dávkové rozpoznávanie dlhších nahrávok. Režim vyberte podľa zdrojového zvuku a požadovaného výsledku. Pri krátkej hlasovej poznámke môže stačiť dokončená textová odpoveď. Pri rozhovore alebo nahranom hovore môže byť užitočnejší dávkový výsledok s informáciami o hovoriacich. Pri živých titulkoch alebo rozhraní hlasových príkazov odlišujte priebežný text od konečného výsledku rozpoznávania a zachovajte zvukový interval, ktorý opisuje.
Zvuk pripravte v kódovaní očakávanom implementáciou rozpoznávania. Príklady Google Chirp 3 používajú pre nahrané súbory automaticky zistené dekódovanie a pre konfiguráciu surového streamu výslovne určené dekódovanie. Súvisiaca referencia dekodéra V2 medzi podporovanými kódovaniami uvádza WAV PCM alebo kompandovaný zvuk, FLAC, MP3, Ogg/WebM Opus a AAC v kontajneroch MP4, M4A alebo MOV. Názov kontajnera nenahrádza skutočný kodek a konfiguráciu vzorkovania. Zachovajte zreteľnú reč a vyhnite sa výraznému skresleniu orezaním signálu alebo zbytočnému prevodu, pri ktorom sa strácajú počuteľné detaily.
Chirp 3 dokáže automaticky identifikovať a prepísať dominantný jazyk a sada očakávaných jazykových variantov môže zúžiť jeho možnosti rozpoznávania. Dostupnosť jazykov sa líši podľa metódy a funkcie. Zoznam jazykov prepisu je širší než zoznam diarizácie, preto rozpoznávanie jazyka nedokazuje, že sa naň vzťahuje každá funkcia týkajúca sa hovoriacich alebo časovania. Použite jazykový variant zodpovedajúci nahrávke a zachovajte mená či odborné výrazy vkladané z iného jazyka na kontrolu. Označenie rozpoznaného jazyka je súčasťou výsledku, nie dôkazom správneho rozpoznania všetkých neobvyklých slov.
Diarizácia hovoriacich zoskupuje reč podľa hlasu v jednokanálovej nahrávke. Google poskytuje príklad dávkového prepisu s informáciami o hovoriacom pri každom slove. Pri rozhovore zachovajte tieto označenia s rozpoznaným textom a pred priradením skutočných mien alebo rolí porovnajte zmeny hovoriacich s nahrávkou. Podobné hlasy, prerušovanie a prekrývanie reči môžu priradenie sťažovať. Jasne zachovajte usporiadanie kanálov zdroja a zamýšľanú úlohu kontroly hovoriacich namiesto považovania označenia za nezávisle overenú identitu.
Aj časovanie je špecifické pre metódu. Streamované rozpoznávanie poskytuje časové značky na úrovni výpovedí, zatiaľ čo pokyny výrobcu pre rozpoznávanie zo súborov opisujú voliteľné časovanie slov s možným kompromisom v kvalite prepisu. Zachovajte metadáta skutočne vrátené vybranou metódou a zarovnanie kontrolujte spolu so znením. Postup tvorby titulkov potrebuje oboje: čitateľný rozpoznaný text aj dôkaz, že časová hranica zodpovedá správnemu zvuku. Google tiež upozorňuje, že vrátená hodnota istoty na úrovni slova nie je skutočným skóre spoľahlivosti, preto sa nemá používať na potvrdenie správnosti slova.
Prispôsobenie rozpoznávania reči poskytuje frázy a vlastné mená, ktoré sa pravdepodobne v nahrávke vyskytnú. Výrobca dokumentuje slovník až 1 000 fráz a odporúča čo najmenej relevantných položiek, aby sa nezhoršilo rozpoznávanie iných výrazov. Pri technickej prezentácii pripravte krátky zoznam skutočných názvov produktov a skratiek a potom ich skontrolujte v prepise. Zvýhodnenie výrazov pomáha rozpoznávaniu zvažovať daný výraz; nedokazuje, že bol vyslovený, ani nenahrádza kontrolu podľa zvuku.
Model poskytuje automatickú interpunkciu a používanie veľkých písmen, ktoré dokumentované rozhranie dokáže vypnúť. Google opisuje aj predbežne dostupnú funkciu vlastných pokynov pre formátovanie prepisu, napríklad ako sa má písať určité meno alebo dátum. Tieto pokyny zamerajte na formátovanie rozpoznanej reči. Prepis, ktorý normalizuje dátum alebo zapisuje značku s veľkým písmenom, stále musí zachovať hovorený význam. Zhrnutie, preklad alebo faktická analýza sú neskorším použitím prepisu, nie niečím, čo preukazuje samotný výsledok rozpoznávania.
Vstavané odšumovanie je určené na zníženie hudby v pozadí a okolitých zvukov, ako je dážď alebo hluk ulice. Google výslovne uvádza, že nedokáže odstrániť ľudské hlasy v pozadí. Pri príprave nahrávky s prekrývajúcou sa konverzáciou tento rozdiel zachovajte. Hlučné aj tiché časti kontrolujte podľa zdroja namiesto predpokladu, že čistejšie vyzerajúci prepis dokazuje odstránenie rušivého zvuku. Užitočný výsledok ponecháva neisté pasáže identifikovateľné na opravu.
Pri streamovaných úlohách citlivosť určovania konca výpovede mení okamih, keď sa výpoveď považuje za skončenú. Výrobca opisuje nastavenia standard, short a supershort pre čoraz kratšiu očakávanú reč. Rýchlejšie nastavenie môže považovať výpoveď za skončenú, aj keď sa hovoriaci iba odmlčí uprostred myšlienky. Nastavenie prispôsobte prirodzenému diktátu, krátkej vete alebo veľmi krátkemu príkazu a spolu s prepisom uchovajte stav konečného výsledku. Pri dokončenom súbore skontrolujte mená, množstvá, zápory a hranice hovoriacich a potom zachovajte vybraný režim a zdrojový zvuk, aby sa výsledok dal overiť alebo znovu použiť.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Pole | Typ | Požiadavka | Hodnoty a limity | Predvolené |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity google/chirp-3 | Predvolené— |
Poleinput_audio | Typobject | PožiadavkaPovinné | Hodnoty a limity | Predvolené— |
| Parameter | Špecifikácia |
|---|---|
Parametercontent_type | Špecifikáciaapplication/json |
Parameterrequired | Špecifikáciamodel, input_audio |
Parametermaterial_types | Špecifikáciaaudio |
Parametermaterial_conditions | ŠpecifikáciaPríklad načíta váš skutočný neprázdny súbor PCM WAV, zakóduje všetky jeho bajty do base64 a odošle input_audio.format s hodnotou wav. |
Životný cyklus: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · presné task_id z existujúceho mediálneho záznamu vo vašom vlastníctve
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.
Každý poplatok priraďte k zobrazeným podmienkam. Pre každú skupinu alternatívnych konfigurácií použite jednu sadzbu.
| Konfigurácia | Sadzobník | Účtovacia jednotka | Poplatok |
|---|---|---|---|
| KonfiguráciaZákladné sadzby za tokeny | SadzobníkZákladná sadzba | Účtovacia jednotka— | Poplatok Vstup · Vstupné tokeny — / 1K tokenov Výstup · Výstupné tokeny — / 1K tokenov Vstup · Čítanie cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache — / 1K tokenov Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov |
| Konfiguráciasekunda vstupného zvuku | Sadzobník— | Účtovacia jednotkaza sekundu vstupného audia | Poplatok Vstup · sekunda vstupného zvuku $0.000533333333334 za sekundu vstupného audia |
Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'google/chirp-3', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\nCelé pôvodné telo odpovede, stav a preposlané hlavičky. Tento obslužný kód nepridáva žiadnu univerzálnu štruktúru JSON, textové pole ani obálku úlohy.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.
Uchovajte úplnú odpoveď a hlavičky, všetky skutočné výstupy, pôvodné vrátené identifikátory a všetky polia s údajmi o spotrebe. Obnovte pôvodnú operáciu bez opätovného odoslania požiadavky na vytvorenie.
Zachovajte skutočné X-Client-Request-ID a celú odpoveď. Načítajte pôvodné súbory vo vašom vlastníctve a ich presné podpísané URL obsahu; neisté vytvorenie nikdy znova neodosielajte.
| Pole | Typ |
|---|---|
Poletext (when present) | Typ |
Poleusage (when present) | Typ |
| Odpoveď | Podmienka | Ďalší krok |
|---|---|---|
Odpoveď400 · invalid_request_error | PodmienkaTelo JSON alebo explicitné kanonické ID modelu sú neplatné. | Ďalší krokZachovajte odpoveď a opravte označené pole požiadavky. |
Odpoveď401 · authentication_error | PodmienkaKľúč API služby Ailoot je neplatný. | Ďalší krokPoužite svoj autorizovaný kľúč API služby Ailoot. |
Odpoveď403 · permission_error | PodmienkaSkupina kľúča nepovoľuje túto metódu. | Ďalší krokZachovajte vrátené podrobnosti chyby. |
Odpoveď404 · not_found_error | PodmienkaVybraná metóda nemá povolenú trasu. | Ďalší krokZachovajte vrátené podrobnosti chyby. |
Odpoveď422 · price_unavailable | PodmienkaPrijatá tarifa nedokáže získať požadované množstvo vstupu alebo jeho hranicu. | Ďalší krokZachovajte odpoveď; použite reprezentáciu vstupu vyžadovanú prijatou tarifou. |
Odpoveď503 · | PodmienkaPožadované úložisko, trasa, cena metódy alebo rezervácia nie sú dostupné. | Ďalší krokZachovajte celú pôvodnú odpoveď. Neistá rezervácia nie je povolením na opätovné odoslanie. |
Odpoveď502 · server_error | PodmienkaPôvodný výsledok, spotreba alebo zúčtovanie vyžadujú kontrolu. | Ďalší krokZachovajte skutočné ID požiadavky a pôvodnú odpoveď. Načítajte existujúci záznam vo vašom vlastníctve; vytvorenie znova neodosielajte. |
Ailoot Ultra google/chirp-3
Použite cesty metód uvedené vyššie.