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Cuerpo de la solicitud

Tiempo de espera de solicitudes síncronas: este endpoint no-chat espera a que el modelo enrutado termine. Entradas grandes, audio largo o lotes grandes pueden superar los valores predeterminados habituales de 30s del cliente, así que configura el timeout de tu cliente HTTP en al menos 120s.
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file
file
requerido
Archivo de audio para transcribir. Formatos compatibles: flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm.
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model
string
predeterminado:"whisper-1"
Modelo que se utilizará. Actualmente solo se admite whisper-1.
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language
string
Idioma del audio en formato ISO-639-1 (p. ej., en, zh, ja).
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prompt
string
Texto opcional para guiar el estilo del modelo o continuar un segmento anterior.
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response_format
string
predeterminado:"json"
Formato de salida: json, text, srt, verbose_json, vtt.
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temperature
number
predeterminado:"0"
Temperatura de muestreo (0 a 1).
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timestamp_granularities
array
Granularidad de las marcas de tiempo: word y/o segment. Requiere verbose_json.

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Respuesta

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text
string
El texto transcrito.
Para verbose_json:
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task
string
Siempre transcribe.
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language
string
Idioma detectado.
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duration
number
Duración del audio en segundos.
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segments
array
Segmentos de la transcripción con marcas de tiempo.
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words
array
Marcas de tiempo a nivel de palabra (si se solicitan).
curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/audio/transcriptions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F file="@audio.mp3" \
  -F model="whisper-1" \
  -F language="en"

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.tokenlab.sh/v1"
)

with open("audio.mp3", "rb") as audio_file:
    response = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=audio_file,
        language="en"
    )

print(response.text)

import OpenAI from 'openai';
import fs from 'fs';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-your-api-key',
  baseURL: 'https://api.tokenlab.sh/v1'
});

const response = await client.audio.transcriptions.create({
  model: 'whisper-1',
  file: fs.createReadStream('audio.mp3'),
  language: 'en'
});

console.log(response.text);

<?php
$ch = curl_init('https://api.tokenlab.sh/v1/audio/transcriptions');

$file = new CURLFile('audio.mp3', 'audio/mpeg', 'audio.mp3');

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Authorization: Bearer sk-your-api-key'
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => [
        'file' => $file,
        'model' => 'whisper-1',
        'language' => 'en'
    ]
]);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$data = json_decode($response, true);
echo $data['text'];

{
  "text": "Hello, this is a test of the transcription API."
}

{
  "task": "transcribe",
  "language": "english",
  "duration": 5.5,
  "text": "Hello, this is a test of the transcription API.",
  "segments": [
    {
      "id": 0,
      "start": 0.0,
      "end": 2.5,
      "text": "Hello, this is a test",
      "tokens": [...]
    }
  ]
}

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Traducción

Para traducir audio al inglés, utiliza el endpoint de traducciones: 
response = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)