Skip to main content
Beban kerja audio terbagi dua. Gunakan endpoint audio untuk permintaan seperti file, misalnya text-to-speech, transkripsi, dan terjemahan audio. Gunakan endpoint WebSocket realtime ketika pengalaman pengguna membutuhkan audio interaktif latensi rendah atau event multimodal.

Pilih Alur

Temukan Model

Query katalog model sebelum hard-code model. Gunakan daftar rekomendasi untuk speech dan transcription, lalu pastikan dukungan realtime di detail model sebelum membuka socket.

Permintaan Audio Sinkron

Sintesis suara mengembalikan audio dalam respons HTTP. Transkripsi dan terjemahan dapat mengembalikan teks final atau tugas yang diterima. Jika respons berisi ID dan status tugas, simpan ID lalu ikuti poll_url hingga selesai atau gagal. Sediakan waktu cukup untuk berkas besar dan simpan Request ID.

Sesi Realtime

Buka WebSocket dengan model di query string dan API key di header Authorization. Gunakan format event yang didokumentasikan untuk model realtime yang dipilih, lalu tutup socket saat sesi selesai. Panduan ini hanya mencakup WebSocket subset. TokenLab saat ini tidak menyediakan endpoint REST OpenAI Realtime untuk client secret, translation client secret, Calls, atau manajemen legacy beta session. Untuk contoh server, instal ws dan atur TOKENLAB_REALTIME_MODEL ke model saat ini yang detailnya menyatakan /v1/realtime. Berikan TOKENLAB_API_KEY lewat lingkungan server; nama saja tidak membuktikan dukungan realtime.

Penanganan Status

  • Simpan file audio yang dibuat alih-alih mengulang permintaan yang sama saat refresh.
  • Untuk transkripsi dan terjemahan, tampilkan status upload dan pemrosesan meski API call sinkron.
  • Untuk realtime, tangani event close dan reconnect hanya setelah pengguna memulai sesi baru.
  • Jangan taruh API key, URL privat, atau rahasia akun di input teks audio.

Referensi API