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# 전사 생성

> 오디오를 입력 언어로 전사합니다

## 요청 본문

**동기 요청 타임아웃:** 이 비채팅 엔드포인트는 라우팅된 모델이 완료될 때까지 기다립니다. 큰 입력, 긴 오디오, 큰 배치는 일반적인 30s 클라이언트 기본값을 초과할 수 있으므로 HTTP 클라이언트 타임아웃을 최소 `120s` 로 설정하세요.

<ParamField body="file" type="file" required>
  전사할 오디오 파일입니다. 지원 형식: flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm.
</ParamField>

<ParamField body="model" type="string" default="whisper-1">
  사용할 모델입니다. 현재는 `whisper-1`만 지원됩니다.
</ParamField>

<ParamField body="language" type="string">
  ISO-639-1 형식의 오디오 언어입니다(예: `en`, `zh`, `ja`).
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string">
  모델의 스타일을 유도하거나 이전 세그먼트를 이어가기 위한 선택적 텍스트입니다.
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="json">
  출력 형식: `json`, `text`, `srt`, `verbose_json`, `vtt`.
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number" default="0">
  샘플링 temperature(0\~1).
</ParamField>

<ParamField body="timestamp_granularities" type="array">
  타임스탬프 세분성: `word` 및/또는 `segment`. `verbose_json`이 필요합니다.
</ParamField>

## 응답

<ResponseField name="text" type="string">
  전사된 텍스트입니다.
</ResponseField>

`verbose_json`의 경우:

<ResponseField name="task" type="string">
  항상 `transcribe`입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="language" type="string">
  감지된 언어입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="duration" type="number">
  초 단위 오디오 길이입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="segments" type="array">
  타임스탬프가 포함된 전사 세그먼트입니다.
</ResponseField>

<ResponseField name="words" type="array">
  단어 수준 타임스탬프입니다(요청한 경우).
</ResponseField>

<RequestExample>
  ```bash cURL theme={null}
  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"
  ```

  ```python Python theme={null}
  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)
  ```

  ```javascript JavaScript theme={null}
  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 PHP theme={null}
  <?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'];
  ```
</RequestExample>

<ResponseExample>
  ```json Response (json) theme={null}
  {
    "text": "Hello, this is a test of the transcription API."
  }
  ```

  ```json Response (verbose_json) theme={null}
  {
    "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": [...]
      }
    ]
  }
  ```
</ResponseExample>

## 번역

오디오를 영어로 번역하려면 translations 엔드포인트를 사용하세요:

```python theme={null}
response = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)
```