Ana içeriğe atla

İstek Gövdesi

Senkron istek zaman aşımı: Bu chat dışı endpoint, yönlendirilen modelin tamamlanmasını bekler. Büyük girdiler, uzun sesler veya büyük batch’ler yaygın 30s istemci varsayılanlarını aşabilir; bu yüzden HTTP istemcisi zaman aşımını en az 120s olarak ayarlayın.
file
file
gerekli
Transkribe edilecek ses dosyası. Desteklenen formatlar: flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm.
model
string
varsayılan:"whisper-1"
Kullanılacak model. Şu anda yalnızca whisper-1 desteklenmektedir.
language
string
Sesin dili, ISO-639-1 formatında (ör. en, zh, ja).
prompt
string
Modelin stilini yönlendirmek veya önceki bir segmenti devam ettirmek için isteğe bağlı metin.
response_format
string
varsayılan:"json"
Çıktı formatı: json, text, srt, verbose_json, vtt.
temperature
number
varsayılan:"0"
Örnekleme temperature değeri (0 ile 1 arası).
timestamp_granularities
array
Zaman damgası ayrıntı düzeyi: word ve/veya segment. verbose_json gerektirir.

Yanıt

text
string
Transkribe edilen metin.
verbose_json için:
task
string
Her zaman transcribe.
language
string
Algılanan dil.
duration
number
Ses süresi, saniye cinsinden.
segments
array
Zaman damgalarıyla birlikte transkripsiyon segmentleri.
words
array
Kelime düzeyinde zaman damgaları (istenirse).
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": [...]
    }
  ]
}

Çeviri

Sesi İngilizceye çevirmek için translations endpoint’ini kullanın:
response = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)