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# 建立轉錄

> 將音訊轉錄為輸入語言

## 請求主體

**同步請求逾時：** 這個非聊天端點會等待路由到的模型完成處理。大型輸入、長音訊或大量批次可能超過常見的 30s 用戶端預設逾時，因此請將 HTTP 用戶端逾時設定為至少 `120s`。

<ParamField body="file" type="file" required>
  要轉錄的音訊檔案。支援格式：flac、mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、ogg、wav、webm。
</ParamField>

<ParamField body="model" type="string" default="whisper-1">
  要使用的模型。目前僅支援 `whisper-1`。
</ParamField>

<ParamField body="language" type="string">
  音訊的語言，採用 ISO-639-1 格式（例如：`en`、`zh`、`ja`）。
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string">
  可選文字，用於引導模型的風格或延續前一段內容。
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="json">
  輸出格式：`json`、`text`、`srt`、`verbose_json`、`vtt`。
</ParamField>

<ParamField body="temperature" type="number" default="0">
  取樣溫度（0 到 1）。
</ParamField>

<ParamField body="timestamp_granularities" type="array">
  時間戳記粒度：`word` 和／或 `segment`。需要 `verbose_json`。
</ParamField>

## 回應

<ResponseField name="text" type="string">
  轉錄後的文字。
</ResponseField>

對於 `verbose_json`：

<ResponseField name="task" type="string">
  一律為 `transcribe`。
</ResponseField>

<ResponseField name="language" type="string">
  偵測到的語言。
</ResponseField>

<ResponseField name="duration" type="number">
  音訊時長（秒）。
</ResponseField>

<ResponseField name="segments" type="array">
  含時間戳記的轉錄片段。
</ResponseField>

<ResponseField name="words" type="array">
  詞級時間戳記（若有請求）。
</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>

## 翻譯

若要將音訊翻譯為英文，請使用 translations endpoint：

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