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const axios = require('axios').default;
const api = new axios.create({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
headers: { Authorization: 'Bearer ' },
});
const main = async () => {
const response = await api.post('/stt', {
model: 'openai/gpt-4o-mini-transcribe',
url: 'https://audio-samples.github.io/samples/mp3/blizzard_unconditional/sample-0.mp3',
});
console.log('[transcription]', response.data.results.channels[0].alternatives[0].transcript);
};
main();
import requests
headers = {"Authorization": "Bearer "}
def main():
url = f"https://api.ai.cc/v1/stt"
data = {
"model": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
"url": "https://audio-samples.github.io/samples/mp3/blizzard_unconditional/sample-0.mp3",
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
if response.status_code >= 400:
print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
else:
response_data = response.json()
transcript = response_data["results"]["channels"][0]["alternatives"][0][
"transcript"
]
print("[transcription]", transcript)
if __name__ == "__main__":
main()
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Produktdetails
🎙️ Vorstellung der GPT-4o Mini Transcribe API
Der GPT-4o Mini Transcribe API von OpenAI ist bahnbrechend Sprach-zu-Text-Modell Entwickelt für außergewöhnliche Genauigkeit und beispiellose Effizienz. Als leichtere und schnellere Version des GPT-4o Transcribe-Modells ist es speziell optimiert für geringe Latenz und reduziertem Ressourcenverbrauch bei gleichzeitig überragender Transkriptionsqualität. Diese API ist die ideale Lösung für Entwickler, die … schnelle und zuverlässige Spracherkennung in unterschiedlichsten und anspruchsvollen akustischen Umgebungen.
⚙️ Technische Spezifikationen
- Modelltyp: Sprach-zu-Text-Transkriptionsmodell
- Architekturgrundlage: Basierend auf der GPT-4o-mini-Architektur, vortrainiert auf spezialisierten audiozentrierten Datensätzen
- Token-Kontextfenster: Unterstützt lange Audioeingaben mit bis zu 16.000 Token im Kontextfenster.
- Maximale Ausgabetoken: Bis zu 2.000 Tokens pro Transkriptionsausgabe
- Trainingsdaten: Diverse, hochwertige Audiodatensätze mit verschiedenen Akzenten, Geräuschbedingungen und Sprechgeschwindigkeiten
- Trainingstechniken: Überwachtes Feintuning und bestärkendes Lernen zur Minimierung der Wortfehlerrate und von Halluzinationen
📊 Leistungsbenchmarks
- Wortfehlerrate (WER): Deutlich verbessert im Vergleich zu früheren Whisper-Modellen und ähnlichen Ausgangsmodellen
- Zuverlässigkeit: Funktioniert zuverlässig in lauten Umgebungen, mit unterschiedlichen Akzenten und variierenden Sprechgeschwindigkeiten.
- Spracherkennung: Verbesserte Genauigkeit und Sprachverständnisfähigkeiten in mehreren Sprachen
✨ Hauptmerkmale
- Effizienz: Ein leichtgewichtiges Modell, das kurze Auswertungszeiten für eine schnelle Transkriptionsabwicklung bietet.
- Robustheit: Bewältigt hervorragend anspruchsvolle Audioeingaben, einschließlich Hintergrundgeräusche, verschiedene Akzente und Sprachvariationen.
- Skalierbarkeit: Dank seines großzügigen Kontextfensters von 16.000 Token ist es in der Lage, auch längere Audioeingaben zu transkribieren, ohne den Kontext zu verlieren.
- Streaming-Funktion: Bietet Unterstützung für kontinuierliches Audio-Streaming und Echtzeit-Transkription.
- Anpassbare Integration: Entwickelt für die nahtlose Integration in verschiedene Anwendungen wie Sprachagentensysteme, Callcenter, Transkriptionsdienste und Meeting-Management-Tools.
💸 GPT-4o Mini Transcribe API-Preise
Kosten: 0,63 US-Dollar pro 1 Million Eingabe-Token
🎯 Praktische Anwendungsfälle
- Kundendienst: Anrufprotokollierung und -analyse für verbesserten Service und wertvolle Erkenntnisse.
- Produktivität: Automatisierte Protokollierung für Besprechungen und Konferenzen.
- Sprachassistenten: Ermöglicht die Transkription von Sprachassistenten und Sprachagenten.
- Spezialisierte Transkription: Dienstleistungen für juristische und medizinische Diktate.
💻 Codebeispiel
⚖️ Vergleich mit anderen Modellen
vs. GPT-4o Transkribieren
Der GPT-4o Mini Transcribe zeichnet sich aus in Anwendungen mit geringer Latenz wo Geschwindigkeit von größter Bedeutung ist. Im Gegensatz dazu ist das vollständige GPT-4o Transcribe-Modell besser geeignet für genauigkeitskritische Umgebungen wie beispielsweise bei juristischen oder medizinischen Transkriptionen, wo selbst geringfügige Fehler erhebliche Auswirkungen haben können.
vs. OpenAI Whisper-Large
GPT-4o Mini Transcribe zeigt im Vergleich zu Whisper-Large eine überlegene Leistung in Bezug auf Wortfehlerrate (WER) Und Streaming-LatenzDieser Vorteil ist größtenteils auf die fortschrittlichen Reinforcement-Learning-Techniken und das spezialisierte Audiotraining zurückzuführen. Whisper ist zwar ein vielseitigeres Modell, zeigt aber typischerweise eine langsamere Verarbeitung und geringere Präzision bei verrauschten Audiodateien oder akzentuierter Sprache.
vs. Eleven Labs Scribe
Beide Modelle sind für die Streaming-Transkription sehr leistungsfähig. Laut einigen Tests von Drittanbietern kann Eleven Labs Scribe in bestimmten Genauigkeitsvergleichen mit GPT-4o Mini Transcribe gleichziehen oder diese sogar leicht übertreffen. Geschwindigkeit des GPT-4o Mini und seine nahtlose Integration innerhalb das umfangreiche Ökosystem von OpenAI bleiben bedeutende Wettbewerbsvorteile.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Wofür ist die GPT-4o Mini Transcribe API konzipiert?
A: Es wurde für eine hochpräzise und effiziente Spracherkennung entwickelt, ist für geringe Latenz und reduzierten Ressourcenverbrauch optimiert und eignet sich daher ideal für Echtzeitanwendungen und Entwickler, die eine schnelle und zuverlässige Audioverarbeitung benötigen.
Frage 2: Wie schneidet es im Vergleich zum vollständigen GPT-4o Transcribe-Modell ab?
A: GPT-4o Mini Transcribe legt Wert auf Geschwindigkeit und Effizienz für Anwendungen mit geringer Latenz, während sich die vollständige Version GPT-4o Transcribe auf maximale Genauigkeit für kritische Anwendungen wie juristische oder medizinische Transkriptionen konzentriert.
Frage 3: Kann GPT-4o Mini Transcribe auch mit verrauschtem Audio oder unterschiedlichen Akzenten umgehen?
A: Ja, es ist mit robusten Funktionen ausgestattet, um auch in anspruchsvollen akustischen Umgebungen zuverlässig zu funktionieren und Hintergrundgeräusche, verschiedene Akzente und unterschiedliche Sprechgeschwindigkeiten effektiv zu bewältigen.
Frage 4: Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für diese API?
A: Zu den wichtigsten Anwendungsfällen gehören die Transkription und Analyse von Kundendienstgesprächen, das Protokollieren von Besprechungen und Konferenzen, die Unterstützung von Sprachassistenten sowie spezialisierte Dienste wie die Diktierfunktion für juristische und medizinische Zwecke.
Frage 5: Wird Streaming-Transkription unterstützt?
A: Absolut. GPT-4o Mini Transcribe unterstützt kontinuierliches Audio-Streaming und bietet Echtzeit-Transkriptionsfunktionen.
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