음성 인식 / MODEL API
Whisper-Large-V3-Turbo
입력 $0.1 / 100만 토큰
OVERVIEW
모델 정보
Whisper large-v3-turbo is a finetuned version of a pruned Whisper large-v3. In other words, it's the exact same model, except that the number of decoding layers have reduced from 32 to 4. As a result, the model is way faster, at the expense of a minor quality degradation.
모델 사양
- 모델 유형
- 음성 인식
- 입력 모달리티
- audio
- 출력 모달리티
- text
MODEL PRICING
모델 API 요금
음성 인식
100만 토큰당 USD| 모델 | 입력 | 출력 |
|---|---|---|
| Whisper-Large-V3-Turbo | $0.1 | — |
플랫폼의 공개 요금을 5분 간격으로 갱신합니다. — 표시는 해당 요금이 제공되지 않음을 뜻하며 무료를 의미하지 않습니다. 최종 이용 요금은 콘솔에서 확인하세요.
BUILT FOR YOUR STACK
API 호출 예제
먼저 접속 설정을 펼쳐 준비 명령을 실행하세요. 그다음 Python 또는 cURL 예제를 저장해 실행할 수 있습니다.
접속 설정 및 준비 명령실제 API 주소, 모델 ID 및 환경 변수
- API 주소
https://api.ecohash.com/v1- API 모델 ID
whisper-large-v3-turbo
YOUR_API_KEY를 콘솔에서 발급받은 전체 추론 API 키로 바꿔 주세요. 준비 명령은 macOS/Linux 또는 호환 셸에서 실행하세요. cURL의 JSON 예제는 Python 표준 라이브러리로 요청 본문을 생성합니다.
python -m pip install openai
export GIGACOMMA_API_BASE_URL='https://api.ecohash.com/v1'
export GIGACOMMA_MODEL_ID='whisper-large-v3-turbo'
export GIGACOMMA_API_KEY="YOUR_API_KEY"GIGACOMMA_API_KEY는 환경 변수 이름입니다. 값은 콘솔에서 발급받은 추론 API 키이며 OpenAI의 API 키를 사용하지 않습니다. API 키 발급
예제 실행 전에 다음 오디오 파일을 준비하세요: audio.mp3
import osfrom openai import OpenAIMODEL_ID = os.environ["GIGACOMMA_MODEL_ID"]client = OpenAI( base_url=os.environ["GIGACOMMA_API_BASE_URL"], api_key=os.environ["GIGACOMMA_API_KEY"],)with open("audio.mp3", "rb") as audio: response = client.audio.transcriptions.create( model=MODEL_ID, file=audio, )print(response.text)