O GPT-4o Transcribe Diarize é um modelo de reconhecimento automático de fala que identifica quem está falando e quando: ele associa segmentos de áudio a diferentes falantes em uma conversa, para que as transcrições capturem quem disse o quê, não apenas o que foi dito.
- Entrada
- áudio texto $2.5/M
- Saída
- texto $2.5/M
- Entrada de áudio
- $6.25/M
- Contexto
- 16K
- Corte de conhecimento
- 2024-06
O preço em contexto
Posição do preço entre 3 modelos comparáveis
A barra mostra onde fica o preço deste modelo entre todos os modelos do mesmo tipo na Synthorai. Em cada extremidade está o mais barato e o mais caro. São tarifas base; os descontos de lote, região e escrita em cache estão na página de preços.
Especificações e limites
Tokens
| Saída máxima (especificação do fornecedor) | 2.000 |
|---|---|
| Corte de conhecimento | 2024-06 |
Áudio
| Idiomas | 57 idiomas listados para o endpoint de transcrições (uma lista única para todos os modelos de transcrição); códigos ISO 639-1 / 639-3 aceitos nos modelos baseados em GPT-4o |
|---|---|
| Limites de áudio |
|
| Diarização | Sim |
| Transcrição em streaming | Sim |
| Marcas de tempo | Sim |
Modelo
| Modalidades | áudio + texto → texto |
|---|
Único modelo de transcrição da OpenAI com diarização de locutores integrada.
conforme documentação oficial da OpenAI ↗
Use o GPT-4o Transcribe Diarize em 30 segundos
Compatível com OpenAI: troque a base_url, mantenha seu SDK. POST /v1/audio/transcriptions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.audio.transcriptions.create(
model="gpt-4o-transcribe-diarize",
file=open("meeting.mp3", "rb"),
language="en",
)
print(resp.text)import OpenAI from "openai";
import fs from "node:fs";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.audio.transcriptions.create({
model: "gpt-4o-transcribe-diarize",
file: fs.createReadStream("meeting.mp3"),
});
console.log(resp.text);curl https://synthorai.io/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-F model="gpt-4o-transcribe-diarize" \
-F file=@meeting.mp3package main
import (
"context"
"fmt"
"os"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
f, _ := os.Open("meeting.mp3")
resp, _ := client.Audio.Transcriptions.New(context.TODO(), openai.AudioTranscriptionNewParams{
Model: "gpt-4o-transcribe-diarize",
File: f,
})
fmt.Println(resp.Text)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.audio.transcriptions.*;
import java.nio.file.Paths;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
Transcription resp = client.audio().transcriptions().create(
TranscriptionCreateParams.builder()
.model("gpt-4o-transcribe-diarize")
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());Sobre o GPT-4o Transcribe Diarize
- Ele compartilha a janela de contexto de 16K tokens e o máximo de 2K tokens de saída da família de transcrição GPT-4o e foi criado especificamente para o endpoint de transcrição, e não para chat geral.
- A OpenAI afirma claramente que o modelo está disponível apenas pela Transcription API e não na Realtime API.
- É o único modelo da OpenAI que retorna o formato de resposta JSON diarizado, que carrega rótulos de locutor ao lado dos timestamps de segmento; JSON simples e texto também estão disponíveis, mas SRT, VTT e verbose JSON não.
- Dois comportamentos são específicos deste modelo.
- Uma estratégia de chunking é obrigatória para áudio com mais de 30 segundos, seja automática, seja uma configuração de detecção de atividade de voz que você forneça, e o prompting não está disponível de forma alguma, então os truques de contexto que funcionam em seus irmãos não se aplicam aqui.
- Os locutores podem opcionalmente ser nomeados de antemão fornecendo até quatro clipes curtos de referência de alguns segundos cada.
- O streaming funciona, embora a atribuição de locutor se conclua por segmento em vez de palavra por palavra.
- Notas de reunião, análise de chamadas e ferramentas de entrevista são seu encaixe natural.
- A Synthorai o expõe pela mesma API de transcrição compatível com OpenAI que seus irmãos.
Perguntas frequentes
A API do GPT-4o Transcribe Diarize é gratuita para testar?
Sim. Contas novas recebem 10 chamadas de teste e até $1 em créditos gratuitos, sem precisar de cartão. É o suficiente para testar o GPT-4o Transcribe Diarize com sua carga de trabalho real antes de adicionar um meio de pagamento.
Em que o GPT-4o Transcribe Diarize é melhor?
Diarização de locutores integrada; transcrições capturam quem disse o quê; encaixa-se em notas de reunião e análise de chamadas. Veja a seção Sobre para o quadro completo, extraído das notas de lançamento do próprio fornecedor.
Quanto custa o GPT-4o Transcribe Diarize?
Na Synthorai, o GPT-4o Transcribe Diarize custa $2.5 por milhão de tokens de entrada e $2.5 por milhão de tokens de saída. É o preço de tabela do provedor, sem margem da plataforma.
Quais idiomas o GPT-4o Transcribe Diarize suporta?
O GPT-4o Transcribe Diarize suporta 57 idiomas listados para o endpoint de transcrições (uma lista única para todos os modelos de transcrição); códigos ISO 639-1 / 639-3 aceitos nos modelos baseados em GPT-4o. Na Synthorai, você o chama via POST /v1/audio/transcriptions, no mesmo formato da API de transcrição da OpenAI.
Como obtenho acesso ao GPT-4o Transcribe Diarize?
Aponte seu SDK da OpenAI existente para base_url="https://synthorai.io/v1", defina model="gpt-4o-transcribe-diarize" e pronto. Uma única chave de API cobre todos os modelos do gateway.
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Cada valor desta página é transcrito da documentação do fornecedor, ligada acima, e traz a data em que foi verificado. Os preços são comparados em todo o catálogo; os valores de especificação que os fornecedores definem de forma diferente são apresentados com a diferença indicada em vez de representados num gráfico. Nada aqui é medido por nós, e nada é pontuado.