हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo

openai/whisper-large-v3-turbo

ट्रांसक्रिप्शनइनपुट: audio1 मई 2026 को जोड़ा गया

playground में खोलें OpenAI: Whisper Large V3 Turbo के लिए API key पाएं

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

इसे इस्तेमाल करने के लिए साइन इन करेंमुफ्त अकाउंट बनाएं

ट्रांसक्रिप्ट

नतीजे यहां दिखेंगे।

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इनसेशन लागत $0.00

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo एक नज़र में

इनपुट कीमत 28 ट्रांसक्रिप्शन मॉडल के मीडियन से 94% कम है।

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo के बारे में

व्हिस्पर लार्ज V3 टर्बो, OpenAI का एक स्पीच रिकग्निशन मॉडल है, और यह व्हिस्पर परिवार में व्हिस्पर लार्ज V3 के एक अनुकूलित संस्करण के रूप में स्थित है। यह मॉडल विशेष रूप से ट्रांसक्रिप्शन के लिए बनाया गया है, और इसके घोषित डिज़ाइन लक्ष्य उस बड़े V3 मॉडल के सापेक्ष गति और लागत दक्षता हैं जिससे यह व्युत्पन्न हुआ है। यदि आप व्हिस्पर श्रृंखला से पहले से परिचित हैं, तो यह संस्करण वही पहचान लक्ष्य बनाए रखता है, साथ ही वहां तक पहुंचने के लिए आवश्यक गणना को कम करता है।

क्षमता के पक्ष में, यह मॉडल इनपुट के रूप में ऑडियो स्वीकार करता है और आउटपुट के रूप में ट्रांसक्रिप्शन उत्पन्न करता है। यह 99 या अधिक भाषाओं में स्पीच रिकग्निशन संभालता है, जो इसे एक सामान्य प्रयोजन ट्रांसक्राइबर बनाता है, न कि किसी एकल लोकेल के लिए ट्यून किया गया। प्रदाता विवरण इस मॉडल के लिए कोई कॉन्टेक्स्ट विंडो सूचीबद्ध नहीं करता, और कोई समर्थित अनुरोध पैरामीटर प्रलेखित नहीं हैं, इसलिए यहां विचार करने के लिए कोई टोकन बजट या पैरामीटर सतह नहीं है। आपको जो मिलता है वह है ऑडियो अंदर, टेक्स्ट बाहर, व्यापक भाषा कवरेज के साथ।

यह स्वरूप उपयोगों के एक काफी स्पष्ट समूह की ओर संकेत करता है। कोई भी वर्कफ़्लो जो रिकॉर्ड किए गए भाषण को लिखित टेक्स्ट में बदलता है, एक उम्मीदवार है: मीटिंग और कॉल ट्रांसक्रिप्ट, वीडियो के लिए सबटाइटल या कैप्शन निर्माण, फोन पर डिक्टेट किए गए नोट्स, साक्षात्कार रिकॉर्डिंग जिन्हें खोजने योग्य होना चाहिए, और वॉइस मेमो जिन्हें पाइपलाइन में टेक्स्ट के रूप में समाप्त होना चाहिए। चूंकि मॉडल 99+ भाषाओं को कवर करता है, यह उन उत्पादों के लिए भी उपयुक्त है जो बहुभाषी उपयोगकर्ताओं की सेवा करते हैं और अंग्रेजी इनपुट मान नहीं सकते। गति और दक्षता पर ध्यान सबसे अधिक तब मायने रखता है जब आप बड़ी मात्रा में ट्रांसक्राइब कर रहे हों या परिणाम जल्दी वापस चाहते हों, बजाय रात भर बैच जॉब चलाने के।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/whisper-large-v3-turbo" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI परंपरा का पालन करता है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 की ओर इंगित कर सकते हैं और अपने ऑडियो को ट्रांसक्रिप्शन एंडपॉइंट पर भेज सकते हैं, उस आईडी को OpenAI मॉडल नाम के स्थान पर रखते हुए। तथ्य इस मॉडल के लिए कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करते, इसलिए ऑडियो और मॉडल आईडी भेजने की योजना बनाएं और temperature या prompt style जैसे ट्यूनिंग विकल्पों पर निर्भर न रहें। वर्तमान दरों के लिए पृष्ठ पर लाइव मूल्य तालिका देखें।

सीमाओं की बात करें तो, उपलब्ध तथ्य किसी कॉन्टेक्स्ट विंडो, आउटपुट टोकन कैप, या किसी पैरामीटर नियंत्रण का वर्णन नहीं करते, इसलिए यह कहने के लिए बहुत कम है कि यह मॉडल कहां रुकता है। एक स्पष्ट सीमा दायरा है: यह एक ट्रांसक्रिप्शन मॉडल है, इसलिए यदि आपका कार्य टेक्स्ट जनरेशन, रीज़निंग, टेक्स्ट से टेक्स्ट ऑपरेशन के रूप में अनुवाद, या स्पीच से टेक्स्ट के अलावा कुछ और है, तो एक अलग मॉडल बेहतर फिट होगा। ट्रांसक्रिप्शन के भीतर ही, तौलने योग्य समझौता वही है जो OpenAI बताता है, बड़े व्हिस्पर लार्ज V3 के मुकाबले गति और लागत दक्षता, इसलिए यदि आपको अनुकूलित संस्करण के बजाय पूर्ण V3 व्यवहार चाहिए, तो प्रतिबद्ध होने से पहले दोनों की तुलना करें।

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/whisper-large-v3-turbo" पर सेट करें।

import fs from "node:fs";
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.audio.transcriptions.create({
  model: "openai/whisper-large-v3-turbo",
  file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);

स्पेसिफिकेशन

इनपुट: audio
आउटपुट: transcription

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo API की कीमत कितनी है?: OpenAI: Whisper Large V3 Turbo की कीमत ऑडियो $0.000699 / मिनट है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: Whisper Large V3 Turbo क्या कर सकता है?: OpenAI: Whisper Large V3 Turbo audio स्वीकार करता है और transcription लौटाता है।
अपने कोड से OpenAI: Whisper Large V3 Turbo कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/whisper-large-v3-turbo" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: Whisper Large V3 Turbo के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले ट्रांसक्रिप्शन मॉडल: NVIDIA: Nemotron 3.5 ASR Streaming Multilingual 0.6B, Qwen: Qwen3 ASR 0.6B, OpenAI: GPT-4o Transcribe। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

OpenAI: Whisper Large V3 Turbo कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। OpenAI: Whisper Large V3 Turbo के बारे में पहला टॉपिक खोलें।