GPT Transcribe API — расшифровка звонков и стоимость

Контекст: Не указантокенов
Результат: Распознавание речиформат ответа
Стоимость: Тариф уточняетсяусловия — в блоке подключения

ПОДКЛЮЧЕНИЕ

От модели к первому запросу

Используйте идентификатор модели в совместимом API-клиенте. Полные параметры, ключи и ответы с ошибками описаны в документации.

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-transcribe",
  messages: [{ role: "user", content: "Ваш запрос" }],
});

Открыть инструкцию по подключению →

ПОДРОБНЫЙ ОБЗОР

Возможности модели

В актуальном каталоге OpenAI GPT-Transcribe описана как высокоточная speech-to-text модель для файловой и realtime-транскрипции. Tokenmost показывает отдельный маршрут `openai/gpt-transcribe` с аудио на входе и transcription на выходе, без текстового контекстного окна. Это специализированный ASR-сценарий, а не чат-модель: итогом должен быть транскрипт и доступные метаданные маршрута. До интеграции отправьте короткий тестовый файл и проверьте поддерживаемые контейнеры, ограничение размера или длительности, язык, prompt vocabulary, timestamp granularity, streaming, usage и формат ошибки. Для поддержки запись проходит проверку правового основания, удаление платёжных данных и привязку к ticket ID. Словарь содержит названия тарифов, продуктов и типичные аббревиатуры, но не заставляет модель подставлять термин без акустического подтверждения. Эталонная выборка включает шум, перебивания, номера, имена и смешение русского с английским. Критичные поля сверяются с записью человеком. Транскрипт не считается согласием клиента и не подменяет исходное аудио при разборе спорного случая.

Подготовьте запись и основание

Перед отправкой определите цель обработки, срок хранения и доступ сотрудников. Удаляйте тишину только с сохранением временной шкалы. Каналы оператора и клиента разделяйте, когда это поддерживает исходная телефония, а не угадывайте говорящего по стилю.

Дайте словарь без навязывания

Передайте редкие названия и допустимые варианты написания как контекст, если маршрут это поддерживает. Затем отдельно измерьте ложные подстановки: словарь помогает распознаванию, но может ухудшить текст, когда похожего слова в записи не было.

Размечайте неопределённость

Неразборчивый фрагмент, обрыв связи и перекрывающиеся голоса должны оставаться отмеченными. Нельзя восстанавливать номер заказа из соседнего тикета. Для сумм, адресов и обязательств создайте очередь прослушивания с таймкодом.

Стройте поиск поверх проверенного текста

Темы и резюме рассчитываются после транскрипции и ссылаются на фрагменты записи. Пользовательский текст внутри звонка не получает права управлять инструментами. Любое обновление CRM остаётся отдельным подтверждённым действием.

Считайте цену полезной минуты

Учитывайте подготовку файла, распознавание, повтор проблемного сегмента, хранение и ручную проверку. Метрика — стоимость минуты с приемлемой ошибкой на ваших языках и каналах. Тариф прямого OpenAI API не переносится на Tokenmost.

Вопросы и ответы

Для чего нужен GPT Transcribe?

Для преобразования аудио в текст, включая файловые и заявленные realtime-сценарии.

Это модель для ответа клиенту?

Нет, её основной результат — транскрипция речи.

Нужен ли словарь терминов?

Он полезен для теста, но требует контроля ложных подстановок.

Можно автоматически менять CRM?

Только отдельным сервисом после проверки данных и разрешённого действия.

Как сравнивать цену?

По стоимости проверенной минуты на реальных записях.