
Whisper-1 speech-to-text 다국어 감독 오디오로 학습된 전사로, 파일당 업로드 제한 25MB가 있습니다.
Whisper-1 speech-to-text 다국어 감독 오디오로 학습된 전사로, 파일당 업로드 제한 25MB가 있습니다.
openai-whisper-1/v1/audio/transcriptionsWEBSOCKET/v1/realtimeopenai-whisperwhisper-1EmpirioLabs 카탈로그의 실시간 종량제 요금입니다. 사용한 만큼만 결제하며 월 최소 요금이 없습니다.
OpenAI Whisper 1은(는) POST /v1/audio/transcriptions로 실행됩니다. 요청은 즉시 job_id를 반환하며, 작업이 완료될 때까지 GET /v1/jobs/{job_id}을 폴링한 뒤 결과에서 출력 URL을 읽으세요. EmpirioLabs 대시보드에서 API 키를 발급받으세요.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai-whisper-1",
"audio_url": "https://example.com/meeting-recording.mp3"
}'curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/transcriptions",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "openai-whisper-1",
"audio_url": "https://example.com/meeting-recording.mp3",
},
)
job = response.json()
# Generation runs as an async job. Poll until it completes.
import time
while True:
status = requests.get(
f"https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/{job['job_id']}",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
).json()
if status.get("status") in ("completed", "failed"):
print(status)
break
time.sleep(5)EmpirioLabs에서 OpenAI Whisper 1 API가 지원하는 요청 파라미터입니다. 필드를 생략하면 기본값이 적용됩니다.
| 파라미터 | 유형 | 기본값 | 범위 / 값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
| file | string | - | - | 오디오 파일(멀티파트 업로드) 또는 JSON 경로로 file_url을 사용하는 방법도 있습니다. |
| file_url | string | - | - | 오디오 가져오기 위한 공개 URL(파일 업로드 대안). |
| translate | boolean | false | - | 만약 그렇다면, /audio/translations로 라우팅해서 원본 언어로 전사하지 않고 영어로 번역하세요. |
| timestamps | boolean | false | - | 편의 토글. 만약 참이라면, response_format=verbose_json를 설정하고 단어 수준 timestamp_granularities을 포함합니다. |
| language | string | - | - | 선택적으로 ISO-639-1 언어 코드가 제공됩니다. 누락 시 자동 감지. translate=true일 때 무시됩니다. |
| prompt | string | - | - | 모델을 편향하기 위한 용어집이나 사전 맥락. |
| response_format | enum | verbose_json | json, text, srt, verbose_json, vtt | 기본값은 verbose_json이며, timestamps=true는 항상 이 설정을 사용합니다. |
| temperature | number | 0 | 0 ~ 1 | 샘플링 온도. |
| timestamp_granularities | string | - | - | 쉼표 구분 목록: 단어, 구절. response_format=verbose_json 때 사용되었습니다. |
파일을 POST /v1/audio/transcriptions에 업로드하거나 wss@api.empiriolabs.ai/v1/realtime?model=openai-whisper-1에서 WebSocket을 통해 실시간으로 전사할 수 있습니다. 소켓은 24kHz 모노 16비트 PCM을 base64 in input_audio_buffer.append로 받아 전사자 이벤트를 반환합니다; 음성 활동 감지가 각 구절이 끝날 때를 결정하므로 커밋을 보내지 않습니다. 두 표면 모두 분당 동일한 속도로 요금을 청구합니다.
EmpirioLabs에서 OpenAI Whisper 1은(는) 종량제로 청구됩니다: 오디오 분당 $0.030 분당. 이 페이지의 실시간 요금표는 항상 API 청구 금액과 일치합니다.
OpenAI Whisper 1은(는) api.empiriolabs.ai의 POST /v1/audio/transcriptions를 통해 제공되며 표준 Bearer 토큰 인증을 사용합니다.
EmpirioLabs 플레이그라운드 를 열고 Start session 을 누르면 브라우저에서 바로 사용해 볼 수 있습니다. OpenAI Whisper 1 은(는) 요청과 응답이 아니라 WebSocket으로 동작하므로 직접 연동할 때는 실시간 음성 퀵스타트 부터 시작하세요. EmpirioLabs API 키와 모델 ID openai-whisper-1 로 서버에서 연결한 뒤 오디오를 양방향으로 스트리밍하면 됩니다.
EmpirioLabs 계정을 만든 다음 대시보드의 API Keys에서 키를 생성하세요. 요금은 종량제 크레딧이라 실행한 요청에 대해서만 결제합니다.