Whisper
whisper-replicateOpenAI's Whisper running on Replicate. General-purpose speech recognition trained on 680k hours of multilingual audio. Transcribes and translates 99 languages, robust to accents and background noise, and outputs plain text, segments, or word-level timestamps.
- מחיר
- ≈ 0.0034 $/הרצה
- קלט → פלט
- אודיו → טקסט
- מפתח
- OpenAI
- עודכן
- 23 בספטמבר 2026
Playground
נסה את Whisper
קלט ותוצאה
הריצה הזו
בערך 0.0034 $ · 0.34 קרדיטים
0.0101 $ (1.01 קרדיטים) מסוכנים בתחילת הריצה; זמן ה-GPU בפועל יחויב.
חדש כאן?
10 קרדיטים חינם (0.10 $) כשאתה נרשם עם Google
ניתן להשתמש 24 שעות לאחר ההרשמה, עד 5 ריצות ביום ולכל היותר 2 קרדיטים לריצה. שיטות כניסה אחרות מתחילות ללא קרדיטים. מספיק ל-9 הרצות של מודל זה.
Examples
Response
the little tales they tell are false the door was barred locked and bolted as well ripe pears are fit for a queen's table a big wet stain was on the round carpet the kite dipped and swayed but stayed aloft the pleasant hours fly by much too soon the room was crowded with a mild wab the room was crowded with a wild mob this strong arm shall shield your honour she blushed when he gave her a white orchid the beetle droned in the hot june sun the beetle droned in the hot june sun
Response
Imagine that this folder is a dimensional plane. Now, assuming that it has no height and no depth, what would this mean? It would mean that it's a one-dimensional world. So if, hypothetically, an organism was living inside of it, it would only be able to move in a linear path forward and backwards, in a straight line. Now, if we go to the second dimension, we have two dimensions. We have width and we have length. So hypothetically, if an organism lived inside of here, then it would be able to move up, down, left, right, and anywhere else in between. And a two-dimensional world is comprised of an infinite series of one-dimensional worlds stacked upon each other. Just as our three-dimensional world, which has depth and length and height, is comprised of an infinite series of two-dimensional worlds. So now that I have stacked many folders upon each other, we have three dimensions. We have depth, we have length, and we have width. Now, what happens if you keep going on from here on out? We would have a four-dimensional world, but what exactly is a fourth dimension? In order to understand this, we need to understand how dimensions are perceived. We live in the three-dimensional world, but despite that, we actually view things to be two-dimensionally. Take a perfect sphere, for example. If you're looking at a sphere, it looks just like a regular two-dimensional circle. The only way that you can tell, it's an actual sphere instead of a circle, is because of the hues of light down.…
Settings
- language
- auto
Response
The little tales they tell are false. The door was barred, locked, and bolted as well. Ripe pears are fit for a queen's table. A big wet stain was on the round carpet. The kite dipped and swayed, but stayed aloft. The pleasant hours fly by much too soon. The room was crowded with a mild wob. The room was crowded with a wild mob. This strong arm shall shield your honour. She blushed when he gave her a white orchid. The beetle droned in the hot June sun.
אודות Whisper
Whisper הוא מודל של OpenAI בקטגוריית המרה מדיבור (STT). ב-Railwail, Whisper עולה ≈ 0.0034 $ להרצה.
תמחור
| הרצה טיפוסית (≈ 12 s ב-T4) | 0.0034 $ להרצה |
|---|---|
| זמן GPU (T4) | 0.00027 $ לשנייה של GPU |
- חיוב לפי זמן ה-GPU שההרצה בעצם לוקחת. כשההרצה מתחילה, 3× המחיר הטיפוסי מוזמן מהיתרה שלך ומסולק לאחר מכן.
- 1 קרדיט = 0.01 $
מחשבון עלויות
מחשבון מחירים
טיפוסי לפי הספק: כ-12.4 שנ׳
סה״כ
0.34 $
34 קרדיטים
לכל הרצה
0.0034 $ · 0.34 קרדיטים
חיוב לפי זמן ה-GPU בפועל; זו הערכה.
API
curl https://railwail.com/api/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-F model='whisper-replicate' \
-F file=@audio.mp3import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
with open("audio.mp3", "rb") as audio:
transcript = client.audio.transcriptions.create(
model="whisper-replicate",
file=audio,
)
print(transcript.text)import fs from "node:fs";
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const transcript = await client.audio.transcriptions.create({
model: "whisper-replicate",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(transcript.text);מפרטים
- ID מודל
whisper-replicate- מפתח
- OpenAI
- קטגוריה
- המרה מדיבור (STT)
- קלט
- אודיו
- פלט
- טקסט
- חיוב
- לפי שימוש (טוקנים או זמן GPU)
- רשומת הקטלוג עודכנה
- 23 בספטמבר 2026
פרמטרים קלט
קלטים והגדרות מסכימת הקלט של המודל. הדוגמה בסעיף API מציגה אילו מהם ה-API מקבל.
audioחובהURL or upload of the audio file to transcribe
סוג: טקסטברירת מחדל: –ערכים מותרים: –modelסוג: בחירהברירת מחדל:large-v3ערכים מותרים: large-v3, large-v2, medium, small או baselanguageOptional ISO-639-1 language code (e.g. en, de, fr); auto-detected if omitted
סוג: טקסטברירת מחדל: –ערכים מותרים: –translateסוג: כן/לאברירת מחדל:falseערכים מותרים: –temperatureסוג: מספרברירת מחדל:0ערכים מותרים: 0 עד 1
תגיות
- replicate
- openai
- whisper
- stt
- transcription
- multilingual
- open-weights
מקרי שימוש
שאלות נפוצות
מה זה Whisper?
Whisper הוא מודל של OpenAI בקטגוריית המרה מדיבור (STT). ב-Railwail אתה יכול להשתמש בו עם מפתח API דרך ה-Railwail API.
כמה עולה Whisper ב-Railwail?
ב-Railwail, Whisper עולה ≈ 0.0034 $ להרצה. אתה משלם על מה שכל בקשה בעצם משתמשת. השימוש משולם מקרדיטים שנרכשו מראש; 1 קרדיט שווה 0.01 $.
אילו הגדרות תומך Whisper?
לפי סכימת הקלט שלו, Whisper מכיר את הפרמטרים הבאים: audio, model (large-v3, large-v2, medium, small או base), language, translate ו-temperature (0 עד 1).
כמה מהיר Whisper?
עדיין אין מספיק הרצות שנמדדו של Whisper ב-Railwail כדי לציין זמן הרצה. זה תלוי בקלט, בהגדרות ובעומס אצל הספק.
האם Whisper טוב יותר מ-Incredibly Fast Whisper?
זה תלוי במשימה. Whisper (OpenAI) ו-Incredibly Fast Whisper (Community) הם שניהם מודלים בקטגוריית המרה מדיבור (STT). דף ההשוואה מציג את המחירים והמפרטים שלהם זה לצד זה.
השווה בין Whisper ל-Incredibly Fast Whisperאיך אני משתמש ב-Whisper דרך ה-API?
צור מפתח Railwail API ושלח את הבקשה שלך עם מזהה המודל whisper-replicate. דוגמאות קוד עבור curl, Python ו-JavaScript נמצאות בסעיף API של דף זה.
דגמים דומים
הכל בקטגוריה זו- Incredibly Fast WhisperCommunity
Whisper Large v3 wrapped with Hugging Face Transformers optimizations (batched inference, flash attention) for very high throughput. Transcribes hours of audio in minutes on a single GPU. Maintained by Vaibhav Srivastav. Good when you need bulk transcription fast.
- SeamlessM4TCommunity
Meta's SeamlessM4T multimodal translation model. Takes speech or text input and produces transcription or translation across about 100 languages, including speech-to-text and speech-to-speech. One model covers ASR plus cross-lingual translation without chaining separate systems.
- SeamlessM4T v2 Large (Speech)Community
Meta SeamlessM4T v2 Large speech mode. Speech-to-speech, speech-to-text, and text-to-speech translation across 100+ languages in a single unified model.
השתמשו ב-Whisper דרך ה-API
מפתח API אחד לכל מודל ב-Railwail. השימוש מחויב מאשראי מראש, 1 אשראי = 0.01 $.