OpenAI Transcription API
OpenAI-kompatibler API-Zugang zur Audiotranskription und Speech-to-Text mit Whisper-1 und GPT Transcribe.
curl -X POST https://runapi.ai/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "whisper-1",
"audio_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3"
}'import { OpenaiTranscriptionClient } from "@runapi.ai/openai-transcription";
const client = new OpenaiTranscriptionClient();
const result = await client.speechToText.run({
model: "whisper-1",
audio_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3",
});require "runapi/openai_transcription"
client = RunApi::OpenaiTranscription::Client.new
result = client.speech_to_text.run(
model: "whisper-1",
audio_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/voice.mp3"
)npx skills add runapi-ai/openai-transcription -g# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp
# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents
# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursorOpenAI Transcription wandelt hochgeladene Audiodateien über einen synchronen Multipart-Endpunkt in Text um. Whisper-1 unterstützt Untertitel und Zeitstempel, während GPT Transcribe Stichwort- und Sprachhinweise für mehrsprachige Audioaufnahmen unterstützt.
- Modellvarianten für verschiedene Qualitäts- und Latenzziele
- Einheitlicher API Key
- Model Skill enthält Docs, Schemas und Setup-Hinweise
- Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Varianten
Installiere den OpenAI Transcription Skill für App-Entwicklung
Lade Modelldokumentation, Schemas, Preishinweise und Setup-Schritte in deinen Coding-Workspace.
# Install the model skill for app development workflows
npx skills add runapi-ai/openai-transcription -gInstall the OpenAI Transcription skill for this app: 1. Add runapi-ai/openai-transcription with the skills installer. 2. Load SKILL.md in this workspace. 3. Use its docs, schemas, pricing notes, and setup steps when adding model features. 4. Confirm the install path when done.
Mit diesem Model Skill bauen
Modell wählen
Wähle Modell und Variante passend zu Ausgabetyp, Qualitätsziel und Latenz.
Einmal authentifizieren
Nutze deinen RunAPI Key für jedes unterstützte Modell.
Skill installieren
Füge den Model Skill deinem Coding-Workspace hinzu, bevor du das Feature implementierst.
Ergebnis empfangen
Frage per Task ID ab oder verarbeite den Callback, wenn die Generierung abgeschlossen ist.
Wo OpenAI Transcription passt
OpenAI Transcription bietet Speech-to-Text-Modelle für Besprechungsnotizen, Untertitel, durchsuchbare Medien und mehrsprachige Transkripte. Beide Varianten verwenden das OpenAI-kompatible Request-Schema für Audiotranskription.
Warum OpenAI Transcription über RunAPI nutzen
Ein API Key
Nutze dieselben Zugangsdaten über Modelle und Anbieter hinweg.
Skill-ready
Der Model Skill enthält Schemas, Setup-Hinweise, Preiskontext und Modell-IDs.
Planbare Abrechnung
Nutzungsbasierte Preise sind vor dem Aufruf sichtbar.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Whisper-1 und GPT Transcribe?
Whisper-1 unterstützt JSON, Klartext, Untertitel, ausführliches JSON und Ausgaben mit Zeitstempeln. GPT Transcribe konzentriert sich auf JSON oder Klartext und akzeptiert Stichwort- sowie mehrsprachige Hinweise.
Welche Audiodateien kann ich transkribieren?
Der Endpunkt akzeptiert Uploads in FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM bis zu 25 MB.
Kann die API Untertitel und Zeitstempel auf Wortebene erstellen?
Whisper-1 kann SRT- oder VTT-Untertitel sowie Zeitstempel auf Wort- oder Segmentebene über ausführliches JSON zurückgeben. Diese Ausgabeformate sind mit GPT Transcribe nicht verfügbar.
Unterstützt GPT Transcribe mehrsprachige Aufnahmen?
Ja. Du kannst einen Hinweis auf eine Sprache oder eine Liste wahrscheinlicher Sprachen sowie Stichworthinweise für Namen und Fachbegriffe angeben.
Ist die Audiotranskription synchron?
Ja. Eine erfolgreiche Anfrage gibt das fertige Transkript direkt zurück; ein separater Endpunkt zur Statusabfrage ist nicht erforderlich.
Wie rufe ich dieses Modell auf?
Installiere den Model Skill und folge den Setup-Hinweisen mit deinem RunAPI Key.
Kosten fehlgeschlagene Generierungen Geld?
Fehlgeschlagene Generierungen werden nicht berechnet
Kann ich es aus meiner Anwendung aufrufen?
Ja. Installiere den Model Skill im Coding-Workspace und nutze ihn beim Einbau des Modell-Features.