一組驗證,全部供應商通用
一把 RunAPI 金鑰就能開通整個目錄。無需分開註冊帳戶,也不用為每個整合各自輪替金鑰。
透過 RunAPI 使用 OpenAI Transcription API,包含 model skill、統一驗證與按用量計費。
curl -X POST https://runapi.ai/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_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 cursor
OpenAI Transcription 透過同步 multipart 端點,將上傳的音訊檔案轉成文字。Whisper-1 支援字幕與時間戳記輸出;GPT Transcribe 則支援關鍵字和語言提示,適合多語言音訊。
| Endpoint | 解析度 | 時長 | 價格 | |
|---|---|---|---|---|
| speech_to_text | — | — | $0.02 / minute |
顯示 gpt-transcribe 的定價。其他變體保有各自的 endpoint 定價。
挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。
設定 RunAPI key,並在 coding workspace 安裝 model skill。
使用 skill 指引,在你的 app 內加入模型功能。
透過 task ID 查詢、在支援時串流,或處理 webhook callback。
一把 RunAPI 金鑰就能開通整個目錄。無需分開註冊帳戶,也不用為每個整合各自輪替金鑰。
以美元按次計費,每月結帳。失敗的生成不收費。
型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內,讓實作從正確契約開始。
Whisper-1 支援 JSON、純文字、字幕、詳細 JSON 與時間戳記輸出。GPT Transcribe 專注於 JSON 或純文字輸出,並可接受關鍵字及多語言提示。
端點接受 FLAC、MP3、MP4、MPEG、MPGA、M4A、OGG、WAV 和 WebM 格式,上傳檔案大小上限為 25 MB。
Whisper-1 可回傳 SRT 或 VTT 字幕,也能透過詳細 JSON 提供單字或片段層級的時間戳記。GPT Transcribe 不支援這些輸出模式。
支援。你可以提供單一語言提示或可能語言的清單,並加入人名和專業術語的關鍵字提示。
是。請求成功後會直接回傳完整逐字稿,不需要透過另一個任務端點輪詢。
先選擇符合你品質標準中最便宜的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到專業版用於正式上線。