OpenAI: Whisper large-v3 Turbo

Whisper Large v3 Turbo, Whisper Large v3 konuşma tanıma modelinin hızlandırılmış bir versiyonudur. Transkripsiyon hızının önemli olduğu ve iş akışının yalnızca sesten metne çıktı gerektirdiği durumlarda kayıtlı sesleri işlemek için kullanışlıdır.

Modelleri karşılaştır

whisper-large-v3-turbo

MevcutOpenAIKonuşmadan MetneSenkron

Fiyat: İtibaren $0.000011
Modlar: Ses

Whisper large-v3 Turbo hakkında

Whisper large-v3 Turbo, Whisper large-v3'ün daha hızlı bir varyantıdır. Kod çözücünün (decoder) 32 katmandan 4 katmana indirilmesi ve böylece 1,55 milyar yerine yaklaşık 809 milyon parametreye sahip olması dışında aynı modeldir. Model kartı, küçük bir kalite kaybı karşılığında daha hızlı çıkarım (inference) rapor etmektedir. 99 dili kapsar ve MIT lisansı altında yayınlanmıştır.

Güçlü yönleri

32 yerine dört kod çözücü katmanı, kayıtlı seslerde large-v3'ten belirgin şekilde daha hızlı olmasını sağlar.
Yaklaşık 809 milyon parametre, kendi kendine barındırma için daha küçük bir bellek alanı anlamına gelir.
Large-v3'ün 99 dil kapsamını korur, bu nedenle çok dilli iş yükleri farklı bir modele ihtiyaç duymaz.
MIT lisanslı ağırlıklar, geniş ticari kullanım ve değişikliğe izin verir.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Model kartı, large-v3'e kıyasla küçük bir kalite düşüşüne dikkat çeker, bu nedenle doğruluk açısından kritik transkriptler tam modeli gerektirebilir.
Diarizasyon (konuşmacı ayrımı) veya canlı yayın arayüzü olmayan bir transkripsiyon kontrol noktasıdır.
OpenAI'ın GPT-4o transkripsiyon modelleri, kendi ölçümlerinde daha düşük hata oranları bildirmektedir.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

Konuşmadan metneTokenLab uç noktası

POST/v1/audio/transcriptions

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/audio/transcriptions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -F file="@audio.mp3" \
  -F operation="stt" \
  -F model="whisper-large-v3-turbo" \
  -F language="en" \
  -F response_format="json"

Parametreler

Konuşmadan metne

Parametre	Değerler ve sınırlar	Varsayılan	Notlar
`file`	Girdi sayısı: ≥ 1, ≤ 1	Belirtilmemiş	Send one audio file in multipart/form-data. Maximum file size is 25 MiB.
`language`	Belirtilmemiş	Belirtilmemiş	This field is accepted. The current public contract does not specify a complete value range or list. No additional values are promised. The omitted-field default is not verified.

Fiyatlandırma

Verified fiyatı Verified için geçerlidir ve çoğu modelde daha düşüktür. Official fiyatı, model üreticisinin yayınladığı fiyattır ve daha güvenilir Official rotası için geçerlidir. Auto, isteği tamamlayan rotanın fiyatını uygular.

Konuşmadan metne

saniye başına

Official fiyatı: $0.0000111
Verified fiyatı: —
İndirim: —

	Official fiyatısaniye başına	Verified fiyatısaniye başına	İndirim
Konuşmadan metne	$0.0000111	—	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 1 Kas 2026 08:50 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Whisper large-v3 Turbo modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

whisper-large-v3-turbo ile /v1/audio/transcriptions üzerinden kısa bir ses isteği dene. Sonucu ve maliyeti göster.

Kullanım senaryoları

Hızlı toplu transkripsiyon
Geri dönüş süresinin doğruluktan daha önemli olduğu büyük ses birikimlerini işleyin.
Canlıya yakın hatlar
Barındırdığınız bir uygulamada kayan altyazılar için kısa ses parçalarını hızlıca işleyin.
Maliyet odaklı kendi kendine barındırma
Modeli, tam large-v3'ün gerektirdiğinden daha küçük GPU'larda çalıştırın; bu, donanım bütçesinin sınırlı olduğu durumlarda yardımcı olur.
İlk taslaklar
Sıfırdan transkripsiyon yapmak yerine, insan editörlerin düzeltebileceği hızlı bir ilk transkript oluşturun.

Prompt örnekleri

İki yüz kısa destek çağrısından oluşan bu grubu düz metin olarak transkribe et.

Bu İspanyolca web seminerini hızlıca transkribe et; kaba bir taslak yeterlidir.

Bu toplantı kaydını, üzerinde düzeltme yapabileceğim bir metne dönüştür.

FAQ

Whisper large-v3 Turbo nedir?

32 yerine 4 katmanlı kod çözücüye sahip, Whisper large-v3'ün budanmış ve ince ayar yapılmış bir sürümüdür. Küçük bir kalite kaybı karşılığında daha hızlı ve daha küçüktür, yaklaşık 809 milyon parametreye sahiptir.

Large-v3'ten daha mı iyi?

Daha hızlıdır, daha doğru değildir. İş hacminin önemli olduğu durumlarda bunu, maksimum doğruluk için tam kod çözücüye ihtiyaç duyduğunuzda ve daha yavaş işlemeyi ve daha büyük bellek kullanımını kabul edebildiğinizde whisper-large-v3'ü kullanın.

Kaç dili destekliyor?

Model kartı, çok dilli konuşma tanıma için 99 dil listelemektedir; bu, daha büyük kontrol noktasıyla aynı kapsamdır, dolayısıyla daha hızlı varyantı seçerek dil desteğinden ödün vermezsiniz.

Whisper large-v3 Turbo için hangi lisans geçerlidir?

Hugging Face'teki model kartı, ticari kullanıma izin veren MIT lisansını listeler. Herhangi bir açık kontrol noktasında olduğu gibi, yeniden dağıtmadan veya üzerine bir ürün inşa etmeden önce karttaki güncel lisans metnini doğrulayın.

Konuşmacıları etiketliyor mu?

Hayır. Konuşmacı etiketleri olmadan düz bir transkript çıktısı verir. Kayıtlarda konuşmacı ataması için gpt-4o-transcribe-diarize kullanın veya kendi hattınızda ayrı bir diarizasyon adımı çalıştırın.

Whisper large-v3 Turbo ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde Whisper large-v3 Turbo $0.0000111 saniye başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Whisper large-v3 Turbo hangi endpoint'i kullanmalı?

Whisper large-v3 Turbo için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/audio/transcriptions kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Whisper large-v3 Turbo hangi operasyonları destekler?

Whisper large-v3 Turbo Konuşmadan metne destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.