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Universal-2 d'AssemblyAI est un modèle de reconnaissance vocale : vous téléchargez un enregistrement audio et obtenez du texte en sortie. Selon nos données, le traitement de fichiers audio volumineux est pris en charge, ce qui rend le modèle adapté à la transcription d'entretiens, d'appels, de podcasts, de conférences et de messages vocaux.

En une seule réponse, le modèle renvoie jusqu'à 4096 jetons, avec un contexte de 4095 jetons. Pour un enregistrement très long, cela peut ne pas suffire ; il est donc plus pratique de transcrire ces fichiers par parties : découpez l'audio en fragments, puis assemblez le texte complet.

Selon nos données, le raisonnement étape par étape n'est pas une fonctionnalité de Universal-2 ; la tâche du modèle est différente : convertir le son en texte. Si vous devez analyser, résumer ou structurer la transcription, passez à un modèle textuel dans la même fenêtre BotHub et transmettez-lui la transcription.

Selon nos données, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée ne sont pas pris en charge par Universal-2. Pour les scénarios nécessitant des schémas de réponse stricts ou l'accès à vos outils, utilisez des modèles textuels via l'API BotHub compatible avec OpenAI : vous n'aurez pas à réécrire l'intégration lors du changement de modèle.

L'audio est le format principal pour ce modèle : vous envoyez un enregistrement et recevez du texte, y compris pour les fichiers volumineux. La réception d'images et de vidéos n'est pas indiquée dans nos données ; pour ces supports, choisissez des modèles spécialisés dans le catalogue BotHub, le changement ne prend que quelques secondes.

Nous n'avons pas de données sur les langues prises en charge, nous ne pouvons donc pas garantir la précision en russe ; il est plus fiable de tester avec votre propre enregistrement. Payez à l'utilisation pour les caps consommés, les jetons n'expirent pas, et l'accès depuis la Russie fonctionne sans VPN ni carte bancaire étrangère.