GPT Audio Mini
Réseau Neuronal
GPT Audio Mini est un modèle audio économique d'OpenAI pour la synthèse vocale naturelle et les scénarios vocaux.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT Audio Mini?
GPT Audio Mini est une version légère de GPT Audio d'OpenAI, conçue pour une synthèse vocale économique. Le nouveau snapshot intègre un décodeur mis à jour : la voix est plus naturelle et le timbre reste stable tout au long de la réplique, ce qui distingue ce modèle du précédent. Via BotHub, vous vous connectez sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles à l'usage (selon les jetons consommés) et non par abonnement, et basculez entre des centaines de modèles dans une interface unique. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer la synthèse vocale dans votre produit et de changer de modèle sans réécrire l'intégration, avec des données protégées par chiffrement AES-GCM. Idéal pour sonoriser des cours, des podcasts, créer des assistants vocaux, doubler des personnages de jeux ou ajouter du son à des présentations. Les équipes bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites d'utilisateurs.Questions fréquentes sur GPT Audio Mini
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
gpt-audio-mini d'OpenAI traite le texte et les documents : il répond aux questions, résume et analyse les fichiers téléchargés, aide avec le code et les brouillons. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions, ce qui le rend adapté aux scénarios où la réponse doit être intégrée à votre produit via API.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons, ce qui suffit pour un long article, une instruction détaillée ou un fragment de code volumineux. La fenêtre de contexte est de 128 000 jetons, permettant d'inclure un long document et tout l'historique du dialogue.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données, mais cela ne signifie pas qu'il n'existe pas. En pratique, une astuce simple fonctionne : demandez dans le prompt de décomposer la tâche étape par étape, puis de donner la conclusion finale — cela aide considérablement pour la logique et les calculs.
Oui, les deux sont confirmés par nos données. Le modèle peut appeler des fonctions et renvoyer une réponse structurée selon un schéma JSON défini, ce qui est pratique pour les agents et l'automatisation. Via l'API BotHub compatible OpenAI, cela s'intègre dans votre code sans réécriture.
Selon nos données, seuls le texte et les documents sont acceptés en entrée : vous téléchargez un fichier et demandez d'analyser son contenu. Nous n'avons aucune indication concernant la prise en charge d'images, d'audio ou de vidéo ; pour ces tâches, il est préférable de passer à un modèle multimodal dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et des réponses, nous ne pouvons donc pas promettre de spécificités. Le plus simple est de tester sur votre propre tâche : exécutez quelques requêtes types dans BotHub et comparez avec un autre modèle. Le changement prend quelques secondes, sans besoin de VPN ni de carte étrangère.