GPT Audio Mini
Rede Neural
GPT Audio Mini é um modelo de áudio econômico da OpenAI para síntese de fala natural e cenários de voz.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT Audio Mini?
GPT Audio Mini é uma versão leve do GPT Audio da OpenAI, projetada para processamento de fala econômico. O novo snapshot traz um decodificador atualizado: a voz soa mais natural e o timbre permanece estável durante toda a fala — é nisso que o modelo se diferencia do snapshot anterior. Através do BotHub, você se conecta sem VPN ou cartão internacional, paga em rublos pelo uso real dos tokens, não por assinatura, e alterna entre centenas de modelos em uma única janela, caso a tarefa exija outro. A API única compatível com OpenAI permite integrar a narração ao seu produto e substituir o modelo sem reescrever a integração, com dados protegidos por criptografia AES-GCM. Útil para narrar cursos, episódios de podcasts, criar assistentes de voz para suporte, gravar falas de personagens em jogos ou protótipos, e adicionar áudio a apresentações. Para equipes, estão disponíveis contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites de usuários.Perguntas frequentes sobre GPT Audio Mini
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O gpt-audio-mini da OpenAI trabalha com texto e documentos: responde a perguntas, resume e analisa arquivos carregados, ajuda com código e rascunhos. O modelo suporta chamadas de função, sendo adequado para cenários onde a resposta precisa ser integrada ao seu produto via API.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — o suficiente para um artigo longo, instruções detalhadas ou um grande fragmento de código. A janela de contexto é de 128.000 tokens, permitindo incluir documentos longos e todo o histórico do diálogo.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados, mas isso não significa que não exista. Na prática, um truque simples ajuda: peça no prompt para analisar a tarefa passo a passo e depois dar a conclusão final — isso ajuda visivelmente na lógica e nos cálculos.
Sim, ambos são confirmados pelos nossos dados. O modelo pode chamar funções e retornar respostas estruturadas conforme um esquema JSON, o que é útil para agentes e automação. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso é integrado ao seu código sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, apenas texto e documentos são aceitos como entrada: você carrega o arquivo e pede para analisar o conteúdo. Não temos registros de aceitação de imagens, áudio ou vídeo, portanto, para essas tarefas, é mais conveniente alternar para um modelo multimodal na mesma janela.
Não temos dados sobre os idiomas dos prompts e respostas, por isso não podemos prometer nada específico. A maneira mais fácil de verificar é testando com sua própria tarefa: execute algumas solicitações típicas no BotHub e compare com outro modelo. A alternância leva segundos, sem necessidade de VPN ou cartão internacional.