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Transcription · OpenAI

Utilisez Whisper Large V3 Turbo en Europe via une API compatible OpenAI

Whisper Large V3 Turbo est la version accélérée du modèle ouvert de reconnaissance vocale Whisper Large V3 d'OpenAI, publié sous licence MIT. Sur inference.eu, vous l'appelez avec le même format que l'API de transcription d'OpenAI, et vos fichiers audio sont traités dans des centres de données de l'UE, sans jamais servir à l'entraînement.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 01809M
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03MIT

Ce qu'est Whisper Large V3 Turbo

Whisper est la famille de modèles ouverts d'OpenAI pour la reconnaissance automatique de la parole et la traduction vocale. Large V3 Turbo, publié en octobre 2024, est une version élaguée puis affinée de Whisper Large V3 : le même modèle, mais avec 4 couches de décodeur au lieu de 32. Il est ainsi bien plus rapide et compte environ 809 millions de paramètres.

Il transcrit la parole dans la langue parlée et peut la traduire en texte anglais. La fiche du modèle liste 99 langues. Whisper traite l'audio par fenêtres de 30 secondes ; les enregistrements plus longs sont transcrits par segments, ce que le service gère pour vous. Les poids sont publiés sous licence MIT.

Points forts et limites

Whisper est la référence pour transformer des enregistrements en texte : réunions, entretiens, messages vocaux, podcasts et appels au support. Il gère bien les accents et le bruit de fond dans les grandes langues européennes, ajoute la ponctuation et peut renvoyer des horodatages pour les sous-titres. La version Turbo conserve l'essentiel de la précision de Large V3 tout en étant bien plus rapide.

Il ne fait que transcrire ou traduire : il ne résume pas et ne répond pas aux questions sur le contenu. Pour cela, utilisez Voxtral Small ou confiez la transcription à un modèle de langage. La traduction se fait uniquement vers l'anglais. La précision baisse pour les langues peu représentées, et il peut parfois inventer des mots lors de longs silences.

Appeler Whisper via l'API

inference.eu prend en charge le format de requête de transcription d'OpenAI : le code qui utilise déjà l'API speech-to-text d'OpenAI continue de fonctionner. Remplacez l'URL de base par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle whisper-large-v3-turbo.

Envoyez le fichier audio avec, en option, le paramètre language, qui améliore précision et rapidité quand vous connaissez la langue parlée. Demandez des horodatages si vous avez besoin de sous-titres. Pour une traduction vers l'anglais, utilisez la requête de traduction au lieu de la transcription. Les SDK OpenAI pour Python et JavaScript gèrent les deux.

Des enregistrements traités dans l'UE

Whisper a été entraîné par OpenAI, mais sur inference.eu ses poids ouverts tournent sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Vos fichiers audio et transcriptions sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à OpenAI et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants, ce qui compte pour des enregistrements contenant des noms, des données de santé ou des informations clients. La facturation se fait en euros. La licence MIT autorise l'usage commercial sans restriction. L'information des personnes enregistrées reste de votre responsabilité.

whisper-large-v3-turbo · Python
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

with open("meeting.mp3", "rb") as audio:
    transcript = client.audio.transcriptions.create(model="whisper-large-v3-turbo", file=audio)
print(transcript.text)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Transcription de réunions et d'entretiens

    Transformer réunions, entretiens et auditions enregistrés en texte consultable, avec horodatages.

  • 2

    Sous-titres pour la vidéo

    Créer des sous-titres synchronisés pour vidéos de formation, webinaires et contenus marketing, dans la langue d'origine ou en anglais.

  • 3

    Analyse des centres d'appels

    Transcrire en masse les appels au support, puis confier le texte à un modèle de langage pour le résumer et le classer.

Whisper Large V3 Turbo : questions fréquentes

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