Kvantora.ai
ВойтиНачать работу
К результатам поиска

mureka

Mureka v7.6 Recognize Song

Распознаёт песню из аудио с помощью Mureka v7.6.

  • Аудио на входеАудио на входеМодель принимает аудио. Это не подтверждает генерацию речи.

≈3,6 ₽за анализ

Посмотреть пример APIОткрыть в студии
API ID
mureka-ai/mureka-v7.6/recognize-song

Данные каталога получены .

Цена

Анализ аудио
3,60 ₽ за запускПример расчёта: настройки по умолчанию, текст до 100 символов, исходные файлы: аудио, 60 с. Точная цена появится в студии перед запуском.

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Распознаёт песню из аудио с помощью Mureka v7.6.

Релиз
Дата не указана

Характеристики

ДоступностьНет данныхПоставщик пока не публикует статистику успешных запросов для этой модели
Тип модели
Текст
Вход модели
Аудио

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Операции
Анализ аудио

Настройки

Контрольные показатели

Для этой версии пока нет сопоставленной проверенной оценки. Результаты других версий сюда не переносятся.

Результат бенчмарка относится к его методике и версии модели. Он не гарантирует качество ответа, скорость или доступность конкретного запроса в Kvantora.

API-запрос

Пример API-запроса подготовлен для этой операции. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

Ответ содержит задание. Проверяйте его по GET /v1/jobs/{id}. Перед отправкой получите стоимость через POST /v1/quotes и укажите допустимый лимит: как задать бюджет запроса. 

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

def get(url):
    request = Request(url, headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
    }, method="GET")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

quote = post("https://api.kvantora.ai/v1/quotes", {
  "model": "mureka-ai/mureka-v7.6/recognize-song",
  "file_id": "OWN_FILE_ID",
  "prompt": "Опиши содержание и технические свойства аудиозаписи",
  "operation": "audio_analysis"
})
print("Стоимость:", quote["estimated_cost_microrub"], "микрорублей")

# Укажите допустимый бюджет вместо max_cost_microrub: 0.
payload = {
  "model": "mureka-ai/mureka-v7.6/recognize-song",
  "file_id": "OWN_FILE_ID",
  "prompt": "Опиши содержание и технические свойства аудиозаписи",
  "max_cost_microrub": 0
}
job = post("https://api.kvantora.ai/v1/audio/analysis", payload)
print(get("https://api.kvantora.ai/v1/jobs" + "/" + job["id"]))
Документация APIСоздать API-ключ