相容 OpenAI 的 API
使用與 OpenAI API 相同的請求與回應格式,但將用戶端指向 https://inference.alvoff.ai/v1,並使用您的 Alvoff 金鑰進行驗證。
Alvoff Inference 是一項用於語音轉文字、文字轉語音、embeddings 與聊天/程式碼生成的 API 服務。它透過位於 `/v1` 下、與 OpenAI 相容的端點來提供這些模型,因此團隊可以沿用熟悉的 SDK,只需更改 base URL 與 API key。
目前平台提供一小組可用的即時模型,包括用於轉錄的 Whisper large v3 turbo、用於語音合成的 Kokoro 82M、用於 embeddings 的 qwen3-embedding-0.6b,以及用於程式碼導向聊天補全的 qwen2.5-coder:1.5b。此服務定位為按量付費的基礎架構,採用計量式計費,且新帳戶可獲得免費額度。
使用與 OpenAI API 相同的請求與回應格式,但將用戶端指向 https://inference.alvoff.ai/v1,並使用您的 Alvoff 金鑰進行驗證。
透過單一 API 介面即可提供音訊轉錄、語音合成、embeddings 與聊天/程式碼生成,而不必把多個獨立服務串接在一起。
目錄列出可用模型,涵蓋多語轉錄、自然音色語音、稠密 embeddings 與針對程式碼最佳化的文字生成。
價格依照與請求類型相符的單位計算,例如每小時音訊、每 100 萬字元或每 100 萬 token,且未提及訂閱制或最低消費。
文件說明音訊檔可以上傳常見格式,包括 WAV、MP3、M4A、FLAC、WebM 與 OGG,且壓縮音訊可降低上傳與端到端延遲。
語音轉文字文件包含非英語音訊的 ISO-639-1 語言指引,並提到支援 /v1/audio/translations 進行語音轉英文翻譯。
將轉錄功能整合到已使用 OpenAI SDK 的產品中。Alvoff 讓您只需切換 base URL 與金鑰,而不必重寫用戶端程式碼。
使用 Kokoro 模型與簡單的 `/v1/audio/speech` 請求,從文字產生語音回應或旁白內容。
使用 qwen embeddings 模型,為語意搜尋、檢索增強生成或其他以 embeddings 為基礎的工作流程建立稠密向量。
在開發者工具或內部助理中,使用針對程式碼最佳化的聊天模型進行快速程式碼生成與補全。
在投入正式使用與持續的按次計費之前,先用免費額度進行小型實驗或原型驗證。
您需要先建立帳戶、產生 API 金鑰,然後將請求送至 base URL https://inference.alvoff.ai/v1。文件顯示,只要覆寫 base URL,並使用您的 Alvoff 金鑰作為 bearer token,任何 OpenAI SDK 都可以運作。
文件所列的模型類型包括語音轉文字、文字轉語音、embeddings,以及聊天/程式碼生成。現有目錄包含 Whisper large v3 turbo、Kokoro 82M、qwen3-embedding-0.6b 與 qwen2.5-coder:1.5b。
可以。網站說明此 API 與 OpenAI 相容,端點位於 /v1 下,範例也使用帶有自訂 base_url 的 OpenAI client。
計費為按次請求,並依單位計量:音訊按秒或按小時計,文字按字元或 token 計,embeddings 則按 token 計。新帳戶可獲得免費額度,帳單以 INR 處理,但價格也會依即時匯率以 USD 顯示。
文件指出,API 支援標準 HTTP 狀態碼與 OpenAI 風格的錯誤回應格式。另有說明:當額度用盡時請求會回傳 402,遇到速率限制時則回傳 429。
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