Embedding dan audio

Embedding vektor, speech-to-text, text-to-speech, dan terjemahan lewat route kompatibel OpenAI.

Permukaan ini memakai format OpenAI, jadi SDK resmi bekerja hanya dengan mengganti base URL.

Embedding

curl https://router.triw.io/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer $TRIW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"text-embedding-3-small","input":["chunk pertama","chunk kedua"]}'

from openai import OpenAI
c = OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://router.triw.io/v1")
r = c.embeddings.create(model="text-embedding-3-small", input=["chunk pertama", "chunk kedua"])
print(len(r.data[0].embedding))

Parameter	Catatan
input	String atau array string; ukuran batch tergantung model
dimensions	Didukung model yang mengizinkan pemotongan (mis. text-embedding-3-*)
encoding_format	float (default) atau base64

Simpan id model bersama vektornya. Embedding dari model berbeda tidak bisa dibandingkan, dan mengganti model berarti harus membangun ulang indeks.

Speech to text

curl https://router.triw.io/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $TRIW_API_KEY" \
  -F "model=whisper-1" \
  -F "file=@rapat.m4a" \
  -F "response_format=verbose_json"

response_format menerima json, text, srt, vtt, atau verbose_json. Pakai verbose_json bila butuh timestamp per segmen. Untuk menerjemahkan ke bahasa Inggris dari bahasa lain, gunakan /v1/audio/translations dengan parameter yang sama.

Text to speech

curl https://router.triw.io/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $TRIW_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"tts-1","voice":"alloy","input":"Saldo Anda sepuluh dolar."}' \
  --output speech.mp3

Response-nya byte audio, bukan JSON — tulis langsung ke file atau stream ke klien. Nilai voice dan format yang tersedia tergantung model.

Memilih model

curl https://router.triw.io/v1/models -H "Authorization: Bearer $TRIW_API_KEY"

Id embedding dan audio muncul di daftar yang sama dengan model chat. Bila id tidak ada, channel-nya belum diaktifkan untuk grup key Anda.

Catatan penagihan

• Embedding ditagih per token input; dokumen panjang adalah biaya utama, jadi chunk dulu sebelum dikirim.
• Transkripsi ditagih per menit audio; TTS per karakter input. Cek harga model sebelum job batch.
• Request yang gagal sebelum mencapai upstream tidak ditagih.

Troubleshooting

Gejala	Penyebab	Perbaikan
400 pada embedding	input kosong atau terlalu besar untuk model	Kirim dalam array lebih kecil
415 pada transkripsi	Content type salah	Kirim multipart form (-F), bukan JSON
File audio berisi JSON error	Request gagal; body-nya payload error	Periksa beberapa byte pertama file
Transkrip kosong/terpotong	File melebihi batas durasi model	Pecah audionya