Whisper est-il gratuit ?

Oui. Le code et les poids du modèle sont publiés sur GitHub sous licence MIT et peuvent être utilisés et modifiés gratuitement.

Whisper gère-t-il le français ?

Oui. Whisper est multilingue et reconnaît de nombreuses langues, dont le français, avec détection automatique de la langue.

Quel est le trafic mensuel et la tendance de croissance de Whisper GitHub ?

Whisper GitHub reçoit actuellement 0 visites mensuelles, avec une variation de trafic mensuelle de +0 (taux de croissance de 0.0%). Son marché source principal est Global (— de part), dont 0 visites directes/mois et 0 visites de recherche organique/mois.

Whisper GitHub est-il gratuit ? Quel est son modèle tarifaire ?

Whisper GitHub fonctionne selon un modèle tarifaire Gratuit. Projet open source : le code et les poids du modèle sont gratuits (licence MIT). Avec une API hébergée, la tarification du fournisseur s'applique. Les plateformes de facturation et de paiement prises en charge incluent : non répertorié.

OpenAITools.app

31 361 outils

Annuaire Classements Catégories Extensions Communautés

Whisper GitHub

GratuitPoint de terminaison en direct vérifié par l'agent: 2025-09-08Markdown

Le modèle de reconnaissance vocale open source d'OpenAI

5(0 avis)github.com3 enregistrementsOpen source

https://github.com/openai/whisper

Ouvrir le site en ligne

À propos de Whisper GitHub

Faits clés et résumé de la télémétrie (2025-09-08)
Selon la télémétrie OpenAITools.app vérifiée le 2025-09-08, Whisper GitHub (github.com) est une plateforme d'IA indexée sous Traduction IA générant 0 visites mensuelles avec un delta de trafic mensuel de +0 (0.0%). Son marché géographique principal est Global (— de part de trafic), et elle fonctionne selon un modèle tarifaire Gratuit. Les principales alternatives concurrentes par volume mensuel incluent DeepSeek (357,4 M visites/mois), DeepL (96,77 M visites/mois), ZeroGPT (27,45 M visites/mois).

Whisper est un modèle de reconnaissance vocale polyvalent qu'OpenAI publie en open source sur GitHub sous licence MIT. Entraîné sur d'importants volumes d'audio multilingue, il permet la transcription, la traduction vers l'anglais et l'identification de la langue, et s'exécute en local avec Python.