Embedding dan audio - Triw

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