[{"data":1,"prerenderedAt":101},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-es-whisper":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-es-whisper",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":19,"github":19,"tagline":21,"longDescription":22,"features":23,"useCases":30,"steps":40,"faq":56,"specs":72,"compatibleOs":78,"relatedApps":80,"relatedPosts":95,"category":98},"whisper",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"ia","artificial-intelligence","الذكاء-الاصطناعي","inteligencia-artificial","Whisper","API de transcripción de audio de código abierto y autoalojada: convierta sus grabaciones en texto con marcas de tiempo mediante REST, con total confidencialidad en su VPS.",1,null,"https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fcomo-alojar-whisper-en-un-vps","API privada de transcripción de audio en su VPS — multilingüe, rápida, compatible con OpenAI.","Whisper es el modelo de reconocimiento de voz de código abierto de OpenAI, desplegado aquí como API REST autoalojada mediante el motor faster-whisper CTranslate2. Alojado en su VPS, transcribe archivos de audio en 99 idiomas, traduce al inglés y devuelve marcas de tiempo a nivel de palabra — sin enviar un solo byte a un servicio de terceros. El modelo `base` funciona con holgura en un VPS de 1 vCPU con 1 GB de RAM; `small` mejora la precisión con 2 GB. Úselo para alimentar el subtitulado, la indexación de búsqueda, las actas de reunión, el procesamiento de podcasts o cualquier flujo de trabajo que convierta la voz en texto.",[24,25,26,27,28,29],"API REST compatible con OpenAI: POST \u002Fasr, salida en txt, json, srt, vtt o tsv.","Motor faster-whisper CTranslate2: hasta 4× más rápido que el Whisper original en CPU.","99 idiomas admitidos — árabe, francés, inglés, darija y muchos más — en un solo modelo.","Marcas de tiempo a nivel de palabra y de segmento, listas para la generación de subtítulos.","Sin facturación por minuto y sin que ningún dato salga de su VPS.","Elección del modelo mediante la variable ASR_MODEL: tiny, base, small, medium, large-v3.",[31,34,37],{"title":32,"body":33},"Transcripción de reuniones y de entrevistas","Envíe sus grabaciones confidenciales directamente a su endpoint privado y obtenga un texto con marcas de tiempo. Ningún dato de recursos humanos ni legal sale de su infraestructura.",{"title":35,"body":36},"Subtitulado de podcasts y de medios","Procese las subidas de audio del lado del servidor y reciba archivos de subtítulos SRT. Conecte el endpoint a su CMS o a su pipeline de medios para automatizar la generación de subtítulos con un costo marginal nulo.",{"title":38,"body":39},"Voz a texto en sus herramientas internas","Integre la API REST en su CRM, en sus tickets de soporte o en sus herramientas de toma de notas. Deje que los agentes dicten y que la API transcriba — con un costo mensual fijo en lugar de una facturación por minuto.",[41,44,47,50,53],{"title":42,"body":43},"Despliegue desde el Marketplace","Abra el panel de control de ServOrbit, vaya a Marketplace → Inteligencia Artificial → Whisper y haga clic en Desplegar. Docker descarga la imagen y arranca el contenedor en menos de dos minutos. El primer arranque descarga además los pesos del modelo de transcripción (~270 MB para `base`); la descarga se guarda en caché para que los reinicios posteriores sean instantáneos.",{"title":45,"body":46},"Acceda a la API","Después de la instalación, utilice la dirección que aparece en su área de cliente. La Swagger UI está disponible en `\u002Fdocs` para pruebas interactivas. El endpoint principal es `POST \u002Fasr`: adjunte su archivo de audio y defina el parámetro `output` como `txt`, `json`, `srt`, `vtt` o `tsv` según el formato deseado.",{"title":48,"body":49},"Transcriba su primer archivo","Desde un terminal o desde su aplicación, envíe una solicitud:\n```\ncurl -F \"audio_file=@enregistrement.mp3\" \"https:\u002F\u002Fvotre-adresse\u002Fasr?output=txt\"\n```\nObtendrá la transcripción completa en texto plano. Para segmentos con marcas de tiempo, añada `output=json`.",{"title":51,"body":52},"Cambie de modelo si es necesario","El modelo predeterminado es `base` (rápido, ~140 MB). Para mejorar la precisión, cambie a `small` (mejor para los audios con ruido, ~500 MB) actualizando la variable de entorno `ASR_MODEL`. Un VPS con 2 GB de RAM gestiona `small` con holgura. Póngase en contacto con el soporte para redimensionar su VPS.",{"title":54,"body":55},"Intégrelo en su pipeline","El endpoint es compatible con OpenAI Whisper: cualquier biblioteca o herramienta capaz de llamar a la API de transcripción de OpenAI puede redirigirse a su instancia privada. Actualice la URL base y elimine cualquier clave de API — la autenticación la gestiona ServOrbit a nivel del reverse proxy.",[57,60,63,66,69],{"q":58,"a":59},"¿Qué idiomas transcribe Whisper?","El modelo reconoce 99 idiomas, entre ellos el árabe, el francés, el inglés, el español y el darija. La transcripción y la traducción al inglés las gestiona el mismo modelo, y se seleccionan mediante el parámetro `task` (transcribe o translate).",{"q":61,"a":62},"¿Qué modelo elegir para un VPS con 1 GB de RAM?","El modelo `base` (predeterminado) funciona con holgura con 1 GB de RAM y 1 vCPU. Ofrece una precisión sólida para el habla clara. Para las grabaciones con ruido o los idiomas menos representados, `small` resulta más adecuado y funciona bien con 2 GB. El modelo `large-v3` requiere 8 GB de RAM y se recomienda para los planes VPS con GPU.",{"q":64,"a":65},"¿Existe una interfaz web para subir archivos?","Whisper se despliega como una API REST con una Swagger UI en `\u002Fdocs` para las pruebas interactivas. No incluye una aplicación web autónoma para subir archivos. Puede llamar a la API desde su propia interfaz, desde herramientas como n8n o Make, o directamente en la línea de comandos con curl.",{"q":67,"a":68},"¿Se puede utilizar como sustituto de la API Whisper de OpenAI?","Sí. El endpoint es compatible con OpenAI: cualquier biblioteca o integración dirigida a la API de transcripción de OpenAI puede redirigirse a su instancia privada con solo cambiar la URL base. No se requiere ninguna clave de API del lado del servidor — el acceso lo gestiona el reverse proxy.",{"q":70,"a":71},"¿Mis archivos de audio salen del VPS?","No. El audio se procesa íntegramente en local en su VPS. No se envía ningún dato a OpenAI ni a terceros. Los archivos se mantienen en memoria durante el procesamiento y no se almacenan en disco una vez devuelta la transcripción.",{"version":73,"license":74,"ram":75,"cpu":76,"disk":77},"faster-whisper \u002F CTranslate2","MIT","1 GB mínimo (modelo base), 2 GB recomendado (modelo small)","1 vCPU","5 GB mínimo (caché del modelo)",[79],"ubuntu-24.04",[81,89],{"name":82,"slug":83,"categorySlug":15,"categoryName":84,"categoryColor":85,"logo":86,"tagline":87,"description":88},"Open WebUI","open-webui","Inteligencia Artificial","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fopen-webui.svg","Interfaz web para sus LLM — Ollama, OpenAI, Mistral — alojada en su propio servidor.","Interfaz web para interactuar con sus LLM locales o remotos. Sus datos permanecen en su infraestructura — ningún tercero implicado.",{"name":90,"slug":91,"categorySlug":15,"categoryName":84,"categoryColor":85,"logo":92,"tagline":93,"description":94},"Dify","dify","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fdify.svg","Cree aplicaciones LLM con arrastrar y soltar — chatbots, agentes, pipelines RAG — sin backend.","Cree aplicaciones LLM de forma visual: chatbots, agentes RAG, pipelines — sin escribir código backend.",[96,97],"heberger-open-webui","heberger-ollama-vps",{"key":12,"slug":15,"name":84,"objective":99,"icon":100,"color":85},"Crear, alojar y operar soluciones de IA.","ai",1789665093009]