ポッドキャストを作成

このStudioプロジェクトで使用するモデルのID。GET /v1/modelsをクエリして、利用可能なすべてのモデルを一覧表示できます。

生成するポッドキャストのタイプです。2つの音声による対話である’conversation’、またはモノローグである’bulletin’を指定できます。

ポッドキャストのソースコンテンツ。

生成されたオーディオの出力品質。次のいずれかを指定する必要があります。 ‘standard’：標準出力形式。サンプルレート44.1kHz、128kbps。 ‘high’：高品質出力形式。サンプルレート44.1kHz、192kbpsで、大幅な品質向上が適用されます。 ‘ultra’：最高品質出力形式。サンプルレート44.1kHz、192kbpsで、最大限の品質向上が適用されます。 ‘ultra_lossless’：完全なロスレス形式による最高品質出力形式。サンプルレート44.1kHz、705.6kbpsで、最大限の品質向上が適用されます。 指定しない場合、サブスクリプションのティアで利用可能な最高品質のプリセットがデフォルトになります。

生成されるポッドキャストの長さ。以下のいずれかを指定する必要があります。 short - 3分未満のポッドキャストを生成します。 default - およそ3～7分のポッドキャストを生成します。 long - 7分を超えるポッドキャストを生成します。

Studioプロジェクトの任意の言語。2文字の言語コード（ISO 639-1）。

ポッドキャストの先頭に常に追加されるイントロテキスト。

ポッドキャストの末尾に常に追加されるアウトロテキスト。

ポッドキャストのスタイルとトーンを調整するために使用する、ポッドキャスト生成用の追加指示プロンプト。

Studioプロジェクトのコンテンツに関する簡単な要約またはハイライトです。重要なポイントやテーマを示します。10～70文字で指定してください。

Studioプロジェクトの変換時にサービスから呼び出されるURLです。リクエストには、変換ステータスを含むJSON blobが含まれます。 メッセージ：

1. プロジェクトの変換に成功した場合： { type: “project_conversion_status”, event_timestamp: 1234567890, data: { request_id: “1234567890”, project_id: “21m00Tcm4TlvDq8ikWAM”, conversion_status: “success”, project_snapshot_id: “22m00Tcm4TlvDq8ikMAT”, error_details: None, } }

2. プロジェクトの変換に失敗した場合： { type: “project_conversion_status”, event_timestamp: 1234567890, data: { request_id: “1234567890”, project_id: “21m00Tcm4TlvDq8ikWAM”, conversion_status: “error”, project_snapshot_id: None, error_details: “変換に失敗した場合のエラー詳細” } }

3. チャプターの変換に成功した場合： { type: “chapter_conversion_status”, event_timestamp: 1234567890, data: { request_id: “1234567890”, project_id: “21m00Tcm4TlvDq8ikWAM”, chapter_id: “22m00Tcm4TlvDq8ikMAT”, conversion_status: “success”, chapter_snapshot_id: “23m00Tcm4TlvDq8ikMAV”, error_details: None, } }

4. チャプターの変換に失敗した場合： { type: “chapter_conversion_status”, event_timestamp: 1234567890, data: { request_id: “1234567890”, project_id: “21m00Tcm4TlvDq8ikWAM”, chapter_id: “22m00Tcm4TlvDq8ikMAT”, conversion_status: “error”, chapter_snapshot_id: None, error_details: “変換に失敗した場合のエラー詳細” } }

このパラメーターは、‘auto’、‘on’、‘apply_english’、‘off’の4つのモードでテキスト正規化を制御します。 ‘auto’に設定すると、システムがテキスト正規化を適用するかどうかを自動的に判断します （例：数字を読み上げ用の表記に変換）。‘on’では常にテキスト正規化が適用され、 ‘off’ではスキップされます。‘apply_english’は’on’と同じですが、テキストが英語であるとみなします。