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@ai_kit/core inclut un support de transcription audio agnostique du modèle, compatible avec n’importe quel endpoint OpenAI-compatible (Scaleway Whisper large v3, OpenAI whisper-1, etc.).

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Quatre primitives publiques

ExportRôle
createTranscriptionModel(config)Crée un provider TranscriptionModelV3
createTranscriptionStreamingModel(config)Crée un modèle de streaming natif (sans AI SDK) qui émet le texte au fur et à mesure via SSE
transcribe(options)Fonction standalone : charge l’audio (chemin / URL / buffer), appelle le modèle, retourne la transcription
createTranscriptionTool(model, options?)Retourne un tool() AI SDK à attacher directement à un Agent

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createTranscriptionModel

import { createTranscriptionModel } from "@ai_kit/core";

const whisperModel = createTranscriptionModel({
  modelId: "whisper-large-v3",
  apiKey: process.env.SCALEWAY_API_KEY!,
  baseURL: "https://api.scaleway.ai/v1",
  providerName: "scaleway", // optionnel, utilisé dans les logs
});
Compatible avec tout endpoint /audio/transcriptions OpenAI-compatible (response_format=verbose_json).

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transcribe

import { transcribe } from "@ai_kit/core";

// Depuis un chemin de fichier
const result = await transcribe({
  model: whisperModel,
  audio: "/chemin/vers/audio.wav",
  inputType: "path",         // "path" | "url" | "buffer" — auto-détecté si omis
  language: "fr",            // code langue ISO-639-1, optionnel
});

console.log(result.text);
// result.segments → [{ text, startSecond, endSecond }]
// result.language, result.durationInSeconds
audio accepte un chemin de fichier, une URL http(s), ou un Buffer / Uint8Array. L’inputType est auto-détecté si omis.

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Valeur retournée

interface TranscribeResult {
  text: string;
  segments: Array<{ text: string; startSecond: number; endSecond: number }>;
  language: string | undefined;
  durationInSeconds: number | undefined;
}

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createTranscriptionStreamingModel — streaming (natif)

Pour les enregistrements longs, vous pouvez streamer la transcription au fur et à mesure de sa production plutôt que d’attendre le fichier entier. Cette primitive dialogue directement avec l’endpoint OpenAI-compatible /audio/transcriptions avec stream=true et parse les server-sent events nativement — elle n’utilise pas experimental_transcribe de l’AI SDK. 
import { createTranscriptionStreamingModel } from "@ai_kit/core";

const streamingModel = createTranscriptionStreamingModel({
  modelId: "whisper-large-v3",
  apiKey: process.env.SCALEWAY_API_KEY!,
  baseURL: "https://api.scaleway.ai/v1",
  providerName: "scaleway",
});

let full = "";
for await (const chunk of streamingModel.stream({
  audio: "/chemin/vers/audio.wav", // chemin / URL / Buffer / Uint8Array (auto-détecté)
  language: "fr",                  // code langue ISO-639-1, optionnel
})) {
  if (chunk.type === "delta") {
    full += chunk.textDelta;
    process.stdout.write(chunk.textDelta); // affichage à la volée
  } else {
    // événement final
    console.log("\nTerminé :", chunk.text, chunk.durationInSeconds);
  }
}
La sortie commence à streamer dès que le provider a traité le premier segment de 30 secondes — au bout de quelques secondes, et non après le fichier entier.

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Forme des chunks

type TranscriptionStreamChunk =
  | { type: "delta"; textDelta: string }
  | { type: "done"; text: string; durationInSeconds?: number };
Les événements delta portent le texte incrémental ; l’unique événement done de fermeture porte le texte complet accumulé (égal à la concaténation de tous les deltas). Passez un AbortSignal via abortSignal pour annuler en cours de stream.
Le streaming utilise le format JSON par défaut — verbose_json (et donc les timestamps par segment) n’est pas disponible en streaming. Utilisez transcribe / createTranscriptionModel si vous avez besoin des segments.

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createTranscriptionTool — attacher à un Agent

import { createTranscriptionModel, createTranscriptionTool, Agent } from "@ai_kit/core";
import { scaleway } from "@ai_kit/core";

const whisperModel = createTranscriptionModel({
  modelId: "whisper-large-v3",
  apiKey: process.env.SCALEWAY_API_KEY!,
  baseURL: "https://api.scaleway.ai/v1",
});

const agent = new Agent({
  name: "assistant-medical",
  model: scaleway("gpt-oss-120b"),
  tools: {
    transcribeAudio: createTranscriptionTool(whisperModel, {
      description: "Transcrit un enregistrement audio médical en texte",
    }),
  },
});

const result = await agent.generate({
  prompt: "Transcris ce fichier : /enregistrements/consultation.mp3",
});
Le schéma du tool exposé au LLM : audio (chemin / URL / base64), inputType, language.

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Formats audio supportés

flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm (identique à OpenAI Whisper).