Whisper nedir? Ses kaydını yazıya çevirme: kurulum, Türkçe, API fiyatı ve model seçimi

Whisper'ı Python ile kurar, ses kaydını verip yazıya dökülmüş metni alırsın; Türkçe dahil çok dilde çalışır, dili tanır ve konuşmayı İngilizceye çevirir. OpenAI'nin açık kaynak modeli ve Python paketi; yazılım ücretsiz (MIT lisansı) ve bilgisayarında çalışır, komut satırı ve Python gerektirir, resmî pencereli uygulaması yok. Bilgisayar maliyeti ve güncelleme sende. Aynı adla OpenAI'nin ücretli API'si de var: dakika başına dolarla ücretlenir ve dosya 25 MB ile sınırlı.

Ne yapar: Ses kaydını yazıya döker, dili tanır
Türkçe: Türkçe yazıya döker
Nerede: Kendi bilgisayarında; OpenAI API
Lisans: MIT, ticari kullanım serbest
Son sürüm: 20250625 (Haziran 2025)
Ücretsiz mi: Yerelde evet; API ücretli
Fiyat: Yazılım 0 $ · API 0,0045 $/dk

Son gelişmeler

28 Ekim 2026ChatGPT'ye Ekim'de Gelenler: Ses, Slayt, Kilitli Sohbet

Tüm YZ Gündemi

Whisper ne işe yarar?

Whisper, OpenAI'nin eğittiği genel amaçlı bir konuşma tanıma modeli: bir ses ya da video kaydını dinler ve söylenenleri yazıya döker. Aynı model dili tanıyabilir ve başka dildeki konuşmayı İngilizceye çevirebilir. Model internetten toplanmış 680.000 saatlik ses ve metinle eğitildi.

Bu sayfa iki ayrı şeyi anlatıyor, çünkü ikisine de "Whisper" deniyor: açık kaynak paket (kendi bilgisayarında çalışır, ücretsiz) ve OpenAI API'sindeki ücretli ses-yazı hizmeti. Çoğu kişi için ikisinden biri yeter; ayrımı yapabilmek için ilk kutuya bak.

Ses ve video kaydını yazıya dökmekNe alırsın: txt, vtt, srt, tsv ve json dosyalarıAyrı kurulum gerekir Videoya altyazı dosyası üretmekNe alırsın: srt ya da vtt dosyasıAyrı kurulum gerekir Konuşmayı İngilizce metne çevirtmekNe alırsın: İngilizce metinAyrı kurulum gerekir Ses dosyasını OpenAI API'siyle yazıya çevirtmekNe alırsın: Metin (ve istenirse altyazı ya da zaman damgası)Bağlantı gerekir

Kime yarar: toplantı, ders ve röportaj kaydını yazıya dökmek isteyen, kaydını buluta yüklemek istemeyen, komut satırını kullanabilen ekip ve içerik üreticilerine. Kime yaramaz: komut satırı kullanmak istemeyenlere (resmî arayüz yok) ve gerçek zamanlı, canlı yazıya çevirme isteyenlere: model kartı Whisper'ın kutudan çıktığı gibi gerçek zamanlı yazıya çevirme için olmadığını söylüyor.

Kendi bilgisayarında (komut satırı ve Python)Ses ve video kaydını bilgisayardan çıkarmadan yazıya, altyazıya ve JSON'a çevirmek.Terminal, Masaüstü · Python ve ffmpeg kurulumu gerekir; yazılım ücretsiz, bilgisayar maliyeti sende · ayrıntı

OpenAI API (bulut, ücretli)Ses dosyasını OpenAI'nin sunucusunda yazıya çevirtmek; kendi yazılımına bağlamak için.Web, Terminal · API anahtarı ve bakiye gerekir; dakika başına dolarla ücretlenir · ayrıntı

Whisper nasıl kurulur? Windows, Mac, Linux, ffmpeg

Kodsuz kullanabilir miyim?

Resmî Whisper deposu yalnız komut satırı ve Python sunuyor; OpenAI'nin bir pencereli Whisper uygulaması yok. Whisper'ı temel alan üçüncü taraf arayüzler, masaüstü uygulamaları ve Google Colab defterleri var, ama bunlar OpenAI'nin değil; bu rehber önermiyor ve hepsini denetlemedi. Üçüncü taraf bir uygulamayı seçersen sesini ona yükleyeceğin için gizlilik koşullarını okuyup öyle karar ver.

Kurulum üç parçadan oluşur: Python paketi, ffmpeg (ses dosyasını okuyan program) ve gerekiyorsa Rust. Resmî README'ye göre kod Python 3.8–3.11 ile uyumlu olacak şekilde yazıldı; PyPI sayfası 3.12 ve 3.13'ü de listeliyor, hangisinin sorunsuz çalıştığı resmî kaynakta net değil.

Son yayımlanmış sürüm› pip install -U openai-whisper

Depodaki en yeni kod (sürümden sonraki değişiklikler dahil)› pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

PyPI'daki son sürüm 20250625 (26 Haziran 2025). Depoya Ağustos 2026'ya kadar yeni değişiklik girdi (ör. Temmuz 2026'da JSONL çıktı biçimi) ama yeni sürüm çıkmadı; ikinci komut bunları getirir.

Model dosyaları ilk çalıştırmada internetten indirilir ve varsayılan olarak ~/.cache/whisper klasörüne konur (resmî kodda yazıyor). İlk kullanım için internet gerekir.

Whisper ses dosyasını ffmpeg ile okur; bilgisayarında yüklü olmalı. README'deki komutlar:

Windows (Chocolatey)› choco install ffmpeg

Windows (Scoop)› scoop install ffmpeg

macOS (Homebrew)› brew install ffmpeg

Ubuntu ya da Debian› sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

Arch Linux› sudo pacman -S ffmpeg

Hızlı kelime ayırıcı tiktoken için bilgisayarına uygun hazır paket yoksa pip kurulumu hata verir ve Rust gerekir. README bu durumda Rust geliştirme ortamını kurmanı, PATH değişkenini ayarlamanı ve "No module named setuptools_rust" hatasında şunu çalıştırmanı söylüyor:

setuptools_rust hatasında› pip install setuptools-rust

Kaynak: Whisper README "Setup" ve PyPI sayfası, 14.10.2026. Python sürümü ve Windows kurulum ayrıntıları bilgisayarına göre değişebilir.

Whisper hangi bilgisayarda çalışır? GPU gerekir mi?

Resmî README, her model için gereken ekran kartı belleğini (VRAM) veriyor (Hangi model bölümündeki tablo): tiny ve base için yaklaşık 1 GB, small 2 GB, medium 5 GB, turbo 6 GB, large 10 GB.

GPU zorunlu mu? Komut satırı aracı, --device verilmezse CUDA'lı bir ekran kartı varsa onu, yoksa işlemciyi (CPU) kullanıyor (kaynak kodu). Yani ekran kartı olmadan da çalışır; işlemcide ne kadar yavaş olduğunu resmî kaynak yazmıyor.
İşletim sistemi: README Windows, macOS, Ubuntu/Debian ve Arch için ffmpeg komutu veriyor. Apple silikon ya da AMD ekran kartı desteğini README yazmıyor, burada tahminle bir şey söylenmedi.
Python: README 3.8–3.11 diyor; PyPI 3.8–3.13'ü listeliyor. Torch ve numba bağımlı paketler olarak kuruluyor.

Hız ve bellek derdi varsa iki yol var: daha küçük model seç ya da hız için tasarlanmış ayrı projelere bak (bkz. Faster Whisper ve WhisperX).

Kaynak: Whisper README, PyPI, transcribe.py.

Whisper nasıl kullanılır? Komut satırı ve Python

Kurulumdan sonra bir terminal (Windows'ta komut istemi ya da PowerShell) aç ve ses dosyasının bulunduğu klasörde whisper komutunu çalıştır. Varsayılan model turbo; çıktı dosyaları dosyanın yanına yazılır.

Terminali ses dosyanın olduğu klasörde aç.
whisper komutunu dosya adı ve istersen model ya da dil ile çalıştır (örnekler aşağıda).
İşlem bitince aynı klasörde .txt, .vtt, .srt, .tsv ve .json dosyaları oluşur. Hangisini istediğini --output_format ile seçersin; seçmezsen hepsi yazılır.
Çıktıyı mutlaka dinleyerek kontrol et: model, sessiz yerlerde olmayan cümle yazabilir (bkz. Sık sorunlar).

Bir dosyayı yazıya dök (varsayılan model: turbo)› whisper audio.mp3 --model turbo

Dili elle belirt (Türkçe konuşma)› whisper konusma.wav --language Turkish

Yalnız altyazı dosyası (srt)› whisper video.mp4 --language Turkish --output_format srt

Konuşmayı İngilizceye çevir (turbo değil, medium ya da large)› whisper konusma.wav --model medium --language Turkish --task translate

Python'dan

› import whisper

model = whisper.load_model("turbo")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

Bütün seçenekleri görmek için whisper --help yaz. --device vermezsen, ekran kartı (CUDA) varsa onu, yoksa işlemciyi kullanır.

Komutlar README "Command-line usage" bölümünden; --output_format ve --device seçenekleri transcribe.py kaynağından (14.10.2026). Whisper dosyayı kayan 30 saniyelik pencerelerle işler (README).

OpenAI API ile ses dosyasını yazıya çevirmek: dosya sınırı, fiyat, gizlilik

Kendi bilgisayarında kurulum yapmak istemiyorsan ya da yazılımına bağlamak istiyorsan OpenAI API'sine ses dosyası gönderebilirsin. Bu, açık kaynak paketten ayrı bir hizmet: ücretli ve dosya OpenAI'nin sunucusuna gider.

Dosya sınırı: 25 MB. Biçimler: mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm. Daha büyükse sıkıştırılmış biçime çevir ya da cümle ortasında bölmeden parçalara ayır.
Önerilen model: gpt-transcribe (kayıtlı dosyalar için). prompt (kayıt hakkında bilgi), keywords (kayıtta geçmesi muhtemel kelimeler) ve languages (beklenen diller) ile sonucu iyileştirebilirsin.
Zaman damgası, altyazı (srt/vtt) ve İngilizceye çeviri: kılavuz bu işler için whisper-1 modelini gösteriyor. Konuşmacı etiketleme için gpt-4o-transcribe-diarize var.
Fiyat: gpt-transcribe 0,0045 $/dakika, whisper-1 0,006 $/dakika.

curl ile (OpenAI kılavuzundaki örnek)

› curl --request POST \
  --url https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \
  --header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  --header 'Content-Type: multipart/form-data' \
  --form file=@/path/to/file/audio.mp3 \
  --form model=gpt-transcribe

API'deki whisper-1 dahil dört eski ses-yazı modeli 26 Ağustos 2026'da duyuruldu ve 26 Şubat 2027'de API'den kaldırılacak; OpenAI yerine gpt-transcribe ya da gpt-live-transcribe öneriyor. Ama kılavuza göre zaman damgası ve çeviri yalnız whisper-1'de var; kaldırıldıktan sonra bu işlerin hangi API modeliyle yapılacağı resmî kaynakta yazmıyor. Bu işlere bağlı yazılımın varsa tarihi not et.

API'de verin ne oluyor?

1 Mart 2023'ten beri API'ye gönderilen veri, sen açıkça izin vermedikçe model eğitiminde kullanılmıyor (OpenAI veri denetimleri sayfası).
Aynı sayfadaki tabloya göre ses-yazı (/v1/audio/transcriptions) ve çeviri uçları için: eğitimde kullanım yok, kötüye kullanım izleme kaydı yok, uygulama durumu saklaması yok.
Dosya yine de OpenAI sunucusuna gider. Müşteri ya da çalışan sesi yüklemeden önce kendi gizlilik ve KVKK yükümlülüğüne bak. Bu bir hukuki görüş değildir.

Kaynaklar: OpenAI API belgeleri (File transcription, model sayfaları, fiyatlar, kullanımdan kaldırma, veri denetimleri), 14.10.2026. API ödemesinde Türkiye için vergi ve ödeme koşulları, hesap açma adımları resmî kaynakta net değil.

Hangi model? tiny, base, small, medium, large ve turbo farkı

Whisper'ın altı boyutu var; boyut büyüdükçe doğruluk artar ama hız ve gereken bellek kötüleşir. Dördünün yalnız İngilizce çalışan .en sürümü de var. Tablo OpenAI'nin README'sindendir.

Boyut	Parametre	Yalnız İngilizce sürüm	Gereken VRAM	Hız (large = 1x)
tiny	39 M	tiny.en	~1 GB	~10x
base	74 M	base.en	~1 GB	~7x
small	244 M	small.en	~2 GB	~4x
medium	769 M	medium.en	~5 GB	~2x
large	1550 M	yok	~10 GB	1x
turbo	809 M	yok	~6 GB	~8x

Hız, README'ye göre A100 kartında İngilizce konuşmayla ölçülmüş; gerçekte dile, konuşma hızına ve donanıma göre çok değişir. turbo parametre sayısı model kartında 798 M yazıyor, README'de 809 M: iki resmî sayfa farklı. VRAM = ekran kartının belleği.

Hangisini seçmeli

Türkçe yazıya dökme: önce large (resmî olarak large-v3), hız gerekiyorsa turbo. README yalnız large-v3 için dil başına doğruluk grafiği veriyor; küçük modellerin Türkçe doğruluğu resmî kaynakta yok. Kendi kaydınla iki modeli karşılaştır.
İngilizceye çeviri: medium ya da large. README turbo'nun çeviri için eğitilmediğini, --task translate verilse bile özgün dilde metin döndürdüğünü yazıyor.
Zayıf bilgisayar: small ya da medium; tiny ve base hızlı ama daha az doğru.
Yalnız İngilizce kayıt: .en modelleri (özellikle tiny.en ve base.en) genelde daha iyi.

Dil desteği

OpenAI kılavuzu Whisper'ın 98 dili desteklediğini, doğruluğun dile göre değiştiğini yazıyor. Dil listesi kaynak kodundaki tokenizer.py dosyasında. Türkçe listede var (kod: tr).

Çeviri

Whisper yalnız İngilizceye çevirir (Türkçe → İngilizce gibi). İngilizceden Türkçeye ya da iki yabancı dil arasında çeviri yapmaz.

Sürümler

Model kartına göre: orijinal seri Eylül 2022, large-v2 Aralık 2022, large-v3 Kasım 2023, large-v3-turbo Eylül 2024. large adı kodda large-v3'e gider; turbo large-v3-turbo'ya.

Türkçe doğruluk (README grafiği)

README'deki grafik large-v3 için kelime hata oranını (WER, düşük iyidir) gösteriyor: Türkçe Common Voice 15'te %12,0, FLEURS'ta %6,7. İngilizce karşılaştırma için %9,3 ve %4,1. İki farklı veri kümesi olduğundan sayılar birbirinden farklı çıkıyor; kendi kaydındaki gürültü ve aksan sonucu değiştirir.

Bölüm 14.10.2026'da kontrol edildi (Whisper README ve model kartı, __init__.py). Türkçe değerler README'deki resim olan grafikten okundu.

Whisper ücretsiz mi? Yerelde ve API'de maliyet

Kısa cevap: yazılım ücretsiz, çalıştıracağın makine ücretsiz değil. Açık kaynak Whisper (kod ve model ağırlıkları) MIT lisansıyla yayımlanıyor: indirmek ve kullanmak ücretsiz. Ama bilgisayarı, ekran kartını, elektriği ve bakımı sen karşılarsın; güncelleme de senin sorumluluğunda. OpenAI'nin API'si ise dakika başına dolarla ücretli.

Kendi bilgisayarında0 $Yazılım ücretsiz

MIT lisansı, ticari kullanım dahil
Ses dosyası kendi makinende kalır
Komut satırı ve Python

OpenAI API · gpt-transcribe0,0045 $ / dakika ses

Resmî olarak önerilen model
Dosya en çok 25 MB

OpenAI API · Whisper (whisper-1)0,006 $ / dakika ses

Zaman damgası, altyazı ve İngilizceye çeviri için kılavuzda adı geçen model
API'den 26 Şubat 2027'de kalkacak

Tablo olarak gör (OpenAI API ses-yazı fiyatları)

Model	Ne için	Fiyat
gpt-transcribe	Kayıtlı dosya ve gerçek zamanlı oturumda yazıya çevirme (önerilen)	0,0045 $ / dakika
Whisper (whisper-1)	Yazıya çevirme, zaman damgası, İngilizceye çeviri	0,006 $ / dakika
gpt-live-transcribe	Canlı yazıya çevirme (gerçek zamanlı)	0,017 $ / dakika

Gerçek maliyet nedir?

Yazılım: 0 $. Güncelleme için pip install -U openai-whisper; depodaki en yeni kod için git adresinden kurulum.
Donanım: ekran kartı (GPU) şart değil ama hızı çok etkiler; gereken bellek model boyutuna göre (bkz. Hangi bilgisayar). Sunucuda çalıştırırsan kira ya da elektrik tutarı resmî kaynakta yok ve uydurulmadı.
API: dakika başına dolar; Türk lirası fiyatı ve API ödemesinde KDV/vergi uygulanıp uygulanmadığı bu kaynaklarda yazılı değil. Ödeme ekranındaki tutarı esas al.
Zaman: büyük model işlemcide uzun sürebilir; hız bilgisayarına bağlı.

Fiyatlar 14.10.2026'da OpenAI API fiyat sayfasından ve model sayfalarından. Fiyat ve model adları sık değişir; ödemeden önce güncel sayfaya bak.

Whisper Türkçe destekliyor mu?

Türkçe konuşmayı yazıya dökmeVar	Dil listesinde Türkçe var (kod: tr). README grafiği large-v3 için Türkçe kelime hata oranını gösteriyor: Common Voice 15'te %12,0, FLEURS'ta %6,7 (düşük iyidir). Küçük modeller için Türkçe sayı resmî kaynakta yok.
Türkçeden İngilizceye çeviriVar	`--task translate` ile; medium ya da large modelle (turbo çeviri yapmaz).
Türkçeye ya da başka dile çeviriYok	Whisper yalnız İngilizceye çevirir. İngilizceden Türkçeye çeviri için başka bir araç gerekir.
Türkçe arayüzYok	Resmî arayüz yok: komut satırı ve Python. Çıktı dosya biçimleri dilden bağımsız.
Dil tanımaVar	Dil verilmezse model tanımaya çalışır; kaydın dili belliyse `--language Turkish` yazmak daha güvenli.

Türkçe kayıtta isim, marka ve kısaltmalarda hata çıkması normal: çıktıyı okuyup düzelt. Türkçe yazım ve noktalama sonucunun kalitesi kayıtta ve modele göre değişir; resmî kaynak bunu sayıyla vermiyor.

Kaynak: Whisper README ve tokenizer.py, 14.10.2026. Türkçe sayılar README'deki grafikten okundu.

Verilerim ne oluyor? Yerelde ve API'de gizlilik

Yerelde çalıştırırsan

Ses dosyan kendi bilgisayarından çıkmıyor: model orada çalışıyor. Tek dış bağlantı, modelin ilk kullanımda indirilmesi (OpenAI'nin sunucusundan). Ses ve metin dosyalarının güvenliği senin makinenin güvenliğidir.

OpenAI API'yi kullanırsan

Dosya OpenAI sunucusuna gönderilir. OpenAI'ya göre 1 Mart 2023'ten beri API verisi izinsiz eğitimde kullanılmaz; ses-yazı uçlarında kötüye kullanım kaydı ve uygulama durumu saklaması "yok" olarak tabloda. Üçüncü taraf bir uygulama kullanıyorsan onun koşulları geçerli.

Kimlerin sesi?

Bir kayıttaki konuşan kişiler kişisel veridir. Model kartı, kişilerin rızası alınmadan yapılmış kayıtların yazıya dökülmesine karşı uyarıyor ve gözetim amaçlı kullanım riskinden söz ediyor.

KVKK

Müşteri, hasta ya da çalışan görüşmesini yazıya dökecekseniz aydınlatma ve rıza yükümlülüğünüz olabilir. Yerelde çalıştırmak veriyi yurt dışına göndermez; API'ye göndermek aktarım sayılabilir. Bu bir hukuki görüş değildir.

Kayıtlı konuşmayı yazıya dökmeden önce konuşanların bilgisi ve izni olsun. Whisper çıktısını yüksek riskli karar (işe alım, kredi, tıbbi karar) için tek başına kullanma: model kartı bu alanlarda kullanımı önermiyor.

Kaynak: Whisper model kartı, OpenAI API veri denetimleri sayfası, 14.10.2026.

Whisper'ın çıktısını işimde kullanabilir miyim? Lisans

Whisper'ın kodu ve model ağırlıkları MIT lisansıyla yayımlanıyor. MIT, kullanmayı, değiştirmeyi, dağıtmayı ve ticari üründe kullanmayı serbest bırakır; karşılığında telif bildirimini ve lisans metnini korumanı ister. Garanti vermez.

Yapabilirsin

Whisper ile yazıya döktüğün metni işinde (rapor, altyazı, içerik) kullanmak
Whisper'ı kendi ürününe ya da hizmetine koymak
Kodu değiştirmek ve dağıtmak

Yasak

Lisans metnini ve telif bildirimini kaldırmak
Garanti beklemek: yazılım "olduğu gibi" verilir
Rızasız yapılmış kayıtları yazıya dökmek (model kartı karşı çıkıyor)

MIT lisansı çıktı üzerindeki haklar hakkında ayrı bir koşul koymuyor. OpenAI API'sini kullanırsan OpenAI Hizmet Sözleşmesi (1 Ocak 2026) çıktının sahibinin müşteri olduğunu yazıyor; bireysel Kullanım Koşulları da aynı ibareyi taşıyor.
Model kartı Whisper'ı yüksek riskli karar alma alanlarında ve kişi özelliklerini çıkarmak için kullanmamayı öneriyor.

Kaynak: Whisper LICENSE ve model kartı, OpenAI Hizmet Sözleşmesi, 14.10.2026. Bu bir hukuki görüş değildir; ticari projede lisansı kendin oku.

Sık sorunlar ve çözümleri

Ne oluyor	Ne yapmalı
"ffmpeg bulunamadı" hatası ya da ses dosyası açılmıyor	ffmpeg kurulu ve `PATH`'te olmalı (README). Kurulum komutları Kurulum bölümünde.
`pip install` sırasında `tiktoken` derleme hatası ya da "No module named setuptools_rust"	Rust'ı kur, `PATH`'e ekle, sonra `pip install setuptools-rust` çalıştır (README).
Sessiz yerde olmayan cümleler yazılıyor (halüsinasyon)	Model kartı bunun gürültülü eğitim verisinden kaynaklanabildiğini, düşük kaynaklı dillerde daha kötü olabileceğini yazıyor. Çıktıyı dinleyerek kontrol et. Kullanıcıların bildirdiği Sessiz bölümde aynı cümlenin (bazen başka dilde) tekrar tekrar yazıldığı GitHub'da sık bildiriliyor; resmî bir çözüm yok.
Aynı cümle tekrar tekrar yazılıyor	Model kartı: ışın araması ve sıcaklık planlaması hafifletir ama tam çözmez.
turbo ile çeviri yapınca metin çevrilmiyor	turbo çeviri için eğitilmedi; `--model medium` ya da `large` kullan (README).
Çok yavaş çalışıyor	Ekran kartı yoksa işlemci kullanılır. Daha küçük model ya da turbo seç (README hız tablosu). İşlemcide resmî hız değeri yok.
API: dosya çok büyük	API dosya sınırı 25 MB: sıkıştırılmış biçime çevir ya da parçalara böl (OpenAI kılavuzu).
İlk çalıştırmada uzun süre bekliyor	Model dosyası ilk kullanımda internetten iniyor ve ~/.cache/whisper klasörüne konuyor; büyük modelde indirme zaman alır.

Kaynak: Whisper README, model kartı ve kaynak kodu; GitHub Discussions (#2856, #2608, #1873) Kullanıcıların bildirdiği bildirimleri. 14.10.2026.

Faster Whisper, WhisperX ve ChatGPT: Whisper ile farkı nedir?

Whisper'ı temel alan, ayrı proje olarak geliştirilen iki araç çok aranıyor. Ayrıntıları kendi rehberlerinde; burada yalnız fark:

ChatGPT ile fark: ChatGPT bir sohbet asistanıdır; Whisper yalnız ses kaydını yazıya çeviren bir modeldir. İkisi aynı şirketin ürünü ama ayrı araçlardır; ChatGPT'nin kendi ses özellikleri bu sayfanın konusu değil.

Kaynak: faster-whisper ve whisperX depolarının README'si ve GitHub bilgisi (14.10.2026). İkisinin kurulum ve donanım ayrıntıları bu rehberde verilmedi.

Sık sorulan sorular

Whisper nedir, ne işe yarar?

OpenAI'nin açık kaynak konuşma tanıma modeli ve Python paketi. Ses ya da video kaydını yazıya döker, dili tanır, konuşmayı İngilizceye çevirir. Yazılım MIT lisanslı ve ücretsiz.

Whisper nasıl kullanılır?

Kurulumdan sonra terminalde "whisper audio.mp3 --model turbo" gibi bir komut yazarsın; çıktı txt, srt, vtt, tsv ve json dosyaları olarak yazılır. Python'dan whisper.load_model ve transcribe ile de kullanılır.

Whisper nasıl kurulur, Windows ve Mac'e nasıl yüklenir?

pip install -U openai-whisper ile Python paketini, ayrıca ffmpeg'i kurarsın (Windows'ta choco ya da scoop, Mac'te brew). tiktoken için hazır paket yoksa Rust ve setuptools-rust gerekebilir.

Whisper Türkçe destekliyor mu?

Evet, Türkçe konuşmayı yazıya döker. README grafiği large-v3 için Türkçe kelime hata oranını Common Voice 15'te yüzde 12,0, FLEURS'ta yüzde 6,7 gösteriyor. Türkçe ve başka dilden İngilizceye çeviri de var; İngilizceden Türkçeye çeviri yok.

Whisper ücretsiz mi?

Yerelde çalıştırmak ücretsiz (MIT), ama bilgisayar maliyeti ve güncelleme sende. OpenAI API'sindeki ses-yazı hizmeti ücretli: gpt-transcribe 0,0045 dolar, Whisper adlı eski model 0,006 dolar, dakika başına.

Whisper hangi modelleri sunuyor, hangisini seçmeliyim?

tiny, base, small, medium, large ve turbo. Büyüdükçe doğruluk artar, hız ve bellek kötüleşir. Çeviri için medium ya da large, hız için turbo; turbo çeviri yapmaz.

Whisper çalışması için GPU gerekir mi?

Zorunlu değil: komut satırı aracı ekran kartı yoksa işlemciyi kullanır. Ama hız çok düşebilir; işlemci hızı için resmî sayı yok. Gereken ekran belleği modele göre 1 ile 10 GB arası.

OpenAI API ses dosyası sınırı nedir?

Dosyalar en çok 25 MB; mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav ve webm kabul ediliyor. Daha büyükse sıkıştır ya da parçalara böl.

Whisper API kalkıyor mu?

OpenAI whisper-1 dahil dört eski ses-yazı modelinin 26 Şubat 2027'de API'den kaldırılacağını duyurdu. Yerine gpt-transcribe ya da gpt-live-transcribe öneriliyor. Açık kaynak paket etkilenmez.

Whisper verilerimi OpenAI'ya gönderir mi?

Yerelde çalıştırırsan ses dosyan bilgisayarından çıkmaz; tek istisna modelin ilk indirilmesi. OpenAI API'sini kullanırsan dosya OpenAI sunucusuna gider; 1 Mart 2023'ten beri API verisi izinsiz eğitimde kullanılmıyor.

Whisper "ffmpeg bulunamadı" hatası veriyor, ne yapmalı?

ffmpeg kurulu ve PATH değişkeninde olmalı. Kurulum komutları README'de: Windows için choco ya da scoop, Mac için brew, Ubuntu için apt.

Faster Whisper ve WhisperX nedir, Whisper ile farkı ne?

Whisper'ı temel alan ayrı projeler. Faster Whisper aynı modeli README'ye göre 4 kata kadar hızlı ve daha az bellekle çalıştırır; WhisperX kelime zaman damgası ve konuşmacı ayırma ekler. Ayrı rehberlerde.

Whisper hangi işlerde, hangi setlerde?

Reels videosuna otomatik altyazı eklemek

İlgili rehberler

faster-whisper WhisperX

Harfiyen

VoiceStudio

Cloudflare Workers AI DaVinci Resolve MCP

Kaynaklar

Resmî kaynaklarda net olmayanlar: CPU'da çalışma hızı (resmî sayı yok) · Apple silikon ve AMD ekran kartı desteği (README yazmıyor) · Python 3.12 ve 3.13'te sorunsuz çalışıp çalışmadığı (README 3.8–3.11 diyor, PyPI 3.13'e kadar listeliyor) · küçük modellerin Türkçe doğruluğu (README yalnız large-v3 grafiğini veriyor, değerler resimden okundu) · turbo parametre sayısı (README 809 M, model kartı 798 M) · whisper-1 kalktıktan sonra zaman damgası ve çevirinin hangi API modeliyle yapılacağı · API ödemesinde Türkiye için vergi ve TL fiyat · üçüncü taraf arayüzlerin güvenliği (denetlenmedi). Her biri ilgili bölümde ne yapabileceğinle birlikte yazılı.