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Modelli IA · Whisper

Whisper su una GPU a noleggio: trascrizione audio

Whisper large-v3 gira su una scheda da 8 GB tramite faster-whisper; la versione originale richiede circa 12 GB. Riconosce il parlato in decine di lingue e su una GPU trascrive un’ora di audio in pochi minuti, quindi sui grandi volumi una GPU a noleggio costa meno delle API vocali in cloud.

App
PyTorch
GPU
RTX 3060, 12 GB
Prezzo
da 0,12 €/ora

Per avviare, il credito deve coprire un’ora di utilizzo della macchina. Paghi al minuto solo l’uso effettivo.

Un microfono da studio la cui onda sonora diventa righe ordinate di trascrizione
da 6 GBdi memoria video
2–5 minutiper avere il server pronto
Al minutoaddebitato sul tuo credito
SSH e Jupyteraccesso al server

Quanta memoria serve e quale GPU scegliere

Whisper small / medium gira con almeno 6 GB di memoria video; la scheda adatta più economica è la RTX 3060. I prezzi si aggiornano in base alle macchine disponibili nel catalogo quando apri la pagina.

VersioneMemoria videoMemoriaGPU adattaGPUPrezzo all’oraAll’ora
Whisper small / medium da 6 GB RTX 3060 0,12 €
Whisper large-v3 (faster-whisper) da 8 GB RTX 3060 0,12 €
Whisper large-v3 (originale) da 12 GB RTX 3060 0,12 €

Indicazioni basate su avvii reali: grafi complessi e risoluzioni alte richiedono più memoria. Scelta: la singola scheda più economica con memoria sufficiente. Tutte le GPU e i prezzi

Come avviare Whisper in 3 passaggi

  1. Registrati e ricarica. Crea un account e ricarica da 10 €. Per avviare, il credito deve coprire almeno un’ora di utilizzo della macchina scelta; poi paghi al minuto.
  2. Scegli una GPU. La memoria per ogni versione è nella tabella qui sopra, e la più leggera gira già con 6 GB. Il pulsante in questa pagina seleziona l’opzione più economica con il template PyTorch.
  3. Avvia il modello. Il server è pronto in 2–5 minuti. Apri Jupyter nel browser o collegati via SSH ed esegui i comandi qui sotto.

Hai finito? Ferma il server dalla dashboard e la fatturazione si ferma. Salva e ferma conserva /workspace a 0,03 € per GB al mese, e la cartella torna in automatico sul tuo prossimo server.

Installa e trascrivi

pip install faster-whisper python -c "from faster_whisper import WhisperModel; m=WhisperModel('large-v3', device='cuda'); print([s.text for s in m.transcribe('audio.mp3')[0]])"

Per cosa si usa Whisper

01

Interviste e chiamate

Una trascrizione con i timestamp: è facile trovare le citazioni e scrivere il verbale di una riunione.

02

Sottotitoli per video

I segmenti con timestamp diventano un file SRT per YouTube o per il tuo programma di montaggio.

03

Un archivio di chiamate

Centinaia di chiamate commerciali in un solo noleggio, poi un modello linguistico analizza il testo.

Consigli prima dell’avvio

  • faster-whisper è molto più veloce dell’originale e usa meno memoria.
  • Per un flusso di file, avvia più processi sulla stessa scheda.

Altre app pronte all’uso

Rielabora il testo ottenuto nella tua chat personale: l’app ChatGPT privato installa Ollama, un modello Qwen3 e la chat Open WebUI. Paghi solo il tempo di GPU.

Domande frequenti

Quanto costa trascrivere un’ora di audio?

Una RTX 3090 elabora un’ora di registrazione in pochi minuti, quindi qualche centesimo a 0,30 € all’ora.

Quanto ci vuole per l’avvio?

Di solito il server è pronto in 2–5 minuti, poi sono disponibili SSH e Jupyter. Il download del modello dipende dalle sue dimensioni e viene fatturato come normale tempo di server.

Cosa succede ai miei modelli e ai risultati quando fermo il server?

Quando lo fermi, clicca Salva e ferma: la cartella /workspace con modelli, LoRA e risultati va in archivio a 0,03 € per GB al mese e torna in automatico sul tuo prossimo server. Se fermi senza salvare, il disco viene eliminato.

Come funziona la fatturazione?

Al minuto, dal tuo credito in euro. Ricarica da 10 €; per avviare, il credito deve coprire almeno un’ora di utilizzo della macchina scelta. Fermi il server e la fatturazione si ferma.

Di solito un server è pronto in 2–5 minuti

Registrati in un minuto, ricarica da 10 € e paga al minuto. Fermi il server e la fatturazione si ferma.