Okou上的影片理解
不用看影片，直接讀：先拿到帶時間戳的文字稿，再挑出那幾幀真正值得看的畫面。目前免費。
執行時 · 無需配置 · 僅記錄用量統計，目前0積分
智能體沒法看完一小時的影片，你在午飯前也看不完。所以它改成讀：先拿到帶時間戳的對話文字，這本身就是整段內容的索引，再從那兩三個必須用眼睛看的時刻抓出截圖。
它支援影片連結、在對話裡分享的檔案，也支援磁碟上的檔案，而且目前呼叫不花錢。這樣一來，只要有人帶著問題丟過來一段錄影，從這裡入手就是合理的第一步。
影片理解是什麼
錄影堆積的速度永遠快過有人去看的速度：演示、操作講解、訪談、會議，還有當時覺得重要就順手錄下來的各種場次。
處理一段錄影，高效的辦法不是把它看完，而是讀文字稿，按時間戳找到關鍵時刻，只看那幾處。這是一個兩步的套路，兩步在這裡都有。
轉寫會返回帶時間區間的對話文字，這同時也是一份目錄。抽幀接收一組時間戳並返回畫面，當答案在螢幕上而不在聲音裡時，你要的就是它。
因為目前呼叫不花錢，沒必要挑著讀哪些錄影。一個把所有錄影都建索引的工作流，和一個一條都不建的工作流，成本是一樣的。
影片理解能做什麼
智能體能用它做什麼，做完又會拿回什麼。
覆蓋範圍與限制
把它做不到的事先說清楚，免得有人圍著能力範圍之外的東西去設計工作流。
給的是文字和畫面，不是理解
它把文字稿和關鍵幀交給智能體。至於發生了什麼，是智能體自己讀出來的判斷，這通常比兩樣都沒有就寫出的總結更靠譜。
文字稿來自聲音
一段沒有聲音的螢幕錄影，轉寫不出任何可讀的東西。這種情況只能按間隔抽幀，時間戳也得從文字以外的地方來。
錄影越長，文字稿越長
一小時的講話一次性丟給模型，文字量太大。分段處理比一次要完整結果更可靠。
它只轉寫，不區分說話人
你拿到的是說了什麼、什麼時候說的。誰說的要從文字稿的上下文裡推斷，服務本身不提供，所以需要區分說話人的工作流要寫明這一點，並自行核對。
影片理解怎麼收費
Web服務按呼叫次數扣積分，不按token計費。也沒有另一份廠商帳單要對。
zero video呼叫會被記錄下來供你檢視，目前消耗0積分，以合理使用為前提。抽幀在執行智能體的機器上完成，除了耗時之外不產生費用。底下沒有額外的轉寫套餐，也沒有按分鐘計價需要盯著。
設定與接入
無需設定
不需要連線任何東西。沒有轉寫服務帳號，沒有金鑰，也沒有套餐。把一段錄影的連結給智能體，它第一次執行就能讀。
誰可以用
讀取交給智能體的錄影，本來就屬於它處理手標頭檔案的一部分，所以這裡沒有單獨的權限要授。真正的邊界在於你讓它訪問什麼。
團隊都用影片理解做什麼
把錄影變成筆記
一場演示、一次訪談或一節課程，變成一份帶時間戳的總結，外加三張說明問題的截圖，趁會議記憶還新鮮時就出來了。
在長錄影裡找到那一刻
有人說答案就在裡面某處。文字稿幾秒鐘就定位到，一張截圖確認無誤，不用誰拖著進度條來回找。
讓影片可以被搜尋
錄影一到就轉寫，並把文字保留下來。原本沒法搜尋的素材庫，變成智能體能據此回答問題的庫。
什麼時候不該用影片理解
要描述一段無聲錄影時別用它，那種情況真正的做法是按間隔抽幀，文字稿是空的。需要正式記錄時別用它，自動轉寫是工作底稿，不是會議紀要。問題只涉及其中一段時，也別一次性轉寫整整一小時。
別處怎麼稱呼它
同一件事在市場上有好幾種叫法。如果你比較過其中某一類產品，這裡說明它對應到這邊的什麼能力。
影片轉文字API
把錄影裡的講話變成程式能用的文字。這就是這裡的前半部分，不需要你自己的帳號或金鑰。
語音轉文字
底層那一步的通用叫法。在這裡它會帶著時間區間返回，所以不只是能讀，還能用來定位。
影片轉文字
手裡有一段錄影、需要一份能讀、能引用、能搜尋的文字時，人們會搜這個詞。
抽幀
在指定的時間戳上取出截圖。這是大家常常忘了要的一步，而當答案在螢幕上時，正是它讓文字稿真正可用。
從錄影生成會議筆記
由這兩半拼起來的常見工作流：文字稿記下說了什麼，關鍵幀留下展示了什麼，最後由智能體寫成稿子。
影片理解橫向對比
影片理解對比專門的轉寫服務
轉寫服務給你一個介面、一個編輯器和一份存檔，按分鐘收費。這裡是在工作流內部把文字和關鍵幀交給智能體，目前不收費。
影片理解對比會議記錄工具
會議記錄工具會加入通話，把筆記當成產品交付。這裡處理的是你手上已有的任何錄影，包括那些當初沒人打算好好錄的。
影片理解對比直接讓模型看影片
把整段錄影丟過去又慢又貴。先讀文字稿再看三張截圖，花很小一部分力氣就能得到同樣的答案。
一句話總結
讓一段錄影變得可用，成本最低的路徑：先用文字稿當索引，再用關鍵幀看那些必須用眼睛確認的時刻。目前免費，也就沒有理由不把每一段到手的錄影都讀一遍。
常見問題
轉寫要多少錢？
呼叫會被記錄，目前消耗0積分，以合理使用為前提。抽幀在本地完成，除了耗時之外不花錢。
影片可以從哪裡來？
一個連結、在對話裡分享的檔案，或者執行智能體那臺機器上的檔案。
會帶時間戳嗎？
會，預設每行一個時間區間，文字稿因此可以當索引用。要把內容寫進正文時，可以要純文字。
它能告訴我誰在說話嗎？
不能。你拿到的是說了什麼、什麼時候說的。誰說的要從上下文推斷，依賴這一點的工作流應該核對，而不是假定。
無聲的螢幕錄影能讀嗎？
沒有可轉寫的內容，所以做法改成按間隔抽幀，時間戳由你選定，而不是從文字裡找。
影片最長能處理多久？
長影片也能處理，但一小時的講話一次性推理，文字量太大。分段處理是更可靠的做法。
它支援哪些語言？
底層模型支援的常見語言都可以。遇到冷門語言，建議先轉寫一小段樣本，再決定要不要在上面搭東西。
我能直接要總結，而不是文字稿嗎？
直接提就行。服務返回的是文字稿和關鍵幀，總結由讀過它們的智能體來寫，所以它能指出內容出自哪個時間點。
怎麼讓智能體用影片理解
你用日常語言說清楚要什麼，智能體自己判斷該用哪個服務，再去發起呼叫。
“把這場錄影轉寫出來，按時間戳總結做出的決定，並抓取那三個值得截圖的時刻。”
“這通一小時的電話裡有一段在談定價。找出來，把原話引給我，再告訴我當時螢幕上是什麼。”
“把這個資料夾裡的所有錄影都轉寫一遍，告訴我哪些提到了新手引導。”
