paso 01
Transcribe
whisper-large-v3 Convierte llamadas y audio en texto, 99+ idiomas, 3,2% de WER en espanol, hasta 25MB por archivo. Las grabaciones se procesan solo en infraestructura de la UE.
// casos de uso · voz
Voz a texto, voicebots y texto a voz con un solo proveedor, en infraestructura de la UE, 99+ idiomas, síntesis por debajo del segundo.
// cómo funciona
Transcripción, un LLM y síntesis de voz en un único endpoint compatible con OpenAI, el audio hace un solo trayecto corto, y solo dentro de la UE.
paso 01
whisper-large-v3 Convierte llamadas y audio en texto, 99+ idiomas, 3,2% de WER en espanol, hasta 25MB por archivo. Las grabaciones se procesan solo en infraestructura de la UE.
paso 02
deepseek-v4-flash Resume, enruta, responde o dirige un voicebot con un LLM sobre la transcripción, con tool calling incluido, para que la conversación haga algo de verdad.
paso 03
kokoro Sintetiza voz natural en menos de un segundo, 67 voces, espanol incluido, para voicebots en tiempo real, IVR y accesibilidad.
// drop-in
Los endpoints de audio de OpenAI, transcripciones y voz, funcionan tal cual. Cambias la base URL y la key y el código de voz existente corre sobre modelos privados de la UE.
leer_los_docsfrom openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-...", base_url="https://api.helmcode.com/v1", # one line changes ) # 1 · transcribe a call — 99+ languages, stays in the EU text = client.audio.transcriptions.create( model="whisper-large-v3", file=open("call.mp3", "rb"), ) # 2 · synthesize the reply — sub-second, 67 voices speech = client.audio.speech.create( model="kokoro", voice="alba", input=reply, )
// por qué helmcode
Las grabaciones son el dato más sensible que existe en una empresa, lleno de PII y el favorito de cualquier regulador. Con Helmcode, todo se queda en la UE.
Llamadas, transcripciones y audio sintetizado no se almacenan nunca ni entrenan ningún modelo. La PII de una grabacion no se convierte en problema de nadie.
Voz a texto, LLM y texto a voz se ejecutan en infraestructura de la UE, no en hyperscalers de EE. UU. sujetos al Cloud Act. GDPR y AI Act nativos.
El stack de voz completo, transcripción, razonamiento y síntesis, tras un único endpoint compatible con OpenAI. Un proveedor, una factura, un salto de red.
Síntesis por debajo del segundo y transcripción rápida en GPUs dedicadas, latencia suficientemente baja para voicebots e IVR en vivo, no solo procesamiento por lotes.
Cada minuto de audio de entrada y salida está incluido. Los límites son RPM y concurrencia por key, nunca el total de tokens. Un volumen alto de llamadas no dispara la factura.
// faq de voz
Lo que preguntan los equipos de CX, operaciones e ingeniería antes de internalizar la voz.
whisper-large-v3 para transcripción (99+ idiomas, 3,2% de WER en espanol, hasta 25MB / ~2 min por archivo) y kokoro para texto a voz (82M parámetros, latencia por debajo del segundo, 67 voces incluido espanol).
No. Sin logs, el audio, las transcripciones y la voz sintetizada no se persisten nunca ni entrenan ningún modelo. Transcribir grabaciones deja de ser un problema de privacidad.
Sí. En GPUs dedicadas, kokoro sintetiza en menos de un segundo y la transcripción se ejecuta con baja latencia, suficiente para voicebots e IVR en tiempo real, no solo transcripción por lotes.
Sí, con un solo proveedor. Se transcribe con whisper-large-v3, se razona y responde con un LLM (deepseek-v4-flash, con tool calling), y después se habla con kokoro, todo tras una API compatible con OpenAI.
Sí. Los endpoints audio.transcriptions y audio.speech son compatibles con OpenAI, cambias la base URL y la key y el código existente funciona.
Se ejecuta en una GPU dedicada o totalmente on-premise dentro de tu datacenter, la misma API y el mismo código, con audio que no sale de la red. Pensado para contact centers, salud y sector público.
// empezar
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.
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