---
read_when:
    - Зміна транскрибування аудіо або обробки медіа
summary: Як вхідне аудіо/голосові повідомлення завантажуються, транскрибуються та вставляються у відповіді
title: Аудіо та голосові повідомлення
x-i18n:
    generated_at: "2026-04-05T18:09:09Z"
    model: gpt-5.4
    provider: openai
    source_hash: dd464df24268b1104c9bbdb6f424ba90747342b4c0f4d2e39d95055708cbd0ae
    source_path: nodes/audio.md
    workflow: 15
---

# Аудіо / голосові повідомлення (2026-01-17)

## Що працює

- **Розуміння медіа (аудіо)**: якщо розуміння аудіо ввімкнено (або авто-визначено), OpenClaw:
  1. Знаходить перше аудіовкладення (локальний шлях або URL) і за потреби завантажує його.
  2. Застосовує `maxBytes` перед надсиланням до кожного запису моделі.
  3. Запускає перший придатний запис моделі за порядком (провайдер або CLI).
  4. Якщо він завершується помилкою або пропускається (розмір/тайм-аут), пробує наступний запис.
  5. У разі успіху замінює `Body` блоком `[Audio]` і встановлює `{{Transcript}}`.
- **Розбір команд**: коли транскрибування успішне, `CommandBody`/`RawBody` встановлюються в транскрипт, тож slash-команди продовжують працювати.
- **Докладне журналювання**: у `--verbose` ми журналюємо, коли запускається транскрибування і коли воно замінює body.

## Автовизначення (типово)

Якщо ви **не налаштовуєте моделі** і `tools.media.audio.enabled` **не** має значення `false`,
OpenClaw виконує автовизначення в такому порядку й зупиняється на першому робочому варіанті:

1. **Активна модель відповіді**, якщо її провайдер підтримує розуміння аудіо.
2. **Локальні CLI** (якщо встановлені)
   - `sherpa-onnx-offline` (потребує `SHERPA_ONNX_MODEL_DIR` з encoder/decoder/joiner/tokens)
   - `whisper-cli` (з `whisper-cpp`; використовує `WHISPER_CPP_MODEL` або вбудовану tiny-модель)
   - `whisper` (Python CLI; автоматично завантажує моделі)
3. **Gemini CLI** (`gemini`) з використанням `read_many_files`
4. **Автентифікація провайдера**
   - Спочатку пробуються налаштовані записи `models.providers.*`, які підтримують аудіо
   - Вбудований порядок fallback: OpenAI → Groq → Deepgram → Google → Mistral

Щоб вимкнути автовизначення, установіть `tools.media.audio.enabled: false`.
Щоб налаштувати вручну, установіть `tools.media.audio.models`.
Примітка: виявлення бінарних файлів працює за принципом best-effort на macOS/Linux/Windows; переконайтеся, що CLI є в `PATH` (ми розгортаємо `~`), або задайте явну CLI-модель із повним шляхом до команди.

## Приклади конфігурації

### Провайдер + fallback через CLI (OpenAI + Whisper CLI)

```json5
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        maxBytes: 20971520,
        models: [
          { provider: "openai", model: "gpt-4o-mini-transcribe" },
          {
            type: "cli",
            command: "whisper",
            args: ["--model", "base", "{{MediaPath}}"],
            timeoutSeconds: 45,
          },
        ],
      },
    },
  },
}
```

### Лише провайдер із обмеженням за scope

```json5
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        scope: {
          default: "allow",
          rules: [{ action: "deny", match: { chatType: "group" } }],
        },
        models: [{ provider: "openai", model: "gpt-4o-mini-transcribe" }],
      },
    },
  },
}
```

### Лише провайдер (Deepgram)

```json5
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "deepgram", model: "nova-3" }],
      },
    },
  },
}
```

### Лише провайдер (Mistral Voxtral)

```json5
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        models: [{ provider: "mistral", model: "voxtral-mini-latest" }],
      },
    },
  },
}
```

### Відлуння транскрипту в чат (opt-in)

```json5
{
  tools: {
    media: {
      audio: {
        enabled: true,
        echoTranscript: true, // типово false
        echoFormat: '📝 "{transcript}"', // необов’язково, підтримує {transcript}
        models: [{ provider: "openai", model: "gpt-4o-mini-transcribe" }],
      },
    },
  },
}
```

## Примітки та обмеження

- Автентифікація провайдера дотримується стандартного порядку автентифікації моделей (auth profiles, env vars, `models.providers.*.apiKey`).
- Докладно про налаштування Groq: [Groq](/providers/groq).
- Deepgram підхоплює `DEEPGRAM_API_KEY`, коли використовується `provider: "deepgram"`.
- Докладно про налаштування Deepgram: [Deepgram (audio transcription)](/providers/deepgram).
- Докладно про налаштування Mistral: [Mistral](/providers/mistral).
- Провайдери аудіо можуть перевизначати `baseUrl`, `headers` і `providerOptions` через `tools.media.audio`.
- Типове обмеження розміру — 20MB (`tools.media.audio.maxBytes`). Завелике аудіо пропускається для цієї моделі, і пробується наступний запис.
- Крихітні/порожні аудіофайли менші за 1024 байти пропускаються ще до транскрибування через провайдера/CLI.
- Типове `maxChars` для аудіо — **не задане** (повний транскрипт). Установіть `tools.media.audio.maxChars` або `maxChars` для окремого запису, щоб обрізати вивід.
- Типове автоматичне значення OpenAI — `gpt-4o-mini-transcribe`; установіть `model: "gpt-4o-transcribe"` для вищої точності.
- Використовуйте `tools.media.audio.attachments`, щоб обробляти кілька голосових повідомлень (`mode: "all"` + `maxAttachments`).
- Транскрипт доступний у шаблонах як `{{Transcript}}`.
- `tools.media.audio.echoTranscript` типово вимкнено; увімкніть його, щоб надсилати підтвердження транскрипту назад у вихідний чат до обробки агентом.
- `tools.media.audio.echoFormat` налаштовує текст відлуння (заповнювач: `{transcript}`).
- Вивід CLI через stdout має обмеження (5MB); робіть вивід CLI стислим.

### Підтримка проксі через змінні середовища

Транскрибування аудіо через провайдера враховує стандартні env vars для вихідного проксі:

- `HTTPS_PROXY`
- `HTTP_PROXY`
- `https_proxy`
- `http_proxy`

Якщо env vars проксі не задані, використовується прямий вихід у мережу. Якщо конфігурація проксі некоректна, OpenClaw записує попередження в журнал і повертається до прямого fetch.

## Виявлення згадок у групах

Коли для групового чату встановлено `requireMention: true`, OpenClaw тепер транскрибує аудіо **до** перевірки згадок. Це дає змогу обробляти голосові повідомлення навіть тоді, коли вони містять згадки.

**Як це працює:**

1. Якщо голосове повідомлення не має текстового body і для групи потрібні згадки, OpenClaw виконує "preflight" транскрибування.
2. Транскрипт перевіряється на шаблони згадок (наприклад, `@BotName`, тригери emoji).
3. Якщо згадку знайдено, повідомлення проходить через повний конвеєр відповіді.
4. Транскрипт використовується для виявлення згадки, щоб голосові повідомлення могли пройти перевірку згадки.

**Поведінка fallback:**

- Якщо транскрибування під час preflight завершується помилкою (тайм-аут, помилка API тощо), повідомлення обробляється на основі лише текстового виявлення згадки.
- Це гарантує, що змішані повідомлення (текст + аудіо) ніколи не буде помилково відкинуто.

**Opt-out для окремої групи/теми Telegram:**

- Установіть `channels.telegram.groups.<chatId>.disableAudioPreflight: true`, щоб пропустити preflight-перевірку згадок за транскриптом для цієї групи.
- Установіть `channels.telegram.groups.<chatId>.topics.<threadId>.disableAudioPreflight`, щоб перевизначити для окремої теми (`true` — пропустити, `false` — примусово ввімкнути).
- Типове значення — `false` (preflight увімкнено, коли збігаються умови перевірки згадки).

**Приклад:** користувач надсилає голосове повідомлення зі словами "Hey @Claude, what's the weather?" у групі Telegram з `requireMention: true`. Голосове повідомлення транскрибується, згадка виявляється, і агент відповідає.

## Типові пастки

- Правила scope використовують принцип first-match wins. `chatType` нормалізується до `direct`, `group` або `room`.
- Переконайтеся, що ваш CLI завершується з кодом 0 і виводить звичайний текст; JSON потрібно попередньо обробити через `jq -r .text`.
- Для `parakeet-mlx`, якщо ви передаєте `--output-dir`, OpenClaw читає `<output-dir>/<media-basename>.txt`, коли `--output-format` має значення `txt` (або пропущене); формати виводу, відмінні від `txt`, повертаються до розбору stdout.
- Тримайте тайм-аути розумними (`timeoutSeconds`, типово 60s), щоб не блокувати чергу відповідей.
- Preflight-транскрибування обробляє лише **перше** аудіовкладення для виявлення згадки. Додаткове аудіо обробляється під час основної фази розуміння медіа.
