diff --git a/app/pipeline.py b/app/pipeline.py
index 49e63dc..89ec0bc 100644
--- a/app/pipeline.py
+++ b/app/pipeline.py
@@ -20,7 +20,12 @@ log = logging.getLogger(__name__)
 
 SAMPLE_RATE = 16000
 # GigaAM падает на кусках длиннее ~200 с, держим запас.
-MAX_CHUNK_SEC = 150.0
+# Предел зависит от сборки onnxruntime: на macOS реплика в 190 с проходит,
+# на Windows та же падает в свёртке энкодера. Берём с большим запасом, а на
+# случай сюрпризов есть деление куска пополам при ошибке.
+MAX_CHUNK_SEC = 60.0
+# Ниже этого делить бессмысленно: явно не длина виновата.
+MIN_SPLIT_SEC = 2.0
 # Ниже этого значения голоса практически неразличимы и разметка по говорящим
 # случайна. На записях с одним микрофоном в комнате так бывает часто.
 RELIABLE_SEPARATION = 0.35
@@ -174,6 +179,25 @@ class Pipeline:
         return separation_quality(np.array(vectors),
                                   np.array([s.speaker for s in usable]))
 
+    def _recognize_safely(self, audio: np.ndarray, depth: int = 0) -> str:
+        """Распознаёт кусок, при ошибке деля его пополам.
+
+        Пределы длины у разных сборок onnxruntime разные и заранее неизвестны,
+        поэтому вместо подбора константы просто уменьшаем кусок и пробуем снова.
+        """
+        try:
+            return self._asr.recognize(audio, sample_rate=SAMPLE_RATE)
+        except Exception:
+            seconds = len(audio) / SAMPLE_RATE
+            if seconds <= MIN_SPLIT_SEC or depth >= 5:
+                log.warning("не удалось распознать кусок в %.1f с, пропускаю", seconds)
+                return ""
+            log.info("кусок в %.1f с не прошёл, делю пополам", seconds)
+            middle = len(audio) // 2
+            left = self._recognize_safely(audio[:middle], depth + 1)
+            right = self._recognize_safely(audio[middle:], depth + 1)
+            return " ".join(part for part in (left, right) if part)
+
     def transcribe(self, wav_path: Path, num_speakers: int = 2) -> dict:
         """Полный проход: диаризация, распознавание реплик, постобработка.
 
@@ -201,7 +225,7 @@ class Pipeline:
                 audio = samples[int(start * SAMPLE_RATE):int(stop * SAMPLE_RATE)]
                 if len(audio) < SAMPLE_RATE * 0.2:
                     continue
-                pieces.append(self._asr.recognize(audio, sample_rate=SAMPLE_RATE))
+                pieces.append(self._recognize_safely(audio))
             text = " ".join(p.strip() for p in pieces if p and p.strip())
             if not text:
                 continue
diff --git a/app/version.py b/app/version.py
index 906d362..43c4ab0 100644
--- a/app/version.py
+++ b/app/version.py
@@ -1 +1 @@
-__version__ = "0.6.0"
+__version__ = "0.6.1"
diff --git a/tests/test_turns.py b/tests/test_turns.py
index 0dd3a2c..7146c03 100644
--- a/tests/test_turns.py
+++ b/tests/test_turns.py
@@ -71,3 +71,17 @@ class TestSpeechStats:
         stats = speech_stats([])
         assert stats["speakers"] == 0
         assert stats["speech_sec"] == 0
+
+
+class TestChunkLimit:
+    def test_default_chunk_is_conservative(self):
+        """Пределы у разных сборок onnxruntime разные, берём с запасом."""
+        from app.pipeline import MAX_CHUNK_SEC
+
+        assert MAX_CHUNK_SEC <= 60
+
+    def test_long_turn_split_below_limit(self):
+        from app.pipeline import MAX_CHUNK_SEC
+
+        for a, b in chunk_ranges(0.0, 600.0, max_len=MAX_CHUNK_SEC):
+            assert b - a <= MAX_CHUNK_SEC