Разбивка на предложения нужна LLM-разметке и была бы дублирована на стороне
Talkscore. Логика живёт рядом с ASR, который и ставит пунктуацию, а сам
вызов LLM остаётся на Talkscore: промпт меняется чаще, чем расшифровка,
и переразметить сохранённый текст дешевле, чем гонять аудио заново.
Документ интеграции дополнен итогами сравнения моделей, batch-ценами
и проверками формата ответа.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Локальный FastAPI-сервис поверх GigaAM v3 и sherpa-onnx: приём аудио,
очередь задач, разделение по говорящим, постобработка терминов.
Доставка на Windows - ZIP со встроенным Python, без установки чего-либо.
Обновление кода при запуске тянется из релизов Gitea: меняется только
папка app, десятки килобайт вместо всего пакета.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
