MODELOS ABIERTOS / Voz a texto
Ejecuta ffmpeg-skill en una GPU en la nube
ffmpeg-skill es un modelo de Voz a texto de kajisho5. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
Del proyecto: Local video editor for coding agents: 42 FFmpeg tools with a machine-readable contract and an MCP server, for Claude Code, Cursor and Codex. Cut, captions, reframe, loudness, platform exports. No cloud, no API keys.
GPU en las que cabe hoy
Memoria de GPU típica para este tipo de app: unos 8 GB. Los modelos más grandes y las resoluciones más altas necesitan más.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar ffmpeg-skill
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Clona la app y sigue su README
Ejecuta los comandos de abajo y luego sigue el README del proyecto. La mayoría de las apps inician una interfaz web que puedes abrir por los puertos de la máquina.
git clone https://github.com/kajisho5/ffmpeg-skill.git
cd ffmpeg-skill¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Transcribe horas de audio por el coste de los minutos de GPU. Las grabaciones nunca salen de tu máquina.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita ffmpeg-skill?
- Según nuestra estimación, unos 8 GB para inferencia (? parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar ffmpeg-skill?
- Desde $0.14 por hora en GTX 1070, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.40.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude