Python

Installation

pip install namu-ai

Python 3.9 ou plus récent. Le paquet s’appelle namu-ai ; vous importez namu. Définissez ensuite votre clé :

export NAMU_API_KEY="namu_sk_..."

Démarrage rapide

from namu import Namu

client = Namu()  # lit NAMU_API_KEY

# Synthèse vocale
audio = client.speech("Sannu da zuwa! Muna farin cikin jin muryarku.", voice="nadia", format="mp3")
open("welcome.mp3", "wb").write(audio)

# Transcription
result = client.transcribe("welcome.mp3", language="ha")
print(result["text"])

Utilisation

Synthèse vocale

# Zarma, avec Mouhamad, en petit fichier Opus pour les données mobiles
audio = client.speech("Fofo! Mate ni go?", voice="mouhamad", language="dje", format="opus")
open("hello.ogg", "wb").write(audio)

format vaut wav (par défaut), mp3 ou opus. Voir la synthèse vocale.

Transcription

# Un chemin, des octets ou un fichier ouvert conviennent tous
result = client.transcribe("voice-note.ogg", language="ha")
print(result["text"], result["audio_seconds"])

Traduction

# Texte
fr = client.translate("Ina kwana? Yau za a yi zafi sosai.", source="ha", target="fr")
print(fr["text"])

# Parole, avec la traduction renvoyée sous forme parlée
import base64
result = client.translate(audio="question.ogg", source="ha", target="fr", include_audio=True)
open("answer.wav", "wb").write(base64.b64decode(result["audio"]))

Agent vocal (recherche)

import base64
turn = client.converse("hello.ogg", session_id="demo-42")
print(turn["heard"], "→", turn["reply"])
open("reply.wav", "wb").write(base64.b64decode(turn["audio"]))

La clé doit avoir la permission converse.

Consommation, voix et modèles

print(client.usage())   # {'month_audio_seconds_used': 312.4, 'month_audio_seconds_limit': 1800.0}
print([v["id"] for v in client.voices()])   # ['nadia', 'warm', 'fr', 'mouhamad']
print([m["id"] for m in client.models()])

Erreurs

Chaque erreur est une NamuError ; les erreurs auxquelles l’API a répondu portent son type stable, le status, un message et le request_id. Chaque statut a sa propre classe :

from namu import Namu, NamuError, QuotaExceededError, BadRequestError, APIConnectionError

try:
    audio = client.speech(text, voice="nadia")
except QuotaExceededError:
    ...  # le quota de ce mois est épuisé
except BadRequestError as e:
    print(e.type, e.message)  # unknown_voice, unsupported_language, missing_text, ...
except APIConnectionError:
    ...  # l’API est restée injoignable, même après les nouvelles tentatives
except NamuError as e:
    print(e.status, e.type, e.request_id)

Classe	Statut
`BadRequestError`	400
`AuthenticationError`	401
`PermissionDeniedError`	403
`PayloadTooLargeError`	413
`UnsupportedAudioError`	415
`NothingHeardError`	422
`RateLimitError`, et `QuotaExceededError` pour `quota_exceeded`	429
`InternalServerError`	5xx
`APIConnectionError`, `APITimeoutError`	pas de réponse

Nouvelles tentatives et délais d’attente

Le client réessaie les erreurs réseau, 429 rate_limited et 502/503/504 jusqu’à 3 fois, en attendant Retry-After, ou 1, 2, puis 4 secondes. Il ne réessaie jamais quota_exceeded ni les autres 4xx. Le délai d’attente par défaut est de 300 secondes, car la première requête après une période calme est plus lente.

client = Namu(timeout=120, max_retries=5)

Dans une application web

Gardez le client sur le serveur. Avec Flask, une route qui transforme du texte en parole pour votre application :

from flask import Flask, request, Response
from namu import Namu, NamuError

app = Flask(__name__)
client = Namu()

@app.post("/speak")
def speak():
    # vérifiez ici votre propre utilisateur avant de consommer votre quota
    text = request.json["text"]
    try:
        audio = client.speech(text, voice="nadia", format="mp3")
    except NamuError as e:
        return {"error": e.type}, e.status
    return Response(audio, mimetype="audio/mpeg")

Configuration

Argument	Variable d’environnement	Valeur par défaut
`api_key`	`NAMU_API_KEY`	aucune
`base_url`	`NAMU_BASE_URL`	`https://api.namuai-lab.com`
`timeout`		300 secondes
`max_retries`		3
`session`		une nouvelle `requests.Session`

Les réponses sont des dictionnaires typés avec TypedDict (namu.types) : votre éditeur complète donc leurs champs.

Code source

La bibliothèque est open source (Apache 2.0) : github.com/namu-ai-lab/namu-sdks. Les changements sont listés dans son historique des versions.

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