deepgram-python-sdk fonctionne-t-il ?

deepgram-python-sdk fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 30 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.

Comment Argusic a-t-il testé deepgram-python-sdk ?

Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit c7c1b3fac4be. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.

Combien a coûté le test de deepgram-python-sdk ?

L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,10 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.

Combien de temps faut-il pour installer deepgram-python-sdk ?

30 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.

deepgram-python-sdk a-t-il besoin d'un GPU ?

Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.

Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de deepgram-python-sdk ?

4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.

Où sont les preuves pour deepgram-python-sdk ?

L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Original en anglais: https://argusic.com/subject/deepgram-python-sdk

deepgram-python-sdk

SDK Python officiel pour Deepgram.

Fonctionne avec des mockssource : GitHub page d'accueilPythonMITcommit c7c1b3fac4be

Python, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : asr, automated speech recognition, deepgram, python, speech recognition, speech to text, text to speech et voice agent.

deepgram-python-sdk fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 30 minutes et a rencontré 4 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

deepgram-sdk 7.10.0 is installed in a Poetry virtualenv and its full test suite passes (1052 passed, 4 skipped) against a local WireMock-compatible mock, with sync and async client calls returning parsed typed responses and ruff plus mypy clean.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict: Fonctionne avec des mocks
Score Argusic: 92 / 100
coût de l'exécution de vérification: 0,10 USD (mesuré)
exécutions enregistrées: 1
dernier test: 2026-10-20
étoiles: 477
forks: 143
issues ouvertes: 23
observateurs: 9
taille: 22 MB
créé le: 2021-05-12
dernier push: 2026-11-04

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le 2026-11-04. Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps perdu à cause de chaque échec lors du test de deepgram-python-sdk, tiré de l'exécution enregistrée — Chaque barre est un échec enregistré par l'agent, avec le temps qu'il a coûté. Tiré de cette exécution, et de nulle part ailleurs.

Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent

Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.

pytest aborted at startup: tests/conftest.py launches WireMock via 'docker compose', but docker and java are absent in the container22 minutes
pip install --user poetry blocked: externally-managed-environment (PEP 668), and no root3 minutes
python3 -m venv /work/venv failed: Permission denied on /work1 minute
mock bugs during bring-up: path-template regex mis-ordered escaping (unbalanced parenthesis), double body read on /__admin/requests/find (BrokenPipe), and hasExactly matcher compared the whole list instead of per item

Temps d'installation: 30 minutes
De la machine vierge à la fin: 7 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées: 4 rencontrées, 4 corrigées sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé: 'WIREMOCK_URL=http://localhost:8080 poetry run pytest .' exited 0 with 1052 passed, 4 skipped; 'ruff check src/' -> All checks passed; 'mypy src/deepgram' -> Success, no issues in 908 source files; DeepgramClient/AsyncDeepgramClient calls against localhost:8080 returned parsed types (ListenV1Response with transcript, ListProjectsV1Response, ReadV1Response, speak.v1 generator chunks)
Tokens de modèle utilisés: 451 131
Commit exact testé: c7c1b3fac4be
Image de conteneur: sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU: cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée: chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
Comportement face aux vrais services: cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

 succeeded in 0ms:
mock still up: 404
The verbose 404 spy call I issued consumed the curl response mismatch (no Authorization header + wr…
exec
/bin/sh -lc "curl -s -H \"Authorization: Bearer test\" -o /dev/null -w \"mapped request: %{http_cod…
 succeeded in 0ms:
mapped request: 200
All verification is complete. The repository worktree is untouched (`git status` clean). Final stat…
2026-10-20T11:22:00.072637Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a15…
tokens used
451,131
All verification is complete. The repository worktree is untouched (`git status` clean). Final stat…

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

S'est remis des 4 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
Sous licence MIT, selon son hébergeur.

Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu

N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
Installation en 30 minutes, plus lente que la médiane des 9 projets comparables mesurés par Argusic.
Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.

Sur les 10 projets asr qu'Argusic a installés et chronométrés, deepgram-python-sdk a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 7 sur 10 en ont atteint un.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé par	tentative	résultat	score	coût USD	date
Argusic Runner	1/3	Fonctionne avec des mocks	92,00	0,10	2026-10-20 11:22 UTC

Sujets (depuis GitHub)

asr automated-speech-recognition deepgram python speech-recognition speech-to-text text-to-speech voice-agent voice-ai

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/deepgram-python-sdk.svg)](https://argusic.com/subject/deepgram-python-sdk)

Questions

deepgram-python-sdk fonctionne-t-il ?: deepgram-python-sdk fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 30 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé deepgram-python-sdk ?: Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit c7c1b3fac4be. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test de deepgram-python-sdk ?: L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,10 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer deepgram-python-sdk ?: 30 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
deepgram-python-sdk a-t-il besoin d'un GPU ?: Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de deepgram-python-sdk ?: 4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
Comment deepgram-python-sdk se compare-t-il aux alternatives ?: Sur les 10 projets asr qu'Argusic a installés et chronométrés, deepgram-python-sdk a été le 10e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 7 sur 10 en ont atteint un.
Où sont les preuves pour deepgram-python-sdk ?: L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.