# API de voz a texto en árabe en 2026: cómo probar la transcripción de los dialectos del Golfo, egipcio, levantino y magrebí

> El speech to text en árabe es complejo debido a que la gente habla dialectos, mezcla términos en inglés y graba con teléfonos con ruido de fondo. Esta guía muestra cómo probar cualquier API de transcripción en árabe con su propio audio y qué ofrece BroadNet Inference API para los dialectos del Golfo, egipcio, levantino y magrebí.

- URL canónica: https://www.broadnet.me/es/blog/arabic-speech-to-text-api-dialects-2026
- Idioma: es
- Última actualización: 2026-11-08
- Editor: BroadNet (https://www.broadnet.me)

- Publicado: 2026-11-08
- Autor: BroadNet Editorial Team

Una **API de voz a texto en árabe** convierte el habla árabe grabada en texto con caracteres árabes que su software puede buscar, resumir y almacenar. La parte difícil es el dialecto: el habla del Golfo, egipcia, levantina y magrebí difiere del árabe estándar moderno, y los hablantes mezclan inglés. Elija su servicio probando la tasa de error de palabra con su propio audio. El [BroadNet Inference API](https://www.broadnet.ai/inference?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) transcribe árabe en estos dialectos por $0.0042 por minuto de audio, sin almacenar su audio.

> Datos verificados en sus fuentes el 8 de noviembre de 2026. Los datos de investigación provienen del Open Universal Arabic ASR Leaderboard y su artículo, un ranking bilingüe árabe-inglés, y las páginas de los conjuntos de datos ArzEn, Casablanca, MASC, SADA y FLEURS, cada una enlazada en el texto. Los datos del producto provienen de broadnet.ai/inference, sus páginas de precios, modelo, privacidad y desarrolladores, y su llms.txt. Los precios y rankings cambian, así que consulte la página enlazada antes de comprar.

Esta tabla es la versión resumida de la guía. Utilícela como lista de verificación al comparar cualquier servicio de transcripción de árabe.

| Qué probar | Por qué es importante para el árabe | Cómo probarlo | Qué documenta BroadNet Inference API |
|---|---|---|---|
| Precisión del dialecto | Las tasas de error varían considerablemente entre dialectos y condiciones de grabación | WER y CER con 1-3 horas de su propio audio, por dialecto | Árabe del Golfo, egipcio, levantino, magrebí y árabe estándar moderno |
| Guion y alternancia de códigos (code-switching) | Los hablantes mezclan palabras en inglés; algunos sistemas cambian a caracteres latinos | Contabilizar las palabras escritas en el guion incorrecto | El modelo de árabe se mantiene en guion árabe; envíe siempre language=ar |
| Números, nombres, códigos | Un solo dígito erróneo invalida un número de teléfono, un importe o un pedido | Verifique cada número y nombre manualmente en su conjunto de prueba | Ajuste de números, fechas, nombres y códigos, bajo petición |
| Interlocutores y marcas de tiempo | El control de calidad de llamadas requiere saber quién habló y cuándo | Verifique el formato de respuesta para las etiquetas de interlocutor y los tiempos | No documentado: la salida es texto en árabe, como JSON o texto plano |
| Velocidad | Los procesos por lotes y los agentes de voz requieren velocidades diferentes | Cronometrar un conjunto fijo de archivos de principio a fin | 45x en tiempo real por flujo y 190x en lotes, medido por BroadNet |
| Gestión de datos y región | El audio de los contact centers suele ser información personal | Lea la declaración de retención y pregunte dónde se realiza el procesamiento | Retención de datos cero; GPUs en EE. UU.; MENA o Europa bajo petición |
| Precio | Las horas de audio se acumulan rápidamente | Cotice un mes con su volumen real | $0.0042 por minuto (aprox. $0.25 por hora); $5 de crédito gratuito |

## ¿Por qué el reconocimiento de voz en árabe es más difícil que en inglés?

El reconocimiento de voz en árabe es más complejo porque un estándar escrito se aplica sobre múltiples dialectos hablados, y el árabe escrito suele omitir las vocales cortas. El sistema debe captar los sonidos y palabras del dialecto para luego escribirlos con una ortografía que carece de un estándar único.

Los autores del [Open Universal Arabic ASR Leaderboard paper](https://arxiv.org/abs/2412.13788) señalan tres causas: una morfología rica, la variación dialectal y la falta de signos diacríticos en el texto escrito. También señalan que el árabe estándar moderno se utiliza en entornos formales, mientras que los dialectos regionales difieren tanto en pronunciación como en vocabulario.

En la práctica, esto genera cuatro problemas para un sistema de transcripción:

- **Palabras dialectales.** Un hablante del Golfo, de Egipto o de Marruecos utiliza términos cotidianos que nunca aparecen en el árabe de las noticias.
- **Variaciones ortográficas.** Una misma palabra dialectal puede escribirse de varias formas.
- **Alternancia de código (Code-switching).** Los hablantes alternan entre el árabe y el inglés, o entre el árabe y el francés, dentro de una misma frase.
- **Audio con ruido.** Las llamadas, las grabaciones callejeras y las notas de voz son mucho más difíciles que el habla de estudio.

Las cifras muestran la brecha. En el [Open Universal Arabic ASR Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/elmresearchcenter/open_universal_arabic_asr_leaderboard), consultado el 8 de noviembre de 2026, el mejor sistema obtuvo aproximadamente un 5% WER en el conjunto de pruebas Common Voice. La mejor puntuación en [SADA](https://www.kaggle.com/datasets/sdaiancai/sada2022), un conjunto de pruebas saudí con 10 dialectos, fue de alrededor del 29%. En los 39 sistemas analizados, las puntuaciones de SADA alcanzaron hasta el 89%.

## ¿Qué dialectos árabes contiene su audio?

Comience enumerando los dialectos que realmente hablan sus clientes y asegúrese de que su conjunto de pruebas cubra cada uno de ellos.

La mayoría de los compradores necesitan una combinación de estos grupos:

- **Del Golfo (Khaleeji):** Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos, Qatar, Kuwait, Baréin y Omán, con fuertes variantes regionales dentro de Arabia Saudita.
- **Egipcio:** Egipto, y muy común en el cine y la televisión regional.
- **Levantino:** Líbano, Jordania y Palestina.
- **Iraquí:** un grupo distinto que algunos servicios no enumeran por separado.
- **Magrebí:** Marruecos, Argelia y Túnez, con muchos préstamos del francés.
- **Árabe estándar moderno:** noticias, discursos, anuncios formales y textos leídos.

El [conjunto de datos Casablanca](https://arxiv.org/abs/2410.04527) recopila voz transcrita en 8 dialectos, incluidos el emiratí, egipcio, jordano, marroquí y argelino, con etiquetas para la alternancia de código (code-switching). El [corpus ArzEn](https://aclanthology.org/2020.lrec-1.523) contiene 12 horas de habla espontánea con alternancia de código entre árabe egipcio e inglés de 38 hablantes bilingües.

La alternancia de código sigue siendo difícil incluso para los sistemas avanzados. En una [tabla de clasificación bilingüe árabe-inglés](https://huggingface.co/spaces/QCRI/AURA-Arabic-English-ASR-leaderboard) pública, los sistemas líderes obtuvieron aproximadamente un 30% de WER en el habla mixta de árabe egipcio e inglés de ArzEn. Los mismos sistemas obtuvieron aproximadamente un 6% en el habla árabe leída de [FLEURS](https://arxiv.org/abs/2205.12446). Si sus interlocutores mezclan idiomas, incluya ese tipo de habla en su prueba.

## ¿Cómo se mide la precisión de la transcripción del árabe?

Mida la tasa de error de palabra (WER) y la tasa de error de carácter (CER) en una muestra de sus propias grabaciones, utilizando una transcripción de referencia verificada por un humano. Las tablas de clasificación públicas solo le ayudarán a elaborar una lista corta.

WER cuenta las palabras que un sistema sustituye, elimina o inserta, dividido por el número de palabras en la referencia. CER hace lo mismo a nivel de carácter. CER es útil para el árabe porque una pequeña diferencia ortográfica, como una hamza, cuenta como una palabra entera errónea en WER, pero solo como un carácter erróneo en CER.

Siga estos pasos:

1. Recopile de 1 a 3 horas de audio real por dialecto: llamadas, notas de voz o archivos multimedia, con la misma calidad que enviará en producción.
2. Pida a hablantes nativos que redacten una transcripción de referencia en escritura árabe. Acuerden las reglas ortográficas antes de comenzar.
3. Normalice ambos textos de la misma manera antes de la evaluación. El [documento de la tabla de clasificación](https://arxiv.org/abs/2412.13788) elimina la puntuación y los signos diacríticos, normaliza las formas de hamza y madda, y convierte los números arábigos orientales a números occidentales.
4. Evalúe cada sistema con los mismos archivos y la misma configuración, e informe WER y CER por dialecto, no solo un promedio.
5. Verifique manualmente los números, nombres y códigos de producto. Un WER bajo puede ocultar un dígito erróneo que es más importante que diez errores menores.
6. Repita la prueba cada pocos meses. Los nuevos modelos aparecen con frecuencia y los rankings de la tabla de clasificación cambian.

Anote siempre las condiciones detrás de cualquier cifra publicada. La tabla de clasificación utiliza conjuntos de prueba multidi dialectales como [MASC](https://ieee-dataport.org/open-access/masc-massive-arabic-speech-corpus), que contiene unas 1.000 horas de voz de más de 700 canales de YouTube, y SADA. Una puntuación basada en voz leída con claridad dice poco sobre una llamada con ruido.

## ¿Qué más debe verificar además de la precisión?

Compruebe qué contiene el resultado, la rapidez con la que llega, qué formatos de archivo se aceptan y dónde se procesa el audio. Estos detalles determinan si una transcripción se adapta a su flujo de trabajo.

- **Etiquetas de locutor (diarización).** Las revisiones de calidad de las llamadas requieren saber quién dijo qué. Si un servicio no etiqueta a los locutores, grabe las llamadas en estéreo con el agente y el cliente en canales separados y luego transcriba cada canal.
- **Marcas de tiempo.** Los subtítulos de medios y la búsqueda de audio requieren tiempos por palabra o segmento. Verifique el formato de respuesta antes de realizar la implementación.
- **Por lotes o en tiempo real.** El análisis de llamadas nocturno requiere un alto rendimiento. Un agente de voz en tiempo real necesita respuestas rápidas.
- **Formatos y tamaño de archivo.** Verifique los formatos aceptados y el tamaño máximo de archivo, y planifique la división de las grabaciones largas.
- **Retención de datos.** Pregunte si el audio o las transcripciones se almacenan, registran o utilizan para entrenamiento, y obtenga la respuesta por escrito.
- **Región de procesamiento.** Muchos bancos, gobiernos y proveedores de salud deben mantener los datos en un país o región específica. Consulte con su equipo legal qué reglas se aplican.

## ¿En qué casos resulta rentable el speech-to-text en árabe?

La transcripción en árabe es rentable allí donde la gente ya habla más de lo que escribe: centros de contacto, archivos de medios y mensajes de voz. En cada caso, la transcripción se convierte en datos que puede buscar, verificar e integrar en otras herramientas.

- **Control de calidad en centros de contacto.** Transcriba cada llamada, no solo una pequeña muestra. Busque palabras relacionadas con quejas y verifique que los agentes lean las declaraciones obligatorias.
- **Medios y archivos.** Haga que las entrevistas, los podcasts y las emisiones sean fáciles de buscar.
- **Notas de voz de WhatsApp.** Los clientes suelen enviar notas de voz en lugar de escribir. Transcribirlas permite que un equipo de soporte o un agente de IA las lea, las enrute y las responda.
- **Agentes de voz.** Un agente de IA solo puede actuar correctamente si escucha con precisión el número de teléfono, el importe o la fecha.

Si está planeando implementar agentes de IA basados en transcripciones, consulte nuestras guías sobre una [plataforma de IA agéntica para empresas](https://www.broadnet.me/blog/enterprise-agentic-ai-platform-2026) y sobre [agentes de IA llave en mano para hostelería, retail y salud](https://www.broadnet.me/blog/turnkey-ai-agents-hospitality-retail-healthcare-2026).

## ¿Cómo transcribe el BroadNet Inference API el árabe?

El [BroadNet Inference API](https://www.broadnet.ai/inference?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) es un API que ejecuta modelos de voz, documentos y chat en GPUs que BroadNet opera. Para audio en árabe, se envía un archivo al endpoint de transcripción con el modelo de árabe y language=ar, y se recibe el texto en caracteres árabes. Utiliza el formato de solicitud común de chat-completions y audio-transcriptions, por lo que las librerías de cliente existentes funcionan una vez que se cambia la URL base.

Estos datos provienen de las páginas propias de BroadNet.AI.

- **Dialectos.** El modelo de árabe cubre el árabe del Golfo, egipcio, levantino, magrebí y el árabe estándar moderno, según la [página de Inference API](https://www.broadnet.ai/inference?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026).
- **Escritura árabe.** El sitio indica que el modelo de árabe se mantiene en caracteres árabes, mientras que el modelo multilingüe puede derivar al inglés en discursos mixtos. Se recomienda el modelo de árabe para el idioma árabe.
- **Modelo.** El modelo de árabe es un modelo de pesos abiertos con 2 mil millones de parámetros bajo la licencia Apache-2.0, servido en hardware BroadNet.
- **Precisión medida.** En el benchmark propio de BroadNet, el modelo obtuvo una puntuación de 21.1 WER en habla dialectal real (MASC), 23.4 en un conjunto de dialectos del Golfo, egipcio y levantino, y 3.8 en habla leída clara (FLEURS árabe).
- **Ranking público.** El 8 de noviembre de 2026, el [Open Universal Arabic ASR Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/elmresearchcenter/open_universal_arabic_asr_leaderboard) situó al mismo modelo base en el 4.º lugar de 39 sistemas, con un WER promedio del 24,19%.
- **Velocidad.** BroadNet informa de una velocidad de 45x en tiempo real por flujo y de aproximadamente 190x en tiempo real al enviar solicitudes en paralelo.
- **Ajuste fino bajo demanda.** Un ajuste fino de BroadNet entrenado con audio de llamadas reales se enfoca en números de teléfono, montos, fechas, códigos de pedido y nombres a través de líneas telefónicas y en notas de voz con ruido. Se emite como un ID de modelo privado y puede ajustarse aún más con sus propias grabaciones.
- **Chat y documentos.** El mismo API sirve a modelos de lenguaje visual, incluyendo Gemma 4 VL 26B, que leen documentos en árabe e inglés y devuelven campos JSON.

En cuanto a los datos, la [declaración de manejo de datos](https://www.broadnet.ai/inference-privacy?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) indica que los prompts, audios, imágenes y transcripciones se mantienen en memoria para una sola solicitud y luego se descartan. El contenido no se registra ni se utiliza para entrenamiento, y una auditoría automatizada verifica esta configuración cada hora. BroadNet solo conserva registros sin contenido, como tiempos, recuento de tokens y costos. El procesamiento se realiza en hardware operado por BroadNet en los Estados Unidos, y el procesamiento regional en MENA o Europa está disponible bajo solicitud.

Para cargas de trabajo más grandes o reguladas, un endpoint privado le proporciona una GPU o nodo reservado, su modelo elegido (incluyendo los ajustes finos de árabe), su propia clave y límites, y la región que necesite.

## ¿Cuánto cuesta la transcripción de árabe en BroadNet?

El modelo público de árabe cuesta $0,0042 por minuto de audio, lo que equivale a unos $0,25 por hora. Las cuentas nuevas reciben $5 de crédito gratuito, válidos por 30 días sin necesidad de tarjeta, lo que según la [página de precios](https://www.broadnet.ai/inference/pricing?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) cubre aproximadamente 19 horas de conversión de voz a texto en árabe.

| Opción | Precio (USD) | Disponibilidad |
|---|---|---|
| Modelo de transcripción en árabe | $0.0042 por minuto de audio | ID de modelo público en vivo |
| Modelo en árabe, BroadNet ajustado para llamadas | $0.005 por minuto de audio | Bajo petición, ID de modelo privado |
| Transcripción multilingüe (14 idiomas) | $0.002 por minuto de audio | ID de modelo público en vivo |
| Gemma 4 VL 26B (chat, imágenes, documentos) | $0.10 entrada / $0.22 salida por cada 1M de tokens | ID de modelo público en tiempo real |
| Clave por hora (solo Gemma 4) | $0.50 por clave de una hora | En tiempo real, emitida por API |
| Endpoint privado | Cotizado según su tráfico | Bajo petición |

Por ejemplo, 10,000 minutos de llamadas en árabe al mes costarían $42 con el modelo público de árabe a la tarifa publicada. El precio por volumen y por capacidad reservada está disponible bajo petición.

## Lo que el BroadNet Inference API no hace

El API es un servicio de transcripción basado en archivos y de alojamiento de modelos, y algunas funciones que los compradores esperan no están documentadas.

- **Sin etiquetas de locutor ni marcas de tiempo documentadas.** Las páginas del modelo describen la salida como texto en caracteres árabes en JSON o texto plano.
- **Sin transcripción de streaming en vivo documentada.** Se debe cargar un archivo de audio por solicitud. El streaming está documentado para chat, no para audio.
- **Lista de dialectos.** El árabe iraquí y otras variantes regionales no se mencionan por separado en el sitio. Pruébelos con su propio audio.
- **Formatos y tamaño.** La referencia para desarrolladores documenta WAV y MP3 con un tamaño máximo de archivo de 26,214,400 bytes (25 MiB). La página del modelo también incluye M4A, OGG y FLAC, pero la referencia indica que otros contenedores aún no están documentados para el API directo. Para mayor seguridad, convierta las notas de voz de WhatsApp a WAV o MP3.
- **Región predeterminada.** El procesamiento estándar se realiza en los Estados Unidos. El procesamiento regional requiere una solicitud.
- **Límites.** Una clave de pago por uso permite 30 solicitudes por minuto y 4 solicitudes simultáneas, y una cuenta puede tener hasta 10 claves en vivo.
- **Acceso a ajuste fino (fine-tune).** El modelo de árabe ajustado para llamadas no es de autoservicio. Debe solicitarlo enviando una muestra de su audio.

## ¿Cómo empezar?

Puede escuchar el modelo de árabe con su propia voz antes de crear una cuenta.

1. Abra el [voice playground](https://www.broadnet.ai/inference/playground?mode=voice&utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026). Grabe hasta un minuto de voz o suba una nota de voz. No es necesario registrarse ni introducir una tarjeta.
2. Cree una cuenta en [inference.broadnet.ai](https://inference.broadnet.ai/?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) con Google o mediante un enlace de inicio de sesión enviado por correo electrónico. El crédito de $5 se añade sin necesidad de tarjeta.
3. Cree una clave API en su cuenta. Añada las direcciones IP de su servidor para que la clave sea rechazada desde cualquier otro lugar.
4. Siga la [referencia para desarrolladores](https://inference.broadnet.ai/docs?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026): establezca la URL base como https://inference.broadnet.ai/v1 y utilice cualquier biblioteca cliente que admita el formato común chat-completions.
5. Envíe cada archivo a /v1/audio/transcriptions con el ID del modelo de árabe y language=ar. Sin language=ar, es posible que el modelo escriba el árabe con letras latinas.
6. Realice su prueba de WER y CER por cada dialecto; después, solicite el modelo ajustado para llamadas o un endpoint privado si los necesita.

BroadNet.AI es una de las [marcas del Grupo BroadNet](https://www.broadnet.me/brands). Para implementaciones de agentes sobre transcripción, consulte [BroadNet AI](https://www.broadnet.me/platforms/broadnet-ai) y las notas de BroadNet.AI sobre la [variación de dialectos árabes en 14 mercados](https://www.broadnet.ai/blog/arabic-dialect-handling?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026).

**Pruébelo hoy mismo con su propio audio.** Abra el [Inference API BroadNet](https://www.broadnet.ai/inference?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026), grabe una nota de voz en el dialecto de sus clientes y lea la transcripción en segundos. Luego, utilice el crédito gratuito de $5 para probar unas 19 horas de sus llamadas reales. Visite [BroadNet.AI](https://www.broadnet.ai/?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) para comparar la plataforma completa.

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuál es el mejor API de voz a texto en árabe?

El mejor API de voz a texto en árabe es aquel que presente la menor tasa de error en sus propios audios, en sus dialectos y a un precio sostenible. Las tablas de clasificación públicas cambian con frecuencia, así que utilícelas solo para elaborar una lista corta. Después, pruebe 2 o 3 servicios con las mismas grabaciones. El [BroadNet Inference API](https://www.broadnet.ai/inference?utm_source=broadnet.me&utm_medium=blog&utm_campaign=arabic-speech-to-text-api-dialects-2026) ofrece una demo gratuita en el navegador y $5 de crédito para este tipo de pruebas.

### ¿Puede el reconocimiento de voz entender los dialectos árabes?

Sí, los modelos modernos de reconocimiento de voz pueden transcribir los principales dialectos árabes, pero la precisión varía mucho según el dialecto y la calidad de la grabación. Los benchmarks públicos muestran tasas de error mucho más altas en el habla del dialecto saudí que en el habla leída. El árabe del Golfo, egipcio, levantino y magrebí cuentan actualmente con soporte común. Las variedades regionales más pequeñas pueden requerir pruebas o un modelo ajustado.

### ¿Qué tan preciso es el sistema de voz a texto en árabe?

La precisión depende del audio. En grabaciones de habla leída limpia, los sistemas robustos alcanzan tasas de error de palabras de un solo dígito. En llamadas con ruido y conversaciones en dialecto, las tasas de error del 20 % al 30 % o más son comunes, incluso para los sistemas líderes. Mida WER y CER en sus propias grabaciones y verifique números y nombres manualmente.

### ¿Cómo transcribo notas de voz WhatsApp en árabe?

Exporte o reciba el archivo de la nota de voz, conviértalo a WAV o MP3 y envíelo a un API de transcripción árabe con el idioma configurado en árabe. Utilice un modelo que mantenga la escritura árabe, para que el texto sea útil para la búsqueda y el enrutamiento. En el BroadNet Inference API, cada archivo puede tener hasta 25 MiB y el audio no se almacena tras la solicitud.

### ¿El sistema de voz a texto en árabe admite árabe mezclado con inglés?

Muchos sistemas pueden hacerlo, pero el habla mixta de árabe e inglés sigue siendo uno de los casos más difíciles. En una tabla de clasificación bilingüe pública, los sistemas líderes obtuvieron aproximadamente un 30 % WER en árabe egipcio con alternancia de código (code-switching) e inglés. Incluya el habla mixta en su prueba y verifique que las palabras árabes se mantengan en escritura árabe.

### ¿Se almacena mi audio cuando utilizo BroadNet Inference API?

No. BroadNet.AI establece que el audio, los prompts y las transcripciones se mantienen en memoria para una sola solicitud y luego se descartan. El contenido no se registra ni se utiliza para entrenamiento, y una auditoría automatizada verifica esto cada hora. BroadNet solo conserva registros sin contenido, como tiempos, recuento de tokens y costes. El procesamiento se realiza en los Estados Unidos, con opción a MENA o Europa bajo petición.

### ¿Cuánto cuesta el servicio de voz a texto en árabe en BroadNet?

El modelo público de transcripción de árabe tiene un coste de $0.0042 por minuto de audio, aproximadamente $0.25 por hora. Un modelo ajustado (fine-tune) entrenado con audio de llamadas cuesta $0.005 por minuto y está disponible bajo petición. Las cuentas nuevas reciben $5 de crédito gratuito, válidos por 30 días sin necesidad de tarjeta, lo que cubre aproximadamente 19 horas de audio en árabe.