{
  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audioaufnahmen spezialisierte Spracherkennungsausgabe zur Stapelverarbeitung. Es ist eine feinabgestimmte Version von Scribe v2 mit Erkennungsschwerpunkten bei Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinischen Diktaten, die den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecheranmerkungen um. Der Hersteller sieht die Nutzung für Dokumentation und verwandte Verwaltungsabläufe vor, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen einer medizinischen Fachkraft und einem Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Batch-Transkription akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie schärft den Aufgabenfokus; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.</p><p>Der Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für mehr als 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit in Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe aus Sprachwechseln und prüfen Sie seltenes klinisches Vokabular anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optionale Sprecherbezeichnungen und Markierungen von Audioereignissen. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit seinem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfen Sie sensible Details im vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und der Unterscheidung zwischen einer vom Patienten berichteten und einer von der medizinischen Fachkraft getroffenen Aussage.</p><p>Bei einer nebenbei aufgezeichneten Behandlungssituation hilft die Sprecherzuordnung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Bezeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie dann anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Belegt jeweils eine Person einen eigenen Aufnahmekanal, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie Kanalzuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt und bewahren Sie die Quellaufteilung, wenn sie die Ergebnisprüfung erleichtert.</p><p>Schlüsselbegriffe dienen als kontextbezogene Hinweise für die Erkennung relevanter Wörter oder Wendungen. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar mit tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein und keinen umfassenden, sachfremden Wortschatz bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, einschließlich ausgewählter Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Anmerkungen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet auch Entitätenschwärzung, die erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und die Zeitangaben zusammen mit etwaigen Anmerkungen des ausgewählten Ergebnisses auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine eigene Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Beispielsweise darf ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur entfernen noch aus einer unsicheren Aussage einen eindeutigen Befund machen.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und Unterstützung klinischer Entscheidungen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige Gesundheitsfachkraft oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.</p><p>Halten Sie bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell zur Live-Transkription. Eine medizinische Feinabstimmung übernimmt nicht allein deshalb Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache aufzufüllen.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audioaufnahmen spezialisierte Spracherkennungsausgabe zur Stapelverarbeitung. Es ist eine feinabgestimmte Version von Scribe v2 mit Erkennungsschwerpunkten bei Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinischen Diktaten, die den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecheranmerkungen um. Der Hersteller sieht die Nutzung für Dokumentation und verwandte Verwaltungsabläufe vor, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen einer medizinischen Fachkraft und einem Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Batch-Transkription akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie schärft den Aufgabenfokus; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.\n\nDer Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für mehr als 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit in Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe aus Sprachwechseln und prüfen Sie seltenes klinisches Vokabular anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optionale Sprecherbezeichnungen und Markierungen von Audioereignissen. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit seinem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfen Sie sensible Details im vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und der Unterscheidung zwischen einer vom Patienten berichteten und einer von der medizinischen Fachkraft getroffenen Aussage.\n\nBei einer nebenbei aufgezeichneten Behandlungssituation hilft die Sprecherzuordnung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Bezeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie dann anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Belegt jeweils eine Person einen eigenen Aufnahmekanal, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie Kanalzuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt und bewahren Sie die Quellaufteilung, wenn sie die Ergebnisprüfung erleichtert.\n\nSchlüsselbegriffe dienen als kontextbezogene Hinweise für die Erkennung relevanter Wörter oder Wendungen. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar mit tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein und keinen umfassenden, sachfremden Wortschatz bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.\n\nDer Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, einschließlich ausgewählter Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Anmerkungen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet auch Entitätenschwärzung, die erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und die Zeitangaben zusammen mit etwaigen Anmerkungen des ausgewählten Ergebnisses auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine eigene Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Beispielsweise darf ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur entfernen noch aus einer unsicheren Aussage einen eindeutigen Befund machen.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und Unterstützung klinischer Entscheidungen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige Gesundheitsfachkraft oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.\n\nHalten Sie bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell zur Live-Transkription. Eine medizinische Feinabstimmung übernimmt nicht allein deshalb Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache aufzufüllen.",
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Es unterstützt mehr als 90 Sprachen, Zeitangaben auf Wortebene, Sprecherzuordnung und kontextbezogene Schlüsselbegriffe. Seine Ausgabe ist ein überprüfbarer Transkriptentwurf zur Dokumentation, keine klinische Interpretation.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Text</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audioaufnahmen spezialisierte Spracherkennungsausgabe zur Stapelverarbeitung. Es ist eine feinabgestimmte Version von Scribe v2 mit Erkennungsschwerpunkten bei Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinischen Diktaten, die den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecheranmerkungen um. Der Hersteller sieht die Nutzung für Dokumentation und verwandte Verwaltungsabläufe vor, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen einer medizinischen Fachkraft und einem Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Batch-Transkription akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie schärft den Aufgabenfokus; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.</p><p>Der Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für mehr als 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit in Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe aus Sprachwechseln und prüfen Sie seltenes klinisches Vokabular anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optionale Sprecherbezeichnungen und Markierungen von Audioereignissen. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit seinem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfen Sie sensible Details im vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und der Unterscheidung zwischen einer vom Patienten berichteten und einer von der medizinischen Fachkraft getroffenen Aussage.</p><p>Bei einer nebenbei aufgezeichneten Behandlungssituation hilft die Sprecherzuordnung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Bezeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie dann anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Belegt jeweils eine Person einen eigenen Aufnahmekanal, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie Kanalzuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt und bewahren Sie die Quellaufteilung, wenn sie die Ergebnisprüfung erleichtert.</p><p>Schlüsselbegriffe dienen als kontextbezogene Hinweise für die Erkennung relevanter Wörter oder Wendungen. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar mit tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein und keinen umfassenden, sachfremden Wortschatz bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, einschließlich ausgewählter Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Anmerkungen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet auch Entitätenschwärzung, die erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und die Zeitangaben zusammen mit etwaigen Anmerkungen des ausgewählten Ergebnisses auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine eigene Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Beispielsweise darf ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur entfernen noch aus einer unsicheren Aussage einen eindeutigen Befund machen.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und Unterstützung klinischer Entscheidungen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige Gesundheitsfachkraft oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.</p><p>Halten Sie bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell zur Live-Transkription. Eine medizinische Feinabstimmung übernimmt nicht allein deshalb Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache aufzufüllen.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkription</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>elevenlabs/scribe-v2-medical</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei, kodiert die vollständigen Dateibytes als base64 und übermittelt input_audio.format als wav.</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · exakte task_id aus einem bestehenden, Ihnen zugeordneten Mediendatensatz</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-Tarife</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><p class=\"note-s\">Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Abrechnungseinheit</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Tokens</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>Grundtarif</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>—</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabetoken</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · Cache lesen</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Audioeingabesekunde</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>pro Sekunde Eingabeaudio</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Audioeingabesekunde</span> <b>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1329-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1329-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1329-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1329-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12] == b&#39;WAVE&#39;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;elevenlabs/scribe-v2-medical&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><p class=\"note-s\">Vollständiger ursprünglicher Antwortinhalt, Status und weitergeleitete Header. Dieser Handler fügt weder ein allgemeingültiges JSON-Format noch ein Textfeld oder eine äußere Aufgabenstruktur hinzu.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.</p><p class=\"note-s\">Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie die tatsächliche X-Client-Request-ID und die vollständige Antwort auf. Lesen Sie die ursprünglichen, Ihnen zugeordneten Assets und deren exakte signierte Inhalts-URLs; übermitteln Sie eine Erstellung mit unklarem Ergebnis niemals erneut.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">text (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">usage (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Fehler und nächste Schritte</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Antwort</th><th>Bedingung</th><th>Nächster Schritt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der JSON-Inhalt oder die explizite kanonische Modell-ID ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die Antwort auf und korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der Ailoot API-Schlüssel ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Verwenden Sie Ihren autorisierten Ailoot API-Schlüssel.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die Schlüsselgruppe lässt diese Methode nicht zu.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Für die ausgewählte Methode ist keine Route zugelassen.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der akzeptierte Tarif kann seine erforderliche Eingabemenge oder Obergrenze nicht ermitteln.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die Antwort auf; verwenden Sie die vom akzeptierten Tarif erforderte Eingabedarstellung.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Erforderlicher Speicher, Route, Methodenpreis oder Reservierung ist nicht verfügbar.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die vollständige ursprüngliche Antwort auf. Eine unklare Reservierung berechtigt nicht zur erneuten Übermittlung.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>502 · <code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Das ursprüngliche Ergebnis, der Verbrauch oder die Abrechnung muss geprüft werden.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die tatsächliche Anfrage-ID und die ursprüngliche Antwort auf. Lesen Sie den bestehenden, Ihnen zugeordneten Datensatz; übermitteln Sie die Erstellung nicht erneut.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2-medical</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2-medical</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|elevenlabs%2Fscribe-v2-medical",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Der JSON-Inhalt oder die explizite kanonische Modell-ID ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Bewahren Sie die Antwort auf und korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Der Ailoot API-Schlüssel ist ungültig.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Verwenden Sie Ihren autorisierten Ailoot API-Schlüssel.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Die Schlüsselgruppe lässt diese Methode nicht zu.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Für die ausgewählte Methode ist keine Route zugelassen.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Der akzeptierte Tarif kann seine erforderliche Eingabemenge oder Obergrenze nicht ermitteln.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Bewahren Sie die Antwort auf; verwenden Sie die vom akzeptierten Tarif erforderte Eingabedarstellung.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Erforderlicher Speicher, Route, Methodenpreis oder Reservierung ist nicht verfügbar.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Bewahren Sie die vollständige ursprüngliche Antwort auf. Eine unklare Reservierung berechtigt nicht zur erneuten Übermittlung.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Das ursprüngliche Ergebnis, der Verbrauch oder die Abrechnung muss geprüft werden.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Bewahren Sie die tatsächliche Anfrage-ID und die ursprüngliche Antwort auf. Lesen Sie den bestehenden, Ihnen zugeordneten Datensatz; übermitteln Sie die Erstellung nicht erneut.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Bewahren Sie die tatsächliche X-Client-Request-ID und die vollständige Antwort auf. Lesen Sie die ursprünglichen, Ihnen zugeordneten Assets und deren exakte signierte Inhalts-URLs; übermitteln Sie eine Erstellung mit unklarem Ergebnis niemals erneut."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Vollständiger ursprünglicher Antwortinhalt, Status und weitergeleitete Header. Dieser Handler fügt weder ein allgemeingültiges JSON-Format noch ein Textfeld oder eine äußere Aufgabenstruktur hinzu."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "elevenlabs/scribe-v2-medical"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "elevenlabs/scribe-v2-medical"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "elevenlabs/scribe-v2-medical"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei, kodiert die vollständigen Dateibytes als base64 und übermittelt input_audio.format als wav."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "exakte task_id aus einem bestehenden, Ihnen zugeordneten Mediendatensatz",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "native_unit": "cached_input_token",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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          {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
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                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
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          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2-medical', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
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        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
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        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
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          },
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            "label": "Flex mode",
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          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
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        ],
        "pricing": {
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          {
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                "label": "input audio second",
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        "route_label": "Ultra",
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    "description": "ElevenLabs Scribe v2 Medical transkribiert aufgezeichnetes klinisches Audio mit einer auf Medikamentennamen, Anatomie und Pathologie abgestimmten Wortschatzerkennung. Es unterstützt mehr als 90 Sprachen, Zeitangaben auf Wortebene, Sprecherzuordnung und kontextbezogene Schlüsselbegriffe. Seine Ausgabe ist ein überprüfbarer Transkriptentwurf zur Dokumentation, keine klinische Interpretation.",
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  "rawModel": {
    "about": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audioaufnahmen spezialisierte Spracherkennungsausgabe zur Stapelverarbeitung. Es ist eine feinabgestimmte Version von Scribe v2 mit Erkennungsschwerpunkten bei Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinischen Diktaten, die den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecheranmerkungen um. Der Hersteller sieht die Nutzung für Dokumentation und verwandte Verwaltungsabläufe vor, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen einer medizinischen Fachkraft und einem Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Batch-Transkription akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie schärft den Aufgabenfokus; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.\n\nDer Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für mehr als 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit in Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe aus Sprachwechseln und prüfen Sie seltenes klinisches Vokabular anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optionale Sprecherbezeichnungen und Markierungen von Audioereignissen. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit seinem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfen Sie sensible Details im vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und der Unterscheidung zwischen einer vom Patienten berichteten und einer von der medizinischen Fachkraft getroffenen Aussage.\n\nBei einer nebenbei aufgezeichneten Behandlungssituation hilft die Sprecherzuordnung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Bezeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie dann anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Belegt jeweils eine Person einen eigenen Aufnahmekanal, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie Kanalzuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt und bewahren Sie die Quellaufteilung, wenn sie die Ergebnisprüfung erleichtert.\n\nSchlüsselbegriffe dienen als kontextbezogene Hinweise für die Erkennung relevanter Wörter oder Wendungen. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar mit tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein und keinen umfassenden, sachfremden Wortschatz bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.\n\nDer Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, einschließlich ausgewählter Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Anmerkungen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet auch Entitätenschwärzung, die erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und die Zeitangaben zusammen mit etwaigen Anmerkungen des ausgewählten Ergebnisses auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine eigene Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Beispielsweise darf ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur entfernen noch aus einer unsicheren Aussage einen eindeutigen Befund machen.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und Unterstützung klinischer Entscheidungen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige Gesundheitsfachkraft oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.\n\nHalten Sie bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell zur Live-Transkription. Eine medizinische Feinabstimmung übernimmt nicht allein deshalb Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache aufzufüllen.",
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            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
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          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
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                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
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                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
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                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2-medical', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
        "max_out": null,
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        "method_aliases": [],
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        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
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          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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              {
                "amount": null,
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              {
                "amount": null,
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                "quantity": 1000,
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              },
              {
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                "label": "Cache write",
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001222222222222",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
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                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222",
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                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
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          }
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        "route_label": "Ultra",
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          {
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