{
  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 ist das Spracherkennungsmodell zur Stapelverarbeitung für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel mit und ohne Zusatzinformationen. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Tonfalländerungen und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Anmerkungen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine eigene Ausgabe zur Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf die bekannte Sprache kann dem Modell bei der Interpretation des Audios helfen. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, bewahren Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Bearbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingabeformaten zählen WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wählen Sie eine von der Transkriptionsimplementierung unterstützte Eingabedarstellung und bewahren Sie die Quellaufnahme zur Prüfung auf.</p><p>Die Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge zeitlich zugeordneter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Erkennungswahrscheinlichkeitswert enthalten. Diese Angaben machen das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor nützlich, der zur relevanten Tonstelle springt. Bewahren Sie das zeitlich zugeordnete Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise ein bearbeitbares Transkript und ein wortweise zugeordneter Datensatz sein, der das Auffinden von Korrekturen vor der Untertitelanordnung unterstützt.</p><p>Die Sprecherzuordnung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine sinnvolle Sprecheranzahl an, falls sie bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherbezeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, insbesondere bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Bezeichnung hilft, das Transkript zu ordnen; sie belegt die Identität der sprechenden Person nicht unabhängig.</p><p>Eine Aufnahme mit einer Person pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Herstellerschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalaufteilung, wenn sie aussagekräftig ist. Werden getrennte Kanäle einer Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt. Die kombinierte Kanalantwort erfordert Zeitstempel und kann keine Entitätserkennung oder Entitätenschwärzung enthalten.</p><p>Schlüsselbegriffe steuern die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular anhand des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe, wobei jeder Begriff weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörter umfasst. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Liefern Sie für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen und prüfen Sie diese anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisungen, einen Begriff einzufügen, wenn die Aufnahme ihn nicht stützt.</p><p>Legen Sie den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option „no-verbatim“ für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Fehlansätze und Stockungen für bessere Lesbarkeit entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte kennzeichnen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte die Rohaufzeichnung aber nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. In der Herstellerschnittstelle lässt sich Transkriptbearbeitung nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen; sie hängt von der Entitätserkennung ab, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einer allgemeinen Ersatzmarkierung, einer Kategorienbezeichnung oder einer nummerierten Kategorienbezeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie daher das geschwärzte Transkript vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache gibt einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück und lässt die ursprünglichen Zeitangaben und Sprecherdaten verfügbar. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz kann eine erneute Prüfung benötigen, bevor er dem Audio zugeordnet oder in einer nachgelagerten Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail korrekt erkannt wurde.</p><p>Prüfen Sie für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem Sie zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehren. Achten Sie auf leise Abschnitte, Überlappungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur nach flüssigem Text zu beurteilen. Bewahren Sie unsicheren Wortlaut zur Korrektur auf, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für den beabsichtigten Zweck benötigten Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen getrennten Zusammenfassungs-, Übersetzungs- oder Analyseschritt dienen.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Spracherkennungsmodell zur Stapelverarbeitung für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel mit und ohne Zusatzinformationen. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Tonfalländerungen und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Anmerkungen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine eigene Ausgabe zur Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf die bekannte Sprache kann dem Modell bei der Interpretation des Audios helfen. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, bewahren Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Bearbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingabeformaten zählen WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wählen Sie eine von der Transkriptionsimplementierung unterstützte Eingabedarstellung und bewahren Sie die Quellaufnahme zur Prüfung auf.\n\nDie Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge zeitlich zugeordneter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Erkennungswahrscheinlichkeitswert enthalten. Diese Angaben machen das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor nützlich, der zur relevanten Tonstelle springt. Bewahren Sie das zeitlich zugeordnete Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise ein bearbeitbares Transkript und ein wortweise zugeordneter Datensatz sein, der das Auffinden von Korrekturen vor der Untertitelanordnung unterstützt.\n\nDie Sprecherzuordnung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine sinnvolle Sprecheranzahl an, falls sie bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherbezeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, insbesondere bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Bezeichnung hilft, das Transkript zu ordnen; sie belegt die Identität der sprechenden Person nicht unabhängig.\n\nEine Aufnahme mit einer Person pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Herstellerschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalaufteilung, wenn sie aussagekräftig ist. Werden getrennte Kanäle einer Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt. Die kombinierte Kanalantwort erfordert Zeitstempel und kann keine Entitätserkennung oder Entitätenschwärzung enthalten.\n\nSchlüsselbegriffe steuern die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular anhand des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe, wobei jeder Begriff weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörter umfasst. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Liefern Sie für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen und prüfen Sie diese anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisungen, einen Begriff einzufügen, wenn die Aufnahme ihn nicht stützt.\n\nLegen Sie den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option „no-verbatim“ für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Fehlansätze und Stockungen für bessere Lesbarkeit entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte kennzeichnen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte die Rohaufzeichnung aber nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. In der Herstellerschnittstelle lässt sich Transkriptbearbeitung nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen; sie hängt von der Entitätserkennung ab, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einer allgemeinen Ersatzmarkierung, einer Kategorienbezeichnung oder einer nummerierten Kategorienbezeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie daher das geschwärzte Transkript vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache gibt einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück und lässt die ursprünglichen Zeitangaben und Sprecherdaten verfügbar. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz kann eine erneute Prüfung benötigen, bevor er dem Audio zugeordnet oder in einer nachgelagerten Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail korrekt erkannt wurde.\n\nPrüfen Sie für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem Sie zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehren. Achten Sie auf leise Abschnitte, Überlappungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur nach flüssigem Text zu beurteilen. Bewahren Sie unsicheren Wortlaut zur Korrektur auf, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für den beabsichtigten Zweck benötigten Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen getrennten Zusammenfassungs-, Übersetzungs- oder Analyseschritt dienen.",
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Es ist für lange Aufnahmen, Untertitel und bearbeitbare Transkripte ausgelegt und bietet kontextbezogene Schlüsselbegriffe sowie die Wahl zwischen wortgetreuer und bereinigter Transkription.</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 ist das Spracherkennungsmodell zur Stapelverarbeitung für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel mit und ohne Zusatzinformationen. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Tonfalländerungen und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Anmerkungen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine eigene Ausgabe zur Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf die bekannte Sprache kann dem Modell bei der Interpretation des Audios helfen. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, bewahren Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Bearbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingabeformaten zählen WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wählen Sie eine von der Transkriptionsimplementierung unterstützte Eingabedarstellung und bewahren Sie die Quellaufnahme zur Prüfung auf.</p><p>Die Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge zeitlich zugeordneter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Erkennungswahrscheinlichkeitswert enthalten. Diese Angaben machen das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor nützlich, der zur relevanten Tonstelle springt. Bewahren Sie das zeitlich zugeordnete Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise ein bearbeitbares Transkript und ein wortweise zugeordneter Datensatz sein, der das Auffinden von Korrekturen vor der Untertitelanordnung unterstützt.</p><p>Die Sprecherzuordnung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine sinnvolle Sprecheranzahl an, falls sie bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherbezeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, insbesondere bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Bezeichnung hilft, das Transkript zu ordnen; sie belegt die Identität der sprechenden Person nicht unabhängig.</p><p>Eine Aufnahme mit einer Person pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Herstellerschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalaufteilung, wenn sie aussagekräftig ist. Werden getrennte Kanäle einer Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt. Die kombinierte Kanalantwort erfordert Zeitstempel und kann keine Entitätserkennung oder Entitätenschwärzung enthalten.</p><p>Schlüsselbegriffe steuern die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular anhand des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe, wobei jeder Begriff weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörter umfasst. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Liefern Sie für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen und prüfen Sie diese anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisungen, einen Begriff einzufügen, wenn die Aufnahme ihn nicht stützt.</p><p>Legen Sie den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option „no-verbatim“ für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Fehlansätze und Stockungen für bessere Lesbarkeit entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte kennzeichnen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte die Rohaufzeichnung aber nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. In der Herstellerschnittstelle lässt sich Transkriptbearbeitung nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen; sie hängt von der Entitätserkennung ab, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einer allgemeinen Ersatzmarkierung, einer Kategorienbezeichnung oder einer nummerierten Kategorienbezeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie daher das geschwärzte Transkript vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache gibt einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück und lässt die ursprünglichen Zeitangaben und Sprecherdaten verfügbar. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz kann eine erneute Prüfung benötigen, bevor er dem Audio zugeordnet oder in einer nachgelagerten Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail korrekt erkannt wurde.</p><p>Prüfen Sie für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem Sie zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehren. Achten Sie auf leise Abschnitte, Überlappungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur nach flüssigem Text zu beurteilen. Bewahren Sie unsicheren Wortlaut zur Korrektur auf, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für den beabsichtigten Zweck benötigten Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen getrennten Zusammenfassungs-, Übersetzungs- oder Analyseschritt dienen.</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</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>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-at/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1328-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1328-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1328-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1328-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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&#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&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2</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&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|elevenlabs%2Fscribe-v2",
      "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"
                ],
                "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"
                  ],
                  "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"
              },
              "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"
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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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                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
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            "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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                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "label": "Cache write",
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              {
                "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,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
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              {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
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                "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', '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,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
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            "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": {
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          {
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            },
            "label": "Base token rates",
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              {
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              {
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
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              {
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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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    "about": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Spracherkennungsmodell zur Stapelverarbeitung für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel mit und ohne Zusatzinformationen. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Tonfalländerungen und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Anmerkungen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine eigene Ausgabe zur Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf die bekannte Sprache kann dem Modell bei der Interpretation des Audios helfen. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, bewahren Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Bearbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingabeformaten zählen WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wählen Sie eine von der Transkriptionsimplementierung unterstützte Eingabedarstellung und bewahren Sie die Quellaufnahme zur Prüfung auf.\n\nDie Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge zeitlich zugeordneter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Erkennungswahrscheinlichkeitswert enthalten. Diese Angaben machen das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor nützlich, der zur relevanten Tonstelle springt. Bewahren Sie das zeitlich zugeordnete Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise ein bearbeitbares Transkript und ein wortweise zugeordneter Datensatz sein, der das Auffinden von Korrekturen vor der Untertitelanordnung unterstützt.\n\nDie Sprecherzuordnung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine sinnvolle Sprecheranzahl an, falls sie bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherbezeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, insbesondere bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Bezeichnung hilft, das Transkript zu ordnen; sie belegt die Identität der sprechenden Person nicht unabhängig.\n\nEine Aufnahme mit einer Person pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Herstellerschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalaufteilung, wenn sie aussagekräftig ist. Werden getrennte Kanäle einer Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von der aus gemischtem Audio erschlossenen Sprecherzuordnung getrennt. Die kombinierte Kanalantwort erfordert Zeitstempel und kann keine Entitätserkennung oder Entitätenschwärzung enthalten.\n\nSchlüsselbegriffe steuern die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular anhand des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe, wobei jeder Begriff weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörter umfasst. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Liefern Sie für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen und prüfen Sie diese anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisungen, einen Begriff einzufügen, wenn die Aufnahme ihn nicht stützt.\n\nLegen Sie den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option „no-verbatim“ für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Fehlansätze und Stockungen für bessere Lesbarkeit entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte kennzeichnen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte die Rohaufzeichnung aber nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. In der Herstellerschnittstelle lässt sich Transkriptbearbeitung nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text mit Ersatzbezeichnungen; sie hängt von der Entitätserkennung ab, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einer allgemeinen Ersatzmarkierung, einer Kategorienbezeichnung oder einer nummerierten Kategorienbezeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie daher das geschwärzte Transkript vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache gibt einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück und lässt die ursprünglichen Zeitangaben und Sprecherdaten verfügbar. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz kann eine erneute Prüfung benötigen, bevor er dem Audio zugeordnet oder in einer nachgelagerten Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail korrekt erkannt wurde.\n\nPrüfen Sie für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem Sie zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehren. Achten Sie auf leise Abschnitte, Überlappungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur nach flüssigem Text zu beurteilen. Bewahren Sie unsicheren Wortlaut zur Korrektur auf, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für den beabsichtigten Zweck benötigten Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen getrennten Zusammenfassungs-, Übersetzungs- oder Analyseschritt dienen.",
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              },
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            "content_type": "application/json",
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              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei, kodiert die vollständigen Dateibytes als base64 und übermittelt input_audio.format als wav."
            ],
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                "url_source": "exact returned signed content URL"
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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."
          },
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            "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
              },
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                "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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                "label": "Cache read",
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                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "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": [
              {
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                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "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', '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,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "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,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "audio_input_second": 0.0001222222222222
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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