{
  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audiodaten spezialisierte Version für Stapel-Spracherkennung. Es handelt sich um eine feinabgestimmte Variante von Scribe v2, deren Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und zugehörige Verwaltungsabläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen medizinischem Fachpersonal und Patientin oder Patient, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext zu unterscheiden. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Stapeltranskription 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 über 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 Befunde belegen keine gleichwertige Fachbegriffserkennung in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfen Sie ungewöhnlichen klinischen Wortschatz anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt ihn wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu akzeptieren.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitmarken sowie optionale Sprecherkennzeichnungen und Markierungen für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Mengenangabe 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 in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschliesslich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer vom Patienten berichteten und einer vom medizinischen Fachpersonal getroffenen Aussage.</p><p>Bei einem mitgeschnittenen Behandlungsgespräch hilft Sprecherdiarisierung zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie anschliessend anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen benötigen bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal einer Person zugeordnet ist, bietet die gemeinsame Stapelschnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahren Sie die Quellanordnung, wenn sie die Ergebnisprüfung unterstützt.</p><p>Schlüsselbegriff-Prompts geben relevante Wörter oder Wortgruppen vor, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar aus tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschliesslich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Stapelanleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1&#39;000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein, statt einen umfassenden sachfremden Wortschatz zu bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein vorgegebener 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, darunter ausgewählte Kategorien gesundheitsbezogener Informationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Stapelschnittstelle bietet auch die Schwärzung von Entitäten an, bei der erkannter Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert wird; sie erfordert Entitätserkennung, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und seine Zeitangaben gemeinsam mit den im ausgewählten Ergebnis vorhandenen Annotationen auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte die Beziehung zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Ein geglätteter Satz sollte beispielsweise keine gesprochene Korrektur beseitigen oder eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Version ist die Transkription. Der Hersteller schliesst die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert den Textdatensatz zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt nicht die Richtigkeit einer klinischen Aussage und ersetzt die Prüfung nicht.</p><p>Halten Sie bei der Vorbereitung einer Aufgabe die Versionsunterscheidung klar. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Eine medizinisch feinabgestimmte Variante 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 Sprecherangaben, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache auszufüllen.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audiodaten spezialisierte Version für Stapel-Spracherkennung. Es handelt sich um eine feinabgestimmte Variante von Scribe v2, deren Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und zugehörige Verwaltungsabläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen medizinischem Fachpersonal und Patientin oder Patient, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext zu unterscheiden. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Stapeltranskription 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 über 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 Befunde belegen keine gleichwertige Fachbegriffserkennung in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfen Sie ungewöhnlichen klinischen Wortschatz anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt ihn wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu akzeptieren.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitmarken sowie optionale Sprecherkennzeichnungen und Markierungen für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Mengenangabe 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 in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschliesslich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer vom Patienten berichteten und einer vom medizinischen Fachpersonal getroffenen Aussage.\n\nBei einem mitgeschnittenen Behandlungsgespräch hilft Sprecherdiarisierung zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie anschliessend anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen benötigen bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal einer Person zugeordnet ist, bietet die gemeinsame Stapelschnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahren Sie die Quellanordnung, wenn sie die Ergebnisprüfung unterstützt.\n\nSchlüsselbegriff-Prompts geben relevante Wörter oder Wortgruppen vor, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar aus tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschliesslich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Stapelanleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1'000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein, statt einen umfassenden sachfremden Wortschatz zu bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein vorgegebener 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, darunter ausgewählte Kategorien gesundheitsbezogener Informationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Stapelschnittstelle bietet auch die Schwärzung von Entitäten an, bei der erkannter Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert wird; sie erfordert Entitätserkennung, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und seine Zeitangaben gemeinsam mit den im ausgewählten Ergebnis vorhandenen Annotationen auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte die Beziehung zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Ein geglätteter Satz sollte beispielsweise keine gesprochene Korrektur beseitigen oder eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Version ist die Transkription. Der Hersteller schliesst die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert den Textdatensatz zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt nicht die Richtigkeit einer klinischen Aussage und ersetzt die Prüfung nicht.\n\nHalten Sie bei der Vorbereitung einer Aufgabe die Versionsunterscheidung klar. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Eine medizinisch feinabgestimmte Variante 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 Sprecherangaben, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache auszufüllen.",
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Es unterstützt über 90 Sprachen, Wortzeitmarken, Sprecherdiarisierung und kontextbezogene Schlüsselbegriffe. Seine Ausgabe ist ein überprüfbarer Transkriptentwurf für die Dokumentation und 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 Audiodaten spezialisierte Version für Stapel-Spracherkennung. Es handelt sich um eine feinabgestimmte Variante von Scribe v2, deren Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und zugehörige Verwaltungsabläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen medizinischem Fachpersonal und Patientin oder Patient, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext zu unterscheiden. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Stapeltranskription 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 über 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 Befunde belegen keine gleichwertige Fachbegriffserkennung in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfen Sie ungewöhnlichen klinischen Wortschatz anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt ihn wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu akzeptieren.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitmarken sowie optionale Sprecherkennzeichnungen und Markierungen für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Mengenangabe 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 in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschliesslich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer vom Patienten berichteten und einer vom medizinischen Fachpersonal getroffenen Aussage.</p><p>Bei einem mitgeschnittenen Behandlungsgespräch hilft Sprecherdiarisierung zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie anschliessend anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen benötigen bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal einer Person zugeordnet ist, bietet die gemeinsame Stapelschnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahren Sie die Quellanordnung, wenn sie die Ergebnisprüfung unterstützt.</p><p>Schlüsselbegriff-Prompts geben relevante Wörter oder Wortgruppen vor, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar aus tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschliesslich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Stapelanleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1&#39;000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein, statt einen umfassenden sachfremden Wortschatz zu bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein vorgegebener 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, darunter ausgewählte Kategorien gesundheitsbezogener Informationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Stapelschnittstelle bietet auch die Schwärzung von Entitäten an, bei der erkannter Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert wird; sie erfordert Entitätserkennung, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und seine Zeitangaben gemeinsam mit den im ausgewählten Ergebnis vorhandenen Annotationen auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte die Beziehung zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Ein geglätteter Satz sollte beispielsweise keine gesprochene Korrektur beseitigen oder eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Version ist die Transkription. Der Hersteller schliesst die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert den Textdatensatz zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt nicht die Richtigkeit einer klinischen Aussage und ersetzt die Prüfung nicht.</p><p>Halten Sie bei der Vorbereitung einer Aufgabe die Versionsunterscheidung klar. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Eine medizinisch feinabgestimmte Variante 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 Sprecherangaben, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache auszufüllen.</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, codiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet 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 Medieneintrag</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>Token-Basistarife</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 · Cache schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div><div><span>Eingabe · 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>Audioeingabe-Sekunde</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 · Audioeingabe-Sekunde</span> <b>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-ch/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1329-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1329-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1329-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1329-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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 eine allgemeingültige JSON-Struktur noch ein Textfeld oder eine Aufgabenhülle 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 ihre exakten signierten Inhalts-URLs; reichen Sie eine Erstellung mit unklarem Ausgang niemals erneut ein.</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-Anfragetext 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 API-Schlüssel von Ailoot ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Verwenden Sie Ihren autorisierten API-Schlüssel von Ailoot.</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 gibt es keine zugelassene Route.</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>Für den akzeptierten Tarif lässt sich die erforderliche Eingabemenge oder deren Grenze 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 verlangte 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 Reservierung mit unklarem Zustand ist keine Erlaubnis zum erneuten Einreichen.</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 Eintrag; reichen Sie die Erstellung nicht erneut ein.</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-Anfragetext 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 API-Schlüssel von Ailoot ist ungültig.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Verwenden Sie Ihren autorisierten API-Schlüssel von Ailoot.",
                "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 gibt es keine zugelassene Route.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Für den akzeptierten Tarif lässt sich die erforderliche Eingabemenge oder deren Grenze nicht ermitteln.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Bewahren Sie die Antwort auf; verwenden Sie die vom akzeptierten Tarif verlangte 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 Reservierung mit unklarem Zustand ist keine Erlaubnis zum erneuten Einreichen.",
                "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 Eintrag; reichen Sie die Erstellung nicht erneut ein.",
                "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 ihre exakten signierten Inhalts-URLs; reichen Sie eine Erstellung mit unklarem Ausgang niemals erneut ein."
            },
            "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 eine allgemeingültige JSON-Struktur noch ein Textfeld oder eine Aufgabenhülle 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, codiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet 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 Medieneintrag",
                "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,
                "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"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "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,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
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                "estimate_only": false,
                "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,
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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,
        "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",
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          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
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          }
        },
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            "label": "Base token rates",
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                "amount": null,
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              },
              {
                "amount": null,
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              {
                "amount": null,
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              },
              {
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
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                "label": "input audio second",
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            ]
          }
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        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
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    "description": "ElevenLabs Scribe v2 Medical transkribiert aufgezeichnete klinische Audiodaten mit einer auf Medikamentennamen, Anatomie und Pathologie abgestimmten Wortschatzerkennung. Es unterstützt über 90 Sprachen, Wortzeitmarken, Sprecherdiarisierung und kontextbezogene Schlüsselbegriffe. Seine Ausgabe ist ein überprüfbarer Transkriptentwurf für die Dokumentation und keine klinische Interpretation.",
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    "about": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinische und klinische Audiodaten spezialisierte Version für Stapel-Spracherkennung. Es handelt sich um eine feinabgestimmte Variante von Scribe v2, deren Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Sie wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und zugehörige Verwaltungsabläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen medizinischem Fachpersonal und Patientin oder Patient, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahren Sie die Originalaufnahme und genügend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext zu unterscheiden. Vermeiden Sie Übersteuerung und halten Sie aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Schnittstelle des Herstellers für Stapeltranskription 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 über 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 Befunde belegen keine gleichwertige Fachbegriffserkennung in jeder unterstützten Sprache. Geben Sie die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahren Sie Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfen Sie ungewöhnlichen klinischen Wortschatz anhand der tatsächlichen Aufnahme, statt ihn wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu akzeptieren.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitmarken sowie optionale Sprecherkennzeichnungen und Markierungen für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Mengenangabe 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 in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschliesslich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer vom Patienten berichteten und einer vom medizinischen Fachpersonal getroffenen Aussage.\n\nBei einem mitgeschnittenen Behandlungsgespräch hilft Sprecherdiarisierung zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandeln Sie eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordnen Sie sie anschliessend anhand der Behandlungsdokumentation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Personen benötigen bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal einer Person zugeordnet ist, bietet die gemeinsame Stapelschnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halten Sie die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahren Sie die Quellanordnung, wenn sie die Ergebnisprüfung unterstützt.\n\nSchlüsselbegriff-Prompts geben relevante Wörter oder Wortgruppen vor, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereiten Sie ein gezieltes Glossar aus tatsächlich in der Aufnahme erwarteter Terminologie vor, einschliesslich korrekter Schreibweisen und für die Dokumentationsaufgabe wichtiger Abkürzungen. Die Stapelanleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1'000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein, statt einen umfassenden sachfremden Wortschatz zu bilden. Prüfen Sie wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein vorgegebener 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, darunter ausgewählte Kategorien gesundheitsbezogener Informationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Stapelschnittstelle bietet auch die Schwärzung von Entitäten an, bei der erkannter Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert wird; sie erfordert Entitätserkennung, und bei aktivierter Schwärzung entfällt die Entitätenliste. Bewahren Sie den zurückgegebenen Text und seine Zeitangaben gemeinsam mit den im ausgewählten Ergebnis vorhandenen Annotationen auf. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte die Beziehung zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. Ein geglätteter Satz sollte beispielsweise keine gesprochene Korrektur beseitigen oder eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Version ist die Transkription. Der Hersteller schliesst die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Zweck aus. In einem abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert den Textdatensatz zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt nicht die Richtigkeit einer klinischen Aussage und ersetzt die Prüfung nicht.\n\nHalten Sie bei der Vorbereitung einer Aufgabe die Versionsunterscheidung klar. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Eine medizinisch feinabgestimmte Variante 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 Sprecherangaben, der unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar lässt, statt sie stillschweigend mit plausibler klinischer Sprache auszufüllen.",
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                "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",
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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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                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
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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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                "label": "Cache write",
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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          {
            "dimensions": {
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            "label": "input audio second",
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              {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "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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        "output": [
          "text"
        ],
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        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
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          },
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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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                "amount": null,
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
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                "estimate_only": false,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
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                "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",
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        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
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