{
  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 ist das Modell zur Stapel-Spracherkennung für aufgezeichnetes Audio, Transkription und Untertitelung, auch mit Angaben zu Geräuschen und Sprechenden. Es baut auf Scribe v1 auf und verbessert die Verarbeitung langer Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längerer Stille. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitangaben sowie optionalen Sprecher- und Audioereignis-Annotationen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Version für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Spracherkennung, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell helfen, das Audio zu interpretieren. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, erhalten Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören 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 zeitmarkierter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und eine logarithmische Erkennungswahrscheinlichkeit enthalten. Damit eignet sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor, der zur betreffenden Audiostelle zurückspringt. Bewahren Sie das zeitmarkierte Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, mit dem sich Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel auffinden lassen.</p><p>Sprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprechende. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine realistische Sprecheranzahl vor, falls diese bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom bestätigten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung 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 Schnittstelle des Herstellers kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalanordnung, wenn sie aussagekräftig ist. Wird eine getrennte Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von Diarisierung getrennt, die aus gemischtem Audio erschlossen wird. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitmarken und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.</p><p>Schlüsselbegriff-Prompts lenken die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachwortschatz mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Stapeldokumentation erlaubt bis zu 1&#39;000 Begriffe mit jeweils weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörtern. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten sachfremden Katalogs vor. Stellen Sie für ein technisches Interview die wahrscheinlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfen Sie sie 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 vor einer Bereinigung den Zweck des Transkripts fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option «no-verbatim» Füllwörter, Fehlansätze und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte identifizieren. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber die Rohfassung nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert ausserdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Transkriptbearbeitung lässt sich in der Herstellerschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription und verwendet einen allgemeinen Ersatzmarker, eine Kategoriekennzeichnung oder eine nummerierte Kategoriekennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie das geschwärzte Transkript daher vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache liefert einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück, während ursprüngliche Zeit- und Sprecherdaten verfügbar bleiben. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz benötigt möglicherweise eine erneute Prüfung, bevor er mit dem Audio abgeglichen 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 anhand flüssigen Textes zu beurteilen. Bewahren Sie unsichere Formulierungen zur Korrektur, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Textdatensatz mit den für seinen Zweck erforderlichen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann danach als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Modell zur Stapel-Spracherkennung für aufgezeichnetes Audio, Transkription und Untertitelung, auch mit Angaben zu Geräuschen und Sprechenden. Es baut auf Scribe v1 auf und verbessert die Verarbeitung langer Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längerer Stille. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitangaben sowie optionalen Sprecher- und Audioereignis-Annotationen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Version für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Spracherkennung, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell helfen, das Audio zu interpretieren. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, erhalten Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören 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 zeitmarkierter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und eine logarithmische Erkennungswahrscheinlichkeit enthalten. Damit eignet sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor, der zur betreffenden Audiostelle zurückspringt. Bewahren Sie das zeitmarkierte Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, mit dem sich Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel auffinden lassen.\n\nSprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprechende. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine realistische Sprecheranzahl vor, falls diese bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom bestätigten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung 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 Schnittstelle des Herstellers kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalanordnung, wenn sie aussagekräftig ist. Wird eine getrennte Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von Diarisierung getrennt, die aus gemischtem Audio erschlossen wird. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitmarken und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.\n\nSchlüsselbegriff-Prompts lenken die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachwortschatz mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Stapeldokumentation erlaubt bis zu 1'000 Begriffe mit jeweils weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörtern. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten sachfremden Katalogs vor. Stellen Sie für ein technisches Interview die wahrscheinlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfen Sie sie 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 vor einer Bereinigung den Zweck des Transkripts fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option «no-verbatim» Füllwörter, Fehlansätze und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte identifizieren. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber die Rohfassung nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert ausserdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Transkriptbearbeitung lässt sich in der Herstellerschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription und verwendet einen allgemeinen Ersatzmarker, eine Kategoriekennzeichnung oder eine nummerierte Kategoriekennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie das geschwärzte Transkript daher vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache liefert einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück, während ursprüngliche Zeit- und Sprecherdaten verfügbar bleiben. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz benötigt möglicherweise eine erneute Prüfung, bevor er mit dem Audio abgeglichen 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 anhand flüssigen Textes zu beurteilen. 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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 Modell zur Stapel-Spracherkennung für aufgezeichnetes Audio, Transkription und Untertitelung, auch mit Angaben zu Geräuschen und Sprechenden. Es baut auf Scribe v1 auf und verbessert die Verarbeitung langer Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längerer Stille. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitangaben sowie optionalen Sprecher- und Audioereignis-Annotationen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Version für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Spracherkennung, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell helfen, das Audio zu interpretieren. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, erhalten Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören 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 zeitmarkierter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und eine logarithmische Erkennungswahrscheinlichkeit enthalten. Damit eignet sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor, der zur betreffenden Audiostelle zurückspringt. Bewahren Sie das zeitmarkierte Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, mit dem sich Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel auffinden lassen.</p><p>Sprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprechende. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine realistische Sprecheranzahl vor, falls diese bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom bestätigten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung 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 Schnittstelle des Herstellers kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalanordnung, wenn sie aussagekräftig ist. Wird eine getrennte Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von Diarisierung getrennt, die aus gemischtem Audio erschlossen wird. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitmarken und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.</p><p>Schlüsselbegriff-Prompts lenken die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachwortschatz mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Stapeldokumentation erlaubt bis zu 1&#39;000 Begriffe mit jeweils weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörtern. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten sachfremden Katalogs vor. Stellen Sie für ein technisches Interview die wahrscheinlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfen Sie sie 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 vor einer Bereinigung den Zweck des Transkripts fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option «no-verbatim» Füllwörter, Fehlansätze und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte identifizieren. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber die Rohfassung nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert ausserdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Transkriptbearbeitung lässt sich in der Herstellerschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription und verwendet einen allgemeinen Ersatzmarker, eine Kategoriekennzeichnung oder eine nummerierte Kategoriekennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie das geschwärzte Transkript daher vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache liefert einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück, während ursprüngliche Zeit- und Sprecherdaten verfügbar bleiben. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz benötigt möglicherweise eine erneute Prüfung, bevor er mit dem Audio abgeglichen 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 anhand flüssigen Textes zu beurteilen. Bewahren Sie unsichere Formulierungen zur Korrektur, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Textdatensatz mit den für seinen Zweck erforderlichen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann danach als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse 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, 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>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-ch/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1328-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1328-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1328-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1328-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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 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&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-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"
                ],
                "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, 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."
          }
        },
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        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "key": "input_price",
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                "native_quantity": 1,
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              {
                "amount": null,
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                "amount": null,
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
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                "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,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "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,
                "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,
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          }
        },
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          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "key": "input_price",
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              },
              {
                "amount": null,
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0001222222222222",
                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "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",
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                "quantity_is_estimate": false,
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            ]
          }
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        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
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          {
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    "about": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Modell zur Stapel-Spracherkennung für aufgezeichnetes Audio, Transkription und Untertitelung, auch mit Angaben zu Geräuschen und Sprechenden. Es baut auf Scribe v1 auf und verbessert die Verarbeitung langer Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längerer Stille. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitangaben sowie optionalen Sprecher- und Audioereignis-Annotationen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Version für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert Erkennung in mehr als 90 Sprachen und automatische Spracherkennung, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell helfen, das Audio zu interpretieren. Bereiten Sie eine klare Aufnahme vor, erhalten Sie Originalsprache und Namen und vermeiden Sie starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören 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 zeitmarkierter Wörter. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und eine logarithmische Erkennungswahrscheinlichkeit enthalten. Damit eignet sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor, der zur betreffenden Audiostelle zurückspringt. Bewahren Sie das zeitmarkierte Ergebnis zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortweise zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, mit dem sich Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel auffinden lassen.\n\nSprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Personen, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprechende. Aktivieren Sie sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und geben Sie eine realistische Sprecheranzahl vor, falls diese bekannt ist. Unterscheiden Sie eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom bestätigten Namen einer Person. Prüfen Sie bei einem Interview oder einer Besprechung Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung 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 Schnittstelle des Herstellers kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und separate Transkripte oder ein nach Zeit geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahren Sie diese Kanalanordnung, wenn sie aussagekräftig ist. Wird eine getrennte Gesprächsaufnahme vor der Transkription zusammengeführt, kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verloren gehen. Halten Sie kanalbasierte Zuordnung von Diarisierung getrennt, die aus gemischtem Audio erschlossen wird. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitmarken und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.\n\nSchlüsselbegriff-Prompts lenken die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachwortschatz mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Stapeldokumentation erlaubt bis zu 1'000 Begriffe mit jeweils weniger als 50 Zeichen und höchstens fünf Wörtern. Geben Sie relevante Schreibweisen statt eines breiten sachfremden Katalogs vor. Stellen Sie für ein technisches Interview die wahrscheinlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfen Sie sie 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 vor einer Bereinigung den Zweck des Transkripts fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option «no-verbatim» Füllwörter, Fehlansätze und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamische Audiomarkierungen können nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte identifizieren. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber die Rohfassung nicht stillschweigend ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert ausserdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Transkriptbearbeitung lässt sich in der Herstellerschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätenschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätenschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription und verwendet einen allgemeinen Ersatzmarker, eine Kategoriekennzeichnung oder eine nummerierte Kategoriekennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfen Sie das geschwärzte Transkript daher vor der Weitergabe. Eine Bearbeitung in natürlicher Sprache liefert einen bearbeiteten Text neben dem ursprünglichen Ergebnis zurück, während ursprüngliche Zeit- und Sprecherdaten verfügbar bleiben. Halten Sie diese Arbeitsergebnisse auseinander: Eine korrigierte Schreibweise oder ein umformatierter Satz benötigt möglicherweise eine erneute Prüfung, bevor er mit dem Audio abgeglichen 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 anhand flüssigen Textes zu beurteilen. Bewahren Sie unsichere Formulierungen zur Korrektur, statt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu ergänzen. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Textdatensatz mit den für seinen Zweck erforderlichen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann danach als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.",
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              },
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              "actual_file_preparation_required": true,
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            "content_type": "application/json",
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              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei, codiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet input_audio.format als wav."
            ],
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                "url_source": "exact returned signed content URL"
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                "id_source": "Exakte task_id aus einem bestehenden, Ihnen zugeordneten Medieneintrag",
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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
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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 read",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "quantity_is_estimate": false,
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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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                "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,
                "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,
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            "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,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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              {
                "amount": null,
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                "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"
              },
              {
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