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  "aboutHtml": "<p>Google Gemini 3.8 Flash TTS ist die auf kreative Sprechgestaltung ausgerichtete Stufe von Googles 3.8-Familie für Text-zu-Sprache. Im Mittelpunkt stehen akustische Wiedergabetreue, emotionale Bandbreite, regionale Akzente und die Kontinuität einer Figurenstimme in längeren Dialogen. Google hebt Hörbücher, Studioaufnahmen, schwierige Aussprache und Szenen mit anspruchsvollem stimmlichem Schauspiel hervor. Die Ausgabe ist gesprochenes Audio aus einem vorbereiteten Sprechtext, geeignet zur Beurteilung einer Sprecherleistung oder zur Einbindung eines vorgegebenen Gesprächs in weitere Produktionselemente.</p><p>Beginnen Sie mit den genauen Wörtern, die zu hören sein sollen. Der Sprechtext wird in 3.8 wortgetreu behandelt, während Sprecher und anhaltende Spielweise in separate Sprachmetadaten gehören. Geben Sie jedem Gesprächsbeitrag eine eindeutige Sprecheridentität und bei Bedarf eine kurze Stilanweisung wie zurückhaltende Sorge oder fröhliche Neugier. Teilen Sie eine Zeile in separate Beiträge auf, wenn sich Emotion oder Tempo deutlich ändern. So lässt sich der Auftrag leichter prüfen: Der Sprechtext enthält den Dialog, und die zugeordnete Anweisung erklärt, wie dieser Teil vorgetragen werden soll. Gewöhnliche schriftliche Anweisungen im Sprechtext können mit vorgelesen werden.</p><p>Googles 3.8-Stimmensystem umfasst vorgefertigte Stimmen, eine erweiterte Stimmenbibliothek, gestaltete Stimmcharaktere und nachgebildete Stimmidentitäten. Wählen Sie den zugrunde liegenden Stimmcharakter, bevor Sie vorübergehende Spieländerungen anwenden. Ein stabiler regionaler Akzent oder eine Figurenidentität gehört zur gewählten Stimme; das Stilfeld steuert die aktuelle Darbietung. Der Hersteller empfiehlt, diese Stimme mit kurzen Anweisungen wiederzuverwenden, statt lange Blöcke mit Audio Profile oder Director’s Notes zu wiederholen. Die dokumentierte Dialogkonfiguration einer einzelnen Anfrage kombiniert bis zu zwei vorgefertigte Sprecher. Für gestaltete oder nachgebildete Figuren sieht der Leitfaden die Erzeugung einzelner Gesprächsbeiträge vor, wenn ein Austausch mit mehreren Figuren zusammengestellt wird.</p><p>Platzieren Sie eine kurze menschliche Lautäusserung oder Pause mit einem Tag in spitzen Klammern an der betreffenden Stelle. Ein eigenes Sprechtextbeispiel lautet: «Ich dachte, du wärst gegangen. &lt;short pause&gt; &lt;sigh&gt; Ich habe das Licht angelassen.» Weisen Sie dem ganzen Beitrag eine gedämpfte Sprechweise zu, statt diese Anweisung zwischen die gesprochenen Wörter zu setzen. Zeichensetzung und Grossschreibung können ein Zögern gliedern oder ein Wort betonen. Google dokumentiert ausserdem durch senkrechte Striche abgegrenzte Zuhörerreaktionen für Rückmeldesignale und überlappende Dialoge und nennt Flash TTS als bevorzugte 3.8-Edition für stärkere Überlappungen. Halten Sie solche Reaktionen kurz genug, damit der Zuhörer die Hauptaussage weiterhin verstehen kann.</p><p>Der Hersteller nennt 130 unterstützte Sprachen für Flash TTS und betont die Abdeckung regionaler Dialekte und Minderheitendialekte. Regionale Sprechvorgaben sind für eine lokalisierte Hörbuchfigur oder einen Kommentar hilfreich, dessen Akzent für das Publikum wichtig ist. Bereiten Sie den Sprechtext in seiner endgültigen Sprache vor, mit einheitlichen Schreibweisen wiederkehrender Namen und einer bewusst gewählten Lesart von Abkürzungen und Zahlen. Beginnen Sie die Hörprüfung als redaktionellen Schritt mit den Passagen, die schwierige Namen, Dialektwechsel oder emotionale Übergänge enthalten. Beurteilen Sie den gewünschten Akzent und das Tempo anhand der erzeugten Stimme, statt sie allein aus der Sprachbezeichnung abzuleiten.</p><p>Der 3.8-Ausgabeleitfaden unterscheidet vollständige Dateien von gestreamtem Audio. Bei abgeschlossenen Anfragen ist der Standard eine WAV-Datei mit RIFF-Header: 24 kHz, mono, vorzeichenbehaftetes 16-Bit-PCM in Little-Endian. Der Streaming-Standard ist rohes lineares PCM ohne Header mit denselben Abtasteigenschaften. Rohes lineares PCM, mu-law und A-law sind ebenfalls dokumentierte Kodierungsoptionen. Verwenden Sie die tatsächlichen Kodierungsinformationen, wenn Sie die Wiedergabe vorbereiten oder das Ergebnis in einen Editor importieren. Halten Sie bei einer Folge separater Dialogdateien die Formate einheitlich und prüfen Sie die Übergänge auf abrupte Änderungen von Pegel, Tempo oder Raumklang.</p><p>Googles Seite für genau dieses Modell gibt Bereitstellungsgrenzen der Gemini API von 8’192 Eingabetoken und 16’384 Ausgabetoken an. Dies sind Tokengrenzen, keine feste Hörbuchdauer und keine genaue Anzahl von Sprechsekunden. Teilen Sie lange Sprechtexte an sinnvollen Stellen und behalten Sie die gewählte Stimmidentität über die Abschnitte hinweg bei. Achten Sie bei der Produktion eines ganzen Kapitels auf Kontinuität an Absatz- und Szenenwechseln sowie auf die Wortgenauigkeit innerhalb jedes Segments. Eine hilfreiche praktische Prüfung hält fest, welche Zeilen eine Überarbeitung von Aussprache oder Spielweise benötigen, statt nach jeder Aufnahme den gesamten Stimmauftrag umzuschreiben.</p><p>Flash TTS und Flash-Lite TTS verwenden dieselbe 3.8-Vorbereitungsstruktur, sodass die Editionswahl den Anforderungen der Arbeit folgen kann. Flash TTS betont Schauspiel, komplexe Dialoge, schwierige Aussprache und eine breitere Dialektabdeckung; Flash-Lite betont Durchsatz bei gewöhnlichen gesprochenen Inhalten. Die Ausdruckssteuerung betrifft menschliche Sprache und stimmliche Ereignisse. Hintergrundgeräusche, Musik und eine fertige Produktionsmischung lassen sich als separate Bestandteile planen. Sprechtextentwurf, Übersetzung und Erkennung aufgezeichneter Sprache bleiben eigenständige Schritte rund um dieses Text-zu-Audio-Modell.</p>",
  "aboutText": "Google Gemini 3.8 Flash TTS ist die auf kreative Sprechgestaltung ausgerichtete Stufe von Googles 3.8-Familie für Text-zu-Sprache. Im Mittelpunkt stehen akustische Wiedergabetreue, emotionale Bandbreite, regionale Akzente und die Kontinuität einer Figurenstimme in längeren Dialogen. Google hebt Hörbücher, Studioaufnahmen, schwierige Aussprache und Szenen mit anspruchsvollem stimmlichem Schauspiel hervor. Die Ausgabe ist gesprochenes Audio aus einem vorbereiteten Sprechtext, geeignet zur Beurteilung einer Sprecherleistung oder zur Einbindung eines vorgegebenen Gesprächs in weitere Produktionselemente.\n\nBeginnen Sie mit den genauen Wörtern, die zu hören sein sollen. Der Sprechtext wird in 3.8 wortgetreu behandelt, während Sprecher und anhaltende Spielweise in separate Sprachmetadaten gehören. Geben Sie jedem Gesprächsbeitrag eine eindeutige Sprecheridentität und bei Bedarf eine kurze Stilanweisung wie zurückhaltende Sorge oder fröhliche Neugier. Teilen Sie eine Zeile in separate Beiträge auf, wenn sich Emotion oder Tempo deutlich ändern. So lässt sich der Auftrag leichter prüfen: Der Sprechtext enthält den Dialog, und die zugeordnete Anweisung erklärt, wie dieser Teil vorgetragen werden soll. Gewöhnliche schriftliche Anweisungen im Sprechtext können mit vorgelesen werden.\n\nGoogles 3.8-Stimmensystem umfasst vorgefertigte Stimmen, eine erweiterte Stimmenbibliothek, gestaltete Stimmcharaktere und nachgebildete Stimmidentitäten. Wählen Sie den zugrunde liegenden Stimmcharakter, bevor Sie vorübergehende Spieländerungen anwenden. Ein stabiler regionaler Akzent oder eine Figurenidentität gehört zur gewählten Stimme; das Stilfeld steuert die aktuelle Darbietung. Der Hersteller empfiehlt, diese Stimme mit kurzen Anweisungen wiederzuverwenden, statt lange Blöcke mit Audio Profile oder Director’s Notes zu wiederholen. Die dokumentierte Dialogkonfiguration einer einzelnen Anfrage kombiniert bis zu zwei vorgefertigte Sprecher. Für gestaltete oder nachgebildete Figuren sieht der Leitfaden die Erzeugung einzelner Gesprächsbeiträge vor, wenn ein Austausch mit mehreren Figuren zusammengestellt wird.\n\nPlatzieren Sie eine kurze menschliche Lautäusserung oder Pause mit einem Tag in spitzen Klammern an der betreffenden Stelle. Ein eigenes Sprechtextbeispiel lautet: «Ich dachte, du wärst gegangen. <short pause> <sigh> Ich habe das Licht angelassen.» Weisen Sie dem ganzen Beitrag eine gedämpfte Sprechweise zu, statt diese Anweisung zwischen die gesprochenen Wörter zu setzen. Zeichensetzung und Grossschreibung können ein Zögern gliedern oder ein Wort betonen. Google dokumentiert ausserdem durch senkrechte Striche abgegrenzte Zuhörerreaktionen für Rückmeldesignale und überlappende Dialoge und nennt Flash TTS als bevorzugte 3.8-Edition für stärkere Überlappungen. Halten Sie solche Reaktionen kurz genug, damit der Zuhörer die Hauptaussage weiterhin verstehen kann.\n\nDer Hersteller nennt 130 unterstützte Sprachen für Flash TTS und betont die Abdeckung regionaler Dialekte und Minderheitendialekte. Regionale Sprechvorgaben sind für eine lokalisierte Hörbuchfigur oder einen Kommentar hilfreich, dessen Akzent für das Publikum wichtig ist. Bereiten Sie den Sprechtext in seiner endgültigen Sprache vor, mit einheitlichen Schreibweisen wiederkehrender Namen und einer bewusst gewählten Lesart von Abkürzungen und Zahlen. Beginnen Sie die Hörprüfung als redaktionellen Schritt mit den Passagen, die schwierige Namen, Dialektwechsel oder emotionale Übergänge enthalten. Beurteilen Sie den gewünschten Akzent und das Tempo anhand der erzeugten Stimme, statt sie allein aus der Sprachbezeichnung abzuleiten.\n\nDer 3.8-Ausgabeleitfaden unterscheidet vollständige Dateien von gestreamtem Audio. Bei abgeschlossenen Anfragen ist der Standard eine WAV-Datei mit RIFF-Header: 24 kHz, mono, vorzeichenbehaftetes 16-Bit-PCM in Little-Endian. Der Streaming-Standard ist rohes lineares PCM ohne Header mit denselben Abtasteigenschaften. Rohes lineares PCM, mu-law und A-law sind ebenfalls dokumentierte Kodierungsoptionen. Verwenden Sie die tatsächlichen Kodierungsinformationen, wenn Sie die Wiedergabe vorbereiten oder das Ergebnis in einen Editor importieren. Halten Sie bei einer Folge separater Dialogdateien die Formate einheitlich und prüfen Sie die Übergänge auf abrupte Änderungen von Pegel, Tempo oder Raumklang.\n\nGoogles Seite für genau dieses Modell gibt Bereitstellungsgrenzen der Gemini API von 8’192 Eingabetoken und 16’384 Ausgabetoken an. Dies sind Tokengrenzen, keine feste Hörbuchdauer und keine genaue Anzahl von Sprechsekunden. Teilen Sie lange Sprechtexte an sinnvollen Stellen und behalten Sie die gewählte Stimmidentität über die Abschnitte hinweg bei. Achten Sie bei der Produktion eines ganzen Kapitels auf Kontinuität an Absatz- und Szenenwechseln sowie auf die Wortgenauigkeit innerhalb jedes Segments. Eine hilfreiche praktische Prüfung hält fest, welche Zeilen eine Überarbeitung von Aussprache oder Spielweise benötigen, statt nach jeder Aufnahme den gesamten Stimmauftrag umzuschreiben.\n\nFlash TTS und Flash-Lite TTS verwenden dieselbe 3.8-Vorbereitungsstruktur, sodass die Editionswahl den Anforderungen der Arbeit folgen kann. Flash TTS betont Schauspiel, komplexe Dialoge, schwierige Aussprache und eine breitere Dialektabdeckung; Flash-Lite betont Durchsatz bei gewöhnlichen gesprochenen Inhalten. Die Ausdruckssteuerung betrifft menschliche Sprache und stimmliche Ereignisse. Hintergrundgeräusche, Musik und eine fertige Produktionsmischung lassen sich als separate Bestandteile planen. Sprechtextentwurf, Übersetzung und Erkennung aufgezeichneter Sprache bleiben eigenständige Schritte rund um dieses Text-zu-Audio-Modell.",
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Es verbindet einen wortgetreuen Sprechtext mit separaten Sprecher- und Spielanweisungen, Tags für kurze stimmliche Ereignisse und Unterstützung für 130 Sprachen. Schwerpunkte sind Aussprache, regionale Akzente und eine konsistente Stimme.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Text</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Audio</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>Google Gemini 3.8 Flash TTS ist die auf kreative Sprechgestaltung ausgerichtete Stufe von Googles 3.8-Familie für Text-zu-Sprache. Im Mittelpunkt stehen akustische Wiedergabetreue, emotionale Bandbreite, regionale Akzente und die Kontinuität einer Figurenstimme in längeren Dialogen. Google hebt Hörbücher, Studioaufnahmen, schwierige Aussprache und Szenen mit anspruchsvollem stimmlichem Schauspiel hervor. Die Ausgabe ist gesprochenes Audio aus einem vorbereiteten Sprechtext, geeignet zur Beurteilung einer Sprecherleistung oder zur Einbindung eines vorgegebenen Gesprächs in weitere Produktionselemente.</p><p>Beginnen Sie mit den genauen Wörtern, die zu hören sein sollen. Der Sprechtext wird in 3.8 wortgetreu behandelt, während Sprecher und anhaltende Spielweise in separate Sprachmetadaten gehören. Geben Sie jedem Gesprächsbeitrag eine eindeutige Sprecheridentität und bei Bedarf eine kurze Stilanweisung wie zurückhaltende Sorge oder fröhliche Neugier. Teilen Sie eine Zeile in separate Beiträge auf, wenn sich Emotion oder Tempo deutlich ändern. So lässt sich der Auftrag leichter prüfen: Der Sprechtext enthält den Dialog, und die zugeordnete Anweisung erklärt, wie dieser Teil vorgetragen werden soll. Gewöhnliche schriftliche Anweisungen im Sprechtext können mit vorgelesen werden.</p><p>Googles 3.8-Stimmensystem umfasst vorgefertigte Stimmen, eine erweiterte Stimmenbibliothek, gestaltete Stimmcharaktere und nachgebildete Stimmidentitäten. Wählen Sie den zugrunde liegenden Stimmcharakter, bevor Sie vorübergehende Spieländerungen anwenden. Ein stabiler regionaler Akzent oder eine Figurenidentität gehört zur gewählten Stimme; das Stilfeld steuert die aktuelle Darbietung. Der Hersteller empfiehlt, diese Stimme mit kurzen Anweisungen wiederzuverwenden, statt lange Blöcke mit Audio Profile oder Director’s Notes zu wiederholen. Die dokumentierte Dialogkonfiguration einer einzelnen Anfrage kombiniert bis zu zwei vorgefertigte Sprecher. Für gestaltete oder nachgebildete Figuren sieht der Leitfaden die Erzeugung einzelner Gesprächsbeiträge vor, wenn ein Austausch mit mehreren Figuren zusammengestellt wird.</p><p>Platzieren Sie eine kurze menschliche Lautäusserung oder Pause mit einem Tag in spitzen Klammern an der betreffenden Stelle. Ein eigenes Sprechtextbeispiel lautet: «Ich dachte, du wärst gegangen. &lt;short pause&gt; &lt;sigh&gt; Ich habe das Licht angelassen.» Weisen Sie dem ganzen Beitrag eine gedämpfte Sprechweise zu, statt diese Anweisung zwischen die gesprochenen Wörter zu setzen. Zeichensetzung und Grossschreibung können ein Zögern gliedern oder ein Wort betonen. Google dokumentiert ausserdem durch senkrechte Striche abgegrenzte Zuhörerreaktionen für Rückmeldesignale und überlappende Dialoge und nennt Flash TTS als bevorzugte 3.8-Edition für stärkere Überlappungen. Halten Sie solche Reaktionen kurz genug, damit der Zuhörer die Hauptaussage weiterhin verstehen kann.</p><p>Der Hersteller nennt 130 unterstützte Sprachen für Flash TTS und betont die Abdeckung regionaler Dialekte und Minderheitendialekte. Regionale Sprechvorgaben sind für eine lokalisierte Hörbuchfigur oder einen Kommentar hilfreich, dessen Akzent für das Publikum wichtig ist. Bereiten Sie den Sprechtext in seiner endgültigen Sprache vor, mit einheitlichen Schreibweisen wiederkehrender Namen und einer bewusst gewählten Lesart von Abkürzungen und Zahlen. Beginnen Sie die Hörprüfung als redaktionellen Schritt mit den Passagen, die schwierige Namen, Dialektwechsel oder emotionale Übergänge enthalten. Beurteilen Sie den gewünschten Akzent und das Tempo anhand der erzeugten Stimme, statt sie allein aus der Sprachbezeichnung abzuleiten.</p><p>Der 3.8-Ausgabeleitfaden unterscheidet vollständige Dateien von gestreamtem Audio. Bei abgeschlossenen Anfragen ist der Standard eine WAV-Datei mit RIFF-Header: 24 kHz, mono, vorzeichenbehaftetes 16-Bit-PCM in Little-Endian. Der Streaming-Standard ist rohes lineares PCM ohne Header mit denselben Abtasteigenschaften. Rohes lineares PCM, mu-law und A-law sind ebenfalls dokumentierte Kodierungsoptionen. Verwenden Sie die tatsächlichen Kodierungsinformationen, wenn Sie die Wiedergabe vorbereiten oder das Ergebnis in einen Editor importieren. Halten Sie bei einer Folge separater Dialogdateien die Formate einheitlich und prüfen Sie die Übergänge auf abrupte Änderungen von Pegel, Tempo oder Raumklang.</p><p>Googles Seite für genau dieses Modell gibt Bereitstellungsgrenzen der Gemini API von 8’192 Eingabetoken und 16’384 Ausgabetoken an. Dies sind Tokengrenzen, keine feste Hörbuchdauer und keine genaue Anzahl von Sprechsekunden. Teilen Sie lange Sprechtexte an sinnvollen Stellen und behalten Sie die gewählte Stimmidentität über die Abschnitte hinweg bei. Achten Sie bei der Produktion eines ganzen Kapitels auf Kontinuität an Absatz- und Szenenwechseln sowie auf die Wortgenauigkeit innerhalb jedes Segments. Eine hilfreiche praktische Prüfung hält fest, welche Zeilen eine Überarbeitung von Aussprache oder Spielweise benötigen, statt nach jeder Aufnahme den gesamten Stimmauftrag umzuschreiben.</p><p>Flash TTS und Flash-Lite TTS verwenden dieselbe 3.8-Vorbereitungsstruktur, sodass die Editionswahl den Anforderungen der Arbeit folgen kann. Flash TTS betont Schauspiel, komplexe Dialoge, schwierige Aussprache und eine breitere Dialektabdeckung; Flash-Lite betont Durchsatz bei gewöhnlichen gesprochenen Inhalten. Die Ausdruckssteuerung betrifft menschliche Sprache und stimmliche Ereignisse. Hintergrundgeräusche, Musik und eine fertige Produktionsmischung lassen sich als separate Bestandteile planen. Sprechtextentwurf, Übersetzung und Erkennung aufgezeichneter Sprache bleiben eigenständige Schritte rund um dieses Text-zu-Audio-Modell.</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 · Sprache</b> <code>POST /v1/audio/speech</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabe</dt><dd><code>text</code></dd></div><div><dt>Ausgabe</dt><dd><code>audio</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 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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>Eingabe-Token</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>/ 1K Tokens</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe</span> <b>$0.001</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>Ausgabe-Token</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>/ 1K Tokens</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Ausgabe</span> <b>$0.018</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Tokens</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de-ch/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Sprache</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1478-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1478-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Echte Eingabedaten verwenden und das vollständige Ergebnis speichern</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1478-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1478-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_INPUT_TEXT:?Set the actual documented input value}&quot;\nexport AILOOT_INPUT_TEXT\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={&#39;model&#39;: &#39;google/gemini-3.8-flash-tts&#39;, &#39;input&#39;: &#39;${ACTUAL_INPUT_TEXT}&#39;, &#39;voice&#39;: &#39;Zephyr&#39;}\nrequest[&#39;input&#39;]=os.environ[&#39;AILOOT_INPUT_TEXT&#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/speech \\\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 response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\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 · Sprache</h4><p class=\"note-s\">Vollständige binäre Audiodaten oder ursprüngliche audio_url-Antwort, Header und jedes Ihnen zugeordnete Asset.</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><details class=\"card-about\"><summary>Abrufe anderer Inhalte</summary><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1479-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1479-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Vorhandene eigene Dateien abrufen</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-1479-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1479-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n</code></pre></div></div></div></details><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\">Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.</p></div></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=google%2Fgemini-3.8-flash-tts&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemini-3.8-flash-tts&amp;fmt=speech\"><code>google/gemini-3.8-flash-tts</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=google%2Fgemini-3.8-flash-tts&amp;route=Ultra&amp;caller=google%2Fgemini-3.8-flash-tts&amp;fmt=speech\"><code>google/gemini-3.8-flash-tts</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "google/gemini-3.8-flash-tts",
        "fmt": "speech",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/speech",
        "request_model_id": "google/gemini-3.8-flash-tts",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|speech|/v1/audio/speech|google%2Fgemini-3.8-flash-tts",
      "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.",
            "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 URL; never construct token"
                }
              ],
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "operation_id_is_not_task_id": true,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "actual returned task_id or media library record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern."
            },
            "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": "audio",
              "formats": [
                "mp3",
                "pcm"
              ],
              "result": "Vollständige binäre Audiodaten oder ursprüngliche audio_url-Antwort, Header und jedes Ihnen zugeordnete Asset."
            },
            "parameters": [
              {
                "enum": [
                  "google/gemini-3.8-flash-tts"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "min_length": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "enum": [
                  "Zephyr",
                  "Puck",
                  "Charon",
                  "Kore",
                  "Fenrir",
                  "Leda",
                  "Orus",
                  "Aoede",
                  "Callirrhoe",
                  "Autonoe",
                  "Enceladus",
                  "Iapetus",
                  "Umbriel",
                  "Algieba",
                  "Despina",
                  "Erinome",
                  "Algenib",
                  "Rasalgethi",
                  "Laomedeia",
                  "Achernar",
                  "Alnilam",
                  "Schedar",
                  "Gacrux",
                  "Pulcherrima",
                  "Achird",
                  "Zubenelgenubi",
                  "Vindemiatrix",
                  "Sadachbia",
                  "Sadaltager",
                  "Sulafat"
                ],
                "enum_known": true,
                "min_length": 1,
                "name": "voice",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default": "pcm",
                "default_known": true,
                "enum": [
                  "mp3",
                  "pcm"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": false,
                "type": "string"
              },
              {
                "name": "provider",
                "required": false,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input": {
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "google/gemini-3.8-flash-tts"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "provider": {
                  "description": "Documented speech data policy and provider-specific options.",
                  "properties": {
                    "data_collection": {
                      "enum": [
                        "allow",
                        "deny",
                        null
                      ],
                      "type": [
                        "string",
                        "null"
                      ]
                    },
                    "options": {
                      "type": "object"
                    },
                    "zdr": {
                      "type": [
                        "boolean",
                        "null"
                      ]
                    }
                  },
                  "type": "object"
                },
                "response_format": {
                  "default": "pcm",
                  "enum": [
                    "mp3",
                    "pcm"
                  ],
                  "type": "string"
                },
                "voice": {
                  "enum": [
                    "Zephyr",
                    "Puck",
                    "Charon",
                    "Kore",
                    "Fenrir",
                    "Leda",
                    "Orus",
                    "Aoede",
                    "Callirrhoe",
                    "Autonoe",
                    "Enceladus",
                    "Iapetus",
                    "Umbriel",
                    "Algieba",
                    "Despina",
                    "Erinome",
                    "Algenib",
                    "Rasalgethi",
                    "Laomedeia",
                    "Achernar",
                    "Alnilam",
                    "Schedar",
                    "Gacrux",
                    "Pulcherrima",
                    "Achird",
                    "Zubenelgenubi",
                    "Vindemiatrix",
                    "Sadachbia",
                    "Sadaltager",
                    "Sulafat"
                  ],
                  "minLength": 1,
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input",
                "voice"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": false,
              "body": {
                "input": "${ACTUAL_INPUT_TEXT}",
                "model": "google/gemini-3.8-flash-tts",
                "voice": "Zephyr"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input",
              "voice"
            ]
          },
          "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 URL; never construct token"
              }
            ],
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "operation_id_is_not_task_id": true,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Keep the returned X-Client-Request-ID for reconciliation. Read only actual returned task_id/asset_id values or the owned media library; never build a task URL from the operation ID and never resubmit creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/speech"
          },
          "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": "audio",
            "formats": [
              "mp3",
              "pcm"
            ],
            "result": "Complete binary audio or original audio_url response, headers and every owned asset."
          }
        },
        "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,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "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,
                "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,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000001",
                "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"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.018000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000018",
                "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"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_INPUT_TEXT:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_INPUT_TEXT\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'google/gemini-3.8-flash-tts', 'input': '${ACTUAL_INPUT_TEXT}', 'voice': 'Zephyr'}\nrequest['input']=os.environ['AILOOT_INPUT_TEXT']\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/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "speech",
        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "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": [
          "text"
        ],
        "label": "Sprache",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_speech",
        "out": null,
        "output": [
          "audio"
        ],
        "path": "/v1/audio/speech",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
          "unit_prices": {
            "input_token": 1e-06,
            "output_token": 1.8e-05
          }
        },
        "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,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "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,
                "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,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.001000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000001",
                "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"
              }
            ]
          },
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    "about": "Google Gemini 3.8 Flash TTS ist die auf kreative Sprechgestaltung ausgerichtete Stufe von Googles 3.8-Familie für Text-zu-Sprache. Im Mittelpunkt stehen akustische Wiedergabetreue, emotionale Bandbreite, regionale Akzente und die Kontinuität einer Figurenstimme in längeren Dialogen. Google hebt Hörbücher, Studioaufnahmen, schwierige Aussprache und Szenen mit anspruchsvollem stimmlichem Schauspiel hervor. Die Ausgabe ist gesprochenes Audio aus einem vorbereiteten Sprechtext, geeignet zur Beurteilung einer Sprecherleistung oder zur Einbindung eines vorgegebenen Gesprächs in weitere Produktionselemente.\n\nBeginnen Sie mit den genauen Wörtern, die zu hören sein sollen. Der Sprechtext wird in 3.8 wortgetreu behandelt, während Sprecher und anhaltende Spielweise in separate Sprachmetadaten gehören. Geben Sie jedem Gesprächsbeitrag eine eindeutige Sprecheridentität und bei Bedarf eine kurze Stilanweisung wie zurückhaltende Sorge oder fröhliche Neugier. Teilen Sie eine Zeile in separate Beiträge auf, wenn sich Emotion oder Tempo deutlich ändern. So lässt sich der Auftrag leichter prüfen: Der Sprechtext enthält den Dialog, und die zugeordnete Anweisung erklärt, wie dieser Teil vorgetragen werden soll. Gewöhnliche schriftliche Anweisungen im Sprechtext können mit vorgelesen werden.\n\nGoogles 3.8-Stimmensystem umfasst vorgefertigte Stimmen, eine erweiterte Stimmenbibliothek, gestaltete Stimmcharaktere und nachgebildete Stimmidentitäten. Wählen Sie den zugrunde liegenden Stimmcharakter, bevor Sie vorübergehende Spieländerungen anwenden. Ein stabiler regionaler Akzent oder eine Figurenidentität gehört zur gewählten Stimme; das Stilfeld steuert die aktuelle Darbietung. Der Hersteller empfiehlt, diese Stimme mit kurzen Anweisungen wiederzuverwenden, statt lange Blöcke mit Audio Profile oder Director’s Notes zu wiederholen. Die dokumentierte Dialogkonfiguration einer einzelnen Anfrage kombiniert bis zu zwei vorgefertigte Sprecher. Für gestaltete oder nachgebildete Figuren sieht der Leitfaden die Erzeugung einzelner Gesprächsbeiträge vor, wenn ein Austausch mit mehreren Figuren zusammengestellt wird.\n\nPlatzieren Sie eine kurze menschliche Lautäusserung oder Pause mit einem Tag in spitzen Klammern an der betreffenden Stelle. Ein eigenes Sprechtextbeispiel lautet: «Ich dachte, du wärst gegangen. <short pause> <sigh> Ich habe das Licht angelassen.» Weisen Sie dem ganzen Beitrag eine gedämpfte Sprechweise zu, statt diese Anweisung zwischen die gesprochenen Wörter zu setzen. Zeichensetzung und Grossschreibung können ein Zögern gliedern oder ein Wort betonen. Google dokumentiert ausserdem durch senkrechte Striche abgegrenzte Zuhörerreaktionen für Rückmeldesignale und überlappende Dialoge und nennt Flash TTS als bevorzugte 3.8-Edition für stärkere Überlappungen. Halten Sie solche Reaktionen kurz genug, damit der Zuhörer die Hauptaussage weiterhin verstehen kann.\n\nDer Hersteller nennt 130 unterstützte Sprachen für Flash TTS und betont die Abdeckung regionaler Dialekte und Minderheitendialekte. Regionale Sprechvorgaben sind für eine lokalisierte Hörbuchfigur oder einen Kommentar hilfreich, dessen Akzent für das Publikum wichtig ist. Bereiten Sie den Sprechtext in seiner endgültigen Sprache vor, mit einheitlichen Schreibweisen wiederkehrender Namen und einer bewusst gewählten Lesart von Abkürzungen und Zahlen. Beginnen Sie die Hörprüfung als redaktionellen Schritt mit den Passagen, die schwierige Namen, Dialektwechsel oder emotionale Übergänge enthalten. Beurteilen Sie den gewünschten Akzent und das Tempo anhand der erzeugten Stimme, statt sie allein aus der Sprachbezeichnung abzuleiten.\n\nDer 3.8-Ausgabeleitfaden unterscheidet vollständige Dateien von gestreamtem Audio. Bei abgeschlossenen Anfragen ist der Standard eine WAV-Datei mit RIFF-Header: 24 kHz, mono, vorzeichenbehaftetes 16-Bit-PCM in Little-Endian. Der Streaming-Standard ist rohes lineares PCM ohne Header mit denselben Abtasteigenschaften. Rohes lineares PCM, mu-law und A-law sind ebenfalls dokumentierte Kodierungsoptionen. Verwenden Sie die tatsächlichen Kodierungsinformationen, wenn Sie die Wiedergabe vorbereiten oder das Ergebnis in einen Editor importieren. Halten Sie bei einer Folge separater Dialogdateien die Formate einheitlich und prüfen Sie die Übergänge auf abrupte Änderungen von Pegel, Tempo oder Raumklang.\n\nGoogles Seite für genau dieses Modell gibt Bereitstellungsgrenzen der Gemini API von 8’192 Eingabetoken und 16’384 Ausgabetoken an. Dies sind Tokengrenzen, keine feste Hörbuchdauer und keine genaue Anzahl von Sprechsekunden. Teilen Sie lange Sprechtexte an sinnvollen Stellen und behalten Sie die gewählte Stimmidentität über die Abschnitte hinweg bei. Achten Sie bei der Produktion eines ganzen Kapitels auf Kontinuität an Absatz- und Szenenwechseln sowie auf die Wortgenauigkeit innerhalb jedes Segments. Eine hilfreiche praktische Prüfung hält fest, welche Zeilen eine Überarbeitung von Aussprache oder Spielweise benötigen, statt nach jeder Aufnahme den gesamten Stimmauftrag umzuschreiben.\n\nFlash TTS und Flash-Lite TTS verwenden dieselbe 3.8-Vorbereitungsstruktur, sodass die Editionswahl den Anforderungen der Arbeit folgen kann. Flash TTS betont Schauspiel, komplexe Dialoge, schwierige Aussprache und eine breitere Dialektabdeckung; Flash-Lite betont Durchsatz bei gewöhnlichen gesprochenen Inhalten. Die Ausdruckssteuerung betrifft menschliche Sprache und stimmliche Ereignisse. Hintergrundgeräusche, Musik und eine fertige Produktionsmischung lassen sich als separate Bestandteile planen. Sprechtextentwurf, Übersetzung und Erkennung aufgezeichneter Sprache bleiben eigenständige Schritte rund um dieses Text-zu-Audio-Modell.",
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                  "Alnilam",
                  "Schedar",
                  "Gacrux",
                  "Pulcherrima",
                  "Achird",
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                    "Kore",
                    "Fenrir",
                    "Leda",
                    "Orus",
                    "Aoede",
                    "Callirrhoe",
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                    "Iapetus",
                    "Umbriel",
                    "Algieba",
                    "Despina",
                    "Erinome",
                    "Algenib",
                    "Rasalgethi",
                    "Laomedeia",
                    "Achernar",
                    "Alnilam",
                    "Schedar",
                    "Gacrux",
                    "Pulcherrima",
                    "Achird",
                    "Zubenelgenubi",
                    "Vindemiatrix",
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          {
            "dimensions": {
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            "label": "output token",
            "units": [
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        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_INPUT_TEXT:?Set the actual documented input value}\"\nexport AILOOT_INPUT_TEXT\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\nrequest={'model': 'google/gemini-3.8-flash-tts', 'input': '${ACTUAL_INPUT_TEXT}', 'voice': 'Zephyr'}\nrequest['input']=os.environ['AILOOT_INPUT_TEXT']\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/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.\n",
            "label": "Use actual input and retain the complete result",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\n",
            "label": "Read existing owned assets",
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        "hints": [
          "Use the exact caller model ID and documented input representation.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
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          {
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    "short": "Google Gemini 3.8 Flash TTS erzeugt ausdrucksstarke Sprache für Hörbücher, Studioaufnahmen und Figurendialoge. Es verbindet einen wortgetreuen Sprechtext mit separaten Sprecher- und Spielanweisungen, Tags für kurze stimmliche Ereignisse und Unterstützung für 130 Sprachen. Schwerpunkte sind Aussprache, regionale Akzente und eine konsistente Stimme."
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