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  "aboutHtml": "<p>Orpheus 3B 0.1 Fine-Tuned ist Canopy Labs’ englisches Text-to-Speech-Modell für alltägliche Synthese. Es gehört zur Orpheus-Familie auf einer Llama-3B-Grundarchitektur und konzentriert sich auf natürliche Intonation, Rhythmus und ausdrucksstarken Vortrag. Die Eingabe ist der zu sprechende Text mit einem gewählten Sprecher; die Ausgabe ist Sprachaudio. Der Hersteller nennt für dieses konkrete feinabgestimmte Modell außerdem Zero-Shot-Stimmklonen. Sein veröffentlichtes Synthesebeispiel für das feinabgestimmte Modell verwendet voreingestellte Sprecher, während Text-Sprach-Prompting mit Referenzkonditionierung separat für die vortrainierte Ausgabe dokumentiert ist. Diese feinabgestimmte Ausgabe unterscheidet sich vom vortrainierten Modell und den separat veröffentlichten mehrsprachigen Forschungsmodellen.</p><h4>Einen Sprecher wählen und die Zeile vorbereiten</h4><p>Der Hersteller nennt acht voreingestellte englische Stimmen: tara, leah, jess, leo, dan, mia, zac und zoe. Seine Prompt-Konvention setzt den Sprechernamen vor den gesprochenen Text, getrennt durch einen Doppelpunkt. Der Referenzworkflow zur Sprachgenerierung kann diese Formatierung ergänzen, wenn die Stimme separat angegeben wird. Wählen Sie einen Sprecher für das beabsichtigte Stück und halten Sie diese Wahl in zusammenhängenden Passagen einheitlich.</p><p>Schreiben Sie für eine kurze Erklärung den endgültigen Erzähltext statt einer Anweisung, das Modell solle die Erklärung erfinden. Eine nützliche gesprochene Zeile lautet: „Wählen Sie den Ordner, den Sie teilen möchten, prüfen Sie, wer ihn öffnen kann, und speichern Sie die Änderungen.“ Bereiten Sie bei Dialogen die Zeile jedes Sprechers ausdrücklich vor und bewahren Sie die den Vortrag unterstützende Zeichensetzung. Schreiben Sie eine Abkürzung, ein Datum oder einen Produktnamen in der Form, die Hörer hören sollen, besonders wenn die geschriebene Kurzform mehrdeutig wäre.</p><h4>Ausdrucks- und nonverbale Hinweise</h4><p>Orpheus dokumentiert die Tags &lt;laugh&gt;, &lt;chuckle&gt;, &lt;sigh&gt;, &lt;cough&gt;, &lt;sniffle&gt;, &lt;groan&gt;, &lt;yawn&gt; und &lt;gasp&gt;. Sie geben dem Text an der relevanten Stelle ein ausdrückliches nonverbales Ereignis. Eine kurze Gesprächspassage kann ein Kichern vor einer leichten Bemerkung oder ein Seufzen vor einem nachdenklichen Satz platzieren. Setzen Sie den Hinweis an die passende Stelle der Darbietung und halten Sie die tatsächlichen Wörter der Zeile klar.</p><p>Dies sind Hinweise zur Sprachgenerierung, keine allgemeine Anweisungssprache zur Bearbeitung einer vorhandenen Aufnahme. Beginnen Sie für ein Voiceover mit lesbarem Text und ergänzen Sie nur die von der Szene benötigten Ausdrucksereignisse. Hören Sie die vollständige Zeile an, um zu beurteilen, ob Ereignis, Betonung und Tempo die Bedeutung unterstützen. Eine Erzählaufgabe kann eine gleichmäßige Stimme erfordern, während eine Figurenzeile von einem konkreten nonverbalen Hinweis profitieren kann.</p><h4>Streaming und Audioergebnis</h4><p>Der Hersteller liefert sowohl ein Notebook ohne Streaming als auch ein Streaming-Sprachbeispiel. Streaming gibt aufeinanderfolgende Audioabschnitte zurück, während die Passage erzeugt wird. Im veröffentlichten Beispiel werden diese Abschnitte in eine Mono-WAV-Datei mit 24.000 Hz und 16-Bit-Samples geschrieben. Diese Dateieinstellungen beschreiben den Referenzworkflow; das nützliche Ergebnis ist eine abspielbare Aufnahme, deren Wörter, Sprecher und Vortrag anhand des Skripts geprüft werden können.</p><p>Bereiten Sie für längere Erzähltexte zusammenhängende Passagen mit klaren Satzgrenzen vor und bewahren Sie eine Kopie des endgültigen Skripts beim Audio. Prüfen Sie Anfang und Ende jeder Passage, die Aussprache wichtiger Namen und den Übergang zwischen benachbarten Aufnahmen. Die Sampling-Hinweise des Herstellers legen für stabile Generierung in seiner Referenzimplementierung eine Wiederholungsstrafe von mindestens 1.1 fest und weisen darauf hin, dass Sampling-Entscheidungen das Sprechtempo beeinflussen können. Die konfigurierte Modelllänge des Beispiels ist eine Inferenzeinstellung und keine belegte maximale Erzähltextdauer.</p><h4>Grenzen der Modellvarianten</h4><p>Dieses Profil betrifft das feinabgestimmte englische Modell mit seinen dokumentierten voreingestellten Sprechern. Das vortrainierte Modell hat einen eigenen Workflow zur Text- und Sprachkonditionierung; mehrsprachige Veröffentlichungen haben sprachspezifische Sprecher und Tags. Die Auswahl dieser englischen Ausgabe kombiniert diese getrennten Profile nicht. Ein praktisches Ergebnis ist ein gesprochenes Skript, eine bewusst gewählte voreingestellte Stimme und Audio, das auf den für das Stück benötigten Wortlaut und Vortrag geprüft wurde.</p>",
  "aboutText": "Orpheus 3B 0.1 Fine-Tuned ist Canopy Labs’ englisches Text-to-Speech-Modell für alltägliche Synthese. Es gehört zur Orpheus-Familie auf einer Llama-3B-Grundarchitektur und konzentriert sich auf natürliche Intonation, Rhythmus und ausdrucksstarken Vortrag. Die Eingabe ist der zu sprechende Text mit einem gewählten Sprecher; die Ausgabe ist Sprachaudio. Der Hersteller nennt für dieses konkrete feinabgestimmte Modell außerdem Zero-Shot-Stimmklonen. Sein veröffentlichtes Synthesebeispiel für das feinabgestimmte Modell verwendet voreingestellte Sprecher, während Text-Sprach-Prompting mit Referenzkonditionierung separat für die vortrainierte Ausgabe dokumentiert ist. Diese feinabgestimmte Ausgabe unterscheidet sich vom vortrainierten Modell und den separat veröffentlichten mehrsprachigen Forschungsmodellen.\n\n### Einen Sprecher wählen und die Zeile vorbereiten\n\nDer Hersteller nennt acht voreingestellte englische Stimmen: tara, leah, jess, leo, dan, mia, zac und zoe. Seine Prompt-Konvention setzt den Sprechernamen vor den gesprochenen Text, getrennt durch einen Doppelpunkt. Der Referenzworkflow zur Sprachgenerierung kann diese Formatierung ergänzen, wenn die Stimme separat angegeben wird. Wählen Sie einen Sprecher für das beabsichtigte Stück und halten Sie diese Wahl in zusammenhängenden Passagen einheitlich.\n\nSchreiben Sie für eine kurze Erklärung den endgültigen Erzähltext statt einer Anweisung, das Modell solle die Erklärung erfinden. Eine nützliche gesprochene Zeile lautet: „Wählen Sie den Ordner, den Sie teilen möchten, prüfen Sie, wer ihn öffnen kann, und speichern Sie die Änderungen.“ Bereiten Sie bei Dialogen die Zeile jedes Sprechers ausdrücklich vor und bewahren Sie die den Vortrag unterstützende Zeichensetzung. Schreiben Sie eine Abkürzung, ein Datum oder einen Produktnamen in der Form, die Hörer hören sollen, besonders wenn die geschriebene Kurzform mehrdeutig wäre.\n\n### Ausdrucks- und nonverbale Hinweise\n\nOrpheus dokumentiert die Tags <laugh>, <chuckle>, <sigh>, <cough>, <sniffle>, <groan>, <yawn> und <gasp>. Sie geben dem Text an der relevanten Stelle ein ausdrückliches nonverbales Ereignis. Eine kurze Gesprächspassage kann ein Kichern vor einer leichten Bemerkung oder ein Seufzen vor einem nachdenklichen Satz platzieren. Setzen Sie den Hinweis an die passende Stelle der Darbietung und halten Sie die tatsächlichen Wörter der Zeile klar.\n\nDies sind Hinweise zur Sprachgenerierung, keine allgemeine Anweisungssprache zur Bearbeitung einer vorhandenen Aufnahme. Beginnen Sie für ein Voiceover mit lesbarem Text und ergänzen Sie nur die von der Szene benötigten Ausdrucksereignisse. Hören Sie die vollständige Zeile an, um zu beurteilen, ob Ereignis, Betonung und Tempo die Bedeutung unterstützen. Eine Erzählaufgabe kann eine gleichmäßige Stimme erfordern, während eine Figurenzeile von einem konkreten nonverbalen Hinweis profitieren kann.\n\n### Streaming und Audioergebnis\n\nDer Hersteller liefert sowohl ein Notebook ohne Streaming als auch ein Streaming-Sprachbeispiel. Streaming gibt aufeinanderfolgende Audioabschnitte zurück, während die Passage erzeugt wird. Im veröffentlichten Beispiel werden diese Abschnitte in eine Mono-WAV-Datei mit 24.000 Hz und 16-Bit-Samples geschrieben. Diese Dateieinstellungen beschreiben den Referenzworkflow; das nützliche Ergebnis ist eine abspielbare Aufnahme, deren Wörter, Sprecher und Vortrag anhand des Skripts geprüft werden können.\n\nBereiten Sie für längere Erzähltexte zusammenhängende Passagen mit klaren Satzgrenzen vor und bewahren Sie eine Kopie des endgültigen Skripts beim Audio. Prüfen Sie Anfang und Ende jeder Passage, die Aussprache wichtiger Namen und den Übergang zwischen benachbarten Aufnahmen. Die Sampling-Hinweise des Herstellers legen für stabile Generierung in seiner Referenzimplementierung eine Wiederholungsstrafe von mindestens 1.1 fest und weisen darauf hin, dass Sampling-Entscheidungen das Sprechtempo beeinflussen können. Die konfigurierte Modelllänge des Beispiels ist eine Inferenzeinstellung und keine belegte maximale Erzähltextdauer.\n\n### Grenzen der Modellvarianten\n\nDieses Profil betrifft das feinabgestimmte englische Modell mit seinen dokumentierten voreingestellten Sprechern. Das vortrainierte Modell hat einen eigenen Workflow zur Text- und Sprachkonditionierung; mehrsprachige Veröffentlichungen haben sprachspezifische Sprecher und Tags. Die Auswahl dieser englischen Ausgabe kombiniert diese getrennten Profile nicht. Ein praktisches Ergebnis ist ein gesprochenes Skript, eine bewusst gewählte voreingestellte Stimme und Audio, das auf den für das Stück benötigten Wortlaut und Vortrag geprüft wurde.",
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Acht voreingestellte Stimmen und nonverbale Tags unterstützen Erzähltexte, Dialoge und gesprochene Anwendungsantworten.</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>Orpheus 3B 0.1 Fine-Tuned ist Canopy Labs’ englisches Text-to-Speech-Modell für alltägliche Synthese. Es gehört zur Orpheus-Familie auf einer Llama-3B-Grundarchitektur und konzentriert sich auf natürliche Intonation, Rhythmus und ausdrucksstarken Vortrag. Die Eingabe ist der zu sprechende Text mit einem gewählten Sprecher; die Ausgabe ist Sprachaudio. Der Hersteller nennt für dieses konkrete feinabgestimmte Modell außerdem Zero-Shot-Stimmklonen. Sein veröffentlichtes Synthesebeispiel für das feinabgestimmte Modell verwendet voreingestellte Sprecher, während Text-Sprach-Prompting mit Referenzkonditionierung separat für die vortrainierte Ausgabe dokumentiert ist. Diese feinabgestimmte Ausgabe unterscheidet sich vom vortrainierten Modell und den separat veröffentlichten mehrsprachigen Forschungsmodellen.</p><h4>Einen Sprecher wählen und die Zeile vorbereiten</h4><p>Der Hersteller nennt acht voreingestellte englische Stimmen: tara, leah, jess, leo, dan, mia, zac und zoe. Seine Prompt-Konvention setzt den Sprechernamen vor den gesprochenen Text, getrennt durch einen Doppelpunkt. Der Referenzworkflow zur Sprachgenerierung kann diese Formatierung ergänzen, wenn die Stimme separat angegeben wird. Wählen Sie einen Sprecher für das beabsichtigte Stück und halten Sie diese Wahl in zusammenhängenden Passagen einheitlich.</p><p>Schreiben Sie für eine kurze Erklärung den endgültigen Erzähltext statt einer Anweisung, das Modell solle die Erklärung erfinden. Eine nützliche gesprochene Zeile lautet: „Wählen Sie den Ordner, den Sie teilen möchten, prüfen Sie, wer ihn öffnen kann, und speichern Sie die Änderungen.“ Bereiten Sie bei Dialogen die Zeile jedes Sprechers ausdrücklich vor und bewahren Sie die den Vortrag unterstützende Zeichensetzung. Schreiben Sie eine Abkürzung, ein Datum oder einen Produktnamen in der Form, die Hörer hören sollen, besonders wenn die geschriebene Kurzform mehrdeutig wäre.</p><h4>Ausdrucks- und nonverbale Hinweise</h4><p>Orpheus dokumentiert die Tags &lt;laugh&gt;, &lt;chuckle&gt;, &lt;sigh&gt;, &lt;cough&gt;, &lt;sniffle&gt;, &lt;groan&gt;, &lt;yawn&gt; und &lt;gasp&gt;. Sie geben dem Text an der relevanten Stelle ein ausdrückliches nonverbales Ereignis. Eine kurze Gesprächspassage kann ein Kichern vor einer leichten Bemerkung oder ein Seufzen vor einem nachdenklichen Satz platzieren. Setzen Sie den Hinweis an die passende Stelle der Darbietung und halten Sie die tatsächlichen Wörter der Zeile klar.</p><p>Dies sind Hinweise zur Sprachgenerierung, keine allgemeine Anweisungssprache zur Bearbeitung einer vorhandenen Aufnahme. Beginnen Sie für ein Voiceover mit lesbarem Text und ergänzen Sie nur die von der Szene benötigten Ausdrucksereignisse. Hören Sie die vollständige Zeile an, um zu beurteilen, ob Ereignis, Betonung und Tempo die Bedeutung unterstützen. Eine Erzählaufgabe kann eine gleichmäßige Stimme erfordern, während eine Figurenzeile von einem konkreten nonverbalen Hinweis profitieren kann.</p><h4>Streaming und Audioergebnis</h4><p>Der Hersteller liefert sowohl ein Notebook ohne Streaming als auch ein Streaming-Sprachbeispiel. Streaming gibt aufeinanderfolgende Audioabschnitte zurück, während die Passage erzeugt wird. Im veröffentlichten Beispiel werden diese Abschnitte in eine Mono-WAV-Datei mit 24.000 Hz und 16-Bit-Samples geschrieben. Diese Dateieinstellungen beschreiben den Referenzworkflow; das nützliche Ergebnis ist eine abspielbare Aufnahme, deren Wörter, Sprecher und Vortrag anhand des Skripts geprüft werden können.</p><p>Bereiten Sie für längere Erzähltexte zusammenhängende Passagen mit klaren Satzgrenzen vor und bewahren Sie eine Kopie des endgültigen Skripts beim Audio. Prüfen Sie Anfang und Ende jeder Passage, die Aussprache wichtiger Namen und den Übergang zwischen benachbarten Aufnahmen. Die Sampling-Hinweise des Herstellers legen für stabile Generierung in seiner Referenzimplementierung eine Wiederholungsstrafe von mindestens 1.1 fest und weisen darauf hin, dass Sampling-Entscheidungen das Sprechtempo beeinflussen können. Die konfigurierte Modelllänge des Beispiels ist eine Inferenzeinstellung und keine belegte maximale Erzähltextdauer.</p><h4>Grenzen der Modellvarianten</h4><p>Dieses Profil betrifft das feinabgestimmte englische Modell mit seinen dokumentierten voreingestellten Sprechern. Das vortrainierte Modell hat einen eigenen Workflow zur Text- und Sprachkonditionierung; mehrsprachige Veröffentlichungen haben sprachspezifische Sprecher und Tags. Die Auswahl dieser englischen Ausgabe kombiniert diese getrennten Profile nicht. 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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>canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr data-parameter-availability=\"source_interface\"><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">input</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 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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, voice, response_format</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>voice_ids</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>tara, leah, jess, leo, dan, mia, zac</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>response_format</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>mp3</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" 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<code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek</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><p class=\"note-s\">Wählen Sie die genaue Stimme aus diesem Modellprofil.</p><p class=\"note-s\">Eingabezeichen und Audiosekunden sind unterschiedliche Abrechnungseinheiten.</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>Abrechenbare Menge</th><th>Abrechnungseinheit</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Token</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>Grundtarif</td><td data-cell-label=\"Abrechenbare Menge\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechenbare Menge</span>—</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 Token</span></div><div><span>Ausgabe · Ausgabetoken</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Lesen</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div><div><span>Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde</span> <b>—</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Ultra</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechenbare Menge\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechenbare Menge</span>Jeder Unicode-Codepunkt zählt als ein Zeichen, einschließlich Han-Zeichen.</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>pro 1K Eingabezeichen</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabezeichen</span> <b>$0.03</b> <span class=\"price-unit\">pro 1K Eingabezeichen</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><div data-declared-reference-pricing><h4>Details zum Referenztarif</h4><p class=\"note-s\">Referenztarifstaffeln auf Modellebene ändern weder Methodenauswahl noch Kostenvoranschläge oder Gebühren. Für die aktive Abrechnung gelten die Tarife der ausgewählten Ailoot-Methode.</p><details class=\"card-price-reference\" data-declared-reference-group data-client-selectable=\"false\"><summary>Canopy Labs: Orpheus 3B</summary><h4>Preise nach Konfiguration</h4><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Abrechnungsbedingungen</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Canopy Labs: Orpheus 3B · Standardkonfiguration</th><td data-cell-label=\"Abrechnungsbedingungen\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungsbedingungen</span>Standardkonfiguration</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Eingabezeichen</span> <b>0,000014 $</b> <span class=\"price-unit\">pro Eingabezeichen</span></div></td></tr></tbody></table></div></details></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Sprachausgabe</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1145-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1145-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1145-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1145-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}&quot;\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(&#39;{&quot;model&quot;: &quot;canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft&quot;, &quot;input&quot;: &quot;Good afternoon! This is a short voice take.&quot;}&#39;)\nvoice=os.environ[&quot;AILOOT_VOICE_ID&quot;]\nallowed=json.loads(&#39;[&quot;tara&quot;, &quot;leah&quot;, &quot;jess&quot;, &quot;leo&quot;, &quot;dan&quot;, &quot;mia&quot;, &quot;zac&quot;]&#39;)\nif voice not in allowed: raise SystemExit(&quot;Choose an accepted voice ID from this exact model profile&quot;)\np[&quot;voice&quot;]=voice\np[&quot;response_format&quot;]=&quot;mp3&quot;\nPath(&quot;request.json&quot;).write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\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 speech.mp3\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 · Sprachausgabe</h4><p class=\"note-s\">mp3</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-1146-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1146-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">Medienbibliothek</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1146-tab-1\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1146-panel-1\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Aufgabenstatus</button><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1146-tab-2\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1146-panel-2\" aria-selected=\"false\" tabindex=\"-1\">Dateidetails</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-1146-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1146-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 $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-assets.json\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1146-panel-1\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1146-tab-1\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}&quot;\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c &#39;import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[&quot;AILOOT_MEDIA_TASK_ID&quot;],safe=&quot;&quot;))&#39;)\ncurl --fail-with-body --silent --show-error &quot;https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id&quot; \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-task.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(&quot;media-task.json&quot;).read_text())))\nPY_RESULT\n</code></pre></div><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1146-panel-2\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1146-tab-2\" hidden><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}&quot;\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c &#39;import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[&quot;AILOOT_ASSET_ID&quot;],safe=&quot;&quot;))&#39;)\ncurl --fail-with-body --silent --show-error &quot;https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id&quot; \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -o media-asset.json\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_RESULT&#39;\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(&quot;media-asset.json&quot;).read_text())))\nPY_RESULT\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\">Das vollständige Binärergebnis und die Header aufbewahren. Wenn JSON oder mehrere Ausgaben zurückgegeben werden, jedes Datenelement aufbewahren und jede tatsächlich zurückgegebene signierte Asset-URL abrufen.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Die ursprüngliche operation_id/X-Client-Request-ID für den Abgleich ohne erneute Einreichung aufbewahren; es gibt keine eigene Route zur Abfrage des Audiostatus.</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\">binary audio</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>bytes</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">response headers</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span>headers</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>Pflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Die angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span><code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordert</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Die ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden.</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=canopylabs%2Forpheus-3b-0.1-ft&amp;route=Ultra&amp;caller=canopylabs%2Forpheus-3b-0.1-ft&amp;fmt=speech\"><code>canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft</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=canopylabs%2Forpheus-3b-0.1-ft&amp;route=Ultra&amp;caller=canopylabs%2Forpheus-3b-0.1-ft&amp;fmt=speech\"><code>canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft",
        "fmt": "speech",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/speech",
        "request_model_id": "canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|speech|/v1/audio/speech|canopylabs%2Forpheus-3b-0.1-ft",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Keep the complete binary result and headers. If JSON/multiple outputs are returned, retain every data item and fetch each actual signed asset URL.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Pflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Die angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Die zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordert",
                "http_status": null,
                "recovery": "Die ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden.",
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "hints": [],
            "ignored_fields": [],
            "lifecycle": {
              "all_results": "Follow everyactualreturnedoutputandownedasset; no result is discardedbecauseindex0orcontent_urlalreadyexists.",
              "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 ursprüngliche operation_id/X-Client-Request-ID für den Abgleich ohne erneute Einreichung aufbewahren; es gibt keine eigene Route zur Abfrage des Audiostatus."
            },
            "material_combinations": [
              {
                "content_type": "application/json",
                "mode": "text_to_speech",
                "required": [
                  "input"
                ]
              }
            ],
            "media_library": {
              "asset": {
                "fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "asset_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "task_id",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "output_key",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "family",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "model",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "method",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "status",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_type",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "sha256",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "size_bytes",
                    "type": "integer"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "content_url",
                    "type": "string"
                  }
                ],
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned asset_id",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              },
              "content": {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "range_header_supported": true,
                "url_source": "Use exact returned signed content_url including its token; do not construct a token."
              },
              "expired_link": {
                "code": "link_expired",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Read the asset again to obtain its refreshed signed content_url, then fetch that URL. Do not regenerate."
              },
              "list": {
                "all_pages": "Follow every returned next_cursor, then select records by their actual task_id/output_key.",
                "http": "GET",
                "output_fields": [
                  {
                    "description": null,
                    "name": "object",
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "data",
                    "type": "asset[]"
                  },
                  {
                    "description": null,
                    "name": "next_cursor",
                    "type": "string|null"
                  }
                ],
                "parameters": [
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "family",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": null,
                    "default_known": false,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "name": "cursor",
                    "required": false,
                    "type": "string"
                  },
                  {
                    "availability": "source_interface",
                    "default": 20,
                    "default_known": true,
                    "enum": null,
                    "enum_known": false,
                    "maximum": 100,
                    "minimum": 1,
                    "name": "limit",
                    "required": false,
                    "type": "integer"
                  }
                ],
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              "revoke": {
                "http": "DELETE",
                "meaning": "Revokes/deletes the existing owned file; this is not generation cancellation.",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}",
                "pending_status": "revoking",
                "success_statuses": [
                  202,
                  204
                ]
              },
              "task": {
                "http": "GET",
                "id_source": "actual returned task_id or media library record; operation_id is not task_id",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            },
            "operation_modes": [
              "text_to_speech"
            ],
            "outputs": {
              "all_results": "Das vollständige Binärergebnis und die Header aufbewahren. Wenn JSON oder mehrere Ausgaben zurückgegeben werden, jedes Datenelement aufbewahren und jede tatsächlich zurückgegebene signierte Asset-URL abrufen.",
              "family": "audio",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "binary audio",
                  "type": "bytes"
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "response headers",
                  "type": "headers"
                }
              ],
              "format": "mp3",
              "http_success": 200
            },
            "parameters": [
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": null,
                "enum_known": false,
                "limit_known": false,
                "maximum_length": null,
                "min_length": 1,
                "name": "input",
                "required": true,
                "type": "string",
                "unit": "Unicode-Zeichen"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "tara",
                  "leah",
                  "jess",
                  "leo",
                  "dan",
                  "mia",
                  "zac"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "voice",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mp3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "every field outside exactmodel,input,voice,response_format",
              "stream/speed/reference speech options"
            ]
          },
          "hints": [
            "Wählen Sie die genaue Stimme aus diesem Modellprofil.",
            "Eingabezeichen und Audiosekunden sind unterschiedliche Abrechnungseinheiten."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "input": "Exakter UTF-8-Text; Anzahl der Unicode-Zeichen ohne Normalisierung",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_characters": null,
            "other_options": false,
            "required": [
              "model",
              "input",
              "voice",
              "response_format"
            ],
            "response_format": [
              "mp3"
            ],
            "voice_ids": [
              "tara",
              "leah",
              "jess",
              "leo",
              "dan",
              "mia",
              "zac"
            ]
          },
          "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": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/speech"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_speech"
          ],
          "output": {
            "family": "audio",
            "format": "mp3",
            "http_success": 200,
            "response": "full binary MP3 plus response headers",
            "result": "complete playable owned MP3"
          }
        },
        "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": {
              "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "declared_tariff_references": [
          {
            "client_selectable": false,
            "key": "5ed31414cf02b26feaf2",
            "label": "Canopy Labs: Orpheus 3B",
            "profiles": [
              {
                "basis": "",
                "dimensions": {
                  "conditions": "Standardkonfiguration"
                },
                "label": "Canopy Labs: Orpheus 3B · Standardkonfiguration",
                "units": [
                  {
                    "amount": "0.000014",
                    "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                    "billing_input": false,
                    "key": "f2fae351054964be778883da",
                    "label": "Input characters",
                    "public_unit_label": "per input character",
                    "quantity": "1",
                    "rate_role": "declared_tariff_rate",
                    "side": "in",
                    "unit": "input_character"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"tara\", \"leah\", \"jess\", \"leo\", \"dan\", \"mia\", \"zac\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n",
            "label": "curl",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${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 $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n",
            "label": "List actual media assets",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual media task",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual asset metadata",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "speech",
        "hints": [
          "Select exact voice from this model profile.",
          "Input characters and audio seconds are different meters."
        ],
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        ],
        "label": "Озвучка текста",
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        "method_aliases": [],
        "out": null,
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          "audio"
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          {
            "label": "Fast mode",
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            "when": "When fast mode is selected"
          },
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            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
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          }
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            "label": "Base token rates",
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                "amount": null,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "side": "in",
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                "label": "Cache write",
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                "quantity": 1000,
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                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "native_quantity": 1,
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                "quantity": 1000,
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
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                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
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                "public_unit_label": "per 1000 input character",
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            ]
          }
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        "route_label": "Ultra",
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      }
    }
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  "model_id": "canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft",
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    "about": "Orpheus 3B 0.1 Fine-Tuned ist Canopy Labs’ englisches Text-to-Speech-Modell für alltägliche Synthese. Es gehört zur Orpheus-Familie auf einer Llama-3B-Grundarchitektur und konzentriert sich auf natürliche Intonation, Rhythmus und ausdrucksstarken Vortrag. Die Eingabe ist der zu sprechende Text mit einem gewählten Sprecher; die Ausgabe ist Sprachaudio. Der Hersteller nennt für dieses konkrete feinabgestimmte Modell außerdem Zero-Shot-Stimmklonen. Sein veröffentlichtes Synthesebeispiel für das feinabgestimmte Modell verwendet voreingestellte Sprecher, während Text-Sprach-Prompting mit Referenzkonditionierung separat für die vortrainierte Ausgabe dokumentiert ist. Diese feinabgestimmte Ausgabe unterscheidet sich vom vortrainierten Modell und den separat veröffentlichten mehrsprachigen Forschungsmodellen.\n\n### Einen Sprecher wählen und die Zeile vorbereiten\n\nDer Hersteller nennt acht voreingestellte englische Stimmen: tara, leah, jess, leo, dan, mia, zac und zoe. Seine Prompt-Konvention setzt den Sprechernamen vor den gesprochenen Text, getrennt durch einen Doppelpunkt. Der Referenzworkflow zur Sprachgenerierung kann diese Formatierung ergänzen, wenn die Stimme separat angegeben wird. Wählen Sie einen Sprecher für das beabsichtigte Stück und halten Sie diese Wahl in zusammenhängenden Passagen einheitlich.\n\nSchreiben Sie für eine kurze Erklärung den endgültigen Erzähltext statt einer Anweisung, das Modell solle die Erklärung erfinden. Eine nützliche gesprochene Zeile lautet: „Wählen Sie den Ordner, den Sie teilen möchten, prüfen Sie, wer ihn öffnen kann, und speichern Sie die Änderungen.“ Bereiten Sie bei Dialogen die Zeile jedes Sprechers ausdrücklich vor und bewahren Sie die den Vortrag unterstützende Zeichensetzung. Schreiben Sie eine Abkürzung, ein Datum oder einen Produktnamen in der Form, die Hörer hören sollen, besonders wenn die geschriebene Kurzform mehrdeutig wäre.\n\n### Ausdrucks- und nonverbale Hinweise\n\nOrpheus dokumentiert die Tags <laugh>, <chuckle>, <sigh>, <cough>, <sniffle>, <groan>, <yawn> und <gasp>. Sie geben dem Text an der relevanten Stelle ein ausdrückliches nonverbales Ereignis. Eine kurze Gesprächspassage kann ein Kichern vor einer leichten Bemerkung oder ein Seufzen vor einem nachdenklichen Satz platzieren. Setzen Sie den Hinweis an die passende Stelle der Darbietung und halten Sie die tatsächlichen Wörter der Zeile klar.\n\nDies sind Hinweise zur Sprachgenerierung, keine allgemeine Anweisungssprache zur Bearbeitung einer vorhandenen Aufnahme. Beginnen Sie für ein Voiceover mit lesbarem Text und ergänzen Sie nur die von der Szene benötigten Ausdrucksereignisse. Hören Sie die vollständige Zeile an, um zu beurteilen, ob Ereignis, Betonung und Tempo die Bedeutung unterstützen. Eine Erzählaufgabe kann eine gleichmäßige Stimme erfordern, während eine Figurenzeile von einem konkreten nonverbalen Hinweis profitieren kann.\n\n### Streaming und Audioergebnis\n\nDer Hersteller liefert sowohl ein Notebook ohne Streaming als auch ein Streaming-Sprachbeispiel. Streaming gibt aufeinanderfolgende Audioabschnitte zurück, während die Passage erzeugt wird. Im veröffentlichten Beispiel werden diese Abschnitte in eine Mono-WAV-Datei mit 24.000 Hz und 16-Bit-Samples geschrieben. Diese Dateieinstellungen beschreiben den Referenzworkflow; das nützliche Ergebnis ist eine abspielbare Aufnahme, deren Wörter, Sprecher und Vortrag anhand des Skripts geprüft werden können.\n\nBereiten Sie für längere Erzähltexte zusammenhängende Passagen mit klaren Satzgrenzen vor und bewahren Sie eine Kopie des endgültigen Skripts beim Audio. Prüfen Sie Anfang und Ende jeder Passage, die Aussprache wichtiger Namen und den Übergang zwischen benachbarten Aufnahmen. Die Sampling-Hinweise des Herstellers legen für stabile Generierung in seiner Referenzimplementierung eine Wiederholungsstrafe von mindestens 1.1 fest und weisen darauf hin, dass Sampling-Entscheidungen das Sprechtempo beeinflussen können. Die konfigurierte Modelllänge des Beispiels ist eine Inferenzeinstellung und keine belegte maximale Erzähltextdauer.\n\n### Grenzen der Modellvarianten\n\nDieses Profil betrifft das feinabgestimmte englische Modell mit seinen dokumentierten voreingestellten Sprechern. Das vortrainierte Modell hat einen eigenen Workflow zur Text- und Sprachkonditionierung; mehrsprachige Veröffentlichungen haben sprachspezifische Sprecher und Tags. Die Auswahl dieser englischen Ausgabe kombiniert diese getrennten Profile nicht. Ein praktisches Ergebnis ist ein gesprochenes Skript, eine bewusst gewählte voreingestellte Stimme und Audio, das auf den für das Stück benötigten Wortlaut und Vortrag geprüft wurde.",
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                "condition": "Die zurückgegebene Antwort gibt an, dass der Vorgang oder das Ergebnis eine Prüfung erfordert",
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                "recovery": "Die ursprünglich zurückgegebene Vorgangs-/Aufgaben-ID, die Anfrageheader und die Antwort aufbewahren; mit unterstützten Leseaufrufen für diesen ursprünglichen Vorgang fortfahren. Die Erstellungsanfrage nicht erneut senden.",
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              "all_results": "Das vollständige Binärergebnis und die Header aufbewahren. Wenn JSON oder mehrere Ausgaben zurückgegeben werden, jedes Datenelement aufbewahren und jede tatsächlich zurückgegebene signierte Asset-URL abrufen.",
              "family": "audio",
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                  "jess",
                  "leo",
                  "dan",
                  "mia",
                  "zac"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "voice",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "availability": "source_interface",
                "default": null,
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "mp3"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "response_format",
                "required": true,
                "type": "string"
              }
            ],
            "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.",
            "unsupported": [
              "every field outside exactmodel,input,voice,response_format",
              "stream/speed/reference speech options"
            ]
          },
          "hints": [
            "Wählen Sie die genaue Stimme aus diesem Modellprofil.",
            "Eingabezeichen und Audiosekunden sind unterschiedliche Abrechnungseinheiten."
          ],
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "input": "Exakter UTF-8-Text; Anzahl der Unicode-Zeichen ohne Normalisierung",
            "material_types": [
              "text"
            ],
            "max_input_characters": null,
            "other_options": false,
            "required": [
              "model",
              "input",
              "voice",
              "response_format"
            ],
            "response_format": [
              "mp3"
            ],
            "voice_ids": [
              "tara",
              "leah",
              "jess",
              "leo",
              "dan",
              "mia",
              "zac"
            ]
          },
          "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": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route."
          },
          "manufacturer_capability": null,
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/speech"
          },
          "method_aliases": [],
          "operation_modes": [
            "text_to_speech"
          ],
          "output": {
            "family": "audio",
            "format": "mp3",
            "http_success": 200,
            "response": "full binary MP3 plus response headers",
            "result": "complete playable owned MP3"
          }
        },
        "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": {
              "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting",
              "quoted_unit": "per 1000 input character"
            },
            "label": "Ultra",
            "units": [
              {
                "amount": "0.03000",
                "amount_unit": "usd_per_1000_characters",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_character",
                "label": "input character",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00003",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per 1000 input character",
                "quantity": "1000",
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_character"
              }
            ]
          }
        ],
        "declared_tariff_references": [
          {
            "client_selectable": false,
            "key": "5ed31414cf02b26feaf2",
            "label": "Canopy Labs: Orpheus 3B",
            "profiles": [
              {
                "basis": "",
                "dimensions": {
                  "conditions": "Standardkonfiguration"
                },
                "label": "Canopy Labs: Orpheus 3B · Standardkonfiguration",
                "units": [
                  {
                    "amount": "0.000014",
                    "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit",
                    "billing_input": false,
                    "key": "f2fae351054964be778883da",
                    "label": "Input characters",
                    "public_unit_label": "per input character",
                    "quantity": "1",
                    "rate_role": "declared_tariff_rate",
                    "side": "in",
                    "unit": "input_character"
                  }
                ]
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"tara\", \"leah\", \"jess\", \"leo\", \"dan\", \"mia\", \"zac\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n",
            "label": "curl",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${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 $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n",
            "label": "List actual media assets",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual media task",
            "language": "bash"
          },
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n",
            "label": "Read actual asset metadata",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "speech",
        "hints": [
          "Select exact voice from this model profile.",
          "Input characters and audio seconds are different meters."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "text"
        ],
        "label": "Озвучка текста",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "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": {
            "audio_input_character": 3e-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",
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