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  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinisches und klinisches Audio spezialisierte Ausgabe für Batch-Spracherkennung. Es handelt sich um ein Fine-Tuning von Scribe v2, dessen Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Es wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und damit verbundene administrative Abläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen Behandelnden und Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahre die Originalaufnahme und ausreichend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeide Übersteuerung und halte aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Batch-Transkriptionsschnittstelle des Anbieters akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie verbessert die Aufgabenausrichtung; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.</p><p>Der Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für über 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit auf Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Gib die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahre Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfe ungewöhnliches klinisches Vokabular anhand des tatsächlichen Audios, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optional Sprecherkennzeichnungen und Tags für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit dem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfe sensible Details in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer Patientenangabe und einer Aussage der behandelnden Person.</p><p>Bei der Hintergrundaufzeichnung einer Behandlungssituation hilft die Sprecherdiarisierung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandle eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordne sie anschließend mithilfe der Unterlagen zur Behandlungssituation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Sprecher erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal genau einen Sprecher enthält, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halte die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahre die Quellstruktur, wenn sie bei der Ergebnisprüfung hilft.</p><p>Keyterm-Prompting stellt relevante Wörter oder Wendungen bereit, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereite ein gezieltes Glossar aus der tatsächlich in der Aufnahme erwarteten Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und Abkürzungen, die für die Dokumentationsaufgabe wichtig sind. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein statt ein umfassendes, sachfremdes Vokabular zu bilden. Prüfe wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, darunter ausgewählte Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet außerdem eine Entitätsschwärzung, die erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste weggelassen. Bewahre zurückgegebenen Text und Zeitangaben zusammen mit allen Annotationen auf, die das ausgewählte Ergebnis enthält. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. So sollte beispielsweise ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur löschen noch eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist die Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Verwendungszweck aus. Für einen abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.</p><p>Halte bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben klar auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Ein medizinisches Fine-Tuning übernimmt keine Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, nur weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, in dem unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar bleiben, statt stillschweigend durch plausible klinische Formulierungen ergänzt zu werden.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinisches und klinisches Audio spezialisierte Ausgabe für Batch-Spracherkennung. Es handelt sich um ein Fine-Tuning von Scribe v2, dessen Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Es wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und damit verbundene administrative Abläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen Behandelnden und Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahre die Originalaufnahme und ausreichend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeide Übersteuerung und halte aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Batch-Transkriptionsschnittstelle des Anbieters akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie verbessert die Aufgabenausrichtung; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.\n\nDer Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für über 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit auf Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Gib die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahre Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfe ungewöhnliches klinisches Vokabular anhand des tatsächlichen Audios, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optional Sprecherkennzeichnungen und Tags für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit dem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfe sensible Details in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer Patientenangabe und einer Aussage der behandelnden Person.\n\nBei der Hintergrundaufzeichnung einer Behandlungssituation hilft die Sprecherdiarisierung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandle eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordne sie anschließend mithilfe der Unterlagen zur Behandlungssituation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Sprecher erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal genau einen Sprecher enthält, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halte die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahre die Quellstruktur, wenn sie bei der Ergebnisprüfung hilft.\n\nKeyterm-Prompting stellt relevante Wörter oder Wendungen bereit, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereite ein gezieltes Glossar aus der tatsächlich in der Aufnahme erwarteten Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und Abkürzungen, die für die Dokumentationsaufgabe wichtig sind. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein statt ein umfassendes, sachfremdes Vokabular zu bilden. Prüfe wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.\n\nDer Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, darunter ausgewählte Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet außerdem eine Entitätsschwärzung, die erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste weggelassen. Bewahre zurückgegebenen Text und Zeitangaben zusammen mit allen Annotationen auf, die das ausgewählte Ergebnis enthält. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. So sollte beispielsweise ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur löschen noch eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist die Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Verwendungszweck aus. Für einen abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.\n\nHalte bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben klar auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Ein medizinisches Fine-Tuning übernimmt keine Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, nur weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, in dem unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar bleiben, statt stillschweigend durch plausible klinische Formulierungen ergänzt zu werden.",
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Es unterstützt über 90 Sprachen, Zeitangaben auf Wortebene, Sprecherdiarisierung und kontextbezogene Schlüsselbegriffe. Seine Ausgabe ist ein prüfbarer Transkriptentwurf für die Dokumentation und keine klinische Interpretation.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Text</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinisches und klinisches Audio spezialisierte Ausgabe für Batch-Spracherkennung. Es handelt sich um ein Fine-Tuning von Scribe v2, dessen Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Es wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und damit verbundene administrative Abläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.</p><p>Nützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen Behandelnden und Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahre die Originalaufnahme und ausreichend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeide Übersteuerung und halte aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Batch-Transkriptionsschnittstelle des Anbieters akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie verbessert die Aufgabenausrichtung; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.</p><p>Der Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für über 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit auf Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Gib die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahre Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfe ungewöhnliches klinisches Vokabular anhand des tatsächlichen Audios, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.</p><p>Die Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optional Sprecherkennzeichnungen und Tags für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit dem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfe sensible Details in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer Patientenangabe und einer Aussage der behandelnden Person.</p><p>Bei der Hintergrundaufzeichnung einer Behandlungssituation hilft die Sprecherdiarisierung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandle eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordne sie anschließend mithilfe der Unterlagen zur Behandlungssituation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Sprecher erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal genau einen Sprecher enthält, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halte die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahre die Quellstruktur, wenn sie bei der Ergebnisprüfung hilft.</p><p>Keyterm-Prompting stellt relevante Wörter oder Wendungen bereit, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereite ein gezieltes Glossar aus der tatsächlich in der Aufnahme erwarteten Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und Abkürzungen, die für die Dokumentationsaufgabe wichtig sind. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein statt ein umfassendes, sachfremdes Vokabular zu bilden. Prüfe wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, darunter ausgewählte Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet außerdem eine Entitätsschwärzung, die erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste weggelassen. Bewahre zurückgegebenen Text und Zeitangaben zusammen mit allen Annotationen auf, die das ausgewählte Ergebnis enthält. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. So sollte beispielsweise ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur löschen noch eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.</p><p>Die definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist die Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Verwendungszweck aus. Für einen abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.</p><p>Halte bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben klar auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Ein medizinisches Fine-Tuning übernimmt keine Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, nur weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, in dem unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar bleiben, statt stillschweigend durch plausible klinische Formulierungen ergänzt zu werden.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkription</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>Eingabetypen</dt><dd><code>audio</code></dd></div><div><dt>Ausgabetypen</dt><dd><code>text</code></dd></div></dl><div class=\"tw\" data-card-parameters data-typed-parameters><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th><th>Anforderung</th><th>Werte und Limits</th><th>Standard</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">model</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>string</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span><div>elevenlabs/scribe-v2-medical</div></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">input_audio</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span><code>object</code></td><td data-cell-label=\"Anforderung\"><span class=\"card-cell-label\">Anforderung</span>Erforderlich</td><td data-cell-label=\"Werte und Limits\"><span class=\"card-cell-label\">Werte und Limits</span></td><td data-cell-label=\"Standard\" data-default=\"unspecified\"><span class=\"card-cell-label\">Standard</span>—</td></tr></tbody></table></div><details class=\"note-s\" data-method-contract><summary>Methodenparameter und Lebenszyklus</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"contract\"><table><thead><tr><th>Parameter</th><th>Vertrag</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>content_type</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>application/json</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>required</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>model, input_audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_types</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>audio</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Parameter\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Parameter</span><code>material_conditions</code></th><td data-cell-label=\"Vertrag\"><span class=\"card-cell-label\">Vertrag</span>Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei ein, kodiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet input_audio.format als wav.</td></tr></tbody></table></div><p>Lebenszyklus: <code>synchronous_result_then_owned_library</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code> · Exakte task_id aus einem vorhandenen, Ihnen zugeordneten Mediendatensatz</p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets</code></p><p class=\"note-s\"><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></p></details></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"pricing\"><h3 tabindex=\"-1\">Tarife</h3><div data-native-semantic-method=\"v1\" data-tariff-reference-only><p class=\"note-s\" data-rate-support-note>Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.</p><dl data-price-conditions><dt>Schnellmodus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist</span></dd><dt>Flex-Modus</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn der Modus flex ausgewählt ist</span></dd><dt>Maximaler Denkaufwand</dt><dd>Nicht angegeben <span class=\"note-s\">Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird</span></dd></dl></div><div data-declared-tariff-pricing><h4>Ailoot-Tarife</h4><h4>Preise nach Konfiguration</h4><p class=\"note-s\">Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.</p><div class=\"tw\" data-pricing-profiles><table><thead><tr><th>Konfiguration</th><th>Tarifstaffel</th><th>Abrechnungseinheit</th><th>Gebühr</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Konfiguration\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Konfiguration</span>Basistarife für Token</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 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>Audioeingabesekunde</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>pro Sekunde Eingabeaudio</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe · Audioeingabesekunde</span> <b>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1329-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1329-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1329-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1329-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12] == b&#39;WAVE&#39;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;elevenlabs/scribe-v2-medical&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><p class=\"note-s\">Vollständiger ursprünglicher Antwortinhalt, Status und weitergeleitete Header. Dieser Handler fügt weder eine universelle JSON-Struktur noch ein Textfeld oder eine Aufgabenhülle hinzu.</p><ul class=\"card-result-paths\"><li><code>GET /v1/media/tasks/{task_id}</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}/content</code></li><li><code>GET /v1/media/assets</code></li><li><code>GET /v1/media/assets/{asset_id}</code></li></ul><div class=\"card-result-process\" data-all-results><h5>Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.</p><p class=\"note-s\">Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.</p></div><div class=\"card-result-process\" data-unknown-recovery><h5>Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss</h5><p class=\"note-s\">Bewahren Sie die tatsächliche X-Client-Request-ID und die vollständige Antwort auf. Lesen Sie die ursprünglichen, Ihnen zugeordneten Assets und ihre exakten signierten Inhalts-URLs aus; übermitteln Sie eine Erstellung mit unklarem Ausgang niemals erneut.</p></div><details class=\"card-about\" data-output-fields><summary>Antwortfelder</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"output\"><table><thead><tr><th>Feld</th><th>Typ</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">text (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr><tr><th data-cell-label=\"Feld\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Feld</span><code class=\"card-field-name\">usage (when present)</code></th><td data-cell-label=\"Typ\" data-field-type><span class=\"card-cell-label\">Typ</span></td></tr></tbody></table></div></details><details class=\"card-about\" data-method-errors><summary>Fehler und nächste Schritte</summary><div class=\"tw\" data-card-table=\"errors\"><table><thead><tr><th>Antwort</th><th>Bedingung</th><th>Nächster Schritt</th></tr></thead><tbody><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>400 · <code>invalid_request_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der JSON-Inhalt oder die ausdrücklich angegebene kanonische Modell-ID ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die Antwort auf und korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>401 · <code>authentication_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der Ailoot-API-Schlüssel ist ungültig.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Verwenden Sie Ihren autorisierten Ailoot-API-Schlüssel.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>403 · <code>permission_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die Schlüsselgruppe lässt diese Methode nicht zu.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>404 · <code>not_found_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Die ausgewählte Methode hat keine zugelassene Route.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>422 · <code>price_unavailable</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Der akzeptierte Tarif kann die erforderliche Eingabemenge oder deren Grenze nicht ermitteln.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die Antwort auf; verwenden Sie die vom akzeptierten Tarif verlangte Eingabedarstellung.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>503 · <code></code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Erforderlicher Speicher, Route, Methodenpreis oder Reservierung sind nicht verfügbar.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die vollständige ursprüngliche Antwort auf. Eine unklare Reservierung berechtigt nicht zur erneuten Übermittlung.</td></tr><tr><th data-cell-label=\"Antwort\" scope=\"row\"><span class=\"card-cell-label\">Antwort</span>502 · <code>server_error</code></th><td data-cell-label=\"Bedingung\"><span class=\"card-cell-label\">Bedingung</span>Das ursprüngliche Ergebnis, der Verbrauch oder die Abrechnung müssen geprüft werden.</td><td data-cell-label=\"Nächster Schritt\"><span class=\"card-cell-label\">Nächster Schritt</span>Bewahren Sie die tatsächliche Anfrage-ID und die ursprüngliche Antwort auf. Lesen Sie den vorhandenen, Ihnen zugeordneten Datensatz aus; übermitteln Sie die Erstellung nicht erneut.</td></tr></tbody></table></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"aliases\"><h3 tabindex=\"-1\">Aliasnamen</h3><h4>Modellaliasnamen</h4><p class=\"note-s\"><span data-model-alias-route=\"Ultra\"><b>Ailoot Ultra</b> <a href=\"#m=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2-medical</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2-medical&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2-medical</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2-medical",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|elevenlabs%2Fscribe-v2-medical",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Der JSON-Inhalt oder die ausdrücklich angegebene kanonische Modell-ID ist ungültig.",
                "http_status": 400,
                "recovery": "Bewahren Sie die Antwort auf und korrigieren Sie das angegebene Anfragefeld.",
                "type": "invalid_request_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Der Ailoot-API-Schlüssel ist ungültig.",
                "http_status": 401,
                "recovery": "Verwenden Sie Ihren autorisierten Ailoot-API-Schlüssel.",
                "type": "authentication_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Die Schlüsselgruppe lässt diese Methode nicht zu.",
                "http_status": 403,
                "recovery": "Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.",
                "type": "permission_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Die ausgewählte Methode hat keine zugelassene Route.",
                "http_status": 404,
                "recovery": "Bewahren Sie die zurückgegebenen Fehlerdetails auf.",
                "type": "not_found_error"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Der akzeptierte Tarif kann die erforderliche Eingabemenge oder deren Grenze nicht ermitteln.",
                "http_status": 422,
                "recovery": "Bewahren Sie die Antwort auf; verwenden Sie die vom akzeptierten Tarif verlangte Eingabedarstellung.",
                "type": "price_unavailable"
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Erforderlicher Speicher, Route, Methodenpreis oder Reservierung sind nicht verfügbar.",
                "http_status": 503,
                "recovery": "Bewahren Sie die vollständige ursprüngliche Antwort auf. Eine unklare Reservierung berechtigt nicht zur erneuten Übermittlung.",
                "type": null
              },
              {
                "code": null,
                "condition": "Das ursprüngliche Ergebnis, der Verbrauch oder die Abrechnung müssen geprüft werden.",
                "http_status": 502,
                "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID",
                "recovery": "Bewahren Sie die tatsächliche Anfrage-ID und die ursprüngliche Antwort auf. Lesen Sie den vorhandenen, Ihnen zugeordneten Datensatz aus; übermitteln Sie die Erstellung nicht erneut.",
                "response_headers": {
                  "x-should-retry": "false"
                },
                "type": "server_error"
              }
            ],
            "lifecycle": {
              "assets": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets"
                },
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
                }
              ],
              "content": [
                {
                  "http": "GET",
                  "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                  "url_source": "exact returned signed content URL"
                }
              ],
              "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
              "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
              "original_POST_adds_task_envelope": false,
              "status": [
                {
                  "http": "GET",
                  "id_source": "exact task_id from an existing owned media record",
                  "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
                }
              ],
              "unknown": "Bewahren Sie die tatsächliche X-Client-Request-ID und die vollständige Antwort auf. Lesen Sie die ursprünglichen, Ihnen zugeordneten Assets und ihre exakten signierten Inhalts-URLs aus; übermitteln Sie eine Erstellung mit unklarem Ausgang niemals erneut."
            },
            "outputs": {
              "all_results": "Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.",
              "family": "text",
              "fields": [
                {
                  "description": null,
                  "name": "text (when present)",
                  "type": null
                },
                {
                  "description": null,
                  "name": "usage (when present)",
                  "type": null
                }
              ],
              "result": "Vollständiger ursprünglicher Antwortinhalt, Status und weitergeleitete Header. Dieser Handler fügt weder eine universelle JSON-Struktur noch ein Textfeld oder eine Aufgabenhülle hinzu."
            },
            "parameters": [
              {
                "default_known": false,
                "enum": [
                  "elevenlabs/scribe-v2-medical"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "elevenlabs/scribe-v2-medical"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "elevenlabs/scribe-v2-medical"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei ein, kodiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet input_audio.format als wav."
            ],
            "material_types": [
              "audio"
            ],
            "required": [
              "model",
              "input_audio"
            ]
          },
          "lifecycle": {
            "assets": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets"
              },
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
            ],
            "content": [
              {
                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
            ],
            "dedicated_method_polling_or_cancel": false,
            "mode": "synchronous_result_then_owned_library",
            "original_POST_adds_task_envelope": false,
            "status": [
              {
                "http": "GET",
                "id_source": "Exakte task_id aus einem vorhandenen, Ihnen zugeordneten Mediendatensatz",
                "path": "/v1/media/tasks/{task_id}"
              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
          "method": {
            "http": "POST",
            "path": "/v1/audio/transcriptions"
          },
          "output": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
                "name": "text (when present)",
                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
            ],
            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
        "ctx": null,
        "declared_pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
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                "native_unit": "cached_input_token",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
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          {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
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                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
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          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2-medical', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
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        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
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        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
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          },
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            "label": "Flex mode",
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          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
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        ],
        "pricing": {
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          {
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                "label": "input audio second",
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        "route_label": "Ultra",
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    "about": "ElevenLabs Scribe v2 Medical ist die auf medizinisches und klinisches Audio spezialisierte Ausgabe für Batch-Spracherkennung. Es handelt sich um ein Fine-Tuning von Scribe v2, dessen Erkennung sich auf Medikamentennamen, Anatomie, Pathologie und klinische Diktate konzentriert und dabei den allgemeinen Ablauf der Sprachtranskription beibehält. Es wandelt die bereitgestellte Aufnahme in einen Textentwurf mit Zeitangaben und optionalen Sprecherannotationen um. Die vom Hersteller vorgesehenen Anwendungen sind Dokumentation und damit verbundene administrative Abläufe, wobei der Text vor der Verwendung geprüft und korrigiert wird.\n\nNützliche Eingaben sind etwa ein aufgezeichnetes Gespräch zwischen Behandelnden und Patienten, ein gesprochenes Diktat, ein Aufnahmegespräch oder eine Besprechung zur Versorgungskoordination. Bewahre die Originalaufnahme und ausreichend umgebende Sprache auf, um einen Begriff im Kontext unterscheiden zu können. Vermeide Übersteuerung und halte aussagekräftige Sprecherkanäle getrennt, wenn die Quelle sie bereitstellt. Die gemeinsame Batch-Transkriptionsschnittstelle des Anbieters akzeptiert gängige Audioformate wie WAV, MP3, FLAC und M4A. Die Abstimmung auf medizinische Terminologie verbessert die Aufgabenausrichtung; sie rekonstruiert keinen eindeutig fehlenden oder unhörbaren Teil der Aufnahme.\n\nDer Hersteller dokumentiert dieselbe Unterstützung für über 90 Sprachen wie bei Scribe v2. Seine öffentlichen Informationen zur medizinischen Transkription berichten, dass Verbesserungen der medizinischen Genauigkeit auf Englisch, Französisch und Deutsch gemessen wurden. Diese Ergebnisse belegen keine gleichwertige Erkennung von Fachbegriffen in jeder unterstützten Sprache. Gib die bekannte Sprache an, wenn dies hilfreich ist, bewahre Namen und Begriffe bei Sprachwechseln und prüfe ungewöhnliches klinisches Vokabular anhand des tatsächlichen Audios, statt es wegen eines flüssig lesbaren Satzes zu übernehmen.\n\nDie Transkriptionsausgabe enthält erkannten Text und Wörter mit Zeitangaben sowie optional Sprecherkennzeichnungen und Tags für Audioereignisse. Start- und Endzeiten der Wörter ermöglichen es, zu einem Medikamentennamen, einer gesprochenen Menge oder einer Korrektur in der Aufnahme zurückzukehren. Ein nützliches Diktatergebnis besteht daher aus einem Transkript zusammen mit dem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz. Prüfe sensible Details in ihrem vollständigen gesprochenen Kontext, einschließlich Verneinungen, Unsicherheit und des Unterschieds zwischen einer Patientenangabe und einer Aussage der behandelnden Person.\n\nBei der Hintergrundaufzeichnung einer Behandlungssituation hilft die Sprecherdiarisierung dabei, zu ordnen, wer wann gesprochen hat. Behandle eine erschlossene Kennzeichnung als Gruppierung von Sprachabschnitten und ordne sie anschließend mithilfe der Unterlagen zur Behandlungssituation bekannten Rollen oder Identitäten zu. Überlappende Stimmen oder ähnlich klingende Sprecher erfordern bei der Prüfung von Sprecherwechseln besondere Aufmerksamkeit. Wenn jeder Aufnahmekanal genau einen Sprecher enthält, bietet die gemeinsame Batch-Schnittstelle auch eine unabhängige Kanaltranskription. Halte die Kanalzuordnung von einer aus gemischtem Audio erschlossenen Diarisierung getrennt und bewahre die Quellstruktur, wenn sie bei der Ergebnisprüfung hilft.\n\nKeyterm-Prompting stellt relevante Wörter oder Wendungen bereit, um die Erkennung mithilfe des Kontexts zu lenken. Bereite ein gezieltes Glossar aus der tatsächlich in der Aufnahme erwarteten Terminologie vor, einschließlich korrekter Schreibweisen und Abkürzungen, die für die Dokumentationsaufgabe wichtig sind. Die Batch-Anleitung des Herstellers erlaubt bis zu 1.000 Schlüsselbegriffe; sie sollten kurz und relevant sein statt ein umfassendes, sachfremdes Vokabular zu bilden. Prüfe wichtige Begriffe an ihren Zeitmarken. Ein bereitgestellter Schlüsselbegriff ist ein Erkennungshinweis, kein Beleg dafür, dass das Wort gesprochen wurde, und keine Anweisung, einen anderen hörbaren Begriff zu ersetzen.\n\nDer Hersteller dokumentiert neben dem Transkript eine optionale Entitätserkennung, darunter ausgewählte Kategorien von Gesundheitsinformationen. Diese Annotationen können einem autorisierten Prüfprozess helfen, relevante Textstellen zur Korrektur oder weiteren Bearbeitung zu finden. Die gemeinsame Batch-Schnittstelle bietet außerdem eine Entitätsschwärzung, die erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen maskiert; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste weggelassen. Bewahre zurückgegebenen Text und Zeitangaben zusammen mit allen Annotationen auf, die das ausgewählte Ergebnis enthält. Eine nachgelagerte Bearbeitung, Zusammenfassung oder Extraktion ist eine separate Umwandlung des Transkripts und sollte den Bezug zum aufgezeichneten Wortlaut erhalten. So sollte beispielsweise ein geglätteter Satz weder eine gesprochene Korrektur löschen noch eine unsichere Aussage in einen eindeutigen Befund verwandeln.\n\nDie definierte Aufgabe der medizinischen Ausgabe ist die Transkription. Der Hersteller schließt die Interpretation klinischer Informationen, Diagnosen, Behandlungsempfehlungen und klinische Entscheidungshilfen ausdrücklich vom vorgesehenen Verwendungszweck aus. Für einen abgeschlossenen Dokumentationsablauf prüft die zuständige medizinische Fachperson oder eine autorisierte prüfende Person den Entwurf anhand der Aufnahme und korrigiert wichtige Fehler. Das Modell liefert die Textaufzeichnung zur Unterstützung dieser Arbeit; das Transkript selbst belegt weder die Richtigkeit einer klinischen Aussage noch ersetzt es die Prüfung.\n\nHalte bei der Aufgabenvorbereitung die Ausgaben klar auseinander. Scribe v2 Medical verarbeitet aufgezeichnetes Audio; Scribe v2 Realtime ist das separate Modell für Live-Transkription. Ein medizinisches Fine-Tuning übernimmt keine Grenzen oder Fähigkeiten der Sprachsynthese, nur weil derselbe Hersteller Sprachprodukte anbietet. Das nützliche Ergebnis ist ein geprüfter Transkriptentwurf mit zur Aufnahme passenden Zeit- und Sprecherinformationen, in dem unhörbare oder unsichere Details zur Korrektur sichtbar bleiben, statt stillschweigend durch plausible klinische Formulierungen ergänzt zu werden.",
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            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
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          "method": {
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            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
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                "type": null
              },
              {
                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
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            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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            ]
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          {
            "dimensions": {
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                "label": "input audio second",
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            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2-medical', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
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        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
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        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
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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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          {
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            },
            "label": "Base token rates",
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              },
              {
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
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                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222",
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