{
  "aboutHtml": "<p>ElevenLabs Scribe v2 ist das Batch-Spracherkennungsmodell für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel und erweiterte Untertitel. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Annotationen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Ausgabe für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert die Spracherkennung in mehr als 90 Sprachen und eine automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell bei der Audiointerpretation helfen. Bereite eine klare Aufnahme vor, bewahre Originalsprache und Namen und vermeide starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wähle eine Eingabedarstellung, die die Transkriptionsimplementierung unterstützt, und bewahre die Quellaufnahme zur Prüfung auf.</p><p>Die Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge von Wörtern mit Zeitangaben. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Wahrscheinlichkeitswert der Erkennung enthalten. Damit lässt sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor verwenden, der zur relevanten Tonstelle zurückspringt. Bewahre das Ergebnis mit Zeitangaben zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, der das Auffinden von Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel unterstützt.</p><p>Sprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Sprechern, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktiviere sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und gib eine plausible Sprecherzahl an, sofern diese bekannt ist. Unterscheide eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfe bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung hilft beim Ordnen des Transkripts; sie belegt die Identität des Sprechers nicht unabhängig.</p><p>Eine Aufnahme mit einem Sprecher pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Anbieterschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und getrennte Transkripte oder ein zeitlich geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahre diese Kanalstruktur, wenn sie aussagekräftig ist. Das Zusammenmischen einer getrennten Gesprächsaufnahme vor der Transkription kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verwerfen. Halte kanalbasierte Zuordnung und aus gemischtem Audio erschlossene Diarisierung getrennt. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitstempel und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.</p><p>Keyterm-Prompting lenkt die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe; jeder Begriff muss unter 50 Zeichen und bei höchstens fünf Wörtern bleiben. Gib relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Stelle für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfe sie anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisung, einen Begriff einzufügen, den die Aufnahme nicht stützt.</p><p>Lege den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Satzabbrüche und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamisches Audio-Tagging kann nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte erkennen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber nicht stillschweigend die Rohaufzeichnung ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Die Transkriptbearbeitung lässt sich in der Anbieterschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätsschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätsschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einem generischen Ersatzmarker, einer Kategorienkennzeichnung oder einer nummerierten Kategorienkennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfe deshalb das geschwärzte Transkript vor dem Teilen. Eine natürlichsprachliche Bearbeitung liefert neben dem ursprünglichen Ergebnis einen bearbeiteten Text zurück, wobei die ursprünglichen Zeit- und Sprecherinformationen verfügbar bleiben. Halte diese Ergebnisse getrennt: Eine korrigierte Schreibweise oder ein neu formatierter Satz muss möglicherweise erneut geprüft werden, bevor er zeitlich mit dem Audio abgeglichen oder für eine nachgelagerte Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail richtig erkannt wurde.</p><p>Prüfe für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem du zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehrst. Achte auf leise Abschnitte, Überlagerungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur am flüssigen Text zu beurteilen. Bewahre unsicheren Wortlaut zur Korrektur, anstatt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu vervollständigen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für ihren Verwendungszweck nötigen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.</p>",
  "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Batch-Spracherkennungsmodell für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel und erweiterte Untertitel. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Annotationen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Ausgabe für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert die Spracherkennung in mehr als 90 Sprachen und eine automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell bei der Audiointerpretation helfen. Bereite eine klare Aufnahme vor, bewahre Originalsprache und Namen und vermeide starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wähle eine Eingabedarstellung, die die Transkriptionsimplementierung unterstützt, und bewahre die Quellaufnahme zur Prüfung auf.\n\nDie Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge von Wörtern mit Zeitangaben. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Wahrscheinlichkeitswert der Erkennung enthalten. Damit lässt sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor verwenden, der zur relevanten Tonstelle zurückspringt. Bewahre das Ergebnis mit Zeitangaben zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, der das Auffinden von Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel unterstützt.\n\nSprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Sprechern, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktiviere sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und gib eine plausible Sprecherzahl an, sofern diese bekannt ist. Unterscheide eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfe bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung hilft beim Ordnen des Transkripts; sie belegt die Identität des Sprechers nicht unabhängig.\n\nEine Aufnahme mit einem Sprecher pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Anbieterschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und getrennte Transkripte oder ein zeitlich geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahre diese Kanalstruktur, wenn sie aussagekräftig ist. Das Zusammenmischen einer getrennten Gesprächsaufnahme vor der Transkription kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verwerfen. Halte kanalbasierte Zuordnung und aus gemischtem Audio erschlossene Diarisierung getrennt. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitstempel und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.\n\nKeyterm-Prompting lenkt die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe; jeder Begriff muss unter 50 Zeichen und bei höchstens fünf Wörtern bleiben. Gib relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Stelle für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfe sie anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisung, einen Begriff einzufügen, den die Aufnahme nicht stützt.\n\nLege den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Satzabbrüche und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamisches Audio-Tagging kann nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte erkennen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber nicht stillschweigend die Rohaufzeichnung ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Die Transkriptbearbeitung lässt sich in der Anbieterschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätsschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätsschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einem generischen Ersatzmarker, einer Kategorienkennzeichnung oder einer nummerierten Kategorienkennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfe deshalb das geschwärzte Transkript vor dem Teilen. Eine natürlichsprachliche Bearbeitung liefert neben dem ursprünglichen Ergebnis einen bearbeiteten Text zurück, wobei die ursprünglichen Zeit- und Sprecherinformationen verfügbar bleiben. Halte diese Ergebnisse getrennt: Eine korrigierte Schreibweise oder ein neu formatierter Satz muss möglicherweise erneut geprüft werden, bevor er zeitlich mit dem Audio abgeglichen oder für eine nachgelagerte Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail richtig erkannt wurde.\n\nPrüfe für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem du zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehrst. Achte auf leise Abschnitte, Überlagerungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur am flüssigen Text zu beurteilen. Bewahre unsicheren Wortlaut zur Korrektur, anstatt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu vervollständigen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für ihren Verwendungszweck nötigen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.",
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Es ist für lange Aufnahmen, Untertitel und bearbeitbare Transkripte ausgelegt und bietet kontextbezogene Schlüsselbegriffe sowie die Wahl zwischen wortgetreuer und bereinigter Transkription.</p><dl class=\"card-io\" data-card-io><div><dt>Zulässige Eingaben</dt><dd>Audio</dd></div><div><dt>Ergebnisse</dt><dd>Text</dd></div></dl><details class=\"card-about\"><summary>Über das Modell</summary><p class=\"note-s\" data-model-method-boundary>Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.</p><div class=\"mabout\" id=\"m-about\"><p>ElevenLabs Scribe v2 ist das Batch-Spracherkennungsmodell für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel und erweiterte Untertitel. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Annotationen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Ausgabe für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.</p><p>Der Hersteller dokumentiert die Spracherkennung in mehr als 90 Sprachen und eine automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell bei der Audiointerpretation helfen. Bereite eine klare Aufnahme vor, bewahre Originalsprache und Namen und vermeide starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wähle eine Eingabedarstellung, die die Transkriptionsimplementierung unterstützt, und bewahre die Quellaufnahme zur Prüfung auf.</p><p>Die Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge von Wörtern mit Zeitangaben. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Wahrscheinlichkeitswert der Erkennung enthalten. Damit lässt sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor verwenden, der zur relevanten Tonstelle zurückspringt. Bewahre das Ergebnis mit Zeitangaben zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, der das Auffinden von Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel unterstützt.</p><p>Sprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Sprechern, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktiviere sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und gib eine plausible Sprecherzahl an, sofern diese bekannt ist. Unterscheide eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfe bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung hilft beim Ordnen des Transkripts; sie belegt die Identität des Sprechers nicht unabhängig.</p><p>Eine Aufnahme mit einem Sprecher pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Anbieterschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und getrennte Transkripte oder ein zeitlich geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahre diese Kanalstruktur, wenn sie aussagekräftig ist. Das Zusammenmischen einer getrennten Gesprächsaufnahme vor der Transkription kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verwerfen. Halte kanalbasierte Zuordnung und aus gemischtem Audio erschlossene Diarisierung getrennt. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitstempel und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.</p><p>Keyterm-Prompting lenkt die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe; jeder Begriff muss unter 50 Zeichen und bei höchstens fünf Wörtern bleiben. Gib relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Stelle für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfe sie anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisung, einen Begriff einzufügen, den die Aufnahme nicht stützt.</p><p>Lege den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Satzabbrüche und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamisches Audio-Tagging kann nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte erkennen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber nicht stillschweigend die Rohaufzeichnung ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.</p><p>Der Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Die Transkriptbearbeitung lässt sich in der Anbieterschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätsschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätsschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einem generischen Ersatzmarker, einer Kategorienkennzeichnung oder einer nummerierten Kategorienkennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfe deshalb das geschwärzte Transkript vor dem Teilen. Eine natürlichsprachliche Bearbeitung liefert neben dem ursprünglichen Ergebnis einen bearbeiteten Text zurück, wobei die ursprünglichen Zeit- und Sprecherinformationen verfügbar bleiben. Halte diese Ergebnisse getrennt: Eine korrigierte Schreibweise oder ein neu formatierter Satz muss möglicherweise erneut geprüft werden, bevor er zeitlich mit dem Audio abgeglichen oder für eine nachgelagerte Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail richtig erkannt wurde.</p><p>Prüfe für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem du zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehrst. Achte auf leise Abschnitte, Überlagerungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur am flüssigen Text zu beurteilen. Bewahre unsicheren Wortlaut zur Korrektur, anstatt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu vervollständigen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für ihren Verwendungszweck nötigen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.</p></div></details></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"methods\"><h3 tabindex=\"-1\">In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden</h3><details class=\"card-method\" open><summary><b>Ailoot Ultra · Transkription</b> <code>POST /v1/audio/transcriptions</code></summary><dl class=\"method-capabilities\"><div><dt>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</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>$0.0001222222222222</b> <span class=\"price-unit\">pro Sekunde Eingabeaudio</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-1328-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-1328-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-1328-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-1328-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}&quot;\n: &quot;${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}&quot;\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - &lt;&lt;&#39;PY_REQUEST&#39;\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ[&#39;AILOOT_AUDIO_FILE&#39;]).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b&#39;RIFF&#39; and audio[8:12] == b&#39;WAVE&#39;):\n    raise SystemExit(&#39;Supply your actual PCM WAV audio file&#39;)\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), &#39;rb&#39;) as recording:\n    if recording.getcomptype() != &#39;NONE&#39; or recording.getnframes() &lt;= 0:\n        raise SystemExit(&#39;Supply a nonempty PCM WAV recording&#39;)\nrequest = {&#39;model&#39;: &#39;elevenlabs/scribe-v2&#39;, &#39;input_audio&#39;: {&#39;data&#39;: base64.b64encode(audio).decode(&#39;ascii&#39;), &#39;format&#39;: &#39;wav&#39;}}\nPath(&#39;request.json&#39;).write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding=&#39;utf-8&#39;)\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H &quot;Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY&quot; -H &#39;Content-Type: application/json&#39; \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n</code></pre></div></div></div></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"results\"><h3 tabindex=\"-1\">Ergebnisse abrufen und speichern</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><p class=\"note-s\">Vollständiger ursprünglicher Antwortinhalt, Status und weitergeleitete Header. Dieser Handler fügt weder eine 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&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2</code></a></span></p><h4>Aliasnamen für Methodenpfade</h4><p class=\"note-s\">Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.</p><h4>Zugehörige Aufrufer-IDs</h4><p class=\"note-s\"><a href=\"#m=elevenlabs%2Fscribe-v2&amp;route=Ultra&amp;caller=elevenlabs%2Fscribe-v2&amp;fmt=transcriptions\"><code>elevenlabs/scribe-v2</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|elevenlabs%2Fscribe-v2",
      "ordinal": 0,
      "rawMethod": {
        "available": null,
        "cache_read": null,
        "cache_write": null,
        "cache_write_1h": null,
        "contract": {
          "data": {
            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "errors": [
              {
                "code": null,
                "condition": "Der JSON-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"
                ],
                "enum_known": true,
                "name": "model",
                "required": true,
                "type": "string"
              },
              {
                "default_known": false,
                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
                    "data": {
                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "elevenlabs/scribe-v2"
                  ],
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "model",
                "input_audio"
              ],
              "type": "object"
            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
              "body": {
                "input_audio": {
                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
                  "format": "wav"
                },
                "model": "elevenlabs/scribe-v2"
              },
              "content_type": "application/json"
            }
          },
          "input": {
            "content_type": "application/json",
            "material_conditions": [
              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei 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"
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          "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,
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                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
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            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
        },
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                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "label": "Cache write",
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              {
                "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",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
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              {
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                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
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                "side": "in",
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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', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
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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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              {
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              {
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
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              {
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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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    "about": "ElevenLabs Scribe v2 ist das Batch-Spracherkennungsmodell für aufgezeichnetes Audio, Transkription sowie Untertitel und erweiterte Untertitel. Es baut auf Scribe v1 auf und verarbeitet lange Aufnahmen, Pausen, Änderungen im Tonfall und längere Stille besser. Das Ergebnis ist verschriftlichte Sprache mit Zeitinformationen und optionalen Annotationen zu Sprechern und Audioereignissen. Scribe v2 Realtime ist eine separate Ausgabe für Live-Transkription; dieses Modell dient der Verarbeitung vollständiger Aufnahmen.\n\nDer Hersteller dokumentiert die Spracherkennung in mehr als 90 Sprachen und eine automatische Erkennung der Sprache, auch bei Aufnahmen mit Sprachwechseln. Ein Hinweis auf eine bekannte Sprache kann dem Modell bei der Audiointerpretation helfen. Bereite eine klare Aufnahme vor, bewahre Originalsprache und Namen und vermeide starke Übersteuerung oder unnötige Verarbeitung, die Sprachdetails entfernt. Zu den gängigen dokumentierten Eingaben gehören WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus und WebM. Wähle eine Eingabedarstellung, die die Transkriptionsimplementierung unterstützt, und bewahre die Quellaufnahme zur Prüfung auf.\n\nDie Standardantwort enthält den erkannten Text, Informationen zur erkannten Sprache und eine Folge von Wörtern mit Zeitangaben. Wortdatensätze können Start- und Endzeiten, Sprecherkennungen und einen logarithmischen Wahrscheinlichkeitswert der Erkennung enthalten. Damit lässt sich das Ergebnis für Untertitel, durchsuchbare Interviews oder einen Editor verwenden, der zur relevanten Tonstelle zurückspringt. Bewahre das Ergebnis mit Zeitangaben zusammen mit dem Quellaudio auf. Bei einem Podcast kann das Arbeitsergebnis beispielsweise aus einem bearbeitbaren Transkript und einem wortgenau zeitlich zugeordneten Datensatz bestehen, der das Auffinden von Korrekturen vor der Anordnung der Untertitel unterstützt.\n\nSprecherdiarisierung kennzeichnet bei Audio mit mehreren Sprechern, wer wann spricht; der Hersteller dokumentiert bis zu 32 Sprecher. Aktiviere sie, wenn Sprecherwechsel wichtig sind, und gib eine plausible Sprecherzahl an, sofern diese bekannt ist. Unterscheide eine erkannte Sprecherkennzeichnung vom verifizierten Namen einer Person. Prüfe bei einem Interview oder einer Besprechung die Sprecherwechsel anhand der Aufnahme, besonders bei überlappenden oder ähnlich klingenden Stimmen. Eine Kennzeichnung hilft beim Ordnen des Transkripts; sie belegt die Identität des Sprechers nicht unabhängig.\n\nEine Aufnahme mit einem Sprecher pro Kanal hat eine andere Struktur als mehrere in einem Kanal gemischte Stimmen. Die Anbieterschnittstelle kann bis zu fünf Kanäle unabhängig verarbeiten und getrennte Transkripte oder ein zeitlich geordnetes kombiniertes Transkript mit Kanalindizes zurückgeben. Bewahre diese Kanalstruktur, wenn sie aussagekräftig ist. Das Zusammenmischen einer getrennten Gesprächsaufnahme vor der Transkription kann eine nützliche Quelle für Sprecherinformationen verwerfen. Halte kanalbasierte Zuordnung und aus gemischtem Audio erschlossene Diarisierung getrennt. Die Antwort mit kombinierten Kanälen erfordert Zeitstempel und kann weder Entitätserkennung noch Schwärzung enthalten.\n\nKeyterm-Prompting lenkt die Erkennung von Namen, Produktbegriffen und Fachvokabular mithilfe des Kontexts. Die aktuelle Batch-Dokumentation erlaubt bis zu 1.000 Begriffe; jeder Begriff muss unter 50 Zeichen und bei höchstens fünf Wörtern bleiben. Gib relevante Schreibweisen statt eines breiten, sachfremden Katalogs vor. Stelle für ein technisches Interview die voraussichtlich vorkommenden Produktnamen und Abkürzungen bereit und prüfe sie anschließend an ihren Zeitmarken im Ergebnis. Schlüsselbegriffe beeinflussen die Erkennung; sie sind keine Anweisung, einen Begriff einzufügen, den die Aufnahme nicht stützt.\n\nLege den Zweck des Transkripts vor einer Bereinigung fest. Eine wortgetreue Aufzeichnung bewahrt den gesprochenen Wortlaut, während die dokumentierte Option für nicht wortgetreue Transkription Füllwörter, Satzabbrüche und Sprechunflüssigkeiten für ein besser lesbares Ergebnis entfernt. Dynamisches Audio-Tagging kann nichtsprachliche Ereignisse wie Lachen oder Schritte erkennen. Ein geglättetes Transkript kann für Untertitel oder zum Lesen nützlich sein, sollte aber nicht stillschweigend die Rohaufzeichnung ersetzen, wenn Wiederholungen, Korrekturen oder nichtsprachliche Geräusche für die Aufgabe wichtig sind.\n\nDer Hersteller dokumentiert außerdem Entitätserkennung und experimentelle Transkriptbearbeitung. Die Transkriptbearbeitung lässt sich in der Anbieterschnittstelle nicht mit Entitätserkennung, Entitätsschwärzung oder Mehrkanaltranskription kombinieren. Erkannte Entitäten liefern strukturierte Positionsangaben für ausgewählte Informationen im Transkript. Die optionale Entitätsschwärzung maskiert erkannten Text durch Ersatzkennzeichnungen; sie setzt Entitätserkennung voraus, und bei aktivierter Schwärzung wird die Entitätenliste nicht zurückgegeben. Die Schwärzung erfolgt während der Transkription mit einem generischen Ersatzmarker, einer Kategorienkennzeichnung oder einer nummerierten Kategorienkennzeichnung. Automatische Schwärzung kann sensible Inhalte übersehen; prüfe deshalb das geschwärzte Transkript vor dem Teilen. Eine natürlichsprachliche Bearbeitung liefert neben dem ursprünglichen Ergebnis einen bearbeiteten Text zurück, wobei die ursprünglichen Zeit- und Sprecherinformationen verfügbar bleiben. Halte diese Ergebnisse getrennt: Eine korrigierte Schreibweise oder ein neu formatierter Satz muss möglicherweise erneut geprüft werden, bevor er zeitlich mit dem Audio abgeglichen oder für eine nachgelagerte Extraktion verwendet wird. Diese Funktionen verarbeiten das Transkript; sie belegen nicht, dass jedes wichtige Detail richtig erkannt wurde.\n\nPrüfe für ein fertiges Transkript Namen, Zahlen, Verneinungen und Sprecherwechsel, indem du zu den entsprechenden Audiostellen zurückkehrst. Achte auf leise Abschnitte, Überlagerungen und Sprachwechsel, statt die Qualität nur am flüssigen Text zu beurteilen. Bewahre unsicheren Wortlaut zur Korrektur, anstatt eine unhörbare Passage mit einem plausiblen Satz zu vervollständigen. Das nützliche Ergebnis ist eine geprüfte Textaufzeichnung mit den für ihren Verwendungszweck nötigen Zeit- und Sprecherinformationen; ein Transkript kann anschließend als Eingabe für einen separaten Schritt zur Zusammenfassung, Übersetzung oder Analyse dienen.",
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              "required": [
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            "content_type": "application/json",
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              "Das Beispiel liest Ihre tatsächliche, nicht leere PCM-WAV-Datei ein, kodiert sämtliche Dateibytes als base64 und sendet input_audio.format als wav."
            ],
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                "url_source": "exact returned signed content URL"
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                "id_source": "Exakte task_id aus einem vorhandenen, Ihnen zugeordneten Mediendatensatz",
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              }
            ],
            "unknown": "Retain the actual X-Client-Request-ID and complete response. Read the original owned assets and their exact signed content URLs; never resubmit an uncertain creation."
          },
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            "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.",
            "family": "text",
            "fields": [
              {
                "description": null,
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                "type": null
              },
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                "description": null,
                "name": "usage (when present)",
                "type": null
              }
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            "result": "Complete original response body, status and forwarded headers. No universal JSON shape, text field or task envelope is added by this handler."
          }
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                "label": "Cache read",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write",
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
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              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "per input audio second"
            },
            "label": "input audio second",
            "units": [
              {
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                "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "audio_input_second",
                "label": "input audio second",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222",
                "native_quantity": 1,
                "public_unit_label": "per input audio second",
                "quantity": 1,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "audio_input_second"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n",
            "label": "curl · actual WAV file and complete original result",
            "language": "bash"
          }
        ],
        "family": "openai",
        "fast_multiplier": null,
        "flex_multiplier": null,
        "fmt": "transcriptions",
        "hints": [
          "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.",
          "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.",
          "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again."
        ],
        "http": "POST",
        "in": null,
        "input": [
          "audio"
        ],
        "label": "Transkription",
        "max_out": null,
        "max_reasoning_effort_multiplier": null,
        "method_aliases": [],
        "native_endpoint": "audio_transcriptions",
        "out": null,
        "output": [
          "text"
        ],
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "price_conditions": [
          {
            "label": "Fast mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When fast mode is selected"
          },
          {
            "label": "Flex mode",
            "value": "Not specified",
            "when": "When flex mode is selected"
          },
          {
            "label": "Maximum reasoning effort",
            "value": "Not specified",
            "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment"
          }
        ],
        "pricing": {
          "billing_mode": "per_request",
          "image_input_price": null,
          "image_output_price": null,
          "per_request_price": null,
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            "audio_input_second": 0.0001222222222222
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
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                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "out",
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              {
                "amount": null,
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              },
              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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