{
  "aboutHtml": "<p>GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es nimmt Audio mit optionalen Texthinweisen entgegen und erzeugt den erkannten Wortlaut. Es ist ein anderes Modell als das auf GPT-4o basierende GPT-4o Transcribe und als das neuere Profil GPT Transcribe mit eigenen Feldern für Schlüsselwörter und mehrsprachige Hinweise. Das nützliche Ergebnis ist hier ein Transkript der ursprünglich gesprochenen Wörter, vorbereitet für Suche, Prüfung oder einen nachfolgenden Schritt zur Inhaltsverarbeitung.</p><h4>Die Aufnahme vorbereiten</h4><p>OpenAIs Leitfaden zur Dateitranskription akzeptiert Audiouploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz nennt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM mit ausreichenden Metadaten zu Dateinamen und Inhaltstyp, um das Audioformat zu erkennen. Größere Aufnahmen können komprimiert oder in Teile von jeweils höchstens 25 MB geteilt werden. Erhalten Sie beim Teilen Satzgrenzen und die Zuordnung jedes Teils zu Originalaufnahme und Position, damit sich der Text später in der richtigen Reihenfolge zusammensetzen lässt.</p><p>Bewahren Sie für Sprachnotizen ein eindeutig zuordenbares Transkript pro Aufnahme auf und prüfen Sie Namen oder Zahlen, bevor Sie daraus Aufgaben erstellen. Vergleichen Sie bei einer gesprochenen Anleitung den erkannten Wortlaut mit den ursprünglichen Anweisungen, bevor Sie ihn für die Veröffentlichung bearbeiten. Eine hilfreiche Vorbereitung benennt die gesprochene Sprache und Begriffe, die andernfalls falsch verstanden werden könnten. Das Transkribieren der Wörter ist der erste Schritt; eine Interpretation, Zusammenfassung oder Übersetzung kann anschließend das geprüfte Transkript verwenden.</p><h4>Prompthinweise und ein einzelner Sprachhinweis</h4><p>Bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen unterstützen einen frei formulierten Prompt. OpenAI beschreibt Prompts für Namen, Abkürzungen, aufnahmebezogenes Vokabular, Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörter und das bevorzugte Schriftsystem. Laut Endpunktreferenz sollte der Prompt zur Audiosprache passen und kann Kontext aus einem vorherigen Audiosegment übernehmen. Fügen Sie relevante Schreibweisen oder eine kurze Themenbeschreibung hinzu, statt einen Transkriptionsprompt wie eine uneingeschränkte Chatanweisung einzusetzen.</p><p>Der etablierte Sprachhinweis dieses Modells verwendet das einzelne Feld language. Die Herstellerreferenz dokumentiert einen Eingabesprachcode nach ISO 639-1, etwa en. Die separaten Felder keywords und languages sind für GPT Transcribe dokumentiert; sie gehören nicht zu diesem Mini-Profil. Bewahren Sie bei einer Aufnahmeserie die vorgesehene Spracheinstellung zu jeder Eingabe auf, statt sie als Aufforderung zur Übersetzung des Ergebnisses zu interpretieren.</p><h4>JSON-Ergebnis und optionale Tokenwahrscheinlichkeiten</h4><p>Die aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Mini Transcribe. Der erkannte Wortlaut erscheint im Feld text. Auf Anforderung können Token-Log-Wahrscheinlichkeiten die JSON-Antwort begleiten. Diese Werte beschreiben die Tokenwahrscheinlichkeiten des Modells und können Material für eine genauere Prüfung kennzeichnen. Sie belegen nicht, dass ein Name, eine Zahl oder ein Satz dem Klang entspricht. Entscheiden Sie anhand der Aufnahme, ob ein fragliches Wort korrigiert werden sollte.</p><p>Das gewöhnliche Mini-Transkriptionsprofil stellt über diese JSON-Schnittstelle weder native SRT- oder VTT-Ausgaben noch Ausgaben mit ausführlichen Wortzeitstempeln oder Sprecherkennzeichnungen bereit. OpenAI dokumentiert spezialisierte Modelle und Formate für diese Fähigkeiten. Wenn eine Untertitelspur das gewünschte Ergebnis ist, halten Sie das geprüfte Transkript für einen separaten Ablauf zur zeitlichen Zuordnung verfügbar. Setzen Sie nicht voraus, dass ein reines Textergebnis bereits Untertitelgrenzen enthält.</p><h4>Gestreamte Dateiausgabe und dokumentierte Modi</h4><p>Der Leitfaden des Herstellers zur Umwandlung von Sprache in Text sagt ausdrücklich, dass bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen Dateistreaming unterstützen. Eine abgeschlossene Aufnahme kann während der Verarbeitung vorläufigen Transkripttext und danach ein fertiges Ergebnis liefern. Bewahren Sie das fertige Transkript als abgeschlossenes Ergebnis auf. Das Erscheinen vorläufigen Texts bedeutet nicht, dass der Dateiablauf fortlaufend Live-Mikrofon-Audio empfängt. Die Modellkarte nennt separat die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Diese Herstellerschnittstellen bedeuten nicht, dass jedes Sitzungsfeld eines anderen Transkriptionsmodells hier gilt.</p><h4>Kontext, Ausgabebudget und hilfreiche Prüfungen</h4><p>OpenAIs aktuelle Modellspezifikation nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Spezifikationswerte sind keine allgemeingültige Minutendauer für eine Audioaufnahme. Die Dateigrößenregel und ein Tokenbudget beschreiben unterschiedliche Einschränkungen. Bereiten Sie umfangreiches Material nach dem dokumentierten Dateiablauf vor, übernehmen Sie relevanten Kontext zwischen Teilen und prüfen Sie, ob der fertige Text das Ende der Quelle enthält.</p><p>Ein brauchbares Mini Transcribe-Ergebnis erhält den Wortlaut und seine Beziehung zur Aufnahme. Optionale Wahrscheinlichkeitsdaten bleiben von redaktionellen Korrekturen getrennt. Prüfen Sie unbekanntes Vokabular, Akzente, Hintergrundgeräusche, Sprachwechsel und überlappende Sprache mit dem Originalaudio. Unterscheiden Sie bei einer Überarbeitung zur besseren Lesbarkeit die redaktionelle Fassung vom erkannten Transkript, damit spätere Nutzer erkennen können, welche Wörter aus der Aufnahme stammen und welche bei der Aufbereitung geändert wurden.</p>",
  "aboutText": "GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es nimmt Audio mit optionalen Texthinweisen entgegen und erzeugt den erkannten Wortlaut. Es ist ein anderes Modell als das auf GPT-4o basierende GPT-4o Transcribe und als das neuere Profil GPT Transcribe mit eigenen Feldern für Schlüsselwörter und mehrsprachige Hinweise. Das nützliche Ergebnis ist hier ein Transkript der ursprünglich gesprochenen Wörter, vorbereitet für Suche, Prüfung oder einen nachfolgenden Schritt zur Inhaltsverarbeitung.\n\n### Die Aufnahme vorbereiten\n\nOpenAIs Leitfaden zur Dateitranskription akzeptiert Audiouploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz nennt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM mit ausreichenden Metadaten zu Dateinamen und Inhaltstyp, um das Audioformat zu erkennen. Größere Aufnahmen können komprimiert oder in Teile von jeweils höchstens 25 MB geteilt werden. Erhalten Sie beim Teilen Satzgrenzen und die Zuordnung jedes Teils zu Originalaufnahme und Position, damit sich der Text später in der richtigen Reihenfolge zusammensetzen lässt.\n\nBewahren Sie für Sprachnotizen ein eindeutig zuordenbares Transkript pro Aufnahme auf und prüfen Sie Namen oder Zahlen, bevor Sie daraus Aufgaben erstellen. Vergleichen Sie bei einer gesprochenen Anleitung den erkannten Wortlaut mit den ursprünglichen Anweisungen, bevor Sie ihn für die Veröffentlichung bearbeiten. Eine hilfreiche Vorbereitung benennt die gesprochene Sprache und Begriffe, die andernfalls falsch verstanden werden könnten. Das Transkribieren der Wörter ist der erste Schritt; eine Interpretation, Zusammenfassung oder Übersetzung kann anschließend das geprüfte Transkript verwenden.\n\n### Prompthinweise und ein einzelner Sprachhinweis\n\nBestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen unterstützen einen frei formulierten Prompt. OpenAI beschreibt Prompts für Namen, Abkürzungen, aufnahmebezogenes Vokabular, Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörter und das bevorzugte Schriftsystem. Laut Endpunktreferenz sollte der Prompt zur Audiosprache passen und kann Kontext aus einem vorherigen Audiosegment übernehmen. Fügen Sie relevante Schreibweisen oder eine kurze Themenbeschreibung hinzu, statt einen Transkriptionsprompt wie eine uneingeschränkte Chatanweisung einzusetzen.\n\nDer etablierte Sprachhinweis dieses Modells verwendet das einzelne Feld language. Die Herstellerreferenz dokumentiert einen Eingabesprachcode nach ISO 639-1, etwa en. Die separaten Felder keywords und languages sind für GPT Transcribe dokumentiert; sie gehören nicht zu diesem Mini-Profil. Bewahren Sie bei einer Aufnahmeserie die vorgesehene Spracheinstellung zu jeder Eingabe auf, statt sie als Aufforderung zur Übersetzung des Ergebnisses zu interpretieren.\n\n### JSON-Ergebnis und optionale Tokenwahrscheinlichkeiten\n\nDie aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Mini Transcribe. Der erkannte Wortlaut erscheint im Feld text. Auf Anforderung können Token-Log-Wahrscheinlichkeiten die JSON-Antwort begleiten. Diese Werte beschreiben die Tokenwahrscheinlichkeiten des Modells und können Material für eine genauere Prüfung kennzeichnen. Sie belegen nicht, dass ein Name, eine Zahl oder ein Satz dem Klang entspricht. Entscheiden Sie anhand der Aufnahme, ob ein fragliches Wort korrigiert werden sollte.\n\nDas gewöhnliche Mini-Transkriptionsprofil stellt über diese JSON-Schnittstelle weder native SRT- oder VTT-Ausgaben noch Ausgaben mit ausführlichen Wortzeitstempeln oder Sprecherkennzeichnungen bereit. OpenAI dokumentiert spezialisierte Modelle und Formate für diese Fähigkeiten. Wenn eine Untertitelspur das gewünschte Ergebnis ist, halten Sie das geprüfte Transkript für einen separaten Ablauf zur zeitlichen Zuordnung verfügbar. Setzen Sie nicht voraus, dass ein reines Textergebnis bereits Untertitelgrenzen enthält.\n\n### Gestreamte Dateiausgabe und dokumentierte Modi\n\nDer Leitfaden des Herstellers zur Umwandlung von Sprache in Text sagt ausdrücklich, dass bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen Dateistreaming unterstützen. Eine abgeschlossene Aufnahme kann während der Verarbeitung vorläufigen Transkripttext und danach ein fertiges Ergebnis liefern. Bewahren Sie das fertige Transkript als abgeschlossenes Ergebnis auf. Das Erscheinen vorläufigen Texts bedeutet nicht, dass der Dateiablauf fortlaufend Live-Mikrofon-Audio empfängt. Die Modellkarte nennt separat die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Diese Herstellerschnittstellen bedeuten nicht, dass jedes Sitzungsfeld eines anderen Transkriptionsmodells hier gilt.\n\n### Kontext, Ausgabebudget und hilfreiche Prüfungen\n\nOpenAIs aktuelle Modellspezifikation nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Spezifikationswerte sind keine allgemeingültige Minutendauer für eine Audioaufnahme. Die Dateigrößenregel und ein Tokenbudget beschreiben unterschiedliche Einschränkungen. Bereiten Sie umfangreiches Material nach dem dokumentierten Dateiablauf vor, übernehmen Sie relevanten Kontext zwischen Teilen und prüfen Sie, ob der fertige Text das Ende der Quelle enthält.\n\nEin brauchbares Mini Transcribe-Ergebnis erhält den Wortlaut und seine Beziehung zur Aufnahme. Optionale Wahrscheinlichkeitsdaten bleiben von redaktionellen Korrekturen getrennt. Prüfen Sie unbekanntes Vokabular, Akzente, Hintergrundgeräusche, Sprachwechsel und überlappende Sprache mit dem Originalaudio. Unterscheiden Sie bei einer Überarbeitung zur besseren Lesbarkeit die redaktionelle Fassung vom erkannten Transkript, damit spätere Nutzer erkennen können, welche Wörter aus der Aufnahme stammen und welche bei der Aufbereitung geändert wurden.",
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Es wandelt Audio in ein JSON-Transkript um, unterstützt aufnahmebezogene Textprompts und gestreamte Dateiergebnisse und kann Token-Log-Wahrscheinlichkeiten zur gezielten Transkriptprüfung zurückgeben.</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>GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es nimmt Audio mit optionalen Texthinweisen entgegen und erzeugt den erkannten Wortlaut. Es ist ein anderes Modell als das auf GPT-4o basierende GPT-4o Transcribe und als das neuere Profil GPT Transcribe mit eigenen Feldern für Schlüsselwörter und mehrsprachige Hinweise. Das nützliche Ergebnis ist hier ein Transkript der ursprünglich gesprochenen Wörter, vorbereitet für Suche, Prüfung oder einen nachfolgenden Schritt zur Inhaltsverarbeitung.</p><h4>Die Aufnahme vorbereiten</h4><p>OpenAIs Leitfaden zur Dateitranskription akzeptiert Audiouploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz nennt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM mit ausreichenden Metadaten zu Dateinamen und Inhaltstyp, um das Audioformat zu erkennen. Größere Aufnahmen können komprimiert oder in Teile von jeweils höchstens 25 MB geteilt werden. Erhalten Sie beim Teilen Satzgrenzen und die Zuordnung jedes Teils zu Originalaufnahme und Position, damit sich der Text später in der richtigen Reihenfolge zusammensetzen lässt.</p><p>Bewahren Sie für Sprachnotizen ein eindeutig zuordenbares Transkript pro Aufnahme auf und prüfen Sie Namen oder Zahlen, bevor Sie daraus Aufgaben erstellen. Vergleichen Sie bei einer gesprochenen Anleitung den erkannten Wortlaut mit den ursprünglichen Anweisungen, bevor Sie ihn für die Veröffentlichung bearbeiten. Eine hilfreiche Vorbereitung benennt die gesprochene Sprache und Begriffe, die andernfalls falsch verstanden werden könnten. Das Transkribieren der Wörter ist der erste Schritt; eine Interpretation, Zusammenfassung oder Übersetzung kann anschließend das geprüfte Transkript verwenden.</p><h4>Prompthinweise und ein einzelner Sprachhinweis</h4><p>Bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen unterstützen einen frei formulierten Prompt. OpenAI beschreibt Prompts für Namen, Abkürzungen, aufnahmebezogenes Vokabular, Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörter und das bevorzugte Schriftsystem. Laut Endpunktreferenz sollte der Prompt zur Audiosprache passen und kann Kontext aus einem vorherigen Audiosegment übernehmen. Fügen Sie relevante Schreibweisen oder eine kurze Themenbeschreibung hinzu, statt einen Transkriptionsprompt wie eine uneingeschränkte Chatanweisung einzusetzen.</p><p>Der etablierte Sprachhinweis dieses Modells verwendet das einzelne Feld language. Die Herstellerreferenz dokumentiert einen Eingabesprachcode nach ISO 639-1, etwa en. Die separaten Felder keywords und languages sind für GPT Transcribe dokumentiert; sie gehören nicht zu diesem Mini-Profil. Bewahren Sie bei einer Aufnahmeserie die vorgesehene Spracheinstellung zu jeder Eingabe auf, statt sie als Aufforderung zur Übersetzung des Ergebnisses zu interpretieren.</p><h4>JSON-Ergebnis und optionale Tokenwahrscheinlichkeiten</h4><p>Die aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Mini Transcribe. Der erkannte Wortlaut erscheint im Feld text. Auf Anforderung können Token-Log-Wahrscheinlichkeiten die JSON-Antwort begleiten. Diese Werte beschreiben die Tokenwahrscheinlichkeiten des Modells und können Material für eine genauere Prüfung kennzeichnen. Sie belegen nicht, dass ein Name, eine Zahl oder ein Satz dem Klang entspricht. Entscheiden Sie anhand der Aufnahme, ob ein fragliches Wort korrigiert werden sollte.</p><p>Das gewöhnliche Mini-Transkriptionsprofil stellt über diese JSON-Schnittstelle weder native SRT- oder VTT-Ausgaben noch Ausgaben mit ausführlichen Wortzeitstempeln oder Sprecherkennzeichnungen bereit. OpenAI dokumentiert spezialisierte Modelle und Formate für diese Fähigkeiten. Wenn eine Untertitelspur das gewünschte Ergebnis ist, halten Sie das geprüfte Transkript für einen separaten Ablauf zur zeitlichen Zuordnung verfügbar. Setzen Sie nicht voraus, dass ein reines Textergebnis bereits Untertitelgrenzen enthält.</p><h4>Gestreamte Dateiausgabe und dokumentierte Modi</h4><p>Der Leitfaden des Herstellers zur Umwandlung von Sprache in Text sagt ausdrücklich, dass bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen Dateistreaming unterstützen. Eine abgeschlossene Aufnahme kann während der Verarbeitung vorläufigen Transkripttext und danach ein fertiges Ergebnis liefern. Bewahren Sie das fertige Transkript als abgeschlossenes Ergebnis auf. Das Erscheinen vorläufigen Texts bedeutet nicht, dass der Dateiablauf fortlaufend Live-Mikrofon-Audio empfängt. Die Modellkarte nennt separat die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Diese Herstellerschnittstellen bedeuten nicht, dass jedes Sitzungsfeld eines anderen Transkriptionsmodells hier gilt.</p><h4>Kontext, Ausgabebudget und hilfreiche Prüfungen</h4><p>OpenAIs aktuelle Modellspezifikation nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Spezifikationswerte sind keine allgemeingültige Minutendauer für eine Audioaufnahme. Die Dateigrößenregel und ein Tokenbudget beschreiben unterschiedliche Einschränkungen. Bereiten Sie umfangreiches Material nach dem dokumentierten Dateiablauf vor, übernehmen Sie relevanten Kontext zwischen Teilen und prüfen Sie, ob der fertige Text das Ende der Quelle enthält.</p><p>Ein brauchbares Mini Transcribe-Ergebnis erhält den Wortlaut und seine Beziehung zur Aufnahme. Optionale Wahrscheinlichkeitsdaten bleiben von redaktionellen Korrekturen getrennt. Prüfen Sie unbekanntes Vokabular, Akzente, Hintergrundgeräusche, Sprachwechsel und überlappende Sprache mit dem Originalaudio. Unterscheiden Sie bei einer Überarbeitung zur besseren Lesbarkeit die redaktionelle Fassung vom erkannten Transkript, damit spätere Nutzer erkennen können, welche Wörter aus der Aufnahme stammen und welche bei der Aufbereitung geändert wurden.</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>openai/gpt-4o-mini-transcribe</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>Eingabe-Token</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>/ 1K Token</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Eingabe</span> <b>$0.0025</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>Ausgabe-Token</th><td data-cell-label=\"Tarifstaffel\"><span class=\"card-cell-label\">Tarifstaffel</span>—</td><td data-cell-label=\"Abrechnungseinheit\"><span class=\"card-cell-label\">Abrechnungseinheit</span>/ 1K Token</td><td data-cell-label=\"Gebühr\"><span class=\"card-cell-label\">Gebühr</span><div><span>Ausgabe</span> <b>$0.01</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2046-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2046-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2046-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2046-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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;openai/gpt-4o-mini-transcribe&#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=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-mini-transcribe</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=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-mini-transcribe</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fgpt-4o-mini-transcribe",
      "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": [
                  "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                ],
                "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": [
                    "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                  ],
                  "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": "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
              },
              "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,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
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                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "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",
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
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                "billing_input": true,
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                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
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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': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', '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,
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          }
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        "pricing_profiles": [
          {
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            },
            "label": "Base token rates",
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              {
                "amount": null,
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                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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              },
              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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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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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache write, 1 hour",
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                "quantity_is_estimate": false,
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              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
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            },
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            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
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                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "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",
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            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
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                "estimate_only": false,
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                "label": "output token",
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          }
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        "request_model_id": "openai/gpt-4o-mini-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
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          {
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    "description": "GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es wandelt Audio in ein JSON-Transkript um, unterstützt aufnahmebezogene Textprompts und gestreamte Dateiergebnisse und kann Token-Log-Wahrscheinlichkeiten zur gezielten Transkriptprüfung zurückgeben.",
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    "title": "OpenAI: GPT-4o Mini Transcribe — Ailoot",
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    "about": "GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es nimmt Audio mit optionalen Texthinweisen entgegen und erzeugt den erkannten Wortlaut. Es ist ein anderes Modell als das auf GPT-4o basierende GPT-4o Transcribe und als das neuere Profil GPT Transcribe mit eigenen Feldern für Schlüsselwörter und mehrsprachige Hinweise. Das nützliche Ergebnis ist hier ein Transkript der ursprünglich gesprochenen Wörter, vorbereitet für Suche, Prüfung oder einen nachfolgenden Schritt zur Inhaltsverarbeitung.\n\n### Die Aufnahme vorbereiten\n\nOpenAIs Leitfaden zur Dateitranskription akzeptiert Audiouploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz nennt FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM mit ausreichenden Metadaten zu Dateinamen und Inhaltstyp, um das Audioformat zu erkennen. Größere Aufnahmen können komprimiert oder in Teile von jeweils höchstens 25 MB geteilt werden. Erhalten Sie beim Teilen Satzgrenzen und die Zuordnung jedes Teils zu Originalaufnahme und Position, damit sich der Text später in der richtigen Reihenfolge zusammensetzen lässt.\n\nBewahren Sie für Sprachnotizen ein eindeutig zuordenbares Transkript pro Aufnahme auf und prüfen Sie Namen oder Zahlen, bevor Sie daraus Aufgaben erstellen. Vergleichen Sie bei einer gesprochenen Anleitung den erkannten Wortlaut mit den ursprünglichen Anweisungen, bevor Sie ihn für die Veröffentlichung bearbeiten. Eine hilfreiche Vorbereitung benennt die gesprochene Sprache und Begriffe, die andernfalls falsch verstanden werden könnten. Das Transkribieren der Wörter ist der erste Schritt; eine Interpretation, Zusammenfassung oder Übersetzung kann anschließend das geprüfte Transkript verwenden.\n\n### Prompthinweise und ein einzelner Sprachhinweis\n\nBestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen unterstützen einen frei formulierten Prompt. OpenAI beschreibt Prompts für Namen, Abkürzungen, aufnahmebezogenes Vokabular, Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörter und das bevorzugte Schriftsystem. Laut Endpunktreferenz sollte der Prompt zur Audiosprache passen und kann Kontext aus einem vorherigen Audiosegment übernehmen. Fügen Sie relevante Schreibweisen oder eine kurze Themenbeschreibung hinzu, statt einen Transkriptionsprompt wie eine uneingeschränkte Chatanweisung einzusetzen.\n\nDer etablierte Sprachhinweis dieses Modells verwendet das einzelne Feld language. Die Herstellerreferenz dokumentiert einen Eingabesprachcode nach ISO 639-1, etwa en. Die separaten Felder keywords und languages sind für GPT Transcribe dokumentiert; sie gehören nicht zu diesem Mini-Profil. Bewahren Sie bei einer Aufnahmeserie die vorgesehene Spracheinstellung zu jeder Eingabe auf, statt sie als Aufforderung zur Übersetzung des Ergebnisses zu interpretieren.\n\n### JSON-Ergebnis und optionale Tokenwahrscheinlichkeiten\n\nDie aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Mini Transcribe. Der erkannte Wortlaut erscheint im Feld text. Auf Anforderung können Token-Log-Wahrscheinlichkeiten die JSON-Antwort begleiten. Diese Werte beschreiben die Tokenwahrscheinlichkeiten des Modells und können Material für eine genauere Prüfung kennzeichnen. Sie belegen nicht, dass ein Name, eine Zahl oder ein Satz dem Klang entspricht. Entscheiden Sie anhand der Aufnahme, ob ein fragliches Wort korrigiert werden sollte.\n\nDas gewöhnliche Mini-Transkriptionsprofil stellt über diese JSON-Schnittstelle weder native SRT- oder VTT-Ausgaben noch Ausgaben mit ausführlichen Wortzeitstempeln oder Sprecherkennzeichnungen bereit. OpenAI dokumentiert spezialisierte Modelle und Formate für diese Fähigkeiten. Wenn eine Untertitelspur das gewünschte Ergebnis ist, halten Sie das geprüfte Transkript für einen separaten Ablauf zur zeitlichen Zuordnung verfügbar. Setzen Sie nicht voraus, dass ein reines Textergebnis bereits Untertitelgrenzen enthält.\n\n### Gestreamte Dateiausgabe und dokumentierte Modi\n\nDer Leitfaden des Herstellers zur Umwandlung von Sprache in Text sagt ausdrücklich, dass bestehende GPT-4o Mini Transcribe-Integrationen Dateistreaming unterstützen. Eine abgeschlossene Aufnahme kann während der Verarbeitung vorläufigen Transkripttext und danach ein fertiges Ergebnis liefern. Bewahren Sie das fertige Transkript als abgeschlossenes Ergebnis auf. Das Erscheinen vorläufigen Texts bedeutet nicht, dass der Dateiablauf fortlaufend Live-Mikrofon-Audio empfängt. Die Modellkarte nennt separat die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Diese Herstellerschnittstellen bedeuten nicht, dass jedes Sitzungsfeld eines anderen Transkriptionsmodells hier gilt.\n\n### Kontext, Ausgabebudget und hilfreiche Prüfungen\n\nOpenAIs aktuelle Modellspezifikation nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Spezifikationswerte sind keine allgemeingültige Minutendauer für eine Audioaufnahme. Die Dateigrößenregel und ein Tokenbudget beschreiben unterschiedliche Einschränkungen. Bereiten Sie umfangreiches Material nach dem dokumentierten Dateiablauf vor, übernehmen Sie relevanten Kontext zwischen Teilen und prüfen Sie, ob der fertige Text das Ende der Quelle enthält.\n\nEin brauchbares Mini Transcribe-Ergebnis erhält den Wortlaut und seine Beziehung zur Aufnahme. Optionale Wahrscheinlichkeitsdaten bleiben von redaktionellen Korrekturen getrennt. Prüfen Sie unbekanntes Vokabular, Akzente, Hintergrundgeräusche, Sprachwechsel und überlappende Sprache mit dem Originalaudio. Unterscheiden Sie bei einer Überarbeitung zur besseren Lesbarkeit die redaktionelle Fassung vom erkannten Transkript, damit spätere Nutzer erkennen können, welche Wörter aus der Aufnahme stammen und welche bei der Aufbereitung geändert wurden.",
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                "enum_known": false,
                "name": "input_audio",
                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
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                      "contentEncoding": "base64",
                      "type": "string"
                    },
                    "format": {
                      "type": "string"
                    }
                  },
                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
                    "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
                  ],
                  "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": "openai/gpt-4o-mini-transcribe"
              },
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            }
          },
          "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": [
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            ],
            "required": [
              "model",
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              },
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                "http": "GET",
                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}"
              }
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            "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": {
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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,
                "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": [
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            "dimensions": {
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            },
            "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,
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              {
                "amount": null,
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                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
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                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
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              {
                "amount": null,
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                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_read_price",
                "label": "Cache read",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
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                "quantity_is_estimate": false,
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                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.0025000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.0000025",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "output token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.01000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00001",
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "examples": [
          {
            "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_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': 'openai/gpt-4o-mini-transcribe', '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,
          "unit_prices": {
            "input_token": 2.5e-06,
            "output_token": 1e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
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                "native_quantity": 1,
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    "short": "GPT-4o Mini Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o Mini basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Es wandelt Audio in ein JSON-Transkript um, unterstützt aufnahmebezogene Textprompts und gestreamte Dateiergebnisse und kann Token-Log-Wahrscheinlichkeiten zur gezielten Transkriptprüfung zurückgeben."
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