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  "aboutHtml": "<p>GPT-4o Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Seine Eingabe ist Audio mit optionalen Texthinweisen; seine Ausgabe ist der erkannte Wortlaut. Es ist von der Edition GPT-4o Mini Transcribe und von GPT-4o Transcribe Diarize, dem spezialisierten Modell zur Sprecherkennzeichnung, getrennt. Nutzen Sie dieses Profil, um gesprochenes Material originalgetreu schriftlich festzuhalten. Die Originalaufnahme sollte für die Prüfung und spätere redaktionelle Arbeit verfügbar bleiben.</p><h4>Dateieingabe und Vorbereitung längeren Materials</h4><p>OpenAIs Transkriptionsleitfaden dokumentiert Uploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz akzeptiert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM. Sie empfiehlt Dateimetadaten zur Formaterkennung, darunter einen Dateinamen mit Erweiterung und einen passenden Inhaltstyp. Für größere Aufnahmen entsprechen Komprimierung oder geordnete Teile von jeweils höchstens 25 MB den Herstellerhinweisen für längere Eingaben. Vermeiden Sie eine Trennung mitten im Satz und erhalten Sie die Position jedes Teils in der vollständigen Aufnahme.</p><p>Ordnen Sie bei einem Interview jede Eingabedatei der Aufnahme und der enthaltenen Passage zu. Bereiten Sie bei einem Fachvortrag relevante Produktnamen, Abkürzungen und Fachvokabular als Kontext vor und prüfen Sie deren Schreibweise anschließend anhand der tatsächlich gesprochenen Wörter. Prüfen Sie bei einer aufgezeichneten Erklärung mit Zahlenwerten das Transkript zusammen mit der Quelle, bevor Sie daraus eine schriftliche Anleitung erstellen. Das erste gewünschte Ergebnis ist der erkannte Wortlaut in Textform. Ein verdichteter Bericht oder ein übersetztes Dokument kann daraus separat erstellt werden.</p><h4>Aufnahmebezogene Prompts und Sprachauswahl</h4><p>Der Herstellerleitfaden nennt GPT-4o Transcribe ausdrücklich als Modell mit Promptunterstützung. Ein Prompt kann korrekte Schreibweisen, Kontext aus einem vorherigen Segment und Vorgaben zu Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörtern oder einem Schriftsystem liefern. Laut Referenz sollte er zur Sprache der Aufnahme passen. Eine kurze, relevante Beschreibung von Thema und Vokabular liefert der Transkription nützlichen Kontext, ohne nicht gesprochene Begriffe zur Pflichtausgabe zu machen.</p><p>Dieses Profil unterstützt den Sprachhinweis im einzelnen Feld language, dokumentiert im Format ISO 639-1. Die Angabe der tatsächlichen Eingabesprache kann die Erkennung unterstützen. Die neueren Felder keywords und languages von GPT Transcribe gehören zu jenem separat benannten Modell und dürfen nicht für GPT-4o Transcribe vorausgesetzt werden. Beziehen Sie die Spracheinstellung auf die zu transkribierende Sprache und erhalten Sie den ursprünglichen Wortlaut vor einer späteren Übersetzung oder stilistischen Überarbeitung.</p><h4>Ergebnisformat, Wahrscheinlichkeiten und Spezialausgaben</h4><p>Die aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Transcribe. Das Ergebnis enthält den erkannten Text; mit diesem JSON-Format können optional Token-Log-Wahrscheinlichkeiten angefordert werden. Die Wahrscheinlichkeitsdaten beschreiben die Tokenauswahl des Modells. Sie können Hinweise darauf geben, welche Passagen genauer geprüft werden sollten. Ob das Transkript einen schwierigen Namen, eine Zahl oder Formulierung richtig wiedergibt, lässt sich jedoch anhand eines Audiovergleichs feststellen.</p><p>Das JSON-Ergebnis des Standardprofils liefert weder native Untertitelformate noch detaillierte Zeitstempel auf Wortebene oder Sprecherzuordnungen. OpenAI dokumentiert andere Kombinationen aus Modell und Format, wenn solche Ausgaben benötigt werden. GPT-4o Transcribe Diarize ist die eigenständige Edition zur Sprecherkennzeichnung. Bewahren Sie für eine Untertitelaufgabe ein geprüftes Transkript für einen geeigneten Schritt zur zeitlichen Zuordnung auf. Erfinden Sie bei einem Gespräch keine Sprechernamen, nur weil sich in einem Transkriptabsatz scheinbar Thema oder Stimme ändern.</p><h4>Gestreamte Ergebnisse aus einer abgeschlossenen Datei</h4><p>Laut OpenAIs Leitfaden zur Umwandlung von Sprache in Text unterstützen bestehende GPT-4o Transcribe-Integrationen Dateistreaming. Die Anwendung stellt zuerst die Aufnahme bereit, empfängt dann den Transkripttext während ihrer Verarbeitung und bewahrt das fertige Ergebnis auf. Dabei wird das Transkript einer abgeschlossenen Aufnahme gestreamt; Mikrofon-Audio wird nicht während seines Eintreffens entgegengenommen. Die konkrete Modellkarte nennt außerdem die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Das modellspezifische Sitzungsverhalten muss diesem Profil zugeordnet bleiben, statt von einem neueren Modell für kontinuierliches Streaming übernommen zu werden.</p><h4>Modellgrenzen und Prüfung des fertigen Ergebnisses</h4><p>Die aktuelle Spezifikation von GPT-4o Transcribe nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Tokengrenzen entsprechen keiner festen Audiodauer und ersetzen nicht die Vorbereitungsregeln zur Dateitranskription. Erhalten Sie bei einer längeren Aufnahme die Reihenfolge der Quelle und relevanten vorherigen Kontext und prüfen Sie, ob der fertige Text bis zum Ende jedes vorgesehenen Segments reicht.</p><p>Ein brauchbares fertiges Transkript kann als durchsuchbares Interviewmaterial, als Quelle für technische Dokumentation oder als Wortlaut für einen späteren Untertitelablauf dienen. Prüfen Sie unsicheres Vokabular, Mengenangaben, Zeichensetzung, Akzente und überlappende Sprache anhand der Aufnahme. Trennen Sie den erkannten Text von späteren Korrekturen oder Zusammenfassungen und erhalten Sie über Kennungen im umgebenden Ablauf die Verbindung zur Quelle. Das Modell liefert eine schriftliche Aufzeichnung. Sorgfältige Eingabevorbereitung und Quellenprüfung bestimmen, ob sie für die nächste Verwendung geeignet ist.</p>",
  "aboutText": "GPT-4o Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Seine Eingabe ist Audio mit optionalen Texthinweisen; seine Ausgabe ist der erkannte Wortlaut. Es ist von der Edition GPT-4o Mini Transcribe und von GPT-4o Transcribe Diarize, dem spezialisierten Modell zur Sprecherkennzeichnung, getrennt. Nutzen Sie dieses Profil, um gesprochenes Material originalgetreu schriftlich festzuhalten. Die Originalaufnahme sollte für die Prüfung und spätere redaktionelle Arbeit verfügbar bleiben.\n\n### Dateieingabe und Vorbereitung längeren Materials\n\nOpenAIs Transkriptionsleitfaden dokumentiert Uploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz akzeptiert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM. Sie empfiehlt Dateimetadaten zur Formaterkennung, darunter einen Dateinamen mit Erweiterung und einen passenden Inhaltstyp. Für größere Aufnahmen entsprechen Komprimierung oder geordnete Teile von jeweils höchstens 25 MB den Herstellerhinweisen für längere Eingaben. Vermeiden Sie eine Trennung mitten im Satz und erhalten Sie die Position jedes Teils in der vollständigen Aufnahme.\n\nOrdnen Sie bei einem Interview jede Eingabedatei der Aufnahme und der enthaltenen Passage zu. Bereiten Sie bei einem Fachvortrag relevante Produktnamen, Abkürzungen und Fachvokabular als Kontext vor und prüfen Sie deren Schreibweise anschließend anhand der tatsächlich gesprochenen Wörter. Prüfen Sie bei einer aufgezeichneten Erklärung mit Zahlenwerten das Transkript zusammen mit der Quelle, bevor Sie daraus eine schriftliche Anleitung erstellen. Das erste gewünschte Ergebnis ist der erkannte Wortlaut in Textform. Ein verdichteter Bericht oder ein übersetztes Dokument kann daraus separat erstellt werden.\n\n### Aufnahmebezogene Prompts und Sprachauswahl\n\nDer Herstellerleitfaden nennt GPT-4o Transcribe ausdrücklich als Modell mit Promptunterstützung. Ein Prompt kann korrekte Schreibweisen, Kontext aus einem vorherigen Segment und Vorgaben zu Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörtern oder einem Schriftsystem liefern. Laut Referenz sollte er zur Sprache der Aufnahme passen. Eine kurze, relevante Beschreibung von Thema und Vokabular liefert der Transkription nützlichen Kontext, ohne nicht gesprochene Begriffe zur Pflichtausgabe zu machen.\n\nDieses Profil unterstützt den Sprachhinweis im einzelnen Feld language, dokumentiert im Format ISO 639-1. Die Angabe der tatsächlichen Eingabesprache kann die Erkennung unterstützen. Die neueren Felder keywords und languages von GPT Transcribe gehören zu jenem separat benannten Modell und dürfen nicht für GPT-4o Transcribe vorausgesetzt werden. Beziehen Sie die Spracheinstellung auf die zu transkribierende Sprache und erhalten Sie den ursprünglichen Wortlaut vor einer späteren Übersetzung oder stilistischen Überarbeitung.\n\n### Ergebnisformat, Wahrscheinlichkeiten und Spezialausgaben\n\nDie aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Transcribe. Das Ergebnis enthält den erkannten Text; mit diesem JSON-Format können optional Token-Log-Wahrscheinlichkeiten angefordert werden. Die Wahrscheinlichkeitsdaten beschreiben die Tokenauswahl des Modells. Sie können Hinweise darauf geben, welche Passagen genauer geprüft werden sollten. Ob das Transkript einen schwierigen Namen, eine Zahl oder Formulierung richtig wiedergibt, lässt sich jedoch anhand eines Audiovergleichs feststellen.\n\nDas JSON-Ergebnis des Standardprofils liefert weder native Untertitelformate noch detaillierte Zeitstempel auf Wortebene oder Sprecherzuordnungen. OpenAI dokumentiert andere Kombinationen aus Modell und Format, wenn solche Ausgaben benötigt werden. GPT-4o Transcribe Diarize ist die eigenständige Edition zur Sprecherkennzeichnung. Bewahren Sie für eine Untertitelaufgabe ein geprüftes Transkript für einen geeigneten Schritt zur zeitlichen Zuordnung auf. Erfinden Sie bei einem Gespräch keine Sprechernamen, nur weil sich in einem Transkriptabsatz scheinbar Thema oder Stimme ändern.\n\n### Gestreamte Ergebnisse aus einer abgeschlossenen Datei\n\nLaut OpenAIs Leitfaden zur Umwandlung von Sprache in Text unterstützen bestehende GPT-4o Transcribe-Integrationen Dateistreaming. Die Anwendung stellt zuerst die Aufnahme bereit, empfängt dann den Transkripttext während ihrer Verarbeitung und bewahrt das fertige Ergebnis auf. Dabei wird das Transkript einer abgeschlossenen Aufnahme gestreamt; Mikrofon-Audio wird nicht während seines Eintreffens entgegengenommen. Die konkrete Modellkarte nennt außerdem die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Das modellspezifische Sitzungsverhalten muss diesem Profil zugeordnet bleiben, statt von einem neueren Modell für kontinuierliches Streaming übernommen zu werden.\n\n### Modellgrenzen und Prüfung des fertigen Ergebnisses\n\nDie aktuelle Spezifikation von GPT-4o Transcribe nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Tokengrenzen entsprechen keiner festen Audiodauer und ersetzen nicht die Vorbereitungsregeln zur Dateitranskription. Erhalten Sie bei einer längeren Aufnahme die Reihenfolge der Quelle und relevanten vorherigen Kontext und prüfen Sie, ob der fertige Text bis zum Ende jedes vorgesehenen Segments reicht.\n\nEin brauchbares fertiges Transkript kann als durchsuchbares Interviewmaterial, als Quelle für technische Dokumentation oder als Wortlaut für einen späteren Untertitelablauf dienen. Prüfen Sie unsicheres Vokabular, Mengenangaben, Zeichensetzung, Akzente und überlappende Sprache anhand der Aufnahme. Trennen Sie den erkannten Text von späteren Korrekturen oder Zusammenfassungen und erhalten Sie über Kennungen im umgebenden Ablauf die Verbindung zur Quelle. Das Modell liefert eine schriftliche Aufzeichnung. Sorgfältige Eingabevorbereitung und Quellenprüfung bestimmen, ob sie für die nächste Verwendung geeignet ist.",
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Es unterstützt kontextbezogene Prompts, einen Hinweis auf die Eingabesprache, JSON-Transkripte, gestreamte Dateiausgabe und optionale Token-Log-Wahrscheinlichkeiten zur Prüfung unsicherer Formulierungen.</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 Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Seine Eingabe ist Audio mit optionalen Texthinweisen; seine Ausgabe ist der erkannte Wortlaut. Es ist von der Edition GPT-4o Mini Transcribe und von GPT-4o Transcribe Diarize, dem spezialisierten Modell zur Sprecherkennzeichnung, getrennt. Nutzen Sie dieses Profil, um gesprochenes Material originalgetreu schriftlich festzuhalten. Die Originalaufnahme sollte für die Prüfung und spätere redaktionelle Arbeit verfügbar bleiben.</p><h4>Dateieingabe und Vorbereitung längeren Materials</h4><p>OpenAIs Transkriptionsleitfaden dokumentiert Uploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz akzeptiert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM. Sie empfiehlt Dateimetadaten zur Formaterkennung, darunter einen Dateinamen mit Erweiterung und einen passenden Inhaltstyp. Für größere Aufnahmen entsprechen Komprimierung oder geordnete Teile von jeweils höchstens 25 MB den Herstellerhinweisen für längere Eingaben. Vermeiden Sie eine Trennung mitten im Satz und erhalten Sie die Position jedes Teils in der vollständigen Aufnahme.</p><p>Ordnen Sie bei einem Interview jede Eingabedatei der Aufnahme und der enthaltenen Passage zu. Bereiten Sie bei einem Fachvortrag relevante Produktnamen, Abkürzungen und Fachvokabular als Kontext vor und prüfen Sie deren Schreibweise anschließend anhand der tatsächlich gesprochenen Wörter. Prüfen Sie bei einer aufgezeichneten Erklärung mit Zahlenwerten das Transkript zusammen mit der Quelle, bevor Sie daraus eine schriftliche Anleitung erstellen. Das erste gewünschte Ergebnis ist der erkannte Wortlaut in Textform. Ein verdichteter Bericht oder ein übersetztes Dokument kann daraus separat erstellt werden.</p><h4>Aufnahmebezogene Prompts und Sprachauswahl</h4><p>Der Herstellerleitfaden nennt GPT-4o Transcribe ausdrücklich als Modell mit Promptunterstützung. Ein Prompt kann korrekte Schreibweisen, Kontext aus einem vorherigen Segment und Vorgaben zu Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörtern oder einem Schriftsystem liefern. Laut Referenz sollte er zur Sprache der Aufnahme passen. Eine kurze, relevante Beschreibung von Thema und Vokabular liefert der Transkription nützlichen Kontext, ohne nicht gesprochene Begriffe zur Pflichtausgabe zu machen.</p><p>Dieses Profil unterstützt den Sprachhinweis im einzelnen Feld language, dokumentiert im Format ISO 639-1. Die Angabe der tatsächlichen Eingabesprache kann die Erkennung unterstützen. Die neueren Felder keywords und languages von GPT Transcribe gehören zu jenem separat benannten Modell und dürfen nicht für GPT-4o Transcribe vorausgesetzt werden. Beziehen Sie die Spracheinstellung auf die zu transkribierende Sprache und erhalten Sie den ursprünglichen Wortlaut vor einer späteren Übersetzung oder stilistischen Überarbeitung.</p><h4>Ergebnisformat, Wahrscheinlichkeiten und Spezialausgaben</h4><p>Die aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Transcribe. Das Ergebnis enthält den erkannten Text; mit diesem JSON-Format können optional Token-Log-Wahrscheinlichkeiten angefordert werden. Die Wahrscheinlichkeitsdaten beschreiben die Tokenauswahl des Modells. Sie können Hinweise darauf geben, welche Passagen genauer geprüft werden sollten. Ob das Transkript einen schwierigen Namen, eine Zahl oder Formulierung richtig wiedergibt, lässt sich jedoch anhand eines Audiovergleichs feststellen.</p><p>Das JSON-Ergebnis des Standardprofils liefert weder native Untertitelformate noch detaillierte Zeitstempel auf Wortebene oder Sprecherzuordnungen. OpenAI dokumentiert andere Kombinationen aus Modell und Format, wenn solche Ausgaben benötigt werden. GPT-4o Transcribe Diarize ist die eigenständige Edition zur Sprecherkennzeichnung. Bewahren Sie für eine Untertitelaufgabe ein geprüftes Transkript für einen geeigneten Schritt zur zeitlichen Zuordnung auf. Erfinden Sie bei einem Gespräch keine Sprechernamen, nur weil sich in einem Transkriptabsatz scheinbar Thema oder Stimme ändern.</p><h4>Gestreamte Ergebnisse aus einer abgeschlossenen Datei</h4><p>Laut OpenAIs Leitfaden zur Umwandlung von Sprache in Text unterstützen bestehende GPT-4o Transcribe-Integrationen Dateistreaming. Die Anwendung stellt zuerst die Aufnahme bereit, empfängt dann den Transkripttext während ihrer Verarbeitung und bewahrt das fertige Ergebnis auf. Dabei wird das Transkript einer abgeschlossenen Aufnahme gestreamt; Mikrofon-Audio wird nicht während seines Eintreffens entgegengenommen. Die konkrete Modellkarte nennt außerdem die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Das modellspezifische Sitzungsverhalten muss diesem Profil zugeordnet bleiben, statt von einem neueren Modell für kontinuierliches Streaming übernommen zu werden.</p><h4>Modellgrenzen und Prüfung des fertigen Ergebnisses</h4><p>Die aktuelle Spezifikation von GPT-4o Transcribe nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Tokengrenzen entsprechen keiner festen Audiodauer und ersetzen nicht die Vorbereitungsregeln zur Dateitranskription. Erhalten Sie bei einer längeren Aufnahme die Reihenfolge der Quelle und relevanten vorherigen Kontext und prüfen Sie, ob der fertige Text bis zum Ende jedes vorgesehenen Segments reicht.</p><p>Ein brauchbares fertiges Transkript kann als durchsuchbares Interviewmaterial, als Quelle für technische Dokumentation oder als Wortlaut für einen späteren Untertitelablauf dienen. Prüfen Sie unsicheres Vokabular, Mengenangaben, Zeichensetzung, Akzente und überlappende Sprache anhand der Aufnahme. Trennen Sie den erkannten Text von späteren Korrekturen oder Zusammenfassungen und erhalten Sie über Kennungen im umgebenden Ablauf die Verbindung zur Quelle. Das Modell liefert eine schriftliche Aufzeichnung. Sorgfältige Eingabevorbereitung und Quellenprüfung bestimmen, ob sie für die nächste Verwendung geeignet ist.</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-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>$0.005</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>$0.02</b> <span class=\"price-unit\">/ 1K Token</span></div></td></tr></tbody></table></div></div><p class=\"note-s\">Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. <a href=\"/docs/de/billing/reserve/\">So funktionieren Reservierung und Abrechnung →</a></p></section><section class=\"card-section\" data-card-section=\"examples\"><h3 tabindex=\"-1\">Beispielanfragen</h3><h4>Ailoot Ultra · Transkription</h4><div class=\"code-group\"><div class=\"cg-bar\"><div class=\"cg-tabs\" role=\"tablist\" aria-label=\"Codevarianten\"><button class=\"cg-tab\" id=\"model-code-2049-tab-0\" role=\"tab\" type=\"button\" aria-controls=\"model-code-2049-panel-0\" aria-selected=\"true\" tabindex=\"0\">curl · tatsächliche WAV-Datei und vollständiges Originalergebnis</button></div><div class=\"cg-tools\"><button class=\"cg-btn cg-copy\" type=\"button\" aria-label=\"Code kopieren\"><svg class=\"cp\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><rect x=\"5.25\" y=\"5.25\" width=\"8.5\" height=\"8.5\" rx=\"1.75\"/><path d=\"M10.75 5.25V3.5a1.25 1.25 0 0 0-1.25-1.25H3.5A1.25 1.25 0 0 0 2.25 3.5v6a1.25 1.25 0 0 0 1.25 1.25h1.75\"/></svg><svg class=\"ok\" viewBox=\"0 0 16 16\" fill=\"none\" stroke=\"currentColor\" stroke-width=\"1.4\"><path d=\"m3 8.5 3.25 3.25L13 5\"/></svg></button></div></div><div class=\"cg-body\"><div class=\"cg-pane\" id=\"model-code-2049-panel-0\" role=\"tabpanel\" aria-labelledby=\"model-code-2049-tab-0\"><pre data-lang=\"bash\"><code>set -eu\n: &quot;${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-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-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-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-transcribe&amp;route=Ultra&amp;caller=openai%2Fgpt-4o-transcribe&amp;fmt=transcriptions\"><code>openai/gpt-4o-transcribe</code></a></p></section></div>",
      "method_identity": {
        "effective_request_model_id": "openai/gpt-4o-transcribe",
        "fmt": "transcriptions",
        "http": "POST",
        "path": "/v1/audio/transcriptions",
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-transcribe",
        "route_label": "Ultra"
      },
      "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|openai%2Fgpt-4o-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-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-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-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,
                "native_unit": "cached_input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "cached_input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_price",
                "label": "Cache write",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "generic_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "generic_cache_creation_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "cache_write_1h_price",
                "label": "Cache write, 1 hour",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "one_hour_cache_creation_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "one_hour_cache_creation_token"
              }
            ]
          },
          {
            "dimensions": {
              "quoted_unit": "/ 1K tokens"
            },
            "label": "input token",
            "units": [
              {
                "amount": "0.005000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000005",
                "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": "0.02000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00002",
                "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-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": 5e-06,
            "output_token": 2e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "output_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
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              },
              {
                "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,
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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,
                "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,
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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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                "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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                "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": "0.005000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000005",
                "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": "0.02000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00002",
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "out",
                "unit": "output_token"
              }
            ]
          }
        ],
        "request_model_id": "openai/gpt-4o-transcribe",
        "route_label": "Ultra",
        "status_reads": [
          "GET /v1/media/tasks/{task_id}"
        ],
        "tiers": [],
        "units": [
          {
            "amount": null,
            "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
            "billing_input": true,
            "estimate_only": false,
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            "native_amount_usd_per_unit": null,
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            "quantity_is_estimate": false,
            "rate_role": "typed_native_retail_rate",
            "side": "in",
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          },
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    "description": "GPT-4o Transcribe wandelt Audio mithilfe von OpenAIs Spracherkennungsfähigkeiten von GPT-4o in Text um. Es unterstützt kontextbezogene Prompts, einen Hinweis auf die Eingabesprache, JSON-Transkripte, gestreamte Dateiausgabe und optionale Token-Log-Wahrscheinlichkeiten zur Prüfung unsicherer Formulierungen.",
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    "title": "OpenAI: GPT-4o Transcribe — Ailoot",
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  "rawModel": {
    "about": "GPT-4o Transcribe ist OpenAIs auf GPT-4o basierendes Modell zur Umwandlung von Sprache in Text. Seine Eingabe ist Audio mit optionalen Texthinweisen; seine Ausgabe ist der erkannte Wortlaut. Es ist von der Edition GPT-4o Mini Transcribe und von GPT-4o Transcribe Diarize, dem spezialisierten Modell zur Sprecherkennzeichnung, getrennt. Nutzen Sie dieses Profil, um gesprochenes Material originalgetreu schriftlich festzuhalten. Die Originalaufnahme sollte für die Prüfung und spätere redaktionelle Arbeit verfügbar bleiben.\n\n### Dateieingabe und Vorbereitung längeren Materials\n\nOpenAIs Transkriptionsleitfaden dokumentiert Uploads bis zu 25 MB. Die aktuelle Endpunktreferenz akzeptiert FLAC, MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, OGG, WAV und WebM. Sie empfiehlt Dateimetadaten zur Formaterkennung, darunter einen Dateinamen mit Erweiterung und einen passenden Inhaltstyp. Für größere Aufnahmen entsprechen Komprimierung oder geordnete Teile von jeweils höchstens 25 MB den Herstellerhinweisen für längere Eingaben. Vermeiden Sie eine Trennung mitten im Satz und erhalten Sie die Position jedes Teils in der vollständigen Aufnahme.\n\nOrdnen Sie bei einem Interview jede Eingabedatei der Aufnahme und der enthaltenen Passage zu. Bereiten Sie bei einem Fachvortrag relevante Produktnamen, Abkürzungen und Fachvokabular als Kontext vor und prüfen Sie deren Schreibweise anschließend anhand der tatsächlich gesprochenen Wörter. Prüfen Sie bei einer aufgezeichneten Erklärung mit Zahlenwerten das Transkript zusammen mit der Quelle, bevor Sie daraus eine schriftliche Anleitung erstellen. Das erste gewünschte Ergebnis ist der erkannte Wortlaut in Textform. Ein verdichteter Bericht oder ein übersetztes Dokument kann daraus separat erstellt werden.\n\n### Aufnahmebezogene Prompts und Sprachauswahl\n\nDer Herstellerleitfaden nennt GPT-4o Transcribe ausdrücklich als Modell mit Promptunterstützung. Ein Prompt kann korrekte Schreibweisen, Kontext aus einem vorherigen Segment und Vorgaben zu Zeichensetzung, Großschreibung, Füllwörtern oder einem Schriftsystem liefern. Laut Referenz sollte er zur Sprache der Aufnahme passen. Eine kurze, relevante Beschreibung von Thema und Vokabular liefert der Transkription nützlichen Kontext, ohne nicht gesprochene Begriffe zur Pflichtausgabe zu machen.\n\nDieses Profil unterstützt den Sprachhinweis im einzelnen Feld language, dokumentiert im Format ISO 639-1. Die Angabe der tatsächlichen Eingabesprache kann die Erkennung unterstützen. Die neueren Felder keywords und languages von GPT Transcribe gehören zu jenem separat benannten Modell und dürfen nicht für GPT-4o Transcribe vorausgesetzt werden. Beziehen Sie die Spracheinstellung auf die zu transkribierende Sprache und erhalten Sie den ursprünglichen Wortlaut vor einer späteren Übersetzung oder stilistischen Überarbeitung.\n\n### Ergebnisformat, Wahrscheinlichkeiten und Spezialausgaben\n\nDie aktuelle Endpunktreferenz dokumentiert JSON als unterstütztes Antwortformat von GPT-4o Transcribe. Das Ergebnis enthält den erkannten Text; mit diesem JSON-Format können optional Token-Log-Wahrscheinlichkeiten angefordert werden. Die Wahrscheinlichkeitsdaten beschreiben die Tokenauswahl des Modells. Sie können Hinweise darauf geben, welche Passagen genauer geprüft werden sollten. Ob das Transkript einen schwierigen Namen, eine Zahl oder Formulierung richtig wiedergibt, lässt sich jedoch anhand eines Audiovergleichs feststellen.\n\nDas JSON-Ergebnis des Standardprofils liefert weder native Untertitelformate noch detaillierte Zeitstempel auf Wortebene oder Sprecherzuordnungen. OpenAI dokumentiert andere Kombinationen aus Modell und Format, wenn solche Ausgaben benötigt werden. GPT-4o Transcribe Diarize ist die eigenständige Edition zur Sprecherkennzeichnung. Bewahren Sie für eine Untertitelaufgabe ein geprüftes Transkript für einen geeigneten Schritt zur zeitlichen Zuordnung auf. Erfinden Sie bei einem Gespräch keine Sprechernamen, nur weil sich in einem Transkriptabsatz scheinbar Thema oder Stimme ändern.\n\n### Gestreamte Ergebnisse aus einer abgeschlossenen Datei\n\nLaut OpenAIs Leitfaden zur Umwandlung von Sprache in Text unterstützen bestehende GPT-4o Transcribe-Integrationen Dateistreaming. Die Anwendung stellt zuerst die Aufnahme bereit, empfängt dann den Transkripttext während ihrer Verarbeitung und bewahrt das fertige Ergebnis auf. Dabei wird das Transkript einer abgeschlossenen Aufnahme gestreamt; Mikrofon-Audio wird nicht während seines Eintreffens entgegengenommen. Die konkrete Modellkarte nennt außerdem die Endpunktfamilien Transkription und Realtime. Das modellspezifische Sitzungsverhalten muss diesem Profil zugeordnet bleiben, statt von einem neueren Modell für kontinuierliches Streaming übernommen zu werden.\n\n### Modellgrenzen und Prüfung des fertigen Ergebnisses\n\nDie aktuelle Spezifikation von GPT-4o Transcribe nennt ein Kontextfenster von 16.000 Token, eine maximale Ausgabe von 2.000 Token und einen Wissensstand bis zum 1. Juni 2024. Diese Tokengrenzen entsprechen keiner festen Audiodauer und ersetzen nicht die Vorbereitungsregeln zur Dateitranskription. Erhalten Sie bei einer längeren Aufnahme die Reihenfolge der Quelle und relevanten vorherigen Kontext und prüfen Sie, ob der fertige Text bis zum Ende jedes vorgesehenen Segments reicht.\n\nEin brauchbares fertiges Transkript kann als durchsuchbares Interviewmaterial, als Quelle für technische Dokumentation oder als Wortlaut für einen späteren Untertitelablauf dienen. Prüfen Sie unsicheres Vokabular, Mengenangaben, Zeichensetzung, Akzente und überlappende Sprache anhand der Aufnahme. Trennen Sie den erkannten Text von späteren Korrekturen oder Zusammenfassungen und erhalten Sie über Kennungen im umgebenden Ablauf die Verbindung zur Quelle. Das Modell liefert eine schriftliche Aufzeichnung. Sorgfältige Eingabevorbereitung und Quellenprüfung bestimmen, ob sie für die nächste Verwendung geeignet ist.",
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    "author": "OpenAI",
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                "required": true,
                "type": "object"
              }
            ],
            "request_schema": {
              "properties": {
                "input_audio": {
                  "properties": {
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                      "contentEncoding": "base64",
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                    "format": {
                      "type": "string"
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                  "required": [
                    "data",
                    "format"
                  ],
                  "type": "object"
                },
                "model": {
                  "enum": [
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                }
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              "required": [
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            },
            "schema_template": {
              "actual_file_preparation_required": true,
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                  "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}",
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            "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": [
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                "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content",
                "url_source": "exact returned signed content URL"
              }
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            "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",
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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
              },
              {
                "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."
          }
        },
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        "declared_pricing_profiles": [
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                "amount": null,
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                "amount": null,
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                "label": "Output tokens",
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                "quantity": 1000,
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                "side": "out",
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              {
                "amount": null,
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                "label": "Cache read",
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                "side": "in",
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              },
              {
                "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,
                "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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                "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": "0.005000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_token",
                "label": "input token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.000005",
                "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": "0.02000",
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_token",
                "label": "output token",
                "native_amount_usd_per_unit": "0.00002",
                "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-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": 5e-06,
            "output_token": 2e-05
          }
        },
        "pricing_profiles": [
          {
            "dimensions": {
              "regime": "base"
            },
            "label": "Base token rates",
            "units": [
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "input_price",
                "label": "Input tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
                "native_unit": "input_token",
                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
                "quantity": 1000,
                "quantity_is_estimate": false,
                "rate_role": "typed_native_retail_rate",
                "side": "in",
                "unit": "input_token"
              },
              {
                "amount": null,
                "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens",
                "billing_input": true,
                "estimate_only": false,
                "key": "output_price",
                "label": "Output tokens",
                "native_amount_usd_per_unit": null,
                "native_quantity": 1,
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                "public_unit_label": "/ 1K tokens",
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