ElevenLabs Scribe v2 Medical adalah edisi pengenalan ujaran batch yang berspesialisasi dalam audio medis dan klinis. Model merupakan hasil fine-tuning Scribe v2, dengan pengenalan berfokus pada nama obat, anatomi, patologi, dan dikte klinis sambil mempertahankan alur transkripsi ujaran umum. Model mengubah rekaman yang diberikan menjadi draf teks dengan penanda waktu dan anotasi pembicara opsional. Penggunaan yang dituju pembuat adalah dokumentasi dan alur administratif terkait, dengan teks ditinjau serta dikoreksi sebelum digunakan.
Masukan yang berguna mencakup rekaman percakapan tenaga klinis dengan pasien, dikte lisan, panggilan penerimaan, atau diskusi koordinasi perawatan. Pertahankan rekaman asli dan ujaran sekitar yang cukup untuk membedakan istilah dalam konteks. Hindari distorsi akibat pemotongan amplitudo dan pertahankan pemisahan kanal pembicara yang bermakna ketika sumber menyediakannya. Antarmuka transkripsi batch bersama dari pembuat menerima format audio umum seperti WAV, MP3, FLAC, dan M4A. Penyesuaian istilah medis meningkatkan fokus tugas; ini tidak merekonstruksi bagian rekaman yang jelas hilang atau tidak terdengar.
Pembuat mendokumentasikan dukungan 90+ bahasa yang sama dengan Scribe v2. Informasi transkripsi medis publiknya melaporkan bahwa peningkatan akurasi medis diukur dalam bahasa Inggris, Prancis, dan Jerman. Temuan itu tidak membuktikan kinerja istilah khusus yang setara dalam setiap bahasa yang didukung. Berikan bahasa yang diketahui ketika berguna, pertahankan nama serta istilah campur bahasa, dan tinjau kosakata klinis tidak umum terhadap audio sebenarnya, alih-alih menerimanya karena kalimat terbaca lancar.
Keluaran transkripsi berisi teks yang dikenali dan kata dengan penanda waktu, dengan label pembicara serta tag kejadian audio opsional. Waktu mulai dan akhir kata memungkinkan peninjau kembali ke nama obat, kuantitas yang diucapkan, atau koreksi dalam rekaman. Karena itu, artefak dikte yang berguna adalah transkrip beserta rekaman data yang selaras per kata. Tinjau detail sensitif dalam konteks ujaran lengkapnya, termasuk negasi, ketidakpastian, dan perbedaan antara laporan pasien dengan pernyataan tenaga klinis.
Untuk rekaman interaksi klinis alami, diarisasi pembicara membantu menyusun siapa berbicara dan kapan. Perlakukan label hasil inferensi sebagai pengelompokan ujaran, lalu kaitkan dengan peran atau identitas yang diketahui menggunakan catatan pertemuan. Suara tumpang tindih atau pembicara bersuara mirip membutuhkan perhatian khusus saat meninjau pergantian giliran. Jika satu pembicara menempati setiap kanal rekaman, antarmuka batch bersama juga menyediakan transkripsi kanal independen. Bedakan atribusi kanal dari diarisasi hasil inferensi audio campuran, serta pertahankan susunan sumber ketika membantu peninjauan hasil.
Prompt istilah kunci menyediakan kata atau frasa relevan untuk memandu pengenalan menggunakan konteks. Siapkan glosarium terfokus dari istilah sebenarnya yang diperkirakan ada dalam rekaman, termasuk ejaan benar dan singkatan yang penting bagi tugas dokumentasi. Panduan batch pembuat mengizinkan hingga 1.000 istilah kunci; istilah harus pendek dan relevan, bukan kosakata lengkap yang tidak terkait. Periksa istilah penting pada penanda waktunya. Istilah kunci yang diberikan merupakan petunjuk pengenalan, bukan bukti bahwa kata itu diucapkan dan bukan instruksi untuk mengganti istilah lain yang terdengar.
Pembuat mendokumentasikan deteksi entitas opsional, termasuk kategori informasi kesehatan tertentu, bersama transkrip. Anotasi ini dapat membantu proses peninjauan berwenang menemukan rentang relevan untuk koreksi atau penanganan. Antarmuka batch bersama juga menawarkan penyamaran entitas, yang menutupi teks terdeteksi dengan label pengganti; fitur ini memerlukan deteksi entitas, dan daftar entitas tidak disertakan ketika penyamaran diaktifkan. Simpan teks dan penanda waktu yang dikembalikan bersama anotasi yang ada pada hasil terpilih. Penyuntingan, peringkasan, atau ekstraksi lanjutan merupakan transformasi transkrip terpisah dan harus mempertahankan hubungan dengan redaksi rekaman. Misalnya, kalimat yang dirapikan tidak boleh menghapus koreksi lisan atau mengubah pernyataan tidak pasti menjadi temuan pasti.
Tugas edisi medis yang ditetapkan adalah transkripsi. Pembuat secara eksplisit mengecualikan interpretasi informasi klinis, diagnosis, rekomendasi pengobatan, dan panduan keputusan klinis dari tujuan penggunaannya. Untuk alur dokumentasi yang selesai, tenaga kesehatan terkait atau peninjau berwenang memeriksa draf terhadap rekaman dan mengoreksi kesalahan penting. Model menyediakan catatan teks untuk mendukung pekerjaan tersebut; transkrip itu sendiri tidak membuktikan kebenaran pernyataan klinis atau menggantikan peninjauan.
Perjelas perbedaan edisi saat menyiapkan tugas. Scribe v2 Medical memproses audio rekaman; Scribe v2 Realtime adalah model terpisah untuk transkripsi langsung. Fine-tuning medis tidak mewarisi batas atau kemampuan sintesis ujaran hanya karena pembuat yang sama menawarkan produk suara. Hasil yang berguna adalah draf transkrip yang telah ditinjau dengan informasi waktu dan pembicara yang sesuai rekaman, membiarkan detail tidak terdengar atau tidak pasti tetap terlihat untuk dikoreksi, alih-alih diam-diam mengisinya dengan bahasa klinis yang terdengar masuk akal.
", "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 Medical adalah edisi pengenalan ujaran batch yang berspesialisasi dalam audio medis dan klinis. Model merupakan hasil fine-tuning Scribe v2, dengan pengenalan berfokus pada nama obat, anatomi, patologi, dan dikte klinis sambil mempertahankan alur transkripsi ujaran umum. Model mengubah rekaman yang diberikan menjadi draf teks dengan penanda waktu dan anotasi pembicara opsional. Penggunaan yang dituju pembuat adalah dokumentasi dan alur administratif terkait, dengan teks ditinjau serta dikoreksi sebelum digunakan.\n\nMasukan yang berguna mencakup rekaman percakapan tenaga klinis dengan pasien, dikte lisan, panggilan penerimaan, atau diskusi koordinasi perawatan. Pertahankan rekaman asli dan ujaran sekitar yang cukup untuk membedakan istilah dalam konteks. Hindari distorsi akibat pemotongan amplitudo dan pertahankan pemisahan kanal pembicara yang bermakna ketika sumber menyediakannya. Antarmuka transkripsi batch bersama dari pembuat menerima format audio umum seperti WAV, MP3, FLAC, dan M4A. Penyesuaian istilah medis meningkatkan fokus tugas; ini tidak merekonstruksi bagian rekaman yang jelas hilang atau tidak terdengar.\n\nPembuat mendokumentasikan dukungan 90+ bahasa yang sama dengan Scribe v2. Informasi transkripsi medis publiknya melaporkan bahwa peningkatan akurasi medis diukur dalam bahasa Inggris, Prancis, dan Jerman. Temuan itu tidak membuktikan kinerja istilah khusus yang setara dalam setiap bahasa yang didukung. Berikan bahasa yang diketahui ketika berguna, pertahankan nama serta istilah campur bahasa, dan tinjau kosakata klinis tidak umum terhadap audio sebenarnya, alih-alih menerimanya karena kalimat terbaca lancar.\n\nKeluaran transkripsi berisi teks yang dikenali dan kata dengan penanda waktu, dengan label pembicara serta tag kejadian audio opsional. Waktu mulai dan akhir kata memungkinkan peninjau kembali ke nama obat, kuantitas yang diucapkan, atau koreksi dalam rekaman. Karena itu, artefak dikte yang berguna adalah transkrip beserta rekaman data yang selaras per kata. Tinjau detail sensitif dalam konteks ujaran lengkapnya, termasuk negasi, ketidakpastian, dan perbedaan antara laporan pasien dengan pernyataan tenaga klinis.\n\nUntuk rekaman interaksi klinis alami, diarisasi pembicara membantu menyusun siapa berbicara dan kapan. Perlakukan label hasil inferensi sebagai pengelompokan ujaran, lalu kaitkan dengan peran atau identitas yang diketahui menggunakan catatan pertemuan. Suara tumpang tindih atau pembicara bersuara mirip membutuhkan perhatian khusus saat meninjau pergantian giliran. Jika satu pembicara menempati setiap kanal rekaman, antarmuka batch bersama juga menyediakan transkripsi kanal independen. Bedakan atribusi kanal dari diarisasi hasil inferensi audio campuran, serta pertahankan susunan sumber ketika membantu peninjauan hasil.\n\nPrompt istilah kunci menyediakan kata atau frasa relevan untuk memandu pengenalan menggunakan konteks. Siapkan glosarium terfokus dari istilah sebenarnya yang diperkirakan ada dalam rekaman, termasuk ejaan benar dan singkatan yang penting bagi tugas dokumentasi. Panduan batch pembuat mengizinkan hingga 1.000 istilah kunci; istilah harus pendek dan relevan, bukan kosakata lengkap yang tidak terkait. Periksa istilah penting pada penanda waktunya. Istilah kunci yang diberikan merupakan petunjuk pengenalan, bukan bukti bahwa kata itu diucapkan dan bukan instruksi untuk mengganti istilah lain yang terdengar.\n\nPembuat mendokumentasikan deteksi entitas opsional, termasuk kategori informasi kesehatan tertentu, bersama transkrip. Anotasi ini dapat membantu proses peninjauan berwenang menemukan rentang relevan untuk koreksi atau penanganan. Antarmuka batch bersama juga menawarkan penyamaran entitas, yang menutupi teks terdeteksi dengan label pengganti; fitur ini memerlukan deteksi entitas, dan daftar entitas tidak disertakan ketika penyamaran diaktifkan. Simpan teks dan penanda waktu yang dikembalikan bersama anotasi yang ada pada hasil terpilih. Penyuntingan, peringkasan, atau ekstraksi lanjutan merupakan transformasi transkrip terpisah dan harus mempertahankan hubungan dengan redaksi rekaman. Misalnya, kalimat yang dirapikan tidak boleh menghapus koreksi lisan atau mengubah pernyataan tidak pasti menjadi temuan pasti.\n\nTugas edisi medis yang ditetapkan adalah transkripsi. Pembuat secara eksplisit mengecualikan interpretasi informasi klinis, diagnosis, rekomendasi pengobatan, dan panduan keputusan klinis dari tujuan penggunaannya. Untuk alur dokumentasi yang selesai, tenaga kesehatan terkait atau peninjau berwenang memeriksa draf terhadap rekaman dan mengoreksi kesalahan penting. Model menyediakan catatan teks untuk mendukung pekerjaan tersebut; transkrip itu sendiri tidak membuktikan kebenaran pernyataan klinis atau menggantikan peninjauan.\n\nPerjelas perbedaan edisi saat menyiapkan tugas. Scribe v2 Medical memproses audio rekaman; Scribe v2 Realtime adalah model terpisah untuk transkripsi langsung. Fine-tuning medis tidak mewarisi batas atau kemampuan sintesis ujaran hanya karena pembuat yang sama menawarkan produk suara. Hasil yang berguna adalah draf transkrip yang telah ditinjau dengan informasi waktu dan pembicara yang sesuai rekaman, membiarkan detail tidak terdengar atau tidak pasti tetap terlihat untuk dikoreksi, alih-alih diam-diam mengisinya dengan bahasa klinis yang terdengar masuk akal.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "9cad541f4dd3969a4324d3e2c2865834ff2a906c4c5e5aca38a94be25274217b", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "id", "methods": [ { "html": "elevenlabs/scribe-v2-medicalElevenLabs Scribe v2 Medical mentranskripsikan audio klinis rekaman dengan penyesuaian kosakata untuk nama obat, anatomi, dan patologi. Model mendukung 90+ bahasa, penanda waktu kata, diarisasi pembicara, dan istilah kunci kontekstual. Keluarannya adalah draf transkrip yang dapat ditinjau untuk dokumentasi, bukan interpretasi klinis.
Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.
ElevenLabs Scribe v2 Medical adalah edisi pengenalan ujaran batch yang berspesialisasi dalam audio medis dan klinis. Model merupakan hasil fine-tuning Scribe v2, dengan pengenalan berfokus pada nama obat, anatomi, patologi, dan dikte klinis sambil mempertahankan alur transkripsi ujaran umum. Model mengubah rekaman yang diberikan menjadi draf teks dengan penanda waktu dan anotasi pembicara opsional. Penggunaan yang dituju pembuat adalah dokumentasi dan alur administratif terkait, dengan teks ditinjau serta dikoreksi sebelum digunakan.
Masukan yang berguna mencakup rekaman percakapan tenaga klinis dengan pasien, dikte lisan, panggilan penerimaan, atau diskusi koordinasi perawatan. Pertahankan rekaman asli dan ujaran sekitar yang cukup untuk membedakan istilah dalam konteks. Hindari distorsi akibat pemotongan amplitudo dan pertahankan pemisahan kanal pembicara yang bermakna ketika sumber menyediakannya. Antarmuka transkripsi batch bersama dari pembuat menerima format audio umum seperti WAV, MP3, FLAC, dan M4A. Penyesuaian istilah medis meningkatkan fokus tugas; ini tidak merekonstruksi bagian rekaman yang jelas hilang atau tidak terdengar.
Pembuat mendokumentasikan dukungan 90+ bahasa yang sama dengan Scribe v2. Informasi transkripsi medis publiknya melaporkan bahwa peningkatan akurasi medis diukur dalam bahasa Inggris, Prancis, dan Jerman. Temuan itu tidak membuktikan kinerja istilah khusus yang setara dalam setiap bahasa yang didukung. Berikan bahasa yang diketahui ketika berguna, pertahankan nama serta istilah campur bahasa, dan tinjau kosakata klinis tidak umum terhadap audio sebenarnya, alih-alih menerimanya karena kalimat terbaca lancar.
Keluaran transkripsi berisi teks yang dikenali dan kata dengan penanda waktu, dengan label pembicara serta tag kejadian audio opsional. Waktu mulai dan akhir kata memungkinkan peninjau kembali ke nama obat, kuantitas yang diucapkan, atau koreksi dalam rekaman. Karena itu, artefak dikte yang berguna adalah transkrip beserta rekaman data yang selaras per kata. Tinjau detail sensitif dalam konteks ujaran lengkapnya, termasuk negasi, ketidakpastian, dan perbedaan antara laporan pasien dengan pernyataan tenaga klinis.
Untuk rekaman interaksi klinis alami, diarisasi pembicara membantu menyusun siapa berbicara dan kapan. Perlakukan label hasil inferensi sebagai pengelompokan ujaran, lalu kaitkan dengan peran atau identitas yang diketahui menggunakan catatan pertemuan. Suara tumpang tindih atau pembicara bersuara mirip membutuhkan perhatian khusus saat meninjau pergantian giliran. Jika satu pembicara menempati setiap kanal rekaman, antarmuka batch bersama juga menyediakan transkripsi kanal independen. Bedakan atribusi kanal dari diarisasi hasil inferensi audio campuran, serta pertahankan susunan sumber ketika membantu peninjauan hasil.
Prompt istilah kunci menyediakan kata atau frasa relevan untuk memandu pengenalan menggunakan konteks. Siapkan glosarium terfokus dari istilah sebenarnya yang diperkirakan ada dalam rekaman, termasuk ejaan benar dan singkatan yang penting bagi tugas dokumentasi. Panduan batch pembuat mengizinkan hingga 1.000 istilah kunci; istilah harus pendek dan relevan, bukan kosakata lengkap yang tidak terkait. Periksa istilah penting pada penanda waktunya. Istilah kunci yang diberikan merupakan petunjuk pengenalan, bukan bukti bahwa kata itu diucapkan dan bukan instruksi untuk mengganti istilah lain yang terdengar.
Pembuat mendokumentasikan deteksi entitas opsional, termasuk kategori informasi kesehatan tertentu, bersama transkrip. Anotasi ini dapat membantu proses peninjauan berwenang menemukan rentang relevan untuk koreksi atau penanganan. Antarmuka batch bersama juga menawarkan penyamaran entitas, yang menutupi teks terdeteksi dengan label pengganti; fitur ini memerlukan deteksi entitas, dan daftar entitas tidak disertakan ketika penyamaran diaktifkan. Simpan teks dan penanda waktu yang dikembalikan bersama anotasi yang ada pada hasil terpilih. Penyuntingan, peringkasan, atau ekstraksi lanjutan merupakan transformasi transkrip terpisah dan harus mempertahankan hubungan dengan redaksi rekaman. Misalnya, kalimat yang dirapikan tidak boleh menghapus koreksi lisan atau mengubah pernyataan tidak pasti menjadi temuan pasti.
Tugas edisi medis yang ditetapkan adalah transkripsi. Pembuat secara eksplisit mengecualikan interpretasi informasi klinis, diagnosis, rekomendasi pengobatan, dan panduan keputusan klinis dari tujuan penggunaannya. Untuk alur dokumentasi yang selesai, tenaga kesehatan terkait atau peninjau berwenang memeriksa draf terhadap rekaman dan mengoreksi kesalahan penting. Model menyediakan catatan teks untuk mendukung pekerjaan tersebut; transkrip itu sendiri tidak membuktikan kebenaran pernyataan klinis atau menggantikan peninjauan.
Perjelas perbedaan edisi saat menyiapkan tugas. Scribe v2 Medical memproses audio rekaman; Scribe v2 Realtime adalah model terpisah untuk transkripsi langsung. Fine-tuning medis tidak mewarisi batas atau kemampuan sintesis ujaran hanya karena pembuat yang sama menawarkan produk suara. Hasil yang berguna adalah draf transkrip yang telah ditinjau dengan informasi waktu dan pembicara yang sesuai rekaman, membiarkan detail tidak terdengar atau tidak pasti tetap terlihat untuk dikoreksi, alih-alih diam-diam mengisinya dengan bahasa klinis yang terdengar masuk akal.
POST /v1/audio/transcriptionsaudiotext| Kolom | Jenis | Persyaratan | Nilai & batasan | Bawaan |
|---|---|---|---|---|
Kolommodel | Jenisstring | PersyaratanWajib | Nilai & batasan elevenlabs/scribe-v2-medical | Bawaan— |
Kolominput_audio | Jenisobject | PersyaratanWajib | Nilai & batasan | Bawaan— |
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, input_audio |
Parametermaterial_types | Kontrakaudio |
Parametermaterial_conditions | KontrakContoh ini membaca berkas PCM WAV Anda yang benar-benar ada dan tidak kosong, mengodekan seluruh byte berkas sebagai base64, lalu mengirim input_audio.format dengan nilai wav. |
Siklus hidup: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id persis dari catatan media milik Ailoot yang sudah ada
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.
Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadwal tarif | Satuan penagihan | Biaya |
|---|---|---|---|
| KonfigurasiTarif dasar token | Jadwal tarifTarif dasar | Satuan penagihan— | Biaya Masukan · Token masukan — / 1K token Keluaran · Token keluaran — / 1K token Masukan · Pembacaan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token |
| Konfigurasidetik audio masukan | Jadwal tarif— | Satuan penagihanper detik audio masukan | Biaya Masukan · detik audio masukan $0.0001222222222222 per detik audio masukan |
Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2-medical', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\nIsi respons asli secara utuh, status, dan header yang diteruskan. Handler ini tidak menambahkan struktur JSON universal, bidang teks, atau pembungkus tugas.
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.
Simpan respons dan header secara lengkap, setiap keluaran aktual, identifikator asli yang dikembalikan, dan semua kolom usage. Pulihkan operasi asli tanpa mengirim ulang permintaan pembuatan.
Simpan X-Client-Request-ID aktual dan respons secara utuh. Baca aset asli yang dimiliki beserta URL konten bertanda tangan yang persis; jangan pernah kirim ulang pembuatan yang statusnya belum pasti.
| Kolom | Jenis |
|---|---|
Kolomtext (when present) | Jenis |
Kolomusage (when present) | Jenis |
| Respons | Kondisi | Langkah berikutnya |
|---|---|---|
Respons400 · invalid_request_error | KondisiIsi JSON atau ID model kanonis eksplisit tidak valid. | Langkah berikutnyaSimpan respons dan perbaiki bidang permintaan yang ditunjukkan. |
Respons401 · authentication_error | KondisiKunci API Ailoot tidak valid. | Langkah berikutnyaGunakan kunci API Ailoot Anda yang diotorisasi. |
Respons403 · permission_error | KondisiGrup kunci tidak mengizinkan metode ini. | Langkah berikutnyaSimpan rincian kesalahan yang dikembalikan. |
Respons404 · not_found_error | KondisiMetode yang dipilih tidak memiliki rute yang diizinkan. | Langkah berikutnyaSimpan rincian kesalahan yang dikembalikan. |
Respons422 · price_unavailable | KondisiTarif yang diterima tidak dapat memperoleh jumlah atau batas masukan yang diwajibkan. | Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan representasi masukan yang diwajibkan oleh tarif yang diterima. |
Respons503 · | KondisiPenyimpanan, rute, harga metode, atau pencadangan dana yang diperlukan tidak tersedia. | Langkah berikutnyaSimpan respons asli secara utuh. Pencadangan dana yang belum pasti tidak mengizinkan pengiriman ulang. |
Respons502 · server_error | KondisiHasil awal, penggunaan, atau penyelesaian tagihan perlu diperiksa. | Langkah berikutnyaSimpan ID permintaan aktual dan respons asli. Baca catatan yang dimiliki yang sudah ada; jangan kirim ulang pembuatan. |
Ailoot Ultra elevenlabs/scribe-v2-medical
Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.