{ "aboutHtml": "

ElevenLabs Scribe v2 — yozib olingan audio, transkripsiya hamda subtitr va ovoz mazmunini ifodalovchi yozuvlar tayyorlash uchun paketli nutqni tanib olish modeli. U Scribe v1 asosida uzun yozuvlar, pauzalar, ohang o‘zgarishlari va uzoq sukunat bilan ishlashni yaxshilaydi. Natijada vaqt ma’lumotlari va ixtiyoriy so‘zlovchi hamda audio hodisa izohlari bilan yozma nutq olinadi. Scribe v2 Realtime — alohida jonli transkripsiya nashri; ushbu modelning vazifasi to‘liq yozuvlarni qayta ishlashdir.

Ishlab chiqaruvchi 90 dan ortiq tilda tanib olish va tilni avtomatik aniqlashni, jumladan til almashadigan yozuvlarni hujjatlashtirgan. Ma’lum tilga ishora modelga audioni talqin qilishda yordam berishi mumkin. Aniq yozuv tayyorlang, asl til va ismlarni saqlang, signalning kuchli qirqilishi yoki nutq tafsilotlarini olib tashlaydigan keraksiz ishlovdan saqlaning. Hujjatlashtirilgan keng tarqalgan kirish formatlari WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus va WebM ni o‘z ichiga oladi. Transkripsiya amalga oshiriladigan tizim qo‘llab-quvvatlaydigan kirish ko‘rinishini tanlang va manba yozuvini tekshirish uchun saqlang.

Standart javob tanib olingan matn, aniqlangan til haqidagi ma’lumot va vaqt belgilari qo‘yilgan so‘zlar ketma-ketligini o‘z ichiga oladi. So‘z qaydlarida boshlanish va tugash vaqtlari, so‘zlovchi identifikatorlari va tanib olishning logarifmik ehtimoli bo‘lishi mumkin. Bular natijani subtitrlar, qidirish mumkin bo‘lgan intervyular yoki tegishli tovushga qaytadigan muharrir uchun foydali qiladi. Vaqt belgilari bor natijani manba audiosi bilan birga saqlang. Masalan, podkast uchun topshiriladigan natija tahrirlanadigan transkript va subtitrlarni joylashtirishdan oldin tuzatish joylarini topishga yordam beradigan, so‘zlarga moslangan vaqt yozuvi bo‘lishi mumkin.

So‘zlovchilarni ajratish bir nechta so‘zlovchi qatnashgan audioda kim qachon gapirganini belgilaydi; ishlab chiqaruvchi 32 tagacha so‘zlovchini hujjatlashtirgan. Gapirish navbatlari muhim bo‘lsa, uni yoqing va soni ma’lum bo‘lsa, so‘zlovchilarning asosli sonini kiriting. Aniqlangan so‘zlovchi yorlig‘ini shaxsi tasdiqlangan odamning ismidan ajrating. Intervyu yoki uchrashuvda, ayniqsa ovozlar bir vaqtda kelgan yoki o‘xshash bo‘lgan joylarda, navbat almashishini yozuv bilan tekshiring. Yorliq transkriptni tartibga solishga yordam beradi; u so‘zlovchining shaxsini mustaqil tasdiqlamaydi.

Har bir kanalida bittadan so‘zlovchi bo‘lgan yozuvning tuzilishi bir kanalga aralashtirilgan bir nechta ovozdan farq qiladi. Ishlab chiqaruvchi interfeysi beshtagacha kanalni mustaqil qayta ishlab, alohida transkriptlar yoki kanal indekslari bilan vaqt bo‘yicha tartiblangan birlashtirilgan transkriptni qaytara oladi. Kanal tuzilishi mazmunli bo‘lsa, uni saqlang. Alohida kanallarga yozilgan qo‘ng‘iroqni transkripsiyadan oldin bir kanalga birlashtirish so‘zlovchi haqidagi foydali manbani yo‘qotishi mumkin. Kanalga asoslangan mansublikni aralash audiodan taxmin qilingan diarizatsiyadan ajrating. Birlashtirilgan kanal javobi vaqt belgilarini talab qiladi va obyektlarni aniqlash yoki yashirishni o‘z ichiga ololmaydi.

Tayanch atamalar bilan yo‘naltirish ismlar, mahsulot atamalari va maxsus lug‘atni kontekst yordamida tanib olishga yo‘naltiradi. Amaldagi paketli ishlov hujjatlari 1,000 tagacha atamaga ruxsat beradi; har bir atama 50 belgidan kam va ko‘pi bilan beshta so‘z bo‘lishi kerak. Keng, aloqasiz katalog o‘rniga tegishli yozilishlarni bering. Texnik intervyu uchun uchrashi ehtimol bo‘lgan mahsulot nomlari va qisqartmalarni kiriting, keyin natijada ularni vaqt belgilari bo‘yicha tekshiring. Tayanch atamalar tanib olishga moyillik beradi; ular yozuv tasdiqlamagan atamani kiritish buyrug‘i emas.

Matnni tartibga keltirishdan oldin transkriptning maqsadini tanlang. So‘zma-so‘z qayd aytilgan ifodani saqlaydi, hujjatlashtirilgan no-verbatim varianti esa o‘qilishi qulayroq natija uchun to‘ldiruvchi so‘zlar, boshlanib qolgan iboralar va nutqdagi tutilishlarni olib tashlaydi. Dinamik audio teglash kulgi yoki qadam tovushlari kabi nutqdan tashqari hodisalarni aniqlashi mumkin. Sayqallangan transkript subtitr yoki o‘qish uchun foydali bo‘lishi mumkin, lekin takrorlar, tuzatishlar yoki nutqdan tashqari tovushlar vazifa uchun muhim bo‘lsa, u asl qayd o‘rnini yashirincha egallamasligi kerak.

Ishlab chiqaruvchi obyektlarni aniqlash va transkriptni tajribaviy tahrirlashni ham hujjatlashtirgan. Ishlab chiqaruvchi interfeysida transkript tahririni obyektlarni aniqlash, obyektlarni yashirish yoki ko‘p kanalli transkripsiya bilan birga ishlatib bo‘lmaydi. Aniqlangan obyektlar transkriptdagi ayrim ma’lumotlar uchun tuzilgan joylashuv ma’lumotlarini beradi. Ixtiyoriy obyektlarni yashirish aniqlangan matnni almashtiruvchi yorliqlar bilan niqoblaydi; u obyektlarni aniqlashga bog‘liq va yashirish yoqilganda obyektlar ro‘yxati qaytarilmaydi. Yashirish transkripsiya vaqtida umumiy almashtiruvchi belgi, toifa yorlig‘i yoki raqamlangan toifa yorlig‘i yordamida bajariladi. Avtomatik yashirish maxfiy mazmunni o‘tkazib yuborishi mumkin, shuning uchun ulashishdan oldin yashirilgan transkriptni tekshiring. Tabiiy tildagi tahrir asl natija bilan birga tahrirlangan matnni qaytaradi, asl vaqt va so‘zlovchi qaydlari esa mavjud bo‘lib qoladi. Bu natijalarni alohida saqlang: tuzatilgan yozilish yoki qayta shakllantirilgan gap audio bilan moslashtirilishidan yoxud keyingi ma’lumot ajratishda ishlatilishidan oldin qayta tekshirishni talab qilishi mumkin. Bu imkoniyatlar transkriptga ishlov beradi; ular har bir muhim tafsilot to‘g‘ri tanilganini isbotlamaydi.

Tayyor transkript uchun ismlar, sonlar, inkorlar va so‘zlovchi almashishini tegishli audioni qayta tinglab tekshiring. Sifatni faqat ravon matnga qarab baholamay, past ovozli qismlar, bir vaqtda kelgan nutq va til almashishlariga e’tibor bering. Eshitilmaydigan parchani ishonarli gap bilan to‘ldirish o‘rniga noaniq ifodani tuzatish uchun saqlang. Foydali natija — maqsadiga kerakli vaqt va so‘zlovchi ma’lumotlari bilan tekshirilgan matnli qayd; keyin transkript alohida xulosa, tarjima yoki tahlil bosqichiga kirish materiali bo‘lishi mumkin.

", "aboutText": "ElevenLabs Scribe v2 — yozib olingan audio, transkripsiya hamda subtitr va ovoz mazmunini ifodalovchi yozuvlar tayyorlash uchun paketli nutqni tanib olish modeli. U Scribe v1 asosida uzun yozuvlar, pauzalar, ohang o‘zgarishlari va uzoq sukunat bilan ishlashni yaxshilaydi. Natijada vaqt ma’lumotlari va ixtiyoriy so‘zlovchi hamda audio hodisa izohlari bilan yozma nutq olinadi. Scribe v2 Realtime — alohida jonli transkripsiya nashri; ushbu modelning vazifasi to‘liq yozuvlarni qayta ishlashdir.\n\nIshlab chiqaruvchi 90 dan ortiq tilda tanib olish va tilni avtomatik aniqlashni, jumladan til almashadigan yozuvlarni hujjatlashtirgan. Ma’lum tilga ishora modelga audioni talqin qilishda yordam berishi mumkin. Aniq yozuv tayyorlang, asl til va ismlarni saqlang, signalning kuchli qirqilishi yoki nutq tafsilotlarini olib tashlaydigan keraksiz ishlovdan saqlaning. Hujjatlashtirilgan keng tarqalgan kirish formatlari WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus va WebM ni o‘z ichiga oladi. Transkripsiya amalga oshiriladigan tizim qo‘llab-quvvatlaydigan kirish ko‘rinishini tanlang va manba yozuvini tekshirish uchun saqlang.\n\nStandart javob tanib olingan matn, aniqlangan til haqidagi ma’lumot va vaqt belgilari qo‘yilgan so‘zlar ketma-ketligini o‘z ichiga oladi. So‘z qaydlarida boshlanish va tugash vaqtlari, so‘zlovchi identifikatorlari va tanib olishning logarifmik ehtimoli bo‘lishi mumkin. Bular natijani subtitrlar, qidirish mumkin bo‘lgan intervyular yoki tegishli tovushga qaytadigan muharrir uchun foydali qiladi. Vaqt belgilari bor natijani manba audiosi bilan birga saqlang. Masalan, podkast uchun topshiriladigan natija tahrirlanadigan transkript va subtitrlarni joylashtirishdan oldin tuzatish joylarini topishga yordam beradigan, so‘zlarga moslangan vaqt yozuvi bo‘lishi mumkin.\n\nSo‘zlovchilarni ajratish bir nechta so‘zlovchi qatnashgan audioda kim qachon gapirganini belgilaydi; ishlab chiqaruvchi 32 tagacha so‘zlovchini hujjatlashtirgan. Gapirish navbatlari muhim bo‘lsa, uni yoqing va soni ma’lum bo‘lsa, so‘zlovchilarning asosli sonini kiriting. Aniqlangan so‘zlovchi yorlig‘ini shaxsi tasdiqlangan odamning ismidan ajrating. Intervyu yoki uchrashuvda, ayniqsa ovozlar bir vaqtda kelgan yoki o‘xshash bo‘lgan joylarda, navbat almashishini yozuv bilan tekshiring. Yorliq transkriptni tartibga solishga yordam beradi; u so‘zlovchining shaxsini mustaqil tasdiqlamaydi.\n\nHar bir kanalida bittadan so‘zlovchi bo‘lgan yozuvning tuzilishi bir kanalga aralashtirilgan bir nechta ovozdan farq qiladi. Ishlab chiqaruvchi interfeysi beshtagacha kanalni mustaqil qayta ishlab, alohida transkriptlar yoki kanal indekslari bilan vaqt bo‘yicha tartiblangan birlashtirilgan transkriptni qaytara oladi. Kanal tuzilishi mazmunli bo‘lsa, uni saqlang. Alohida kanallarga yozilgan qo‘ng‘iroqni transkripsiyadan oldin bir kanalga birlashtirish so‘zlovchi haqidagi foydali manbani yo‘qotishi mumkin. Kanalga asoslangan mansublikni aralash audiodan taxmin qilingan diarizatsiyadan ajrating. Birlashtirilgan kanal javobi vaqt belgilarini talab qiladi va obyektlarni aniqlash yoki yashirishni o‘z ichiga ololmaydi.\n\nTayanch atamalar bilan yo‘naltirish ismlar, mahsulot atamalari va maxsus lug‘atni kontekst yordamida tanib olishga yo‘naltiradi. Amaldagi paketli ishlov hujjatlari 1,000 tagacha atamaga ruxsat beradi; har bir atama 50 belgidan kam va ko‘pi bilan beshta so‘z bo‘lishi kerak. Keng, aloqasiz katalog o‘rniga tegishli yozilishlarni bering. Texnik intervyu uchun uchrashi ehtimol bo‘lgan mahsulot nomlari va qisqartmalarni kiriting, keyin natijada ularni vaqt belgilari bo‘yicha tekshiring. Tayanch atamalar tanib olishga moyillik beradi; ular yozuv tasdiqlamagan atamani kiritish buyrug‘i emas.\n\nMatnni tartibga keltirishdan oldin transkriptning maqsadini tanlang. So‘zma-so‘z qayd aytilgan ifodani saqlaydi, hujjatlashtirilgan no-verbatim varianti esa o‘qilishi qulayroq natija uchun to‘ldiruvchi so‘zlar, boshlanib qolgan iboralar va nutqdagi tutilishlarni olib tashlaydi. Dinamik audio teglash kulgi yoki qadam tovushlari kabi nutqdan tashqari hodisalarni aniqlashi mumkin. Sayqallangan transkript subtitr yoki o‘qish uchun foydali bo‘lishi mumkin, lekin takrorlar, tuzatishlar yoki nutqdan tashqari tovushlar vazifa uchun muhim bo‘lsa, u asl qayd o‘rnini yashirincha egallamasligi kerak.\n\nIshlab chiqaruvchi obyektlarni aniqlash va transkriptni tajribaviy tahrirlashni ham hujjatlashtirgan. Ishlab chiqaruvchi interfeysida transkript tahririni obyektlarni aniqlash, obyektlarni yashirish yoki ko‘p kanalli transkripsiya bilan birga ishlatib bo‘lmaydi. Aniqlangan obyektlar transkriptdagi ayrim ma’lumotlar uchun tuzilgan joylashuv ma’lumotlarini beradi. Ixtiyoriy obyektlarni yashirish aniqlangan matnni almashtiruvchi yorliqlar bilan niqoblaydi; u obyektlarni aniqlashga bog‘liq va yashirish yoqilganda obyektlar ro‘yxati qaytarilmaydi. Yashirish transkripsiya vaqtida umumiy almashtiruvchi belgi, toifa yorlig‘i yoki raqamlangan toifa yorlig‘i yordamida bajariladi. Avtomatik yashirish maxfiy mazmunni o‘tkazib yuborishi mumkin, shuning uchun ulashishdan oldin yashirilgan transkriptni tekshiring. Tabiiy tildagi tahrir asl natija bilan birga tahrirlangan matnni qaytaradi, asl vaqt va so‘zlovchi qaydlari esa mavjud bo‘lib qoladi. Bu natijalarni alohida saqlang: tuzatilgan yozilish yoki qayta shakllantirilgan gap audio bilan moslashtirilishidan yoxud keyingi ma’lumot ajratishda ishlatilishidan oldin qayta tekshirishni talab qilishi mumkin. Bu imkoniyatlar transkriptga ishlov beradi; ular har bir muhim tafsilot to‘g‘ri tanilganini isbotlamaydi.\n\nTayyor transkript uchun ismlar, sonlar, inkorlar va so‘zlovchi almashishini tegishli audioni qayta tinglab tekshiring. Sifatni faqat ravon matnga qarab baholamay, past ovozli qismlar, bir vaqtda kelgan nutq va til almashishlariga e’tibor bering. Eshitilmaydigan parchani ishonarli gap bilan to‘ldirish o‘rniga noaniq ifodani tuzatish uchun saqlang. Foydali natija — maqsadiga kerakli vaqt va so‘zlovchi ma’lumotlari bilan tekshirilgan matnli qayd; keyin transkript alohida xulosa, tarjima yoki tahlil bosqichiga kirish materiali bo‘lishi mumkin.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "59327d6bc4a0a9cce375cc8230b9af75e4ef6c7f37b8b461c5c48259540a8d88", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "uz", "methods": [ { "html": "
•

ElevenLabs: Scribe v2

ElevenLabs /elevenlabs/scribe-v2

Boshlash

ElevenLabs Scribe v2 yozib olingan audioni 90+ tilda, so‘z darajasidagi vaqt belgilari, ixtiyoriy so‘zlovchilarni ajratish va nutqdan tashqari hodisa teglari bilan matnga aylantiradi. U uzun yozuvlar, subtitrlar va tahrirlanadigan transkriptlar uchun yaratilgan; kontekstga oid tayanch atamalar hamda so‘zma-so‘z yoki tartibga keltirilgan transkripsiya tanlovlarini taqdim etadi.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari
Audio
Natijalar
Matn
Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

ElevenLabs Scribe v2 — yozib olingan audio, transkripsiya hamda subtitr va ovoz mazmunini ifodalovchi yozuvlar tayyorlash uchun paketli nutqni tanib olish modeli. U Scribe v1 asosida uzun yozuvlar, pauzalar, ohang o‘zgarishlari va uzoq sukunat bilan ishlashni yaxshilaydi. Natijada vaqt ma’lumotlari va ixtiyoriy so‘zlovchi hamda audio hodisa izohlari bilan yozma nutq olinadi. Scribe v2 Realtime — alohida jonli transkripsiya nashri; ushbu modelning vazifasi to‘liq yozuvlarni qayta ishlashdir.

Ishlab chiqaruvchi 90 dan ortiq tilda tanib olish va tilni avtomatik aniqlashni, jumladan til almashadigan yozuvlarni hujjatlashtirgan. Ma’lum tilga ishora modelga audioni talqin qilishda yordam berishi mumkin. Aniq yozuv tayyorlang, asl til va ismlarni saqlang, signalning kuchli qirqilishi yoki nutq tafsilotlarini olib tashlaydigan keraksiz ishlovdan saqlaning. Hujjatlashtirilgan keng tarqalgan kirish formatlari WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus va WebM ni o‘z ichiga oladi. Transkripsiya amalga oshiriladigan tizim qo‘llab-quvvatlaydigan kirish ko‘rinishini tanlang va manba yozuvini tekshirish uchun saqlang.

Standart javob tanib olingan matn, aniqlangan til haqidagi ma’lumot va vaqt belgilari qo‘yilgan so‘zlar ketma-ketligini o‘z ichiga oladi. So‘z qaydlarida boshlanish va tugash vaqtlari, so‘zlovchi identifikatorlari va tanib olishning logarifmik ehtimoli bo‘lishi mumkin. Bular natijani subtitrlar, qidirish mumkin bo‘lgan intervyular yoki tegishli tovushga qaytadigan muharrir uchun foydali qiladi. Vaqt belgilari bor natijani manba audiosi bilan birga saqlang. Masalan, podkast uchun topshiriladigan natija tahrirlanadigan transkript va subtitrlarni joylashtirishdan oldin tuzatish joylarini topishga yordam beradigan, so‘zlarga moslangan vaqt yozuvi bo‘lishi mumkin.

So‘zlovchilarni ajratish bir nechta so‘zlovchi qatnashgan audioda kim qachon gapirganini belgilaydi; ishlab chiqaruvchi 32 tagacha so‘zlovchini hujjatlashtirgan. Gapirish navbatlari muhim bo‘lsa, uni yoqing va soni ma’lum bo‘lsa, so‘zlovchilarning asosli sonini kiriting. Aniqlangan so‘zlovchi yorlig‘ini shaxsi tasdiqlangan odamning ismidan ajrating. Intervyu yoki uchrashuvda, ayniqsa ovozlar bir vaqtda kelgan yoki o‘xshash bo‘lgan joylarda, navbat almashishini yozuv bilan tekshiring. Yorliq transkriptni tartibga solishga yordam beradi; u so‘zlovchining shaxsini mustaqil tasdiqlamaydi.

Har bir kanalida bittadan so‘zlovchi bo‘lgan yozuvning tuzilishi bir kanalga aralashtirilgan bir nechta ovozdan farq qiladi. Ishlab chiqaruvchi interfeysi beshtagacha kanalni mustaqil qayta ishlab, alohida transkriptlar yoki kanal indekslari bilan vaqt bo‘yicha tartiblangan birlashtirilgan transkriptni qaytara oladi. Kanal tuzilishi mazmunli bo‘lsa, uni saqlang. Alohida kanallarga yozilgan qo‘ng‘iroqni transkripsiyadan oldin bir kanalga birlashtirish so‘zlovchi haqidagi foydali manbani yo‘qotishi mumkin. Kanalga asoslangan mansublikni aralash audiodan taxmin qilingan diarizatsiyadan ajrating. Birlashtirilgan kanal javobi vaqt belgilarini talab qiladi va obyektlarni aniqlash yoki yashirishni o‘z ichiga ololmaydi.

Tayanch atamalar bilan yo‘naltirish ismlar, mahsulot atamalari va maxsus lug‘atni kontekst yordamida tanib olishga yo‘naltiradi. Amaldagi paketli ishlov hujjatlari 1,000 tagacha atamaga ruxsat beradi; har bir atama 50 belgidan kam va ko‘pi bilan beshta so‘z bo‘lishi kerak. Keng, aloqasiz katalog o‘rniga tegishli yozilishlarni bering. Texnik intervyu uchun uchrashi ehtimol bo‘lgan mahsulot nomlari va qisqartmalarni kiriting, keyin natijada ularni vaqt belgilari bo‘yicha tekshiring. Tayanch atamalar tanib olishga moyillik beradi; ular yozuv tasdiqlamagan atamani kiritish buyrug‘i emas.

Matnni tartibga keltirishdan oldin transkriptning maqsadini tanlang. So‘zma-so‘z qayd aytilgan ifodani saqlaydi, hujjatlashtirilgan no-verbatim varianti esa o‘qilishi qulayroq natija uchun to‘ldiruvchi so‘zlar, boshlanib qolgan iboralar va nutqdagi tutilishlarni olib tashlaydi. Dinamik audio teglash kulgi yoki qadam tovushlari kabi nutqdan tashqari hodisalarni aniqlashi mumkin. Sayqallangan transkript subtitr yoki o‘qish uchun foydali bo‘lishi mumkin, lekin takrorlar, tuzatishlar yoki nutqdan tashqari tovushlar vazifa uchun muhim bo‘lsa, u asl qayd o‘rnini yashirincha egallamasligi kerak.

Ishlab chiqaruvchi obyektlarni aniqlash va transkriptni tajribaviy tahrirlashni ham hujjatlashtirgan. Ishlab chiqaruvchi interfeysida transkript tahririni obyektlarni aniqlash, obyektlarni yashirish yoki ko‘p kanalli transkripsiya bilan birga ishlatib bo‘lmaydi. Aniqlangan obyektlar transkriptdagi ayrim ma’lumotlar uchun tuzilgan joylashuv ma’lumotlarini beradi. Ixtiyoriy obyektlarni yashirish aniqlangan matnni almashtiruvchi yorliqlar bilan niqoblaydi; u obyektlarni aniqlashga bog‘liq va yashirish yoqilganda obyektlar ro‘yxati qaytarilmaydi. Yashirish transkripsiya vaqtida umumiy almashtiruvchi belgi, toifa yorlig‘i yoki raqamlangan toifa yorlig‘i yordamida bajariladi. Avtomatik yashirish maxfiy mazmunni o‘tkazib yuborishi mumkin, shuning uchun ulashishdan oldin yashirilgan transkriptni tekshiring. Tabiiy tildagi tahrir asl natija bilan birga tahrirlangan matnni qaytaradi, asl vaqt va so‘zlovchi qaydlari esa mavjud bo‘lib qoladi. Bu natijalarni alohida saqlang: tuzatilgan yozilish yoki qayta shakllantirilgan gap audio bilan moslashtirilishidan yoxud keyingi ma’lumot ajratishda ishlatilishidan oldin qayta tekshirishni talab qilishi mumkin. Bu imkoniyatlar transkriptga ishlov beradi; ular har bir muhim tafsilot to‘g‘ri tanilganini isbotlamaydi.

Tayyor transkript uchun ismlar, sonlar, inkorlar va so‘zlovchi almashishini tegishli audioni qayta tinglab tekshiring. Sifatni faqat ravon matnga qarab baholamay, past ovozli qismlar, bir vaqtda kelgan nutq va til almashishlariga e’tibor bering. Eshitilmaydigan parchani ishonarli gap bilan to‘ldirish o‘rniga noaniq ifodani tuzatish uchun saqlang. Foydali natija — maqsadiga kerakli vaqt va so‘zlovchi ma’lumotlari bilan tekshirilgan matnli qayd; keyin transkript alohida xulosa, tarjima yoki tahlil bosqichiga kirish materiali bo‘lishi mumkin.

Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

Ailoot Ultra · Transkripsiya POST /v1/audio/transcriptions
Kirish
audio
Chiqish
text
MaydonTurTalabQiymatlar va cheklovlarStandart
MaydonmodelTurstringTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlar
elevenlabs/scribe-v2
Standart—
Maydoninput_audioTurobjectTalabMajburiyQiymatlar va cheklovlarStandart—
Usul parametrlari va hayot sikli
ParametrParametr talablari
Parametrcontent_typeParametr talablariapplication/json
ParametrrequiredParametr talablarimodel, input_audio
Parametrmaterial_typesParametr talablariaudio
Parametrmaterial_conditionsParametr talablariMisol haqiqiy, bo‘sh bo‘lmagan PCM WAV faylingizni o‘qiydi, faylning barcha baytlarini base64 ko‘rinishida kodlaydi va input_audio.format qiymatini wav qilib yuboradi.

Hayot sikli: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · mavjud, egalik qilinadigan media yozuvidan aniq task_id

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim
Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda
Flex rejimi
Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda
Maksimal fikrlash darajasi
Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

Ailoot tariflari

Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

SozlamaTariflar jadvaliHisob birligiTo‘lov
SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflarTariflar jadvaliAsosiy tarifHisob birligi—To‘lov
Kirish · Kirish tokenlari — / 1K token
Chiqish · Chiqish tokenlari — / 1K token
Kirish · Keshdan o‘qish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish — / 1K token
Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token
SozlamaKirish audiosi soniyasiTariflar jadvali—Hisob birligikirish audiosining soniyasi uchunTo‘lov
Kirish · Kirish audiosi soniyasi $0.0001222222222222 kirish audiosining soniyasi uchun

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →

So‘rov namunalari

Ailoot Ultra · Transkripsiya

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n    raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n    if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n        raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n

Natijalarni olish va saqlash

Ailoot Ultra · Transkripsiya

To‘liq dastlabki javob tanasi, holat va uzatilgan sarlavhalar. Bu ishlovchi universal JSON tuzilmasi, matn maydoni yoki vazifa o‘rovini qo‘shmaydi.

Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.

Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

Haqiqiy X-Client-Request-ID va to‘liq javobni saqlang. Egalik qilinadigan dastlabki aktivlar va ularning aniq imzolangan mazmun URL larini o‘qing; natijasi noaniq yaratishni hech qachon qayta yubormang.

Javob maydonlari
MaydonTur
Maydontext (when present)Tur
Maydonusage (when present)Tur
Xatolar va keyingi qadamlar
JavobShartKeyingi qadam
Javob400 · invalid_request_errorShartJSON tanasi yoki ochiq ko‘rsatilgan kanonik model ID si yaroqsiz.Keyingi qadamJavobni saqlang va ko‘rsatilgan so‘rov maydonini tuzating.
Javob401 · authentication_errorShartAiloot API kaliti yaroqsiz.Keyingi qadamRuxsat berilgan Ailoot API kalitingizdan foydalaning.
Javob403 · permission_errorShartKalit guruhi bu usulga ruxsat bermaydi.Keyingi qadamQaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.
Javob404 · not_found_errorShartTanlangan usul uchun ruxsat etilgan yo‘nalish yo‘q.Keyingi qadamQaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.
Javob422 · price_unavailableShartQabul qilingan tarif zarur kirish miqdorini yoki chegarasini aniqlay olmaydi.Keyingi qadamJavobni saqlang; qabul qilingan tarif talab qiladigan kirish ko‘rinishidan foydalaning.
Javob503 · ShartZarur saqlov, yo‘nalish, usul narxi yoki mablag‘ni band qilish imkoniyati mavjud emas.Keyingi qadamTo‘liq dastlabki javobni saqlang. Noaniq mablag‘ band qilish qayta yuborishga ruxsat bermaydi.
Javob502 · server_errorShartDastlabki natija, foydalanish ma’lumoti yoki hisob-kitobni tekshirish talab qilinadi.Keyingi qadamHaqiqiy so‘rov ID si va dastlabki javobni saqlang. Mavjud, egalik qilinadigan yozuvni o‘qing; yaratishni qayta yubormang.

Taxalluslar

Model taxalluslari

Ailoot Ultra elevenlabs/scribe-v2

Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

Chaqirish uchun tegishli ID lar

elevenlabs/scribe-v2

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "fmt": "transcriptions", "http": "POST", "path": "/v1/audio/transcriptions", "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|transcriptions|/v1/audio/transcriptions|elevenlabs%2Fscribe-v2", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again.", "errors": [ { "code": null, "condition": "JSON tanasi yoki ochiq ko‘rsatilgan kanonik model ID si yaroqsiz.", "http_status": 400, "recovery": "Javobni saqlang va ko‘rsatilgan so‘rov maydonini tuzating.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "Ailoot API kaliti yaroqsiz.", "http_status": 401, "recovery": "Ruxsat berilgan Ailoot API kalitingizdan foydalaning.", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "Kalit guruhi bu usulga ruxsat bermaydi.", "http_status": 403, "recovery": "Qaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "Tanlangan usul uchun ruxsat etilgan yo‘nalish yo‘q.", "http_status": 404, "recovery": "Qaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.", "type": "not_found_error" }, { "code": null, "condition": "Qabul qilingan tarif zarur kirish miqdorini yoki chegarasini aniqlay olmaydi.", "http_status": 422, "recovery": "Javobni saqlang; qabul qilingan tarif talab qiladigan kirish ko‘rinishidan foydalaning.", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "Zarur saqlov, yo‘nalish, usul narxi yoki mablag‘ni band qilish imkoniyati mavjud emas.", "http_status": 503, "recovery": "To‘liq dastlabki javobni saqlang. Noaniq mablag‘ band qilish qayta yuborishga ruxsat bermaydi.", "type": null }, { "code": null, "condition": "Dastlabki natija, foydalanish ma’lumoti yoki hisob-kitobni tekshirish talab qilinadi.", "http_status": 502, "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID", "recovery": "Haqiqiy so‘rov ID si va dastlabki javobni saqlang. Mavjud, egalik qilinadigan yozuvni o‘qing; yaratishni qayta yubormang.", "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": "Haqiqiy X-Client-Request-ID va to‘liq javobni saqlang. Egalik qilinadigan dastlabki aktivlar va ularning aniq imzolangan mazmun URL larini o‘qing; natijasi noaniq yaratishni hech qachon qayta yubormang." }, "outputs": { "all_results": "To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "text (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "To‘liq dastlabki javob tanasi, holat va uzatilgan sarlavhalar. Bu ishlovchi universal JSON tuzilmasi, matn maydoni yoki vazifa o‘rovini qo‘shmaydi." }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "elevenlabs/scribe-v2" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "input_audio", "required": true, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "input_audio": { "properties": { "data": { "contentEncoding": "base64", "type": "string" }, "format": { "type": "string" } }, "required": [ "data", "format" ], "type": "object" }, "model": { "enum": [ "elevenlabs/scribe-v2" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "input_audio" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": true, "body": { "input_audio": { "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}", "format": "wav" }, "model": "elevenlabs/scribe-v2" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_conditions": [ "Misol haqiqiy, bo‘sh bo‘lmagan PCM WAV faylingizni o‘qiydi, faylning barcha baytlarini base64 ko‘rinishida kodlaydi va input_audio.format qiymatini wav qilib yuboradi." ], "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": "mavjud, egalik qilinadigan media yozuvidan aniq task_id", "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": "per input audio second" }, "label": "input audio second", "units": [ { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n", "label": "curl · actual WAV file and complete original result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "transcriptions", "hints": [ "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.", "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.", "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "audio" ], "label": "Transkripsiya", "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": { "audio_input_second": 0.0001222222222222 } }, "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": "per input audio second" }, "label": "input audio second", "units": [ { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } ], "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "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, "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" }, { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } } ], "model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "6c9ad5b1ed2c6cccc716bc2554dc39ff25e59e0f09faed33450770bb8a24fb85", "input_html_sha256": "371908095d77ac2b5155dd0dfae311fd3736be9785202027958b12cc84bd7843", "private_audit_sha256": "c9eb9d29bd9afca63872a2484cd5e52d1d66ab075a7996517f2d105512fb5def", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/uz/elevenlabs-scribe-v2/", "description": "ElevenLabs Scribe v2 yozib olingan audioni 90+ tilda, so‘z darajasidagi vaqt belgilari, ixtiyoriy so‘zlovchilarni ajratish va nutqdan tashqari hodisa teglari bilan matnga aylantiradi. U uzun yozuvlar, subtitrlar va tahrirlanadigan transkriptlar uchun yaratilgan; kontekstga oid tayanch atamalar hamda so‘zma-so‘z yoki tartibga keltirilgan transkripsiya tanlovlarini taqdim etadi.", "locale": "uz", "md_url": "https://ailoot.ai/models/uz/elevenlabs-scribe-v2/index.md", "title": "ElevenLabs: Scribe v2 — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/uz/elevenlabs-scribe-v2/" }, "rawModel": { "about": "ElevenLabs Scribe v2 — yozib olingan audio, transkripsiya hamda subtitr va ovoz mazmunini ifodalovchi yozuvlar tayyorlash uchun paketli nutqni tanib olish modeli. U Scribe v1 asosida uzun yozuvlar, pauzalar, ohang o‘zgarishlari va uzoq sukunat bilan ishlashni yaxshilaydi. Natijada vaqt ma’lumotlari va ixtiyoriy so‘zlovchi hamda audio hodisa izohlari bilan yozma nutq olinadi. Scribe v2 Realtime — alohida jonli transkripsiya nashri; ushbu modelning vazifasi to‘liq yozuvlarni qayta ishlashdir.\n\nIshlab chiqaruvchi 90 dan ortiq tilda tanib olish va tilni avtomatik aniqlashni, jumladan til almashadigan yozuvlarni hujjatlashtirgan. Ma’lum tilga ishora modelga audioni talqin qilishda yordam berishi mumkin. Aniq yozuv tayyorlang, asl til va ismlarni saqlang, signalning kuchli qirqilishi yoki nutq tafsilotlarini olib tashlaydigan keraksiz ishlovdan saqlaning. Hujjatlashtirilgan keng tarqalgan kirish formatlari WAV, MP3, FLAC, M4A, AAC, OGG, Opus va WebM ni o‘z ichiga oladi. Transkripsiya amalga oshiriladigan tizim qo‘llab-quvvatlaydigan kirish ko‘rinishini tanlang va manba yozuvini tekshirish uchun saqlang.\n\nStandart javob tanib olingan matn, aniqlangan til haqidagi ma’lumot va vaqt belgilari qo‘yilgan so‘zlar ketma-ketligini o‘z ichiga oladi. So‘z qaydlarida boshlanish va tugash vaqtlari, so‘zlovchi identifikatorlari va tanib olishning logarifmik ehtimoli bo‘lishi mumkin. Bular natijani subtitrlar, qidirish mumkin bo‘lgan intervyular yoki tegishli tovushga qaytadigan muharrir uchun foydali qiladi. Vaqt belgilari bor natijani manba audiosi bilan birga saqlang. Masalan, podkast uchun topshiriladigan natija tahrirlanadigan transkript va subtitrlarni joylashtirishdan oldin tuzatish joylarini topishga yordam beradigan, so‘zlarga moslangan vaqt yozuvi bo‘lishi mumkin.\n\nSo‘zlovchilarni ajratish bir nechta so‘zlovchi qatnashgan audioda kim qachon gapirganini belgilaydi; ishlab chiqaruvchi 32 tagacha so‘zlovchini hujjatlashtirgan. Gapirish navbatlari muhim bo‘lsa, uni yoqing va soni ma’lum bo‘lsa, so‘zlovchilarning asosli sonini kiriting. Aniqlangan so‘zlovchi yorlig‘ini shaxsi tasdiqlangan odamning ismidan ajrating. Intervyu yoki uchrashuvda, ayniqsa ovozlar bir vaqtda kelgan yoki o‘xshash bo‘lgan joylarda, navbat almashishini yozuv bilan tekshiring. Yorliq transkriptni tartibga solishga yordam beradi; u so‘zlovchining shaxsini mustaqil tasdiqlamaydi.\n\nHar bir kanalida bittadan so‘zlovchi bo‘lgan yozuvning tuzilishi bir kanalga aralashtirilgan bir nechta ovozdan farq qiladi. Ishlab chiqaruvchi interfeysi beshtagacha kanalni mustaqil qayta ishlab, alohida transkriptlar yoki kanal indekslari bilan vaqt bo‘yicha tartiblangan birlashtirilgan transkriptni qaytara oladi. Kanal tuzilishi mazmunli bo‘lsa, uni saqlang. Alohida kanallarga yozilgan qo‘ng‘iroqni transkripsiyadan oldin bir kanalga birlashtirish so‘zlovchi haqidagi foydali manbani yo‘qotishi mumkin. Kanalga asoslangan mansublikni aralash audiodan taxmin qilingan diarizatsiyadan ajrating. Birlashtirilgan kanal javobi vaqt belgilarini talab qiladi va obyektlarni aniqlash yoki yashirishni o‘z ichiga ololmaydi.\n\nTayanch atamalar bilan yo‘naltirish ismlar, mahsulot atamalari va maxsus lug‘atni kontekst yordamida tanib olishga yo‘naltiradi. Amaldagi paketli ishlov hujjatlari 1,000 tagacha atamaga ruxsat beradi; har bir atama 50 belgidan kam va ko‘pi bilan beshta so‘z bo‘lishi kerak. Keng, aloqasiz katalog o‘rniga tegishli yozilishlarni bering. Texnik intervyu uchun uchrashi ehtimol bo‘lgan mahsulot nomlari va qisqartmalarni kiriting, keyin natijada ularni vaqt belgilari bo‘yicha tekshiring. Tayanch atamalar tanib olishga moyillik beradi; ular yozuv tasdiqlamagan atamani kiritish buyrug‘i emas.\n\nMatnni tartibga keltirishdan oldin transkriptning maqsadini tanlang. So‘zma-so‘z qayd aytilgan ifodani saqlaydi, hujjatlashtirilgan no-verbatim varianti esa o‘qilishi qulayroq natija uchun to‘ldiruvchi so‘zlar, boshlanib qolgan iboralar va nutqdagi tutilishlarni olib tashlaydi. Dinamik audio teglash kulgi yoki qadam tovushlari kabi nutqdan tashqari hodisalarni aniqlashi mumkin. Sayqallangan transkript subtitr yoki o‘qish uchun foydali bo‘lishi mumkin, lekin takrorlar, tuzatishlar yoki nutqdan tashqari tovushlar vazifa uchun muhim bo‘lsa, u asl qayd o‘rnini yashirincha egallamasligi kerak.\n\nIshlab chiqaruvchi obyektlarni aniqlash va transkriptni tajribaviy tahrirlashni ham hujjatlashtirgan. Ishlab chiqaruvchi interfeysida transkript tahririni obyektlarni aniqlash, obyektlarni yashirish yoki ko‘p kanalli transkripsiya bilan birga ishlatib bo‘lmaydi. Aniqlangan obyektlar transkriptdagi ayrim ma’lumotlar uchun tuzilgan joylashuv ma’lumotlarini beradi. Ixtiyoriy obyektlarni yashirish aniqlangan matnni almashtiruvchi yorliqlar bilan niqoblaydi; u obyektlarni aniqlashga bog‘liq va yashirish yoqilganda obyektlar ro‘yxati qaytarilmaydi. Yashirish transkripsiya vaqtida umumiy almashtiruvchi belgi, toifa yorlig‘i yoki raqamlangan toifa yorlig‘i yordamida bajariladi. Avtomatik yashirish maxfiy mazmunni o‘tkazib yuborishi mumkin, shuning uchun ulashishdan oldin yashirilgan transkriptni tekshiring. Tabiiy tildagi tahrir asl natija bilan birga tahrirlangan matnni qaytaradi, asl vaqt va so‘zlovchi qaydlari esa mavjud bo‘lib qoladi. Bu natijalarni alohida saqlang: tuzatilgan yozilish yoki qayta shakllantirilgan gap audio bilan moslashtirilishidan yoxud keyingi ma’lumot ajratishda ishlatilishidan oldin qayta tekshirishni talab qilishi mumkin. Bu imkoniyatlar transkriptga ishlov beradi; ular har bir muhim tafsilot to‘g‘ri tanilganini isbotlamaydi.\n\nTayyor transkript uchun ismlar, sonlar, inkorlar va so‘zlovchi almashishini tegishli audioni qayta tinglab tekshiring. Sifatni faqat ravon matnga qarab baholamay, past ovozli qismlar, bir vaqtda kelgan nutq va til almashishlariga e’tibor bering. Eshitilmaydigan parchani ishonarli gap bilan to‘ldirish o‘rniga noaniq ifodani tuzatish uchun saqlang. Foydali natija — maqsadiga kerakli vaqt va so‘zlovchi ma’lumotlari bilan tekshirilgan matnli qayd; keyin transkript alohida xulosa, tarjima yoki tahlil bosqichiga kirish materiali bo‘lishi mumkin.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "ElevenLabs", "capabilities": { "context_length": 0, "manufacturer_input": [ "audio" ], "manufacturer_output": [ "transcription" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ], "summary": "Konfiguratsiya narxlari tafsilotlarda to‘liq ko‘rsatilgan." } ], "ctx": null, "formats": [ "transcriptions" ], "id": "elevenlabs/scribe-v2", "input": [ "audio" ], "kind": "audio", "max_out": null, "methods": [ { "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": "JSON tanasi yoki ochiq ko‘rsatilgan kanonik model ID si yaroqsiz.", "http_status": 400, "recovery": "Javobni saqlang va ko‘rsatilgan so‘rov maydonini tuzating.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "Ailoot API kaliti yaroqsiz.", "http_status": 401, "recovery": "Ruxsat berilgan Ailoot API kalitingizdan foydalaning.", "type": "authentication_error" }, { "code": null, "condition": "Kalit guruhi bu usulga ruxsat bermaydi.", "http_status": 403, "recovery": "Qaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.", "type": "permission_error" }, { "code": null, "condition": "Tanlangan usul uchun ruxsat etilgan yo‘nalish yo‘q.", "http_status": 404, "recovery": "Qaytarilgan xato tafsilotlarini saqlang.", "type": "not_found_error" }, { "code": null, "condition": "Qabul qilingan tarif zarur kirish miqdorini yoki chegarasini aniqlay olmaydi.", "http_status": 422, "recovery": "Javobni saqlang; qabul qilingan tarif talab qiladigan kirish ko‘rinishidan foydalaning.", "type": "price_unavailable" }, { "code": null, "condition": "Zarur saqlov, yo‘nalish, usul narxi yoki mablag‘ni band qilish imkoniyati mavjud emas.", "http_status": 503, "recovery": "To‘liq dastlabki javobni saqlang. Noaniq mablag‘ band qilish qayta yuborishga ruxsat bermaydi.", "type": null }, { "code": null, "condition": "Dastlabki natija, foydalanish ma’lumoti yoki hisob-kitobni tekshirish talab qilinadi.", "http_status": 502, "operation_id_source": "actual X-Client-Request-ID", "recovery": "Haqiqiy so‘rov ID si va dastlabki javobni saqlang. Mavjud, egalik qilinadigan yozuvni o‘qing; yaratishni qayta yubormang.", "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": "Haqiqiy X-Client-Request-ID va to‘liq javobni saqlang. Egalik qilinadigan dastlabki aktivlar va ularning aniq imzolangan mazmun URL larini o‘qing; natijasi noaniq yaratishni hech qachon qayta yubormang." }, "outputs": { "all_results": "To‘liq javob va sarlavhalarni, amalda qaytarilgan barcha natijalarni, dastlab qaytarilgan identifikatorlarni hamda barcha usage maydonlarini saqlang. Yaratish so‘rovini qayta yubormasdan dastlabki operatsiyani tiklang.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "text (when present)", "type": null }, { "description": null, "name": "usage (when present)", "type": null } ], "result": "To‘liq dastlabki javob tanasi, holat va uzatilgan sarlavhalar. Bu ishlovchi universal JSON tuzilmasi, matn maydoni yoki vazifa o‘rovini qo‘shmaydi." }, "parameters": [ { "default_known": false, "enum": [ "elevenlabs/scribe-v2" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "default_known": false, "enum_known": false, "name": "input_audio", "required": true, "type": "object" } ], "request_schema": { "properties": { "input_audio": { "properties": { "data": { "contentEncoding": "base64", "type": "string" }, "format": { "type": "string" } }, "required": [ "data", "format" ], "type": "object" }, "model": { "enum": [ "elevenlabs/scribe-v2" ], "type": "string" } }, "required": [ "model", "input_audio" ], "type": "object" }, "schema_template": { "actual_file_preparation_required": true, "body": { "input_audio": { "data": "${BASE64_ACTUAL_WAV_BYTES}", "format": "wav" }, "model": "elevenlabs/scribe-v2" }, "content_type": "application/json" } }, "input": { "content_type": "application/json", "material_conditions": [ "Misol haqiqiy, bo‘sh bo‘lmagan PCM WAV faylingizni o‘qiydi, faylning barcha baytlarini base64 ko‘rinishida kodlaydi va input_audio.format qiymatini wav qilib yuboradi." ], "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": "mavjud, egalik qilinadigan media yozuvidan aniq task_id", "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": "per input audio second" }, "label": "input audio second", "units": [ { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_AUDIO_FILE:?Set the path to your actual PCM WAV recording}\"\nexport AILOOT_AUDIO_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport base64, io, json, os, wave\nfrom pathlib import Path\naudio = Path(os.environ['AILOOT_AUDIO_FILE']).read_bytes()\nif not (audio[:4] == b'RIFF' and audio[8:12] == b'WAVE'):\n raise SystemExit('Supply your actual PCM WAV audio file')\nwith wave.open(io.BytesIO(audio), 'rb') as recording:\n if recording.getcomptype() != 'NONE' or recording.getnframes() <= 0:\n raise SystemExit('Supply a nonempty PCM WAV recording')\nrequest = {'model': 'elevenlabs/scribe-v2', 'input_audio': {'data': base64.b64encode(audio).decode('ascii'), 'format': 'wav'}}\nPath('request.json').write_text(json.dumps(request, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/transcriptions \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o response.bin\n# Retain the complete original response, headers and actual X-Client-Request-ID.\n# Read existing owned records for recovery; do not resubmit an uncertain operation.\n", "label": "curl · actual WAV file and complete original result", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "transcriptions", "hints": [ "The example reads your actual nonempty PCM WAV file, encodes the complete file bytes as base64 and sends input_audio.format as wav.", "The format value in the example is the documented recipe; no model-specific format list, limit or default is asserted.", "Retain the complete response and headers, every actual output, original returned identifiers and all usage fields. Recover the original operation without submitting creation again." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "audio" ], "label": "Transkripsiya", "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": { "audio_input_second": 0.0001222222222222 } }, "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": "per input audio second" }, "label": "input audio second", "units": [ { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } ], "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "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, "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" }, { "amount": "0.0001222222222222", "amount_unit": "usd_per_exact_native_unit", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_second", "label": "input audio second", "native_amount_usd_per_unit": "0.0001222222222222", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per input audio second", "quantity": 1, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "audio_input_second" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "request_model_id": "elevenlabs/scribe-v2", "route_label": "Ultra" } ], "name": "ElevenLabs: Scribe v2", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "short": "ElevenLabs Scribe v2 yozib olingan audioni 90+ tilda, so‘z darajasidagi vaqt belgilari, ixtiyoriy so‘zlovchilarni ajratish va nutqdan tashqari hodisa teglari bilan matnga aylantiradi. U uzun yozuvlar, subtitrlar va tahrirlanadigan transkriptlar uchun yaratilgan; kontekstga oid tayanch atamalar hamda so‘zma-so‘z yoki tartibga keltirilgan transkripsiya tanlovlarini taqdim etadi." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "ElevenLabs Scribe v2 yozib olingan audioni 90+ tilda, so‘z darajasidagi vaqt belgilari, ixtiyoriy so‘zlovchilarni ajratish va nutqdan tashqari hodisa teglari bilan matnga aylantiradi. U uzun yozuvlar, subtitrlar va tahrirlanadigan transkriptlar uchun yaratilgan; kontekstga oid tayanch atamalar hamda so‘zma-so‘z yoki tartibga keltirilgan transkripsiya tanlovlarini taqdim etadi.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "2ba36c7e2524269bdce45d3bd69ed7e8c5a661c675ffca88641a1331cad9ba0f", "renderer_sha256": "aa8a0fca1bd770c042b64987512b6187fca2067aea3ddc877f68b163d80e7df6" }, "sourceRevision": "1a506ae14568ab273feb391b9040581eaf11fefde42b813b6403d3c2b114ae17" }