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Documentation Index

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Request Body

Timeout für synchrone Anfragen: Dieser Nicht-Chat-Endpunkt wartet, bis das geroutete Modell fertig ist. Große Eingaben, lange Audiodateien oder große Batches können übliche 30s-Client-Defaults überschreiten; setzen Sie das Timeout Ihres HTTP-Clients daher auf mindestens 120s.
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file
file
erforderlich
Audiodatei zur Transkription. Unterstützte Formate: flac, mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, ogg, wav, webm.
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model
string
Standard:"whisper-1"
Zu verwendendes Modell. Derzeit wird nur whisper-1 unterstützt.
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language
string
Sprache des Audios im ISO-639-1-Format (z. B. en, zh, ja).
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prompt
string
Optionaler Text, um den Stil des Modells zu steuern oder ein vorheriges Segment fortzusetzen.
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response_format
string
Standard:"json"
Ausgabeformat: json, text, srt, verbose_json, vtt.
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temperature
number
Standard:"0"
Sampling-Temperatur (0 bis 1).
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timestamp_granularities
array
Granularität der Zeitstempel: word und/oder segment. Erfordert verbose_json.

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Response

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text
string
Der transkribierte Text.
Für verbose_json:
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task
string
Immer transcribe.
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language
string
Erkannte Sprache.
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duration
number
Audiodauer in Sekunden.
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segments
array
Transkriptionssegmente mit Zeitstempeln.
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words
array
Zeitstempel auf Wortebene (falls angefordert).
curl -X POST "https://api.lemondata.cc/v1/audio/transcriptions" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -F file="@audio.mp3" \
  -F model="whisper-1" \
  -F language="en"

{
  "text": "Hello, this is a test of the transcription API."
}

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Übersetzung

Um Audio ins Englische zu übersetzen, verwenden Sie den translations-Endpunkt: 
response = client.audio.translations.create(
    model="whisper-1",
    file=audio_file
)