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Video transkribieren mit KI: Whisper per API
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WhisperLargeV3Ct2
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Transkript aus der API Danke, dass du heute dabei bist. Wir veröffentlichen die neue Preisseite am Montag und der Support aktualisiert das Hilfe-Center bis Mittwoch.
Was du transkribieren kannst
| Quelle | So schickst du sie | Anwendungsbeispiel |
|---|---|---|
| Audio- und Videodateien | source_file (Multipart-Upload, bis 20 MB Audio oder 50 MB Video) |
Calls, Podcasts, Interviews, Vorlesungen |
| YouTube | source_url |
Untertitel, Suche über einen Kanal, Zusammenfassungen |
| TikTok | source_url |
Untertitel, Social Listening, Content-Moderation |
| X-Posts und Spaces | source_url |
Social Listening, aufgezeichnete Spaces als Text |
| Twitch und Kick | source_url |
Stream-Highlights, Sponsorennennungen |
Whisper API Kosten pro Minute und Stunde
| Länge | Preis | Dateien für 5 $ |
|---|---|---|
| 1 Minute | 0,0058 $ | ≈ 864 |
| 10 Minuten | 0,013 $ | ≈ 390 |
| 1 Stunde | 0,052 $ | ≈ 96 |
Beispiel für die Transkriptions-API
- Endpoint
- Model IDs
- Input
- Output
- Limits im Gratis-Konto
curl -X POST 'https://api.deapi.ai/api/v2/audio/transcriptions' \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
-H 'Accept: application/json' \
-F 'model=WhisperLargeV3Ct2' \
-F 'include_ts=true' \
-F 'ts_level=segment' \
-F '[email protected]'
import time, requests
API = "https://api.deapi.ai/api/v2"
HEADERS = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", "Accept": "application/json"}
job = requests.post(f"{API}/audio/transcriptions", headers=HEADERS, json={
"model": "WhisperLargeV3Ct2",
"source_url": "https://www.youtube.com/watch?v=jNQXAC9IVRw",
"include_ts": True,
"ts_level": "segment",
}).json()["data"]
while True:
status = requests.get(f"{API}/jobs/{job['request_id']}", headers=HEADERS).json()["data"]
if status["status"] in ("done", "error"):
break
time.sleep(3)
# fertig: das JSON-Transkript (text, language, segments) liegt unter status["result_url"]
print(status.get("result_url"))
Was ist eine Transkriptions-API?
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