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# Text to Dialogue Schnellstart

Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie mit der Text-to-Dialogue-API aus Text immersive, natürlich klingende Dialoge erstellen.

> **Warning**
>
> Halten Sie die Gesamtlänge aller `inputs[].text`-Werte für eine zuverlässige Generierung pro Anfrage bei
> höchstens 2.000 Zeichen. Teilen Sie längere Skripte in Abschnitte auf und fügen Sie das Audio clientseitig zusammen.

## Text-to-Dialogue-API verwenden

#### API-Schlüssel erstellen

[Erstellen Sie hier im Dashboard einen API-Schlüssel](https://elevenlabs.io/app/settings/api-keys), den Sie für den sicheren [Zugriff auf die API](/docs/de/api-reference/authentication) verwenden.

Speichern Sie den Schlüssel als verwaltetes Secret und übergeben Sie ihn je nach Präferenz an die SDKs entweder als Umgebungsvariable über eine `.env`-Datei oder direkt in der Konfiguration Ihrer App.

**`.env`**

```js title=".env"
ELEVENLABS_API_KEY=<your_api_key_here>
```

#### SDK installieren

#### SDK

Wir verwenden außerdem die Bibliothek `dotenv`, um unseren API-Schlüssel aus einer Umgebungsvariable zu laden.

```python
pip install elevenlabs
pip install python-dotenv
```

```typescript
npm install @elevenlabs/elevenlabs-js
npm install dotenv
```

#### CLI

Installieren Sie die ElevenLabs CLI. Homebrew (macOS) und Scoop (Windows) werden empfohlen.

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Arbeiten Sie mit einem KI-Coding-Assistenten? Führen Sie in Ihrem Projekt `elevenlabs generate-skills` aus, um für jede Befehlsgruppe eine
> `SKILL.md` in `skills/` zu schreiben. So kennt Ihr Assistent den gesamten Funktionsumfang der CLI,
> ohne dass Sie Dokumentation einfügen müssen. Mit `--output-dir` können Sie sie an einem anderen Ort ablegen. Dies liest die eigene
> eingebettete API-Definition der CLI, benötigt also keinen API-Schlüssel und funktioniert offline — und bleibt mit
> der von Ihnen installierten CLI-Version synchron.

Authentifizieren Sie sich anschließend — dadurch wird Ihr Browser geöffnet, um die CLI zu autorisieren:

```bash
elevenlabs auth login
```

#### API-Anfrage ausführen

#### SDK

Erstellen Sie je nach bevorzugter Sprache eine neue Datei namens `example.py` oder `example.mts` und fügen Sie den folgenden Code hinzu.
Fügen Sie Audio-Tags in jeden `text`-Wert ein, um die Sprechweise des jeweiligen Sprechers zu steuern. Die `voice_id`
wählt die Stimme für denselben Eingabeeintrag aus.

```python focus={12-21} maxLines=0
# example.py
import os

from dotenv import load_dotenv
from elevenlabs.client import ElevenLabs
from elevenlabs.play import play

load_dotenv()

elevenlabs = ElevenLabs(
  api_key=os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY"),
)

audio = elevenlabs.text_to_dialogue.convert(
    inputs=[
        {
            "text": "[cheerfully] Hello, how are you?",
            "voice_id": "9BWtsMINqrJLrRacOk9x",
        },
        {
            "text": "[stuttering] I'm... I'm doing well, thank you.",
            "voice_id": "IKne3meq5aSn9XLyUdCD",
        }
    ]
)

play(audio)
```

```typescript focus={7-17} maxLines=0
// example.mts
import { ElevenLabsClient, play } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import "dotenv/config";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const audio = await elevenlabs.textToDialogue.convert({
    inputs: [
        {
            text: "[cheerfully] Hello, how are you?",
            voiceId: "9BWtsMINqrJLrRacOk9x",
        },
        {
            text: "[stuttering] I'm... I'm doing well, thank you.",
            voiceId: "IKne3meq5aSn9XLyUdCD",
        },
    ],
});

play(audio);
```

Führen Sie den Code anschließend aus:

```python
python example.py
```

```typescript
npx tsx example.mts
```

Sie sollten die Audiowiedergabe des Dialogs hören.

#### CLI

Übergeben Sie die Dialogeingaben als JSON-Array und speichern Sie das Audio in einer Datei:

```bash
elevenlabs text-to-dialogue convert \
  --output dialogue.mp3 \
  --inputs '[
    { "text": "[cheerfully] Hello, how are you?", "voice_id": "9BWtsMINqrJLrRacOk9x" },
    { "text": "[stuttering] I... I am doing well, thank you.", "voice_id": "IKne3meq5aSn9XLyUdCD" }
  ]'
```

Öffnen Sie `dialogue.mp3`, um das Ergebnis zu hören.

## WebSocket-Streaming

Für schrittweise generierte Dialoge über eine langlebige Verbindung mit **Eleven v3**-Modellen folgen Sie [Realtime Text to Dialogue](/docs/de/eleven-api/guides/how-to/websockets/realtime-tdd). Einen Vergleich dieses WebSockets mit dem Standard-TTS-WebSocket finden Sie unter [Text to Speech vs Text to Dialogue WebSockets](/docs/de/eleven-api/guides/how-to/websockets/tts-vs-ttd-websockets).

## Nächste Schritte

#### [Stimmen durchsuchen](https://elevenlabs.io/app/voice-library)

Entdecken Sie mehr als 10.000 Stimmen für jeden Dialogsprecher

#### [Text to Speech](/docs/de/eleven-api/guides/cookbooks/text-to-speech)

Generieren Sie mit der Text-to-Speech-API Sprache aus einer einzelnen Stimme

#### [API-Referenz](/docs/de/api-reference/text-to-dialogue/convert)

Entdecken Sie alle Text-to-Dialogue-Parameter und Antwortformate