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# Keyterm-Prompting

> **Note**
>
> **Anleitung** · Setzt voraus, dass Sie den [Speech to Text- Schnellstart](/docs/de/eleven-api/guides/cookbooks/speech-to-text) abgeschlossen haben.

## Überblick

> **Warning**
>
> Keyterm Prompting ist mit Scribe v2, Scribe v2 Medical (Batch) und Scribe v2 Realtime verfügbar
> und mit zusätzlichen Kosten verbunden. Detaillierte Preisinformationen finden Sie auf der [API-Preisseite](https://elevenlabs.io/pricing?price.section=speech_to_text\&price.sections=speech_to_text,speech_to_text#pricing-table).

Keyterm Prompting ermöglicht es Ihnen, Wörter oder Ausdrücke hervorzuheben, damit das Modell diese bevorzugt transkribiert. Das ist nützlich für bestimmte Wörter oder Sätze, die in der Audiodatei nicht häufig vorkommen, etwa Produktnamen, Namen oder andere spezifische Begriffe. Keyterms sind leistungsfähiger als gewichtete Keywords oder benutzerdefinierte Vokabulare anderer Modelle, da sie den Kontext nutzen, um zu entscheiden, ob ein Begriff transkribiert werden soll.

|                              | Batch (Scribe v2 / Scribe v2 Medical) | Echtzeit (Scribe v2 Realtime) |
| ---------------------------- | ------------------------------------- | ----------------------------- |
| Maximale Anzahl Keyterms     | 1000                                  | 50                            |
| Maximale Zeichen pro Keyterm | 50                                    | 20                            |

Wenn Ihr Unternehmensname beispielsweise kein gebräuchlicher Ausdruck ist oder eine besondere Schreibweise oder Aussprache hat, können Sie mit Keyterms sicherstellen, dass das Modell ihn korrekt transkribiert. Betrachten Sie die folgende Audiodatei:

<elevenlabs-audio-player audio-title="Beispiel für einen Unternehmensnamen" audio-src="https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/documentation_assets/audio/stt-keyterm-prompting.mp3" />

Ohne Keyterm Prompting könnte das Modell den obigen Text wie folgt transkribieren:

```
I work at eleven labs.
```

Dabei wird der Unternehmensname falsch geschrieben. Mit Keyterm Prompting können Sie sicherstellen, dass das Modell den obigen Text mit der korrekten Schreibweise transkribiert:

```
I work at ElevenLabs.
```

### Kontext

Das Modell kann den Kontext nutzen, um zu bestimmen, ob ein Begriff transkribiert werden soll. Wenn Sie den Keyterm „ElevenLabs“ angeben, wird die obige Audiodatei erwartungsgemäß transkribiert. Dennoch kann das Modell anhand des Kontexts auch Folgendes korrekt transkribieren:

<elevenlabs-audio-player audio-title="Kontextbeispiel" audio-src="https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/documentation_assets/audio/stt-keyterm-prompting-context.mp3" />

Daraus ergibt sich folgende Transkription:

```
I've worked at many labs. In fact I've worked at eleven labs.
```

## Batch-Transkription

Keyterm Prompting ist in die Batch-Speech-to-Text-API integriert. Übergeben Sie dazu den Parameter `keyterms` an die Methode `convert`.

```python maxLines=0 {22-24}
import os
from dotenv import load_dotenv
from io import BytesIO
import requests
from elevenlabs.client import ElevenLabs

load_dotenv()

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

audio_url = (
    "https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/documentation_assets/audio/stt-keyterm-prompting.mp3"
)
response = requests.get(audio_url)
audio_data = BytesIO(response.content)

transcription = elevenlabs.speech_to_text.convert(
    file=audio_data,
    model_id="scribe_v2", # Model to use
    # Keyterms to prompt the model with.
    # Up to 1000 keyterms can be provided, with a maximum length of 50 characters each
    keyterms=["ElevenLabs"],
)

print(transcription)
```

```typescript maxLines=0 {16-18}
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import "dotenv/config";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient({
  apiKey: process.env.ELEVENLABS_API_KEY,
});

const response = await fetch(
  "https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/documentation_assets/audio/stt-keyterm-prompting.mp3"
);
const audioBlob = new Blob([await response.arrayBuffer()], { type: "audio/mp3" });

const transcription = await elevenlabs.speechToText.convert({
  file: audioBlob,
  modelId: "scribe_v2", // Model to use
  // Keyterms to prompt the model with.
  // Up to 1000 keyterms can be provided, with a maximum length of 50 characters each
  keyterms: ["ElevenLabs"],
});

console.log(transcription);
```

## Echtzeit-Streaming

Keyterm Prompting ist auch für die [Echtzeit-Speech-to-Text-WebSocket-API](/docs/de/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/realtime/client-side-streaming) verfügbar. Übergeben Sie beim Verbinden den Parameter `keyterms`.

```python
connection = await elevenlabs.speech_to_text.realtime.connect(RealtimeUrlOptions(
    model_id="scribe_v2_realtime",
    keyterms=["ElevenLabs"],
))
```

```typescript
const connection = await elevenlabs.speechToText.realtime.connect({
  modelId: "scribe_v2_realtime",
  keyterms: ["ElevenLabs"],
});
```

Wenn Sie die WebSocket-API direkt verwenden, übergeben Sie Keyterms als Abfrageparameter:

```
wss://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text/realtime?model_id=scribe_v2_realtime&keyterms=ElevenLabs&keyterms=AnotherTerm
```

## Nächste Schritte

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

Vollständige Speech-to-Text-API-Referenz und Parameter.

#### [Entitätserkennung](/docs/de/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/batch/entity-detection)

Erkennen und kennzeichnen Sie automatisch Entitäten wie Namen, Daten und Orte in Transkripten.