> This is a page from the ElevenLabs documentation. For a complete page index, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms.txt. For the full documentation in a single file, fetch https://elevenlabs.io/docs/llms-full.txt.

# Prompting de termos-chave

> **Note**
>
> **Guia prático** · Pressupõe que você tenha concluído o [guia de início rápido de Speech to Text ](/docs/pt/eleven-api/guides/cookbooks/speech-to-text).

## Visão geral

> **Warning**
>
> O direcionamento por termos-chave está disponível com o Scribe v2, Scribe v2 Medical (em lote) e Scribe v2 Realtime
> e tem um custo adicional. Consulte a [página de preços da API](https://elevenlabs.io/pricing?price.section=speech_to_text\&price.sections=speech_to_text,speech_to_text#pricing-table)
> para informações detalhadas sobre preços.

O direcionamento por termos-chave é um recurso que permite destacar palavras ou frases para aumentar a probabilidade de o modelo transcrevê-las. Isso é útil para transcrever palavras ou frases específicas que não são comuns no áudio, como nomes de produtos, nomes próprios ou outros termos específicos. Os termos-chave são mais eficazes do que palavras-chave enviesadas ou vocabulários personalizados oferecidos por outros modelos, pois usam o contexto para decidir se devem ou não transcrever determinado termo.

|                                      | Em lote (Scribe v2 / Scribe v2 Medical) | Em tempo real (Scribe v2 Realtime) |
| ------------------------------------ | --------------------------------------- | ---------------------------------- |
| Máximo de termos-chave               | 1000                                    | 50                                 |
| Máximo de caracteres por termo-chave | 50                                      | 20                                 |

Por exemplo, se o nome da sua empresa não for uma expressão comum ou tiver uma grafia ou pronúncia única, você poderá usar termos-chave para garantir que o modelo faça a transcrição corretamente. Considere o áudio a seguir:

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

Sem o direcionamento por termos-chave, o modelo poderia transcrever o áudio acima como:

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

O que usa o estilo incorreto para o nome da empresa. Com o direcionamento por termos-chave, você pode garantir que o modelo transcreva o áudio acima com a grafia e o estilo corretos:

```
I work at ElevenLabs.
```

### Contexto

O modelo consegue usar o contexto para determinar se um termo deve ser transcrito ou não. Ao fornecer o termo-chave "ElevenLabs", o áudio acima é transcrito conforme esperado, mas o modelo ainda conseguirá transcrever corretamente o seguinte com base no contexto:

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

O que gera a seguinte transcrição:

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

## Transcrição em lote

O direcionamento por termos-chave é integrado à API de Speech to Text em lote passando o parâmetro `keyterms` ao método `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);
```

## Streaming em tempo real

O direcionamento por termos-chave também está disponível para a [API WebSocket de Speech to Text em tempo real](/docs/pt/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/realtime/client-side-streaming). Passe o parâmetro `keyterms` ao conectar.

```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"],
});
```

Ao usar a API WebSocket diretamente, passe os termos-chave como parâmetros de consulta:

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

## Próximas etapas

#### [Referência da API](/docs/pt/api-reference/speech-to-text)

Referência e parâmetros completos da API de Speech to Text.

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

Detecte e rotule automaticamente entidades como nomes, datas e locais nas transcrições.