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ElevenLabs: Scribe v2

elevenlabs/scribe-v2

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

OpenRouter cataloga elevenlabs/scribe-v2 como un modelo de ElevenLabs de conversión de audio en transcripción. El catálogo indica transcripción en más de 90 idiomas, marcas temporales a nivel de palabra, diarización opcional de hablantes y etiquetado de eventos sonoros. Son capacidades reportadas por la fuente, no resultados medidos: este paquete no incluye una ficha independiente ni evaluaciones. Es un candidato plausible para transcripción multilingüe y flujos de trabajo con medios estructurados, sujeto a validación con el audio previsto.[1]

Puntos fuertes

  • La cobertura de voz a texto informada por el catálogo abarca más de 90 idiomas.[1]
  • Los metadatos de transcripción reportados incluyen marcas temporales a nivel de palabra, diarización opcional de hablantes y etiquetas de eventos sonoros.[1]

Limitaciones

  • La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter; este paquete no incluía una ficha de modelo independiente.[1]
  • No se aportan mediciones de precisión, latencia, calidad de diarización, rendimiento por idioma ni fiabilidad en producción; valide con las cargas de trabajo previstas.[1]

Dónde utilizarlo

  • Considérelo para canalizaciones de transcripción multilingüe tras probar los idiomas y condiciones de audio requeridos.[1]
  • Considérelo para transcripciones de revisión, edición o indexación de medios cuando el tiempo por palabra sea útil.[1]
  • Haga un piloto para reuniones o análisis de contenido donde la separación opcional de hablantes y las etiquetas de eventos puedan aportar valor.[1]

Fuentes

  1. [1] OpenRouter catalog · ElevenLabs: Scribe v2Fuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

ElevenLabs Scribe v2 is a speech-to-text model that transcribes audio in 90+ languages with word-level timestamps, optional speaker diarization, and audio-event tagging.

Especificaciones

ID del modelo
elevenlabs/scribe-v2
ID canónico
elevenlabs/scribe-v2-20260929
Creador
elevenlabs
Añadido a OpenRouter
07.10.2026
Longitud de contexto
0
Modalidad
audio->transcription
Modalidades de entrada
audio
Modalidades de salida
transcription
Precio por token
Sin precio por token en la instantánea fuente — consulta OpenRouter para la unidad de facturación
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalSin medición—
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin medición—
EscrituraSin medición—
RazonamientoSin medición—
Análisis de documentosSin medición—
VisiónSin medición—
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin mediciónentrada: audio
VídeoSin medición—
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

No hay evaluaciones aportadas para este modelo.

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
ElevenLabs0————100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.