AIREITERGesucht wird oft nach „3-5“, Googles Modell-IDs lauten jedoch gemini-3.5-transcribe und gemini-3.5-transcribe-live. Die API ist real und günstig. Entscheidend ist allerdings, ob du gut lesbaren Text, nachvollziehbare Wortwahl oder Live-Untertitel brauchst.
Das Fazit zum Gemini 3.5 Transcribe API im Überblick
Gemini 3.5 Transcribe eignet sich für erste Prototypen mit aufgezeichneten Dateien, Diktaten und kurzen Live-Untertitel-Erlebnissen. Als Standardlösung für wortgetreue Transkripte oder lange Live-Aufzeichnungen ist die API dagegen keine sichere Wahl: Der Smart-Modus bearbeitet gesprochene Inhalte, Live-Sitzungen bieten weder Sprecherkennzeichnung noch Wort-Timestamps, und der Dienst befindet sich weiterhin in der öffentlichen Vorschau.
| Wenn du … brauchst | Verwende … | Unser Urteil |
|---|---|---|
| ein Transkript aus einem hochgeladenen Meeting, Gespräch oder Podcast | gemini-3.5-transcribe | Geeignet; bei relevanter Wortwahl den wortgetreuen Modus wählen |
| saubere Diktate oder gut lesbare Meeting-Notizen | aufgezeichnetes Modell mit Smart-Modus | Mit Prüfung geeignet, wenn Bearbeitungen akzeptabel sind |
| Untertitel während des Sprechens | gemini-3.5-transcribe-live | Für kurze interaktive Sitzungen testen |
| Sprecherkennzeichnung und Wort-Timestamps | aufgezeichnetes Modell mit wortgetreuen Annotationen | Mit Einschränkungen geeignet; 30 Minuten und 3+ Sprecher sind experimentell |
| eine rechtliche, medizinische, Compliance- oder Archivquelle mit verbindlichem Originalcharakter | wörtlich arbeitende Pipeline mit menschlicher Prüfung | Nicht als alleinige Quelle verwenden |
Dieser Test ist eine evidenzbasierte API-Bewertung und kein kontrollierter WER-Benchmark. Der Leitfaden zu Einrichtung und Preisen der Gemini 3.5 Transcribe API erklärt den Anfrageablauf. Hier geht es darum, was die dokumentierten Zielkonflikte nach dem ersten erfolgreichen Aufruf in der Praxis bedeuten.
Eigentlich sind es zwei verschiedene API-Verträge
gemini-3.5-transcribe verarbeitet hochgeladene oder vorab aufgezeichnete Audiodateien über die Interactions API. gemini-3.5-transcribe-live ist dagegen für gestreamte Audiodaten über die Live API gedacht.
Aufgezeichnete Transkription: gemini-3.5-transcribe
Die aufgezeichnete Variante ist die leistungsfähigere Option für dauerhafte Transkripte. Google dokumentiert automatische Spracherkennung für mehr als 85 Sprachen, ein benutzerdefiniertes Vokabular, Smart- und wortgetreue Ausgabe, Sprechertrennung sowie Wort-Timestamps in der Dokumentation zur Audiotranskription.
Für gewöhnliche Audiodateien gilt ein Limit von bis zu einer Stunde. Werden Sprechertrennung oder Wort-Timestamps aktiviert, sinkt die Grenze auf 30 Minuten. Die Zuordnung von drei oder mehr Sprechern bezeichnet Google als experimentell, obwohl die Modellreferenz bis zu acht Sprecher aufführt.
Die Variante eignet sich für Diktate, Interviews und kurze Gespräche. Längere Meetings, bei denen Sprecher und zeitliche Zuordnung erhalten bleiben müssen, müssen von der Anwendung aufgeteilt und anschließend wieder zusammengesetzt werden.
Live-Transkription: gemini-3.5-transcribe-live
Die Live-Variante ist für fortlaufende Untertitel gedacht – nicht dafür, die aufgezeichnete Variante einfach über einen WebSocket nachzubauen. Googles Dokumentation zur Live-Transkription beschreibt vorläufige und finalisierte Transkript-Ereignisse, automatische Spracherkennung, benutzerdefiniertes Vokabular, den Smart-Modus sowie automatische, hybride und manuelle Spracherkennungsaktivierung.
Eine durchgehende Live-Sitzung dauert 10 Minuten. Live-Streaming unterstützt weder Sprechertrennung noch Wort-Timestamps. Das Audio muss als rohes 16-Bit-PCM mit 16 kHz, Mono und Little-Endian übertragen werden. Für Vorschauen von Untertiteln reicht das aus. Bei langen Gesprächen werden Aufzeichnung und Verarbeitung jedoch von Wiederverbindungen, dem Zusammensetzen mehrerer Sitzungen und dem Umgang mit vorläufigem Text abhängig.
Dieser Funktionskonflikt entscheidet über den praktischen Nutzen
Der besondere Reiz von Gemini 3.5 Transcribe liegt in der „intelligenten“ Bereinigung. Genau diese Funktion verändert aber die Bedeutung von Genauigkeit. Ein geglätteter Text kann für ein Diktat nützlicher sein, ist als wörtliche Aufzeichnung jedoch weniger geeignet.
Der Smart-Modus bearbeitet Text – er bewahrt kein Original
Googles Smart-Modus entfernt Füllwörter, Stottern und abgebrochene Anfänge, löst mündliche Korrekturen auf und formatiert Satzzeichen, Zahlen, Listen und Absätze. Aus „Wir treffen uns Dienstag, nein, Mittwoch“ kann so „Mittwoch“ werden, statt den Versprecher zu erhalten.
Für einen Entwurf, eine Sprachnotiz oder gut lesbare Meeting-Notizen ist das praktisch. Problematisch wird es, wenn Zögern, der ursprüngliche Fehler oder die genaue Reihenfolge der Wörter eine Bedeutung trägt.
Der offizielle Leitfaden zur Transkription zieht die Grenze klar: Der Smart-Modus lässt sich nicht mit Sprechertrennung oder Wort-Timestamps kombinieren. Die API zwingt damit zur Entscheidung zwischen sauberem Text und nachvollziehbaren Annotationen.
Bewahre ein wortgetreues Transkript als Original auf und erstelle daraus eine Smart- oder anderweitig bereinigte Fassung für die Leserschaft. Dieser Zielkonflikt lässt sich nicht per Prompt beseitigen; er ist eine Einschränkung des Ausgabeformats.
Timestamps und Sprecherlabels erhöhen die Nachvollziehbarkeit – schränken die Nutzung aber ein
Bei aufgezeichneten Audiodateien können im wortgetreuen Modus word_info-Annotationen mit Worttext, Zeitversatz und Sprecherkennung zurückgegeben werden. Damit lassen sich Untertitel, eine Wiedergabe mit Sprungfunktion, Berechnungen zur Sprechdauer und die Prüfung von Belegen umsetzen.
| Anforderung | Aufgezeichnete Variante | Live-Variante |
|---|---|---|
| Sprechertrennung | Unterstützt; bis zu 8 dokumentiert, 3+ experimentell | Nicht unterstützt |
| Wort-Timestamps | Unterstützt | Nicht unterstützt |
| Smart-Ausgabe mit Annotationen | Nicht unterstützt | Nicht mit Wort-Annotationen unterstützt |
| Zeitgrenze | 1 Stunde regulär; 30 Minuten mit Sprechertrennung oder Wort-Timestamps | 10 Minuten pro durchgehender Sitzung |
| Hinweis zur Genauigkeit | Google warnt, dass Wort-Timestamps die Genauigkeit verringern können | Vorläufiger Text kann sich vor der Finalisierung ändern |
Die Aussage „unterstützt Timestamps“ greift beim Kaufentscheid daher zu kurz. Die Funktion ist vorhanden, senkt aber die maximale Dateilänge und kann zulasten der Erkennungsgenauigkeit gehen. Teste die Sprecherzuordnung mit echten Dateien, statt das dokumentierte Maximum als Zuverlässigkeitsgarantie für größere Meetings zu verstehen.
Benutzerdefiniertes Vokabular und Spracherkennung
Beide Varianten unterstützen automatische Spracherkennung und ein benutzerdefiniertes Vokabular. Google dokumentiert mehr als 85 Sprachen sowie Code-Switching und empfiehlt Hinweise wie en-US, wenn die Anwendung die Sprache bereits kennt.
Das benutzerdefinierte Vokabular kann bis zu 1.000 Begriffe enthalten. In der Praxis erzielt Google zufolge eine Liste mit bis zu 100 Begriffen meist die besten Ergebnisse. Verwende sie für Produktnamen, Abkürzungen, Eigennamen und Fachbegriffe – nicht für gewöhnliche Wörter.
„Unterstützt“ bedeutet nicht, dass die Qualität bei Akzenten, Dialekten, lauten Räumen und Sprachwechseln mitten im Satz gleich bleibt. In einer frühen Reddit-Diskussion wurde ausdrücklich gefragt, ob die Live-Variante gemischte Sprachen verarbeiten kann. Das ist ein sinnvoller Testfall, aber kein Beleg für ein generelles Problem.
„Ich würde lieber in Kauf nehmen, dass das Video etwas verzögert wird und die Untertitel dafür mit dem Gesprochenen synchron laufen.“ — u/WaterObjective5107, Reddit
Der Kommentar zeigt ein Problem von Live-Produkten, das der WER-Wert nicht misst: Ein Untertitel kann sprachlich korrekt sein und sich trotzdem falsch anfühlen, wenn er nicht mit dem Video synchron läuft.
Was die Genauigkeitswerte tatsächlich aussagen
Googles veröffentlichte Werte sind vielversprechend. Sie stammen jedoch aus mehreren Evaluationskontexten und ergeben keinen universellen Gemini-3.5-Transcribe-Score. Die Zahlen rechtfertigen einen ernsthaften Pilotversuch, ersetzen aber keine Tests mit den eigenen Mikrofonen, Akzenten, Fachbegriffen und Sprecherkonstellationen.
| Evaluationskontext | Gemeldeter WER | Was sich daraus ableiten lässt |
|---|---|---|
| Artificial Analysis, Streaming | 4.0% | Ein zitierter Streaming-Durchschnitt, aber kein Wert für Latenz oder Sprechertrennung |
| Artificial Analysis, Nicht-Streaming | 2.6% | Ein zitierter Durchschnitt für aufgezeichnete Audiodateien unter den Testbedingungen |
| FLEURS, Streaming | 5.50% | Ein mehrsprachiges Streaming-Ergebnis über ausgewählte Sprachvarianten |
| FLEURS, Nicht-Streaming | 5.04% | Ein separates mehrsprachiges Ergebnis für aufgezeichnete Audiodateien |
Diese Zahlen stammen aus Googles Ankündigung zum Start. Darin behauptet Google außerdem eine Verbesserung der Zeit bis zur finalen Transkription um 70 % gegenüber Chirp 3. Das ist eine Aussage von Google und kein unabhängiger Test deines Workflows.
Die Differenz zwischen 2.6% und 5.50% ist kein Widerspruch. Varianten, Datensätze, Sprachmix und Streaming-Bedingungen unterscheiden sich. Bewerte deshalb die Fehler, die tatsächlich Kosten verursachen – etwa Namen, Bestellnummern, Daten, Beträge, Produktbegriffe und Sprecherwechsel – statt dich allein auf den aggregierten WER zu verlassen.
Frühe Community-Berichte nennen Sprachwechsel, Sprecherzuordnung, das Verhalten von Timestamps und den Abschluss langer Aufzeichnungen als wichtige Testfälle. Ein Tester auf X berichtete beispielsweise, dass von einem 20-minütigen Clip nur fünf Minuten zurückkamen. Das sind richtungsweisende Einzelberichte und keine kontrollierten Produktfakten. (Bericht auf X)
Die Produktionshürden, die kein Setup-Leitfaden beantwortet
Ein erfolgreicher Upload oder eine funktionierende WebSocket-Verbindung belegt nur den Transport, nicht die Einsatzreife. Die eigentlichen Risiken zeigen sich erst danach: veränderlicher Live-Text, variantenspezifische Limits, Umgang mit Zugangsdaten, der Vorschau-Status und die Frage, wie ein vertrauenswürdiges Transkript aufbewahrt wird.
Live-Untertitel brauchen ein sauberes Zustandsmodell
Live-Antworten erfüllen zwei Aufgaben. interim_input_transcription ist eine sich ändernde Hypothese für die Untertitel-Vorschau. input_transcription ist das finalisierte Segment, das in den dauerhaft gespeicherten Transkriptstatus übernommen werden kann.
Verwende dafür folgendes Zustandsmodell:
- Ersetze den sichtbaren Untertitel bei jedem vorläufigen Update.
- Hänge nur finalisierten Text an das gespeicherte Transkript an.
- Erneuere die Sitzung oder verbinde dich neu, bevor die 10-Minuten-Grenze erreicht ist.
- Füge Sitzungen mit einer expliziten Trennmarkierung und einer Logik zur Erkennung von Duplikaten zusammen.
- Führe keine unumkehrbaren Aktionen auf Basis vorläufigen Textes aus.
Verwende in Browser- und Mobile-Clients kurzlebige Tokens, damit kein langlebiger API-Schlüssel im Frontend offengelegt wird. Zum Ausstellen und Einschränken dieser Tokens ist ein Backend erforderlich. Das Audio kann anschließend direkt vom Client an die Live API fließen, sofern diese Architektur zur Anwendung passt. Überwache Verbindungsfehler, die Verzögerung bis zur Finalisierung und doppelte Segmente.
Aufgezeichnete Workflows brauchen eine klare Originalstrategie
Lege den Ausgabe-Vertrag fest, bevor du den Modus auswählst. Für gut lesbare Prosa eignet sich der Smart-Modus; wenn exakte Wörter, Sprecher oder Zeitversätze wichtig sind, ist der wortgetreue Modus die richtige Wahl.
Speichere das wortgetreue Ergebnis samt Annotationen und erstelle daraus ein separates bereinigtes Transkript für Suche, Zusammenfassungen oder kundenorientierte Notizen. Das bedeutet einen zusätzlichen Verarbeitungsschritt, ist aber sicherer, als später gelöschte Füllwörter oder überschriebene Korrekturen rekonstruieren zu müssen.
Der Vorschau-Status beeinflusst die Bereitstellungsentscheidung
Google hat Gemini 3.5 Transcribe am 26. August 2026 als Modellfamilie in der öffentlichen Vorschau angekündigt. Die Google-Modellreferenz dokumentiert Funktionen und Limits. Der Vorschau-Status bedeutet jedoch, dass Preise, Kontingente, Verhalten und Verfügbarkeit vor einer Migration erneut geprüft werden müssen.
Beginne mit einem kleinen, nicht sensiblen Evaluationsdatensatz und gespeicherten Referenztranskripten. Bewerte die Genauigkeit kritischer Entitäten, die Sprecherzuordnung, die Verzögerung bis zur Finalisierung, das Verhalten bei Wiederverbindungen und die Korrekturrate durch Prüfer getrennt voneinander. Lege schriftliche Mindestwerte vor dem Test fest und führe eine Lösung erst weiter, wenn jeder dieser Werte erreicht ist.
Preis versus Kosten eines akzeptierten Transkripts
Gemini 3.5 Transcribe ist nach den angezeigten Schätzungen günstig. Abgerechnet wird jedoch tokenbasiert und nicht zu einem garantierten Pauschalpreis pro Minute. Googles offizielle Preistabelle nennt für aufgezeichnete Audioeingaben ungefähr $0.003 pro Minute plus $0.002 für die Textausgabe – zusammen also etwa $0.005 pro Minute. Live liegt die gemischte Schätzung bei ungefähr $0.009 pro Minute.
| Variante | Schätzung Audioeingabe | Schätzung Textausgabe | Gemischte Planungsschätzung | 100 Stunden |
|---|---|---|---|---|
Aufgezeichnet gemini-3.5-transcribe | $0.003/min | $0.002/min | $0.005/min | Etwa $30 |
Live gemini-3.5-transcribe-live | Etwa $0.005/min | Etwa $0.004/min | $0.009/min | Etwa $54 |
Für 100 aufgezeichnete Stunden solltest du zunächst mit ungefähr $30 rechnen, für Live mit $54. Wiederholungen, Speicherung, Audiokonvertierung, menschliche Korrekturen und nachgelagerte Zusammenfassungen sind darin noch nicht enthalten. Auch die Ausgabelänge und zusätzlich übergebener Kontext können die Rechnung verändern – daher sollten Nutzungsdaten protokolliert werden.
Screenshot von Googles öffentlicher Preisseite; prüfe die aktuelle Tabelle, bevor du größere Volumen fest einplanst. Siehe die offizielle Dokumentation zu den Preisen der Gemini API.
Die Kosten eines akzeptierten Transkripts setzen sich aus API-Nutzung, Prüfzeit, Stundensatz der Prüfer, Wiederholungen, Speicherung, Konvertierung und nachgelagerter Verarbeitung zusammen. Korrekturen im Smart-Modus oder ein zweiter Durchlauf für Annotationen können eine teurere API insgesamt günstiger machen, wenn dadurch weniger manuelle Nacharbeit anfällt.
FAQ zum Gemini 3.5 Transcribe API
Kann die Smart-Transkription die exakte Wortwahl erhalten?
Nein. Der Smart-Modus bearbeitet Füllwörter und Selbstkorrekturen. Wenn die genaue Wortwahl wichtig ist, sollte der wortgetreue Modus als Quelle dienen.
Liefert die Live API Sprecherlabels oder Wort-Timestamps?
Nein. Wenn Sprechertrennung oder Wort-Timestamps erforderlich sind, musst du die aufgezeichnete Variante verwenden.
Kann Gemini 3.5 Transcribe ein langes Meeting verarbeiten?
Das reguläre Limit der aufgezeichneten Variante liegt bei einer Stunde, mit Sprechertrennung oder Wort-Timestamps bei 30 Minuten. Live ist auf 10 Minuten pro durchgehender Sitzung begrenzt.
Eignet sich die API für rechtliche, medizinische oder Compliance-Transkripte?
Nur als unterstützende Verarbeitung mit wortgetreuer Ausgabe, Prüfungen kritischer Felder und menschlicher Kontrolle. Eine Smart-Ausgabe sollte nicht die alleinige Aufzeichnung in Bereichen mit hohen Anforderungen sein.
Die Entscheidung: prototypen, aber das Transkript nicht versehentlich zum Original machen
Gemini 3.5 Transcribe ist ein starker Kandidat, wenn es um günstige, mehrsprachige und kontextbewusste Transkription geht – nicht um die perfekte wortgetreue Erfassung. Beginne mit der aufgezeichneten Variante, vergleiche Smart- und wortgetreue Ausgabe anhand eigener Audiodateien und aktiviere Annotationen nur dann, wenn die Grenze von 30 Minuten akzeptabel ist.
Wechsle für Untertitel oder Sprachoberflächen zu Live, sobald der Client das erforderliche PCM-Format sicher streamen kann und vorläufiger Text sauber von finalisiertem Text getrennt wird. Bei sensiblen Aufzeichnungen solltest du den ursprünglichen Pfad bewahren und die menschliche Prüfung als Abnahmekriterium festlegen – nicht als Notfallreparatur, nachdem der Smart-Modus die Quelle bereits umgeschrieben hat.