> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.ouraicalling.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Sprachen

> Einsprachige Einrichtung, mehrsprachige Assistenten und automatische Sprachumschaltung

## Primärsprache festlegen

Jeder Assistent hat eine **STT-Sprache**, die dem Transkriptionsmodell sagt, was es erwarten kann. Stelle sie auf die Sprache ein, die deine Anrufer tatsächlich sprechen – das verbessert messbar die Erkennung von Namen, Nummern und Adressen.

Für die *Ausgabesprache* des Assistenten legst du die Regel explizit im System-Prompt fest:

```text theme={null}
Always answer in German, regardless of the language the caller uses.
```

Die Turn Detection unterstützt ein **mehrsprachiges semantisches Modell** (Standard), das Satzgrenzen sprachübergreifend erkennt, außerdem eine für Englisch optimierte Variante sowie einfaches VAD.

## Mehrsprachige Assistenten

Für Märkte, in denen Anrufer zwischen Sprachen wechseln (im DACH-Raum üblich: Deutsch, Türkisch, Englisch), richte die **automatische Sprachumschaltung** ein:

1. Wähle ein **mehrsprachiges STT-Modell** (z. B. Deepgram nova-3 multilingual), damit die Transkription dem Anrufer folgt.
2. Füge mindestens eine **Zweitsprache** hinzu. Die automatische Umschaltung aktiviert sich, sobald eine Zweitsprache vorhanden ist, und deaktiviert sich wieder, wenn die letzte entfernt wird.
3. Ordne optional eine **Stimme pro Sprache** zu – zum Beispiel eine deutsche Stimme für `de`, eine englische Stimme für `en`. Wechselt der Anrufer die Sprache, antwortet der Assistent in der neuen Sprache *mit der passenden Stimme*.

Der Assistent bekommt außerdem einen Prompt-Hinweis, in der erkannten Sprache zu antworten – so folgt das LLM automatisch, ohne dass du zusätzliches Prompt-Engineering brauchst.

Sprachspezifische Stimm-Überschreibungen gibt es für die **Pipeline**- und **Half-Cascade**-Engines, weil diese Modi eine eigene TTS-Komponente haben. Bei einer reinen **Realtime**-Speech-to-Speech-Engine sind sie ausgeblendet. Die aktuellen Integrationen von Cartesia, ElevenLabs, OpenAI, Google und Azure TTS unterstützen Live-Stimmaktualisierungen; der Worker übersetzt jede Überschreibung in die native Option des jeweiligen Anbieters.

Half-Cascade nutzt das Realtime-Modell für das Sprachverständnis, aber Transkripte der Anbieter können verspätet und ohne erkannte Sprache eintreffen. Sind Zweitsprachen konfiguriert, ergänzt die Plattform deshalb automatisch einen separaten mehrsprachigen Transkriptionsstream. Der liefert zuverlässige Sprachmetadaten, ohne die Turn-Verarbeitung des Realtime-Modells zu verändern.

<Note>
  Wenn du die Editor-Ansicht auf **Stimme pro Sprache** umstellst, wird dadurch allein noch keine Einstellung gespeichert. Ein `language_voices`-Eintrag entsteht erst, wenn du für eine Sprache eine Stimme auswählst. Sprachen ohne Eintrag behalten die Hauptstimme des Assistenten.
</Note>

<Tip>
  Halte den System-Prompt in einer Sprache (idealerweise Englisch – LLMs folgen englischen Anweisungen am zuverlässigsten) und formuliere die Antwortregel explizit: „Antworte in der Sprache, die der Anrufer spricht.“
</Tip>

## API

Die Spracheinrichtung lässt sich vollständig per Skript steuern: `primary_language`, `secondary_languages[]`, `auto_language_switch` und die sprachspezifische Stimmzuordnung `language_voices` sind ganz normale Assistenten-Felder – setze sie über `PATCH /api/v1/assistants/{id}` oder das MCP-Tool `update_assistant`. Im Dashboard wird `auto_language_switch` automatisch daraus abgeleitet, ob `secondary_languages` befüllt ist. Die unterstützten Sprachcodes (ISO 639-1) findest du über `GET /api/v1/languages`.

## Aussprache über mehrere Sprachen hinweg

Das [Aussprachewörterbuch](/assistants/models-and-voices#speaking-style) gilt sprachübergreifend – nützlich bei Markennamen, die TTS-Stimmen je nach Sprache unterschiedlich falsch aussprechen. Tenant-Admins können eine tenant-weite Standardzuordnung definieren, die mit den Einträgen einzelner Assistenten zusammengeführt wird.

## Sprache der Post-Call-Zusammenfassung

Die **Conversation Summary** im Anruf-Detail wird immer in der **Hauptsprache** des Assistenten geschrieben – nicht in der Sprache, in der das Gespräch geführt wurde. Ein deutscher Assistent, der einen englischen Anruf annimmt, erhält also weiterhin eine deutsche Zusammenfassung, sodass die History-Liste in einer Sprache lesbar bleibt. Beim erneuten Auswerten (History → Re-evaluate) gilt dieselbe Regel.

Alles andere bleibt in der Originalsprache: Transkript, Aufzeichnungen und extrahierte Analysefelder werden nie übersetzt.

<Note>
  Wird `primary_language` geändert, folgen nur **neue** Zusammenfassungen der neuen Sprache – bereits gespeicherte Zusammenfassungen alter Anrufe werden nicht neu geschrieben. Über **Re-evaluate** an einem Anruf lässt sich die Zusammenfassung in der neuen Sprache neu erzeugen.
</Note>

## Dokumentation vs. Anrufsprache

Beachte: Die Sprache der Plattform-Oberfläche und die Anrufsprache des Assistenten sind unabhängig voneinander – dein Team kann ein englisches Dashboard nutzen, während die Assistenten auf Deutsch mit Kunden sprechen, und umgekehrt.