Sprich dort, wo du sonst schreibst.

Die vollständige App ist auf GitHub kostenlos und steht unter der MIT-Lizenz. Die Versionen im Microsoft Store und Mac App Store sind kostenpflichtig; den aktuellen Preis zeigt der jeweilige Store. Sie bieten dieselben Kernfunktionen und Updates über den Store. Im Mac App Store fehlen das Einfügen per AppleScript als Ausweichweg und das Werkzeug zur Reparatur von Berechtigungen. Für die App brauchst du weder ein Abo noch ein WhisPaste-Konto. Bei optionalen Cloud-Anbietern können separate Nutzungskosten entstehen.

Für Windows, macOS mit Apple Silicon und Linux. Intel-Macs werden nicht unterstützt. Unter Linux hast du die Wahl zwischen AppImage, .deb und tar.gz für x64. Die Downloadseite führt zu den Installern und zum AppImage; alle Pakete findest du auch bei den GitHub-Releases. WhisPaste ist eine Desktop-App, eine Version für iOS oder Android gibt es nicht.

Mindestens 8 GB RAM und einen 64-Bit-Prozessor: Windows 10 oder neuer, macOS 12 Monterey oder neuer auf Apple Silicon oder Linux. Dazu kommt freier Speicher für App und Modelle. Eine GPU ist optional. Für Whisper empfehlen wir „Ausgewogen“ ab rund 2 GB Grafikspeicher auf NVIDIA oder Apple Silicon, bei AMD oder Intel ab etwa 4 GB; darunter oder ohne GPU „Schnell & Kompakt“. Apple Silicon nutzt gemeinsamen Arbeitsspeicher. Das optionale lokale Smart-Mode-Modell braucht rund 3 GB zusätzlichen Speicherplatz und während der Ausführung etwa 4–5 GB RAM. Auto-Paste muss eingeschaltet sein: macOS braucht die Bedienungshilfen-Berechtigung, Linux Schreibzugriff auf /dev/uinput. Unter Windows können erhöhte Rechte der Ziel-App das Einfügen verhindern. Geschützte oder nicht unterstützte Felder können Auto-Paste blockieren.

Bei Downloads außerhalb des Microsoft Store kann SmartScreen warnen, wenn eine Datei noch wenig Download-Reputation hat. Prüfe, dass dein Download aus dem offiziellen WhisPaste-Repository stammt. Bei einer solchen SmartScreen-Meldung kannst du über „Weitere Informationen“ → „Trotzdem ausführen“ fortfahren. Alternativ gibt es die kostenpflichtige Version im Microsoft Store.

Die aktuelle GitHub-DMG ist signiert und von Apple notarisiert. Die kostenpflichtige Mac-App-Store-Version wird über Apple vertrieben. Beide sind ausschließlich für Apple Silicon. Falls macOS eine ältere oder selbst gebaute Kopie blockiert, steht unter Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit gegebenenfalls „Dennoch öffnen“ zur Verfügung.

Die lokale Spracherkennung mit Whisper oder Parakeet funktioniert nach dem einmaligen Modell-Download offline. Für lokalen Smart Mode lädst du ein zusätzliches Modell herunter, für das optionale CUDA-Paket ebenfalls zusätzliche Dateien. Cloud-Spracherkennung und Smart Mode über OpenAI brauchen eine Internetverbindung. Modell-Downloads, Update-Prüfungen und eingeschaltete Statistik oder Absturzberichte können Netzwerkverbindungen nutzen.

Bei lokaler Spracherkennung bleibt Audio auf deinem Rechner und wird nach der Transkription verworfen, außer du aktivierst die Audiospeicherung. Reguläre Transkripte stehen im lokalen Verlauf; Schnellnotizen werden separat in Notizen gespeichert. Bei Cloud-Spracherkennung geht Audio direkt an OpenAI oder Deepgram, bei Smart Mode über OpenAI der Text. Nutzungsstatistik und Absturzberichte sind standardmäßig an und unter Einstellungen → Datenschutz getrennt abschaltbar. Die Statistik enthält weder Audio noch Transkripte oder Verlauf. Bei Absturzberichten werden Dateipfade derzeit nicht geschwärzt.

Whisper passt, wenn du die Auswahl aus 99 Sprachen oder unterschiedliche Modellgrößen brauchst. Parakeet deckt rund 25 europäische Sprachen ab und ist auch ohne GPU eine Option für schnelle Transkription. In unserem CPU-Benchmark war es schneller als das kompakte Whisper-Modell; die Ergebnisse sind an die jeweilige Hardware und die Testbedingungen gebunden. Beide Engines können GPU-Beschleunigung nutzen und funktionieren nach dem Modell-Download offline. Du wechselst unter Einstellungen → Spracherkennung.

Whisper unterstützt 99 Sprachen, Parakeet rund 25 europäische Sprachen. Wähle die Sprache deiner Aufnahme in den Einstellungen oder nutze die automatische Erkennung. Das ist unabhängig von der Sprache der App-Oberfläche. Die Übersetzung in sieben Zielsprachen ist eine separate, optionale Funktion von Smart Mode.

Die Erkennung hängt von Sprache, Aufnahme und Modell ab. Für Whisper ist „Ausgewogen“ ab rund 2 GB Grafikspeicher auf NVIDIA oder Apple Silicon ein guter Einstieg, bei AMD oder Intel ab etwa 4 GB. Darunter oder ohne GPU wähle „Schnell & Kompakt“. Größere Modelle können bei schwierigem Audio helfen, brauchen aber mehr Speicher und Rechenzeit. Prüfe das Ergebnis vor dem Absenden; das Modell kannst du später wechseln.

Smart Mode ist standardmäßig aus. „Bereinigen“ entfernt Füllwörter und korrigiert Zeichensetzung, „Kürzen“ strafft den Text und „Übersetzen“ überträgt ihn in eine von sieben Zielsprachen: Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Mandarin oder Russisch. Du kannst ein Preset bei Aufnahmen oder nachträglich im Verlauf anwenden. Die lokale Variante läuft auf macOS und Windows; unter Linux ist sie experimentell. Alternativ sendest du den Text über deinen eigenen API-Schlüssel direkt an OpenAI. Prüfe überarbeitete Texte auf Inhalt und Formulierung.

Lege den Text als Snippet an. Aktiviere den Snippet-Hotkey oder lege ein Trigger-Wort für die Auswahl fest. Sprich dieses Wort allein in einer Aufnahme; nach der Transkription öffnet sich die Auswahl. Mit dem Hotkey öffnest du sie ohne Aufnahme. Erst deine Auswahl fügt den Text ein. Interaktive Snippets führen dich durch die Felder einer Vorlage und fügen anschließend den vollständigen Text ein.