Eleven Turbo v2.5

eleven_turbo_v2_5

Our high quality, low latency model in 32 languages. Best for developer use cases where speed matters and you need non-English languages.

サンプル

Eleven Turbo v2.5 example 1

パラメータ

名前既定制約説明
voice_id *声音idtext
language_codeISO 639-1语言codetext
similarity_boostSimilarity Boostslider0.750 ~ 1 · step 0.05
stabilityStabilityslider0.50 ~ 1 · step 0.05

出力フィールド

フィールド説明
audio_urlstring

API

統一 REST API でこのモデルを呼び出せます。API Keys ページでキーを取得してください。

cURL
# 1) Submit — returns { "task_uuid": "..." }
curl -X POST "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/eleven_turbo_v2_5" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "input": {
    "voice_id": "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb",
    "language_code": "en",
    "similarity_boost": 0.8,
    "stability": 0.55
  }
}'

# 2) Poll until status is "completed", then read the output URLs
curl "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/TASK_UUID" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
Python
import time, requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}

# 1) Submit
resp = requests.post(
    "https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/eleven_turbo_v2_5",
    headers=HEADERS,
    json={
        "input": {
            "voice_id": "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb",
            "language_code": "en",
            "similarity_boost": 0.8,
            "stability": 0.55
        }
    },
)
resp.raise_for_status()  # 401/402/429/5xx stop here instead of polling a bad task
task = resp.json()

# 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
#    This model is allowed up to 300s server-side.
deadline = time.time() + 360
while task.get("status") not in ("completed", "failed", "cancelled"):
    if time.time() > deadline:
        raise TimeoutError(f"still {task.get('status')} — keep the task_uuid and poll later")
    time.sleep(3)
    poll = requests.get(f"https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/{task['task_uuid']}", headers=HEADERS)
    poll.raise_for_status()
    task = poll.json()

print(task["status"], task.get("output"))
JavaScript
const API_KEY = "YOUR_API_KEY";
const HEADERS = { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` };

// 1) Submit
const resp = await fetch("https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/eleven_turbo_v2_5", {
  method: "POST",
  headers: { ...HEADERS, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    "input": {
      "voice_id": "JBFqnCBsd6RMkjVDRZzb",
      "language_code": "en",
      "similarity_boost": 0.8,
      "stability": 0.55
    }
  }),
});
if (!resp.ok) throw new Error(`submit failed: ${resp.status} ${await resp.text()}`);
let task = await resp.json();

// 2) Poll until a terminal state (completed / failed / cancelled).
//    This model is allowed up to 300s server-side.
const deadline = Date.now() + 360 * 1000;
while (!["completed", "failed", "cancelled"].includes(task.status)) {
  if (Date.now() > deadline) throw new Error(`still ${task.status} — keep the task_uuid and poll later`);
  await new Promise((r) => setTimeout(r, 3000));
  const poll = await fetch(`https://www.namifusion.com/api/v1/marketplace/run/tasks/${task.task_uuid}`, { headers: HEADERS });
  if (!poll.ok) throw new Error(`poll failed: ${poll.status}`);
  task = await poll.json();
}

console.log(task.status, task.output);

ドキュメント

Turbo V2.5

自然で表現力の高い音声を、低コストかつ高速に生成できるテキスト読み上げモデルです。

Turbo V2.5 は、WaveSpeed AI で利用できる ElevenLabs のテキスト読み上げモデルです。音声品質、生成速度、コスト効率のバランスに優れており、安定した音声生成を求める開発者やコンテンツ制作チームに適しています。コールドスタートなしで利用できるため、リアルタイム用途から大規模な制作ワークフローまで幅広く対応可能です。

🚀 主な特長

  • 自然で表現力のある音声生成:明瞭な発音、滑らかなテンポ、人間らしい抑揚により、高品質な読み上げを実現します。
  • 高速生成・コールドスタートなし:応答性に優れ、継続的な本番運用や大量生成にも適しています。
  • 豊富な音声バリエーションvoice_id により複数の音声を選択でき、ブランド、キャラクター、用途に応じた使い分けが可能です。
  • 細かな音声制御similaritystability を調整することで、話者らしさと安定性のバランスを最適化できます。
  • 英語の数値・日時読み上げを強化use_speaker_boost により、英語の数字、日付、時刻、単位を含む原稿でより安定した読み上げが期待できます。
  • 導入しやすい価格設定:文字数ベースの明確な課金体系で、試作から本番展開まで扱いやすいモデルです。

🛠️ 技術仕様

項目内容
モデルアーキテクチャテキスト読み上げ(TTS)
モデル名Turbo V2.5
入力形式テキスト(string)
出力形式音声
最大入力長10,000 文字
トークン換算1 文字を 1 token として計算
音声選択voice_id で指定(Alice、Callum、Gigi など)
類似度制御similarity:0.0~1.0。高いほど元の音声特性に近づきますが、過度に高いとアーティファクトが出る場合があります
安定性制御stability:0.0~1.0。高いほど話し方の一貫性が高まりやすくなります
英語強化use_speaker_boost:英語の数字や単位の正規化・読み上げを改善
ポーズ制御単語間に <#x#> を挿入することで 0.01~99.99 秒の間でポーズを指定可能
レイテンシ本番利用に適した高速推論
コールドスタートなし
対応言語多言語音声に対応。特に英語の読み上げ性能が良好

サンプルプロンプト

注:本モデルはテキスト読み上げモデルのため、以下は入力テキストの例です。

  1. Welcome to our advanced text-to-speech system! Experience high-quality voice synthesis with natural pronunciation and clear articulation.
  2. Today we shipped 12,450 units in Q3, with delivery scheduled at 8:30 AM on October 15th.
  3. Please wait <#1.2#> your verification code is 4829 <#0.8#> and will expire in five minutes.

💰 価格

項目価格
テキスト読み上げ1,000 文字あたり $0.05

💡 最適なユースケース

  • ナレーション・ボイスオーバー制作:解説動画、チュートリアル、ポッドキャスト、広告音声に適しています。
  • 業務向け音声自動化:通知、案内、顧客向けメッセージ、情報読み上げなどに活用できます。
  • 数値や日時を多く含む原稿:金融、物流、計測、スケジュール案内などの読み上げに向いています。
  • 複数音声によるコンテンツ制作:キャラクター音声やブランド別音声を使い分ける制作フローに適しています。

🔗 関連モデル

  • Elevenlabs Turbo V2:速度、品質、コストを比較検討したい場合の前世代 Turbo モデルです。
  • Elevenlabs Voice Changer:音声変換ワークフロー向けの補完モデルです。