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.

示例

Eleven Turbo v2.5 example 1

参数

名称类型默认约束说明
voice_id *声音idtext
language_codeISO 639-1语言codetext
similarity_boost相似度slider0.750 ~ 1 · step 0.05
stability稳定性slider0.50 ~ 1 · step 0.05

输出字段

字段类型说明
audio_urlstring

API

通过统一 REST API 调用本模型;在 API Keys 页获取密钥。

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);

文档

Turbo V2.5

高性价比的高速文本转语音模型,提供自然、富有表现力的语音合成体验。

Turbo V2.5 是 ElevenLabs 提供的文本转语音模型,可通过 WaveSpeed AI 使用。该模型兼顾生成速度、语音自然度与成本效率,适合需要稳定产出高质量音频的开发者与内容团队。依托无冷启动能力与即开即用的推理体验,它尤其适合生产环境中的批量语音生成任务。

🚀 关键特性

  • 自然且富有表现力的语音输出:生成结果具备清晰发音、平滑节奏与更接近真人的韵律表现,适用于旁白、解说与播报场景。
  • 高速生成,无冷启动:响应更稳定,适合对吞吐量和交付效率有要求的生产工作流。
  • 多语音角色可选:支持丰富的 voice_id 语音库,便于为不同品牌、角色或内容类型匹配合适音色。
  • 可调节的声音控制能力:通过 similarity 与 stability 可在音色相似度、表达稳定性之间进行平衡。
  • 英文数字与单位读法优化:启用 Speaker Boost 后,可提升英文数字、日期、时间和计量单位等内容的朗读表现。
  • 成本友好:按字符计费,适合从原型验证到规模化内容生产的多种预算需求。

🛠️ 技术规格

项目说明
模型架构文本转语音(TTS)模型
模型名称Turbo V2.5
输入格式文本(string)
输出格式音频
最大输入长度10000 字符
计费单位每个字符按 1 token 计
语音选择通过 voice_id 指定,如 Alice、Callum、Gigi 等
相似度控制similarity:0.0~1.0,值越高通常越接近目标音色,但过高可能引入伪影
稳定性控制stability:0.0~1.0,值越高通常输出越稳定一致
英文增强use_speaker_boost:提升英文数字、时间、单位等文本规范化与朗读效果
停顿控制可在词语之间使用 <#x#> 控制停顿时长(0.01~99.99 秒)
延迟快速推理,适合高频生成场景
冷启动无冷启动
适用语言支持多语言语音生成,英文场景表现尤为突出

示例提示词

注:该模型为文本转语音模型,以下示例为输入文本示例。

  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.

💰 价格

计费项价格
文本转语音$0.05 / 1000 字符

💡 最佳使用场景

  • 内容创作与旁白制作:适用于视频解说、课程配音、播客片段与品牌宣传内容。
  • 企业播报与通知系统:适合客服语音、提醒通知、信息播报等需要清晰稳定发音的场景。
  • 金融、时间与数据类语音内容:Speaker Boost 对数字、日期、时间、计量单位等文本朗读更友好。
  • 多角色数字内容生产:借助多种 voice_id,可快速构建不同角色、风格或品牌语音资产。

🔗 相关模型

  • Elevenlabs Turbo V2:上一代 Turbo 系列模型,适合需要对比速度、音色与成本表现的用户。
  • Elevenlabs Voice Changer:适用于语音转换类工作流,可与文本转语音场景形成互补。