
Génération audio à partir d’une description écrite, avec narration, dialogues dans jusqu’à trois voix clonées, effets sonores, ambiance et musique dans un seul fichier.
Génération audio à partir d’une description écrite, avec narration, dialogues dans jusqu’à trois voix clonées, effets sonores, ambiance et musique dans un seul fichier.
Décris les voix, la livraison et les sons en entrée. Ajoute jusqu’à trois extraits de référence et nomme-les @voice1 à @voice3 de cloner leurs voix.
Aussi connu sous le nom Qwen Audio TTS Next, Alibaba Cloud Qwen Audio 3.1 TTS Next
qwen-audio-3-1-tts-next/v1/audio/speechqwen-audio-3.1-tts-nextalibaba/qwen-audio-3-1-tts-nextTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen Audio 3.1 TTS Next génère la voix via POST /v1/audio/speech et renvoie de l'audio lisible. Envoyez le texte à prononcer dans input avec l'id de modèle qwen-audio-3-1-tts-next. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/speech \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-audio-3-1-tts-next",
"input": "Welcome to EmpirioLabs. Your build just finished."
}' \
--output speech.mp3import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/speech",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={"model": "qwen-audio-3-1-tts-next", "input": "Welcome to EmpirioLabs."},
)
with open("speech.mp3", "wb") as f:
f.write(response.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen Audio 3.1 TTS Next sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| input | string | - | max 3000 | Une description de l’audio à générer, jusqu’à 3 000 caractères: les voix, ce qu’elles disent, la façon de dire, ainsi que les effets sonores, ambiance ou musique.... |
| references | array | - | - | Jusqu’à 3 clips de référence vocale en tant qu’URL ou URI de données audio base64, chacun jusqu’à 30 secondes et 10 Mo, en WAV, MP3 ou OGG Opus. Nommez-les @voice1 à... |
| response_format | enum | mp3 | mp3, wav, pcm | Conteneur audio. MP3 est compressé, WAV est PCM non compressé dans un en-tête RIFF, et PCM est des échantillons bruts sans en-tête. |
| sample_rate | enum | 48000 | 8000, 16000, 24000, 44100, 48000 | La fréquence d’échantillonnage en Hz. 48000 convient à la musique et à l’ambiance; 24000 suffisent uniquement pour la parole. |
| channels | enum | 2 | 1, 2 | 1 pour le mono, 2 pour la stéréo. |
| speed | number | 1 | 0.5 à 2 | Multiplicateur de débit de parole. 0,5 est la moitié de la vitesse et le 2,0 est la vitesse double. |
| volume | integer | 50 | 0 à 100 | Loudness de sortie, où 50 est le niveau de référence. |
| seed | integer | - | 0 à 2147483647 | Génération de graine. Réutilisez une graine avec les mêmes entrées et paramètres pour obtenir un résultat répétable. |
| bit_rate | integer | - | 32000 à 320000 | Débit binaire constant MP3 en bps. S’applique uniquement au format mp3; sans celui-ci, le MP3 utilise un débit binaire variable. |
| watermark | boolean | false | - | Ajoutez un filigrane de contenu généré par IA à l’audio. |
Sur EmpirioLabs, Qwen Audio 3.1 TTS Next est facturé à l'usage : Entrée $1.65 par 1M de jetons d’invite; Produit $3.301 par 1M de jetons générés. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen Audio 3.1 TTS Next est servi via POST /v1/audio/speech sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen Audio 3.1 TTS Next dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.