

Stable Audio 2.5 与 Stable Audio 2.0 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Stable Audio 2.5 和 Stable Audio 2.0 都是 Stability AI 的模型,属于音频生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Stable Audio 2.5 | Stable Audio 2.0 |
|---|---|---|
| 模型 ID | stable-audio-2-5 | stable-audio-2-0 |
| 开发方 | Stability AI | Stability AI |
| 发布日期 | 2025年9月10日 | 2024年4月3日 |
| 输入 | 文本 | 文本 |
| 输出 | 音频 | 音频 |
| 端点 | POST /v1/audio/generations | POST /v1/audio/generations |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Stable Audio 2.5 | Stable Audio 2.0 |
|---|---|---|
| prompt | string | string |
| mode | text-to-audio, audio-to-audio, audio-inpaint 默认值: text-to-audio | text-to-audio, audio-to-audio 默认值: text-to-audio |
| output_format | mp3, wav 默认值: mp3 | mp3, wav 默认值: mp3 |
| duration | 1 到 190 默认值: 190 | 1 到 190 默认值: 190 |
| steps | 4 到 8 默认值: 8 | 30 到 100 默认值: 50 |
| cfg_scale | 1 到 25 默认值: 1 | 1 到 25 默认值: 7 |
| strength | 0.01 到 1 默认值: 1 | 0 到 1 默认值: 1 |
| mask_start | 0 到 190 默认值: 30 | - |
| mask_end | 0 到 190 默认值: 190 | - |
| random_seed | boolean 默认值: true | boolean 默认值: true |
| seed | number | number |
| audio_url | string | string |
在稳定音频2.0基础上增加了音频画中模式(重新生成时间窗口)。
通过文本或audio-to-audio变换生成最长3分10秒的音频。
Stable Audio 2.5 通过 POST /v1/audio/generations 运行。请求会立即返回 job_id;轮询 GET /v1/jobs/{job_id} 直到任务完成,再从结果中读取输出 URL。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 stable-audio-2-5 或 stable-audio-2-0。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/audio/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "stable-audio-2-5",
"prompt": "Describe what you want Stable Audio 2.5 to generate."
}'Stable Audio 2.5 发布更晚(2025年9月10日);Stable Audio 2.0 发布于 2024年4月3日。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Stable Audio 2.5 发布更晚(2025年9月10日);Stable Audio 2.0 发布于 2024年4月3日。
两个模型按不同的单位或档位计价,请比较本页的实时价格表。价格表始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/audio/generations 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。