为及时播报而选择
tts-1 的核心取舍是面向实时使用,而不是把精细音质作为唯一目标。对于操作反馈、提示语和对话回答朗读,可以先准备简洁文本,再生成语音接入播放器。这种定位适合重视响应体验的应用,但不代表固定生成耗时。
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
实时应用定位与预设声音属于公开原生能力,格式、语速和请求方式按本平台的语音生成入口使用。
了解 tts-1 能为你的工作带来什么。
tts-1 的核心取舍是面向实时使用,而不是把精细音质作为唯一目标。对于操作反馈、提示语和对话回答朗读,可以先准备简洁文本,再生成语音接入播放器。这种定位适合重视响应体验的应用,但不代表固定生成耗时。
六种预设声音让应用可以在同一文本上进行试听,选择适合内容风格的声音,并在后续播报中保持一致。voice 使用固定名称,不需要上传录音。选型时宜用真实文案比较听感,而不是仅凭声音名称推断性别、口音或情绪。
生成语音时可以选择音频格式,并通过 speed 调整播放节奏。默认 mp3 便于常见播放器接入,其他格式可按交付链路选择。返回内容是音频数据,应用应按所选格式保存或播放,而不是把结果作为聊天文本或下载地址解析。
从具体任务出发,找到模型发挥作用的位置。
把订单状态、操作步骤或设备提示整理成明确短句,选择固定声音生成播报音频,交付给应用播放器。对于重复使用的提示,可以在业务侧保存已生成音频;动态信息则先完成文字校验,再进行语音生成,避免把错误内容直接读给用户。
输入已编辑的文章段落、课程讲解或知识卡片,输出可播放的朗读音频。建议按语义段落组织内容,先用包含术语、数字和缩写的样稿试听,再确定声音与语速。交付物是文字对应的语音,内容改写和事实校对应在生成前完成。
在语音助手中,tts-1 可以承担回答文字到语音的最后一步:先由业务逻辑或对话模型得到答复,再将适合口头表达的文本提交生成。它负责说出既定内容,不承担录音识别或回答推理,适合构建职责清晰的语音交互流程。
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
如果任务是频繁出现的短提示、即时反馈或对话播报,且希望优先考虑响应体验,tts-1 的定位更匹配。评估时应使用真实文本,在目标设备上试听并测量完整播放链路;原生实时优化方向并不等于应用中的网络、排队和播放启动时间都有固定保证。
tts-1-hd 是侧重音质的独立型号,不是 tts-1 的声音选项或输出格式。对于反复播放的旁白和精修内容,可以用相同文稿比较两个型号,再根据听感与响应需求决定。选择更精细的格式也不等于切换到 HD 型号,声音、格式和模型应分别考虑。
从一次小规模任务到正式接入。
明确目标、必要输入与输出要求,使用真实业务样例作为起点。
打开试用页,确认此入口支持的参数,再提交小规模任务查看结果。
保留完整模型 ID,使用文档规定的请求格式,并在 Pricing 页确认计费规则。
在正式使用前,了解输出质量与能力范围。
解答使用 tts-1 时的常见疑问。
两者的主要区别是优化方向:tts-1 面向实时使用场景,tts-1-hd 侧重音质。即时提示和对话播报可优先考虑 tts-1;精修旁白则适合进行同文稿试听比较,不能仅凭文件格式判断使用了哪个型号。
可选择 alloy、echo、fable、onyx、nova、shimmer,默认声音为 alloy。建议使用实际业务文稿逐一试听,再固定声音。名称本身不构成口音、情绪或角色承诺,也不表示能够复刻任意人的声音。
向 POST /v1/audio/speech 提交需要朗读的 input,并显式设置 model 为 tts-1;按需加入 voice、response_format 和 speed。显式选择模型可以让请求意图更清楚,收到结果后应按音频二进制数据处理。
音频格式选项包括 mp3、opus、aac、flac、wav 和 pcm,默认 mp3;speed 默认值为 1.0。应根据播放器和音频处理流程选择格式,并在调整语速后试听,不把未明确的数值范围当作可用边界。
不能把 tts-1 当作完整语音对话模型。它接收文字并生成语音;如果用户输入录音,需要先完成转写,再生成回答文字,最后交给 tts-1 播报。这样也便于在播报前审核内容,并优化文字的口头表达。
模型资料 · 更新日期:2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
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This is only a basic call example. See the full docs for more parameters and advanced usage.
