Ana içeriğe geç
YeniSeedance 2.5 yayında→
ModelRunner
elevenlabs avatarı

ElevenLabs Multilingual v2 API

elevenlabs/tts/multilingual-v2

Metni ElevenLabs Multilingual v2 sesleriyle 29 dilde doğal, ifadeli konuşmaya dönüştürün; stabilite, benzerlik ve stil kontrolü sizde.

üretilen ses için saniye başına 0.0015
OpenAPI

Model girdisi

Input

The text to synthesize into speech.

The voice to speak with. The default is Rachel.

Additional Settings

Customize your input with more control.

Min: 0 - Max: 1

Voice stability. Lower is more variable and expressive; higher is steadier and more monotone.

Min: 0 - Max: 1

How closely the output matches the chosen voice's character.

Min: 0 - Max: 1

Style exaggeration. Higher values produce more expressive, exaggerated delivery.

Min: 0.7 - Max: 1.2

Speaking speed. 1 is normal; below 1 is slower, above 1 is faster.

Text that comes before this chunk, used as a continuity hint when synthesizing long content in pieces.

Text that comes after this chunk, used as a continuity hint when synthesizing long content in pieces.

ISO 639-1 language code (e.g. en, es, fr, de, ja) to enforce the synthesis language. Leave unset to let the model infer it.

Controls normalization of text such as numbers and abbreviations before synthesis. 'on' forces it, 'off' reads text exactly as written.

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

Loading
Generated in 2.813 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

ElevenLabs Multilingual v2 API

ElevenLabs Multilingual v2 is a sound AI model by elevenlabs. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.0015 per second of audio.

POST https://queue.modelrunner.run/elevenlabs/tts/multilingual-v2

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/elevenlabs/tts/multilingual-v2 \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Bonjour et bienvenue. Aujourd\u0027hui, nous explorons les capacités multilingues de ce modèle de synthèse vocale.",
    "speed": 1,
    "style": 0,
    "voice": "Charlotte",
    "stability": 0.5,
    "similarity_boost": 0.75,
    "apply_text_normalization": "auto",
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/elevenlabs/tts/multilingual-v2/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/elevenlabs/tts/multilingual-v2/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("elevenlabs/tts/multilingual-v2", {
  input: {
    "text": "Bonjour et bienvenue. Aujourd'hui, nous explorons les capacités multilingues de ce modèle de synthèse vocale.",
    "speed": 1,
    "style": 0,
    "voice": "Charlotte",
    "stability": 0.5,
    "similarity_boost": 0.75,
    "apply_text_normalization": "auto"
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/elevenlabs/tts/multilingual-v2",
    headers=headers,
    json={
      "text": "Bonjour et bienvenue. Aujourd'hui, nous explorons les capacités multilingues de ce modèle de synthèse vocale.",
      "speed": 1,
      "style": 0,
      "voice": "Charlotte",
      "stability": 0.5,
      "similarity_boost": 0.75,
      "apply_text_normalization": "auto"
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of ElevenLabs Multilingual v2
NameTypeRequiredDescription
textstringyesThe text to synthesize into speech.
voiceenumnoThe voice to speak with. The default is Rachel. One of: Rachel, Aria, Roger, Sarah, Laura, Charlie, George, Callum, River, Liam, Charlotte, Alice, Matilda, Will, Jessica, Eric, Chris, Brian, Daniel, Lily, Bill. Default: "Rachel".
stabilitynumbernoVoice stability. Lower is more variable and expressive; higher is steadier and more monotone. Default: 0.5.
similarity_boostnumbernoHow closely the output matches the chosen voice's character. Default: 0.75.
stylenumbernoStyle exaggeration. Higher values produce more expressive, exaggerated delivery. Default: 0.
speednumbernoSpeaking speed. 1 is normal; below 1 is slower, above 1 is faster. Default: 1.
previous_textstringnoText that comes before this chunk, used as a continuity hint when synthesizing long content in pieces.
next_textstringnoText that comes after this chunk, used as a continuity hint when synthesizing long content in pieces.
language_codestringnoISO 639-1 language code (e.g. en, es, fr, de, ja) to enforce the synthesis language. Leave unset to let the model infer it.
apply_text_normalizationenumnoControls normalization of text such as numbers and abbreviations before synthesis. 'on' forces it, 'off' reads text exactly as written. One of: auto, on, off. Default: "auto".

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use ElevenLabs Multilingual v2 from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and ElevenLabs Multilingual v2 becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint elevenlabs/tts/multilingual-v2.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run elevenlabs/tts/multilingual-v2 on ModelRunner to generate sound”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

ElevenLabs Multilingual v2, yazılı metni doğal ve ifadeli bir konuşmaya dönüştürür ve barındırılan bir MP3 döndürür. Seslendirilmesini istediğiniz metni verip adıyla bir ses seçersiniz; tonlamayı, tempoyu ve telaffuzu model üstlenir, stabilite, benzerlik ve stil üzerinde ince kontrol sunar. 29 dili yüksek aksan doğruluğu ve tutarlı bir ses kimliğiyle desteklemesi onu anlatım, seslendirme, sesli kitaplar, IVR/telefon anonsları ve karakter diyalogları için güçlü bir varsayılan tercih haline getirir.

## En uygun olduğu işler - Videolar, açıklayıcı içerikler ve reklamlar için anlatım ve seslendirme - Tutarlı, net bir okuyuşun önemli olduğu sesli kitaplar ve uzun metinler - IVR, telefon menüleri ve otomatik anonslar - Stil kontrolüyle karakter diyalogları ve canlandırmalı okumalar - Doğru aksanlarla 29 dilde çok dilli içerik

## Şu durumlarda başka bir model seçin - Melodisi ve enstrümantasyonu olan bir müzik parçası istiyorsanız — bir müzik üretim modeli kullanın - Konuşma yerine genel ses efektleri ya da ortam sesi istiyorsanız — bir text-to-audio ses efekti modeli kullanın - Canlı bir çağrıda gerçek zamanlı, ultra düşük latency gerektiren streaming TTS gerekiyorsa — bu model token stream değil, bitmiş bir dosya döndürür - Konuşma üretmek yerine konuşmayı yazıya dökmeniz gerekiyorsa — bir speech-to-text modeli kullanın

## İpuçları - Konuşmacıyı seçmek için `voice` alanını ayarlayın. Varsayılan `Rachel`; diğer örnekler arasında `Aria`, `Roger`, `Sarah`, `Charlie`, `George`, `Callum`, `Charlotte`, `Alice`, `Matilda`, `Will`, `Jessica`, `Brian`, `Lily` ve `Bill` var. - Girdi metnini okunmasını istediğiniz gibi noktalayın — virgüller ve noktalar duraklamaları ve tonlamayı belirler. - Okuyuşun tutarlılığı için `stability` değerini ayarlayın (0–1, varsayılan 0.5): düşük değerler daha değişken ve ifadeli, yüksek değerler daha dengeli ve monoton bir okuyuş verir. - Çıktıyı seçilen sesin karakterine yakın tutmak için `similarity_boost` değerini ayarlayın (0–1, varsayılan 0.75); daha ifadeli, abartılı bir okuyuş için `style` değerini yükseltin (0–1, varsayılan 0).

## Gelişmiş Yapılandırma - `speed` (0.7–1.2, varsayılan 1): konuşma hızı; 1’in altı daha yavaş, 1’in üstü daha hızlıdır. - `language_code` (varsayılan otomatik): sentez dilini sabitleyen bir ISO 639-1 kodu (ör. `en`, `es`, `fr`, `de`, `ja`); boş bırakırsanız dili model kendisi belirler. Kod desteklenmiyorsa model hata verir. - `apply_text_normalization` (`auto`, `on`, `off`, varsayılan `auto`): sayılar ve kısaltmalar gibi metinlerin sentezden önce normalleştirilmesini kontrol eder. Normalleştirmeyi zorlamak için `on`, metni tam yazıldığı gibi okutmak için `off` kullanın. - `previous_text` / `next_text` (varsayılan olarak boş): komşu parçalardan gelen çevre metin; uzun içerik parça parça seslendirilirken prozodiyi tutarlı tutmak için süreklilik ipucu olarak kullanılır.

ModelRunner JavaScript client ile çalıştırmak için: ```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("elevenlabs/tts/multilingual-v2", { input: { text: "Welcome to ModelRunner. This is multilingual text to speech.", voice: "Rachel", stability: 0.5, similarity_boost: 0.75, }, }); ```