Eleven v4 Text to Speech
통합
모델 id
elevenlabs/tts/eleven-v4
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me.",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/elevenlabs/tts/eleven-v4", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ko/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "elevenlabs/tts/eleven-v4",
"input": {
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}
}
Doitong API를 통해 Eleven v4 Text to Speech 모델(elevenlabs/tts/eleven-v4)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/developers/models/elevenlabs/tts/eleven-v4.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/elevenlabs/tts/eleven-v4에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: $0.014 14 API 크레딧 · ≈ ₽1.51 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
예시
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
POST
/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20
견적 → $0.014
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}'
# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/elevenlabs/tts/eleven-v4?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me.",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/elevenlabs/tts/eleven-v4", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "elevenlabs/tts/eleven-v4",
"input": {
"text": "[whispers] Okay, everyone, gather close. [excited] The bread is finally out of the oven. [laughs] Fine, fine, one slice each, but only if you promise to save one for me."
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Eleven v4 Text to Speech 정보
Eleven v4는 자연스럽고 감정적인 음성으로 텍스트를 읽으며 [excited] 또는 [whispering] 같은 인라인 오디오 태그와 IPA 발음을 이해합니다. 음성을 선택하고 안정성과 유사도를 조정하며 언어를 설정하고, 선택적으로 단어 단위 타임스탬프를 받을 수 있습니다. MP3, PCM, Opus 및 전화 통신 형식을 지원합니다.
매개변수
이름유형
기본값허용됨
설명
text필수
유형string
≤ 5,000자
[whispering]과 같은 오디오 태그로 전달 방식을 표시하거나 슬래시 사이에 IPA 발음을 지정할 수 있는 음성 콘텐츠를 텍스트로 제공합니다.
voice선택 사항
유형string
기본값Rachel
음성 합성에 선택된 음성입니다.
stability선택 사항
유형number
기본값0.5
0 – 1
음성 안정성은 낮은 설정에서 표현력 있는 전달과 높은 설정에서 일관된 전달 사이의 균형을 조정합니다.
similarity_boost선택 사항
유형number
기본값0.75
0 – 1
참조 음성과의 유사도를 제어합니다. 값을 높이면 일치도가 향상되지만 출력이 덜 자연스럽게 들릴 수 있습니다.
seed선택 사항
유형integer | null
0 – 4,294,967,295
재현 가능한 결과를 시도하기 위한 시드입니다. 출력이 정확히 반복된다는 보장은 없습니다.
language_code선택 사항
유형string | null
음성 생성 및 텍스트 정규화에 사용되는 ISO 639-1 언어 코드입니다.
output_format선택 사항
유형enum
기본값mp3_44100_128
mp3_22050_32mp3_44100_32mp3_44100_64mp3_44100_96mp3_44100_128mp3_44100_192pcm_8000pcm_16000pcm_22050pcm_24000pcm_44100pcm_48000ulaw_8000alaw_8000opus_48000_32opus_48000_64
+3개 더 보기
opus_48000_96opus_48000_128opus_48000_192codec_sample_rate_bitrate 패턴으로 지정하는 생성 오디오 형식입니다.
apply_text_normalization선택 사항
유형enum
기본값auto
autoonoff
생성 전에 숫자와 날짜 처리를 포함한 텍스트 정규화를 제어합니다.
timestamps선택 사항
유형boolean
기본값false
생성된 오디오에 개별 문자별 타이밍 데이터를 함께 제공할지 제어합니다.
필수
출력
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "elevenlabs/tts/eleven-v4",
"status": "succeeded",
"created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
"started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
"completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
"queue_position": null,
"cost": {
"credits": 14,
"usd": "0.014",
"charged": 14,
"refunded": 0
},
"input": {
"text": "[excited] Hello! Welcome to the future of voice.",
"voice": "Aria"
},
"output": {
"audio": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp3",
"content_type": "audio/mpeg",
"file_name": "0-output.mp3",
"file_size": 1843200
},
"timestamps": []
},
"outputs": [
{
"type": "audio",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp3",
"content_type": "audio/mpeg",
"file_size": 1843200,
"duration": 12,
"stored": true
}
],
"error": null,
"metrics": {
"inference_seconds": 6.8
},
"urls": {
"self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size}생성된 오디오 파일입니다.
- timestamps
- array of any | null`timestamps`가 True로 설정된 요청에만 포함되는 생성 음성 타이밍 데이터이며, 모든 단어의 타임스탬프를 포함합니다.
다른 ElevenLabs v4 변형
더 많은 모델: 텍스트를 음성으로
AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/elevenlabs/tts/eleven-v4.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt