Weather scene
Soft rain is moving across the park. Take a light jacket for the evening walk, and enjoy the quiet paths beneath the trees.
AI音声モデル
ElevenLabs
ElevenLabs TTS
ElevenLabs Turbo 2.5
ElevenLabs Turbo 2.5は、Kyeoが現在維持している1人向けテキスト読み上げワークフローです。サイト内の音声を選び、stability、similarity_boost、style、speed、timestamps、前後の文脈、language_codeを調整できます。現在も送信できますが、ElevenLabsはFlash v2.5への置き換えを推奨しています。このページは、低遅延、対応言語、タイムスタンプの精度、音声の利用許諾、出力品質をKyeoが保証するものではありません。
機能タグ
テキストから音声
消費クレジット
1,000文字あたり6クレジット
プロンプト上限
5,000文字
アップロード上限
アップロード不要
30秒でわかる
- 基本リクエストではメインテキスト、音声ID、8つの任意TTSパラメータを使用
- 現在のメインテキスト上限は5,000文字で、1,000文字あたり6クレジットを切り上げ計算
- タイムスタンプをリクエストし、前後の文脈を指定できるが、精度とつながりは実測が必要
- 固定の音声リスト + 5,000文字上限で、1人向けナレーションの中心ページに近い構成
よく検索されるキーワード: ElevenLabs Turbo 2.5の使い方 · ElevenLabs Turbo 2.5の料金 · ElevenLabs Turbo 2.5 低遅延ナレーション
例
Learning app
Welcome back. Today we will practice six everyday words. Listen once, repeat slowly, and then try the short exercise.
Product narration
A small notebook, a clear page, and a pencil are all you need. Capture the idea while it is still fresh, then shape it tomorrow.
Travel scene
The old market opens onto a narrow lane. Follow the blue doors toward the bakery, where the morning crowd gathers.
Mindful pause
Rest your hands. Let your shoulders soften. Notice one sound nearby, and give yourself a moment before beginning again.
Event greeting
Hello and welcome to the community workshop. Please choose a seat, introduce yourself to a neighbor, and make yourself comfortable.
ひとことで紹介
このモデルの特長
本ページでは、Kyeoが現在実際に送信するTTSパラメータと文字数による消費クレジットを説明します。ElevenLabsへの直接接続API、Voice Libraryの全機能、クローン機能、有料プランのライセンスを、サイト内で利用できる機能として記載していません。
- 得意なこと
- 現在のワークフローが利用できる間に、1人向けTTSのパラメータとテキスト分割を試す用途に適しています。複数キャラクターの会話、音声クローン、Voice Libraryの全機能、リアルタイムエージェントのインターフェースではありません。
- おすすめのユーザー
- ナレーション、説明文、1人分の音声サンプルに使用できます。ただし、すべての結果について、読み方、数字、固有名詞、間、速度、感情、ノイズ、コンテンツの安全性を確認する必要があります。Turboという名称だけから、リアルタイムの遅延や納品品質を判断できません。
- Kyeo AIで使う理由
- ページでは音声を選び、8つの任意パラメータを設定でき、メインテキストの文字数に応じた予想クレジットを表示します。
主な仕様
このモデルが用途や業務に合うかをすばやく判断できます。
モデルの種類
AI音声モデル
開発元
ElevenLabs
モデルファミリー
ElevenLabs TTS
機能タグ
非同期タスク
消費クレジット
ElevenLabs TTS — 非同期タスク
実行方式
非同期タスク
プロンプト上限
5,000文字
アップロード上限
アップロード不要
別名
同じモデルでも、公式ドキュメント、コミュニティ、API接続層で呼び方が異なる場合があります。ここでまとめて確認できます。
ElevenLabs Turbo 2 5
ElevenLabs TTS — ElevenLabs Turbo 2.5とDialogue V3の違い
ElevenLabs TTS Turbo
Turbo v2.5
よくある質問・検索
タスク、入力条件、必要な結果から、モデルを選ぶ前に確認したい実用的な質問を整理しています。
ElevenLabs Turbo 2.5の使い方
ElevenLabs Turbo 2.5の料金
ElevenLabs Turbo 2.5 低遅延ナレーション
ElevenLabs Turbo 2.5 タイムスタンプ
ElevenLabs Turbo 2.5 previous_text
ElevenLabs Turbo 2.5 next_text
ElevenLabs Turbo 2.5 language_code
ElevenLabs Turbo 2.5とMultilingual V2の違い
ElevenLabs Turbo 2.5とDialogue V3の違い
ElevenLabs Turbo 2.5はショート動画のナレーションに向いているか
選び方ガイド
モデル選びで迷う場合は、まず次のポイントをご確認ください。
1
Turbo 2.5を引き続き試せる場面
現在のKyeoワークフロー、指定した音声、これらのTTSパラメータが既存の手順に合うか確かめたい場合は、短いテキストで限定的にテストできます。
2
ほかのモデルを比較する場面
公式が現在推奨する低遅延モデルが必要ならFlash v2.5の接続状況を確認してください。長文やより豊かな表現にはMultilingual V2、複数キャラクターの台本にはDialogue V3を比較します。
3
ElevenLabs TTS：効果とクレジットを比較
まず数字、日付、固有名詞、句読点を含む短い原稿で初期設定を試し、その後に設定を1つずつ変更します。タイムスタンプや分割用の文脈を使う場合は、実際の応答項目と音声の境界を確認し、パラメータがあることだけで結果検証を済ませないでください。
よく検索される比較
同じタスクで候補を比べ、入力方法、制御項目、コストの違いを確認できます。
ElevenLabs Turbo 2.5とElevenLabs Multilingual V2の違いと選び方は？
ElevenLabs Turbo 2.5 vs ElevenLabs Multilingual V2
ElevenLabs Turbo 2.5とElevenLabs Dialogue V3の違い
ElevenLabs Turbo 2.5 vs ElevenLabs Dialogue V3
モデル比較表
現在のモデルと代替候補の主な違いを一覧で確認できます。
現在のサイト内での役割
ElevenLabs Turbo 2.5
低遅延の1人向けナレーション基準ページ
ElevenLabs Multilingual V2
長文と多言語の自然さを重視する中心ページ
ElevenLabs Dialogue V3
複数キャラクターの会話台本ページ
現在画面で設定できる項目
ElevenLabs Turbo 2.5
voice + `stability / similarity_boost / style / speed / timestamps / previous_text / next_text / language_code`
ElevenLabs Multilingual V2
ほぼ同じTTSフォームだが、長文と自然さを重視
ElevenLabs Dialogue V3
`dialogue[]`の複数行台本 + 各行のvoice
現在の料金
ElevenLabs Turbo 2.5
1,000文字あたり6クレジット
ElevenLabs Multilingual V2
1,000文字あたり12クレジット
ElevenLabs Dialogue V3
1,000文字あたり14クレジット
より適した用途
ElevenLabs Turbo 2.5
短いナレーション、短納期、編集しやすい1人向けTTS
ElevenLabs Multilingual V2
長いナレーション、多言語コンテンツ、自然さを重視した音声
ElevenLabs Dialogue V3
ポッドキャストの会話、短編ドラマ、複数人の掛け合い台本
実際の利用場面での見方
公開情報、現在のサイト内の範囲、代表的なタスクに基づく実用的な案内です。
Turbo 2.5は現在、公式が最優先する低遅延モデルではない
ElevenLabsの現在のモデルページでは、第1世代の低遅延モデルとされ、代替としてFlash v2.5が記載されています。
音声リストと音声の利用許諾は別の問題
音声の人物、出所、同意、許可される利用範囲は別途確認する必要があります。
機能の詳細
1人向けテキスト読み上げパラメータ
現在のリクエストにはvoice、stability、similarity_boost、style、speed、timestamps、previous_text、next_text、language_codeを含められます。パラメータ値はリクエスト条件にすぎず、特定の感情、類似度、速度、自然さを保証しません。
タイムスタンプと分割用の文脈
`timestamps`は時間情報を含む結果をリクエストするために使います。前後の文脈は、分割して生成する際の手がかりとして使われます。
メインテキストの文字数で課金
サイト内ではJavaScriptの`length`でメインテキストの文字数を計算し、1,000文字あたり6クレジットで切り上げます。
公式の32言語がすべてサイト内で実測済みとは限らない
ElevenLabsはTurbo 2.5について32言語を記載しています。適切な言語コードを使い、まず代表的なテキストで発音を確認してください。
適した用途
1人向けナレーションのサンプル
短い原稿で音声、読み方、リズム、パラメータ変更を試してから、より長いコンテンツに使うか決めます。
分割テキストのテスト
previous_text／next_textで文脈を与え、各区間の間、声質、つながりを確認します。自動的に連続するとは想定しないでください。
時間情報が必要な音声テスト
timestampsをオンにした後、利用できる時間データが実際に返されるか、字幕や編集に必要な精度を満たすかを確認します。
プロンプトのコツ
数字、日付、固有名詞を先に整える
Turbo／Flashのような低遅延モデルでは、テキスト正規化が数字の読み方に影響する場合があります。電話番号、通貨、日付、略語、固有名詞を期待する読み方で先に記述してください。
一度に1つのパラメータだけを変更する
テキストと音声を固定し、安定性、類似度、スタイル、速度を個別に試します。どのパラメータが違いを生んだか分からなくなるのを避けられます。
分割とタイムスタンプは実際に確認する
文脈とタイムスタンプは、自動的なシームレス接続や正確な位置合わせを保証しません。各区間の冒頭と末尾を試聴し、返されたデータ、字幕の境界、音声の長さを確認してください。
選ぶ理由
現在のフォームに音声と主なTTS調整パラメータがまとまっている。
メインテキストの文字数に応じたサイト内の消費クレジット計算を表示する。
分割テスト用に前後の文脈とタイムスタンプのリクエストを送信できる。
言語コードを指定できるが、実際の結果で検証する必要がある。
利用前の注意点
Turbo 2.5は現在、ElevenLabsが最優先する低遅延モデルではない。
ページ上の音声選択肢は商用利用の許諾と同じではない。利用前に出所、ライセンス、同意を確認する必要がある。
現在は出力形式、サンプルレート、チャンネル、テキスト正規化の切り替えがない。
タイムスタンプの粒度と精度、分割間の連続性、結果構造は実際に返される結果が基準。本番利用の前に代表的なサンプルを確認する必要がある。
現在の接続上限は5,000文字。言語コードと前後の文脈も、実際のタスクごとに確認する必要がある。
Kyeoは、生成、音声名、クレジット消費だけを理由に、音声利用への同意、商用ライセンス、肖像権／人格権、公開時の法令遵守を自動的に付与または保証するものではない。
設定できる項目
このモデルが用途や業務に合うかをすばやく判断できます。
音声
必須
パラメータ型: select
初期値：TX3LPaxmHKxFdv7VOQHJ
Ellen
Juniper
Jane
James
Arabella
Hope
選択肢113個
安定性
任意
パラメータ型: number
初期値：0.5
範囲 0～1
類似度を高める
任意
パラメータ型: number
初期値：0.75
範囲 0～1
スタイルの強調度
任意
パラメータ型: number
初期値：0
範囲 0～1
音声速度
任意
パラメータ型: number
初期値：1
範囲 0.7～1.2
タイムスタンプ
任意
パラメータ型: select
初期値：false
オフ
オン
前の文脈
任意
パラメータ型: text
後の文脈
任意
パラメータ型: text
言語コード
任意
パラメータ型: text
クレジット消費
1,000文字あたり6クレジット
原価は本文1000文字あたり6クレジット；ローカル課金は Math.ceil(本文文字数 × 6 / 1000)、min=1クレジット。previous_text と next_text は対象外です。
クレジットを節約するコツ
画像や動画を一括生成する前に、同じ素材を使って現在のモデルと同タイプの候補をA/Bテストし、結果を確認してから一括生成することをおすすめします。
よくある質問
同タイプのおすすめモデル
まだ決まっていない場合は、同タイプの候補も比較してみましょう。
ElevenLabs Multilingual V2
ElevenLabs Multilingual V2は、Kyeo AIが現在接続している自然さを重視した1人向けナレーションページです。Turbo 2.5とほぼ同じフォームを使いますが、タスクの範囲は異なります。Turboは短納期の音声生成の基準、Multilingual V2は長文ナレーション、言語横断コンテンツ、ブランドで長期利用する音声の中心ページに近い位置付けです。現在のサイト内では固定の音声リストと5,000文字の入口のみですが、判断の重点は速度から聴感の安定性と、文字単価が2倍でも選ぶ価値があるかへ移ります。
ElevenLabs Dialogue V3
ElevenLabs Dialogue V3では現在、セリフを1行ずつ生成できます。各行にセリフを入力して音声を選び、Kyeo AIはセリフの合計文字数で課金します。リアルタイム音声エージェントではありません。公式にも、利用できる結果を選ぶまで複数回の生成が必要になる場合があると記載されています。まずサンプルで、キャラクターの切り替え、感情タグ、言語コード、出力形式、長い台本の完全性を確認することをおすすめします。
情報源
開発元の資料、モデルファミリーの説明、Kyeo AIの現在の接続設定をもとにまとめています。
情報源について
Kyeo AIのElevenLabs Turbo 2.5を紹介。5,000文字、音声、音声設定、タイムスタンプ、前後の文脈、言語コード、1,000文字あたり6クレジット、Flashへの移行リスクを確認できます。 原価は本文1000文字あたり6クレジット；ローカル課金は Math.ceil(本文文字数 × 6 / 1000)、min=1クレジット。previous_text と next_text は対象外です。
最終更新: 2026-07-20