Cafe order
Good morning. Could I have a small tea? Of course. Would you prefer it with lemon? Lemon sounds lovely, thank you.
AI 音訊模型
ElevenLabs
ElevenLabs Dialogue
ElevenLabs Dialogue V3
ElevenLabs Dialogue V3 目前提供逐行對白生成：每行填入台詞並選擇聲音，再依台詞總字元數計費。它不是即時語音代理；官方也提醒可能需要產生多個版本才能選到可用結果。本站建議先用樣本確認角色切換、音訊標籤、語言代碼、輸出格式或長腳本完整性。
能力標籤
對話生成音訊
點數消耗
14 點數 / 1000 字元
提示詞上限
5,000 字元
上傳限制
不需上傳檔案
30 秒快速瞭解
- 目前只承接 `dialogue-to-audio`，不是即時對話服務
- 目前腳本以 `dialogue[]` 為核心，每一行都需要 `text + voice`。
- 台詞總長度依 `14` 點數 / 1000 個 JavaScript 字元向上取整
- 官方建議總文字不超過 2,000 字元，本站頁面則標示 5,000 字元
熱門搜尋: ElevenLabs Dialogue V3 怎麼用 · ElevenLabs Dialogue V3 價格 · ElevenLabs Dialogue V3 多角色對白
示例
Museum welcome
Welcome to the gallery. Where should we begin? The sculpture room is on your left. I will show you the accessible route.
Podcast opening
Today we are talking about neighborhood gardens. What makes a small garden work? A clear watering schedule and a place for everyone to help.
Workshop check-in
Is this your first pottery class? Yes, I have never used a wheel. We will start with a simple bowl and take it one step at a time.
Train information
Does this train stop by the river? It does, at the next station. Thank you. I will get ready to leave there.
Book recommendation
I am looking for a short story collection. Do you prefer adventure or everyday life? Everyday life, with a little humor. Let us try this one.
一句話瞭解
這個模型表現如何？
本站提供 20 個可選聲音，對所有對白行合計執行 5,000 字元上限，且每次請求最多可使用 10 個不同聲音。輸出格式、seed、文字正規化與發音字典控制暫未開放，正式使用前請先驗證短腳本。
- 它擅長什麼
- 本站將 Dialogue V3 作為逐行分配聲音的對白生成頁，不是普通單人 TTS 或即時對話服務。
- 適合哪些使用者
- 適合 Podcast 對白、短劇腳本、角色互動音訊、多人講述節目，以及需要逐句分配聲音的對白任務。
- 為什麼要在 Kyeo AI 使用
- 工作區將每行台詞與聲音選擇分開，並顯示依總字元計費，方便檢查腳本結構與預算；這不代表角色區分或接話節奏一定符合預期。
關鍵參數總覽
協助你快速評估此模型是否符合你的業務情境。
模型類別
AI 音訊模型
廠商
ElevenLabs
模型家族
ElevenLabs Dialogue
能力標籤
非同步任務
點數消耗
ElevenLabs Dialogue — 非同步任務
執行方式
非同步任務
提示詞上限
5,000 字元
上傳限制
不需上傳檔案
其他名稱
同一個模型在官方文件、社群討論與 API 串接層可能有不同稱呼，這裡幫你統一整理。
ElevenLabs Dialogue — ElevenLabs Dialogue V3 適合 Podcast 對白嗎
Eleven v3
Dialogue Mode
使用者常見問題
從實際任務、輸入條件和結果要求出發，整理選擇模型時最需要確認的問題。
ElevenLabs Dialogue V3 怎麼用
ElevenLabs Dialogue V3 價格
ElevenLabs Dialogue V3 多角色對白
ElevenLabs Dialogue V3 dialogue 陣列
ElevenLabs Dialogue V3 default_voice
ElevenLabs Dialogue V3 和 Turbo 2.5 區別
ElevenLabs Dialogue V3 和 Multilingual V2 區別
ElevenLabs Dialogue V3 適合 Podcast 對白嗎
ElevenLabs Dialogue V3 適合短劇配音嗎
ElevenLabs Dialogue V3 1000 字元 14 點數
選擇指南
還在猶豫該用哪個模型嗎？先查看這幾個關鍵決策點。
1
何時優先選擇它
如果腳本由多個說話輪次組成，而且每行需要指定聲音，可將 Dialogue V3 納入短樣測試。先驗證聲音切換與完整輸出，再增加腳本長度。
2
何時先比較其他模型
連續單人旁白應先比較單人 TTS；需要即時互動的語音代理也不適用，因為官方明確指出 Text to Dialogue 並非即時應用。
3
最小驗證路徑
先用 2 個聲音與少量輪次測試發音、切換、截斷、音訊格式與實際扣點。
使用者常搜尋的比較
把常見候選放在同一任務下比較，協助你確認輸入方式、控制項和成本差異。
ElevenLabs Dialogue V3 和 ElevenLabs Multilingual V2 區別，該怎麼選？
ElevenLabs Dialogue V3 vs ElevenLabs Multilingual V2
ElevenLabs Dialogue V3 和 ElevenLabs Turbo 2.5 區別
ElevenLabs Dialogue V3 vs ElevenLabs Turbo 2.5
模型比較表
還在猶豫該選哪一個嗎？這張表協助你快速看清目前模型與替代方案的核心差異。
目前站內定位
ElevenLabs Dialogue V3
腳本化多角色對白頁
ElevenLabs Multilingual V2
單人多語言 TTS 測試頁
ElevenLabs Turbo 2.5
費率較低的單人 TTS 對照頁
目前核心輸入
ElevenLabs Dialogue V3
`dialogue[]` 每列皆為 `text + voice`
ElevenLabs Multilingual V2
單段文字 + 單人 voice
ElevenLabs Turbo 2.5
單段文字 + 單人 voice + 時間戳 / 前後文
目前價格口徑
ElevenLabs Dialogue V3
14 點數 / 1000 字元
ElevenLabs Multilingual V2
12 點數 / 1000 字元
ElevenLabs Turbo 2.5
6 點數 / 1000 字元
更適合的任務
ElevenLabs Dialogue V3
Podcast 對白、短劇和多人互動片段
ElevenLabs Multilingual V2
單人旁白與多語言發音測試
ElevenLabs Turbo 2.5
費率較低的單人 TTS 樣稿
實際使用體驗
結合公開資料、目前站內邊界和典型任務，說明模型適合與不適合的情況。
這一頁最容易被誤寫成「更強的 TTS」，但其實不是
只要繼續套用「自然度、多語言、低延遲」那套範本來寫，內容一定會偏離重點。
多人對白應依整體節奏與角色區分度評測
許多人會先聽某一句是否像真人，但 Dialogue V3 真正該比較的是多人來回說話時的節奏、區分度與整體戲感。這項指標比單句音色更接近實際可用率。
功能詳解
ElevenLabs Dialogue：清楚的輸入方式
ElevenLabs Dialogue：清楚的輸入方式 — 瞭解 ElevenLabs Dialogue V3 在 Kyeo AI 的逐行對白、聲音選擇與 5,000 字元上限，以及按每千字元 14 點數計費的實際邊界。
聲音數量與語言代碼各有邊界
本站顯示 20 個聲音，但官方單次請求最多使用 10 個不重複的 `voice_id`。
本地計費只統計台詞字元
本站將 `dialogue[]` 各行文字的 JavaScript `length` 相加，依 `14 / 1000 字符` 向上進位。聲音數量、語言代碼與設定不影響估價。
適合做什麼
短劇和角色互動樣本
適合用 15 到 30 秒的小段對白先看角色區分和接話節奏，而不是一開始就做長劇情。
Podcast 主持人 / 來賓來回說話
適合兩人或多人之間需要明顯分工、不同音色和清晰接話關係的節目片段。
多角色產品演繹或品牌角色化內容
適合需要人物感、互動感和更明顯角色邊界的音訊內容。
提示詞技巧
一行一句，先把角色邊界寫清楚
目前這頁最重要的不是修辭，而是腳本結構。每句該由誰說、說到哪裡停、下一句由誰接，都應該先寫清楚。
先用短樣本看區分度
對 Dialogue V3 而言，更穩的做法通常是先製作 15 到 30 秒的真實對白樣本，而不是直接把長劇情整段丟進去。
預設 voice 只是備援，不是主要控制項
真正決定結果的仍是 `dialogue[]` 中每一行的 voice。`default_voice` 更像備援項，不是取代逐行分配的核心參數。
選擇它的理由
目前站內已有明確的 `dialogue[]` 多角色對白工作流程。
每行台詞可以獨立分配 voice，更適合腳本化互動內容。
可用短腳本測試聲音切換、發音與輪次結構。
輸入結構與單人 TTS 不同，任務邊界較容易辨識。
使用前須知
目前不是普通單人旁白頁，也不是即時語音代理。
官方建議總文字不超過 2,000 字元；Kyeo 最多接受 5,000 字元，長篇對白仍建議從較保守的長度開始。
官方每次最多 10 個不同聲音，Kyeo 會在建立任務前拒絕超過此數量的請求。
正式使用前請用代表性腳本檢查角色區分、節奏、發音和聲音授權。
可調整參數
協助你快速評估此模型是否符合你的業務情境。
預設語音角色
可選
參數類型: select
預設值: pNInz6obpgDQGcFmaJgB
Adam
Alice
Bill
Brian
Callum
Charlie
可選項 20 個
穩定性
可選
參數類型: select
預設值: 0.5
0.0
0.5
1.0
語言代碼
可選
參數類型: text
點數消耗
14 點數 / 1000 字元
全部 dialogue[] 文字每 1000 字元 14 點數；實扣 Math.ceil(dialogue[] 文字總字元數 × 14 / 1000)，min=1 點數。
省點數小技巧
批次生成圖片或影片前，建議先用同一組素材，在目前模型與同類候選模型之間進行 A/B 測試；確認效果後再批次生成，避免浪費點數。
常見問題
同類模型推薦
還沒決定該用哪個嗎？順便比較一下這幾個同類候選模型。
ElevenLabs Multilingual V2
ElevenLabs Multilingual V2 是 Kyeo AI 目前串接的單人高自然度配音頁。它和 Turbo 2.5 共用近似的前台表單，但真正的任務邊界並不相同：Turbo 更像快速配音基準，Multilingual V2 更像長文字旁白、跨語言內容與品牌長期音色的主力頁。目前站內同樣只提供固定語音角色清單與 5,000 字元串接上限，但決策重點已從速度轉為聽感穩定性，以及是否值得付出雙倍的字數成本。
ElevenLabs Turbo 2.5
ElevenLabs Turbo 2.5 是 Kyeo 目前保留的單人文字轉語音工作流程，可選擇站內聲音，並調整 stability、similarity_boost、style、speed、timestamps、前後文與 language_code。它仍可提交，但 ElevenLabs 目前已建議改用 Flash v2.5；頁面不把低延遲、語言支援、時間戳記精度、聲音授權或輸出品質視為 Kyeo 的保證。
資訊來源
頁面內容依據廠商資料、模型系列說明與 Kyeo AI 平台串接設定整理。
來源說明
瞭解 ElevenLabs Dialogue V3 在 Kyeo AI 的逐行對白、聲音選擇與 5,000 字元上限，以及按每千字元 14 點數計費的實際邊界。 全部 dialogue[] 文字每 1000 字元 14 點數；實扣 Math.ceil(dialogue[] 文字總字元數 × 14 / 1000)，min=1 點數。
最後更新: 2026-07-20