Independent

ElevenLabs v4 Turbo

Name: ElevenLabs v4 Turbo
Price: 0.03 USD
Availability: InStock
Rating: 87.1 (2 reviews)
Author: Independent

Ultra-low latency speech synthesis engine with sub-80ms streaming TTFT, emotional prosody control, and conversational turn-taking support.

#34เปิดตัวเมื่อ 18 ก.ย. 2569·Proprietary·Not disclosed

textaudio32K ctx

ผู้ให้บริการ API เรียกใช้โมเดล →ตารางอันดับ

ดัชนีปัญญา

87.1 #34

AAQI 87.0

ความเร็วขาออก

220 t/s

ITL 4.5 ms/tok

ราคาเฉลี่ย (3:1)

$0.025 /1M

ขาเข้า $0.015/M · ขาออก $0.03/M

บริบท

32K

≈ 80 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 8,192

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

ElevenLabs v4 Turbo

Claude Mythos Preview (#1)

Average (68)

แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี

จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน

จุดที่ชนะ

Real-time conversational latency
Granular pronunciation control via IPA
Cross-turn voice consistency for agents
220 t/s-class generation speed

สิ่งที่ต้องระวัง

Audio output only — no text reasoning
Voice cloning requires consent verification

กรณีใช้งานเด็ด

Voice agents & IVR

Sub-100ms spoken turns for phone and web agents.

Dubbing pipelines

Multi-language voiceover with consistent speakers.

Game NPC dialogue

Dynamic in-game speech at runtime.

ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API

ตั้งค่า ELEVENLABS_API_KEY ก่อน — รับคีย์ API

curl -X POST "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/VOICE_ID" \
  -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Welcome to the future of voice agents.", "model_id": "eleven_v4_turbo"}' \
  --output speech.mp3

import os, requests

resp = requests.post(
    "https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/VOICE_ID",
    headers={"xi-api-key": os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"]},
    json={"text": "Welcome to the future of voice agents.", "model_id": "eleven_v4_turbo"},
)
open("speech.mp3", "wb").write(resp.content)

const res = await fetch("https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/VOICE_ID", {
  method: "POST",
  headers: { "xi-api-key": process.env.ELEVENLABS_API_KEY, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({ text: "Welcome to the future of voice agents.", model_id: "eleven_v4_turbo" }),
});
await fs.promises.writeFile("speech.mp3", Buffer.from(await res.arrayBuffer()));

Text-to-speech — replace VOICE_ID with a voice from your library; returns an audio stream.

ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ

ประกาศEleven v4 models เอกสารAPI docs คอนโซล APIElevenLabs app

การใช้งาน API

เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง

อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI

ดูเมทริกซ์ผู้ให้บริการ →

คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล

Arena.ai ↗

1395.0

#45 · 1.1k votes · ±7

Artificial Analysis ↗

คะแนนแยกตามหมวดหมู่

ความเร็ว99.0 มัลติโมดัล94.0 ความคุ้มค่า88.0 Intelligence87.1 เอเจนต์70.0 ความรู้50.0 บริบทยาว40.0 การให้เหตุผล30.0 การเขียนโค้ด0.0 คณิตศาสตร์0.0

ผลการทดสอบ Benchmark

สเปกสดและสถาปัตยกรรม

ภายใต้ฝากระโปรง

Eleven v4 Turbo — streaming speech synthesis

Sub-80ms streaming TTFT for live voice agents
IPA phoneme and pronunciation-dictionary control
Emotional prosody with inline audio tags
MP3 / WAV / µ-law output for telephony

วันที่เปิดตัว

18 ก.ย. 2569

สถาปัตยกรรม

Eleven v4 Turbo — streaming speech synthesis

พารามิเตอร์

Not disclosed

สัญญาอนุญาต

Proprietary

ขนาดคอนเทกซ์

32,000 tokens

เอาต์พุตสูงสุด

8,192 tokens

โมดัลิตี

text + audio

ราคาแคช

อ่าน $0.005 · เขียน $0.02 /1M

การให้เหตุผล

—

ราคาขาเข้า

$0.015/M

ราคาขาออก

$0.03/M

ความเร็วขาออก

220 t/s

เวลาถึงโทเค็นแรก

—

อัปเดตข้อมูล

22 ก.ย. 2569

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ

คำขอ API ต่อเดือน: 100,000โทเค็นขาเข้าเฉลี่ย: 1,500โทเค็นขาออกเฉลี่ย: 500อัตราเข้าแคชพรอมป์: 50%

ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ

$0.00

กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…

อ้างอิงและฝัง

ป้าย GitHub Markdown

Loading badge markdown...

BibTeX

@misc{llmpodium2026elevenv4turbo,
  title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of ElevenLabs v4 Turbo},
  author = {LLMPodium Research},
  year = {2026},
  url = {https://llmpodium.com/models/eleven-v4-turbo}
}