ElevenLabs Eleven v3 Text to Speech

Озвучка текста естественным голосом с выбором голоса и настройкой дикции.

Запрос

Текст

Голос

Сходство с голосом

0.5

Стабильность

0.5

Усиление голоса

О модели ElevenLabs Eleven v3 Text to Speech

Обзор

ElevenLabs Eleven v3 — флагманская модель синтеза речи, представленная в июне 2025 года как публичная альфа и выпущенная в общий доступ в начале 2026 года. Модель создана для производства максимально выразительной и эмоционально богатой речи. Главная особенность v3 — поддержка встроенных аудиотегов: добавляя в текст конструкции вроде [excited], [whispers] или [laughing], пользователь напрямую управляет интонацией и эмоциями диктора. Это принципиально отличает v3 от предшественника — Multilingual v2, — который обеспечивал высокое звуковое качество, но ограниченный контроль над выразительностью. Другое ключевое нововведение — режим Text-to-Dialogue: генерация диалогов с участием нескольких спикеров, с естественными паузами, перебиваниями и согласованными эмоциями участников. Модель поддерживает 70+ языков (против 28 в v2) и демонстрирует на 68% меньше ошибок при работе со сложным текстом — формулами, техническими обозначениями, числами. ElevenLabs v3 ориентирована на студийное производство: аудиокниги, рекламные материалы, озвучку игр и образовательный контент. Для задач в формате реального времени компания рекомендует более быстрые модели — Flash или Turbo. Среди TTS-моделей в каталоге v3 выделяется системой аудиотегов и режимом с несколькими спикерами как уникальными инструментами для сложных аудиопостановок.

Сценари использования (use cases)

Мультиязычная озвучка 98/100 Ключевой сценарий: Eleven v3 поддерживает 70+ языков и хорошо держит качество при переключении языковых версий в одном проекте. Подходит, когда один сценарий нужно озвучить на нескольких языках с согласованным тоном; произношение имён, брендов и смешанных вставок всё равно требует проверки.
Голос персонажа 97/100 Самый естественный сценарий для Eleven v3: актёрская подача персонажей игры, анимации и бренд-маскотов с эмоциональным диапазоном, акцентами и невербальными реакциями через аудиотеги. Официально модель ориентирована на озвучку персонажей и диалоги с несколькими спикерами; для монтажа диалогов удобно разбивать сцену на реплики.
Озвучка аудиокниги 94/100 Самый естественный сценарий для Eleven v3: выразительная художественная и нон-фикшн начитка с эмоциональными переходами, паузами и реакциями через аудиотеги. ElevenLabs позиционирует v3 именно для аудиокниг и длинной подачи рассказчика, хотя для целой главы надёжнее резать текст на сцены и отбирать дубли.
Дубляж и локализация 93/100 Один из ключевых сценариев: озвучка и локализация на 70+ языках с сохранением эмоций, темпа и интонационных акцентов. Модель рассчитана на дубляжную подачу и диалоги, хотя точное совпадение с липсинком исходного ролика здесь не контролируется — нужна ручная стыковка по таймингу.
Рекламная и промо-озвучка 93/100 Один из сильнейших коммерческих кейсов: рекламные тексты, слоганы и призывы к действию (CTA) с нужной энергией, темпом и характером. Аудиотеги позволяют задать шёпот, воодушевление или драматический акцент в одной реплике; для A/B-тестов выгодно генерировать несколько вариантов и выбирать лучший.
Голос для подкаста 91/100 Очень сильный кейс для записи и доработки подкастных эпизодов: ведущего, гостя и диалоговые сцены можно озвучить с характером и энергией. Eleven v3 хорошо передаёт эмоции и актёрскую подачу в предзаписанном формате, но для записи в прямом эфире или мгновенного ответа задержка модели слишком высока.
Озвучка обучающих материалов 86/100 Очень сильный сценарий для курсов, инструкций и серии обучающих модулей: ровная дикция, термины и спокойный темп хорошо держатся при умеренной стабильности. На длинных абзацах возможен дрейф голоса, поэтому модули лучше генерировать частями и прослушивать произношение имён и чисел.

Ограничения и недостатки

Один и тот же голос может звучать по-разному между генерациями. Eleven v3 ориентирован на выразительную подачу, поэтому темп, интонация, эмоциональность, акцент и плотность голоса иногда плавают даже при похожем тексте и настройках. Для серийной озвучки, аудиокниг, курсов и персонажей нужен контроль дублей, разбиение на сцены и ручной отбор удачных вариантов.
Стабильность и выразительность иногда приходится балансировать вручную. Более стабильные настройки дают ровнее дикцию и лучше удерживают голос, но могут сделать речь менее живой. Более выразительные настройки лучше передают эмоции и актёрскую подачу, но повышают риск неожиданных пауз, смены тона, лишних эмоций, артефактов и отступления от выбранного голоса.
Audio tags и эмоциональные подсказки могут сработать не так, как задумано. Теги вроде смеха, шёпота, сарказма, вздоха или смены эмоции полезны, но не дают режиссёрской гарантии. Иногда модель может проигнорировать тег, переиграть эмоцию, поменять акцент, нарушить темп или даже прочитать управляющий текст как часть реплики.
Длинные тексты повышают риск дрейфа голоса, обрезаний и неровной подачи. Хотя операция принимает до 10 000 символов, длинные блоки сложнее удерживать стабильно. На больших фрагментах иногда появляются разные темпы между абзацами, изменение голоса, пропущенные окончания, странные паузы или заметно отличающаяся эмоциональность; надёжнее генерировать частями.
Произношение имён, сокращений, чисел и многоязычных вставок требует проверки. Модель поддерживает много языков, но отдельные имена, бренды, аббревиатуры, даты, числа, технические термины и смешанные языковые фразы могут читаться не так, как нужно. Для дикторских роликов и обучающих материалов важна ручная прослушка и при необходимости фонетическая запись.
Качество сильно зависит от выбранного голоса. Не каждый голос одинаково хорошо подходит для русского, эмоций, длинной начитки, диалогов или рекламной подачи. Иногда голос хорошо звучит на коротком превью, но на рабочем тексте теряет узнаваемость, становится слишком гладким, меняет акцент или хуже выдерживает эмоциональные инструкции.
Короткие запросы могут быть экономически невыгодны из-за минимального биллинга. В операции короткий текст всё равно тарифицируется как минимальный пакет символов. Для отдельных коротких фраз, UI-реплик, вариантов call-to-action и массовых микроозвучек это делает стоимость одной полезной секунды выше, чем кажется по длине исходного текста.

Советы

Подбирайте голос под нужную манеру речи, а не пытайтесь исправить её одними тегами. В Eleven v3 выбранный голос сильнее всего влияет на то, сработают ли эмоции, шёпот, акцент и темп. Если голос по характеру не подходит сцене, теги могут игнорироваться или звучать неестественно.
Пишите текст как сценарий: с естественной пунктуацией, контекстом эмоции и точечными аудиотегами. Eleven v3 хорошо реагирует на структуру текста: паузы, акценты и эмоциональный контекст помогают получить живую подачу. Теги лучше ставить рядом с конкретной репликой и проверять, что они не противоречат смыслу фразы.
Для выразительной речи начинайте со средних настроек стабильности и меняйте их по результату. Более низкое значение стабильности обычно даёт больше эмоций и реакции на подсказки, но повышает риск случайных отклонений. Более высокая стабильность помогает удерживать голос ровнее, зато может сделать подачу менее отзывчивой к режиссуре.
Не отправляйте в Eleven v3 очень короткие фразы, если важна стабильная интонация. Короткие фрагменты чаще дают непредсказуемую подачу, потому что модели не хватает контекста. Лучше задавать законченный смысловой отрывок с понятной ситуацией, настроением и пунктуацией.
Не используйте SSML-теги пауз как способ поставить паузу в Eleven v3. Для этого эндпоинта обычные SSML-паузы не поддерживаются. Управляйте паузами через аудиотеги, многоточия и структуру фраз, иначе разметка может не дать ожидаемого результата.

FAQ

Когда выбирать Eleven v3, а когда лучше другая версия Text-to-Speach ElevenLabs?

Eleven v3 стоит выбирать, когда важны эмоциональная подача, драматическая интонация, персонажная речь и аудиотеги. Если важнее максимально ровная длинная озвучка или минимальная задержка, официальная документация ElevenLabs советует смотреть на другие TTS-модели производителя: Multilingual v2 для стабильной длинной речи и Flash v2.5 для быстрых интерактивных сценариев. Для этого эндпоинта главный компромисс такой: больше выразительности, но меньше предсказуемости на длинных фрагментах.

Почему аудиотеги вроде [laughs] или [pause] иногда игнорируются или читаются вслух?

В Eleven v3 аудиотеги работают лучше, когда выбранный голос изначально подходит под нужную манеру речи, а текст содержит понятный контекст и не слишком короткий фрагмент. Если тег игнорируется или произносится как текст, упростите формулировку, поставьте тег перед нужной репликой, добавьте естественную пунктуацию и попробуйте другой голос или более длинный фрагмент. Для максимальной реакции на теги не завышайте параметр стабильности до предельных значений, потому что это снижает отзывчивость к режиссёрским подсказкам.

Как настроить стабильность и схожесть, чтобы голос не был ни плоским, ни хаотичным?

Начинайте с умеренных значений и меняйте по одному параметру: более низкая стабильность даёт больше эмоций и вариативности, но может сделать речь слишком случайной, а высокая — ровнее голос, но менее выразительным. Параметр схожести (similarity) отвечает за близость к выбранному голосу; слишком высокое значение может сохранять нежелательные особенности исходного голоса, если он сам шумный или неровный. Для Eleven v3 особенно важно помнить, что генерация недетерминированная, поэтому одинаковые настройки не гарантируют полностью одинаковый дубль.

Почему голос или акцент дрейфует на длинной озвучке и что с этим делать?

У Eleven v3 есть ограничение на размер одного TTS-запроса, а сама генерация недетерминированна, поэтому на длинных материалах пользователи часто замечают изменение тембра, просодии или акцента между фрагментами. Практичный воркфлоу: делить текст на короткие логичные части, держать один и тот же голос и настройки, избегать резких изменений стиля в соседних кусках и проверять проблемные фрагменты отдельными дублями. Если задача требует многочасовой ровной озвучки без выраженной актёрской подачи, это уже не самый сильный сценарий Eleven v3.

Работают ли SSML-паузы, фонемные теги и Speaker Boost в Eleven v3?

Для Eleven v3 обычные SSML-теги пауз не поддерживаются; вместо них ElevenLabs рекомендует выразительные теги пауз вроде [pause], [short pause] и [long pause]. Для точного произношения в v3 лучше использовать фонетическую транскрипцию (IPA) прямо в тексте, а не фонемные теги в стиле XML. Speaker Boost для Eleven v3 официально недоступен, поэтому не стоит рассчитывать на него как на способ улучшить сходство голоса в этом эндпоинте.

Цены

Цена при активной подписке

Стоимость необязательной подписки 299 ₽/месяц Подробнее

API

Инструкция ниже является выдержкой из документации.

Параметры

Поля тела JSON-запроса, которые используются в Playground и доступны для настройки через API. Порядок совпадает с формой на странице.

Параметр	Тип	Обязательный	По умолчанию	Допустимые значения	Описание
`text`	`string`	Да	—	длина 1–10000 символов	Текст, который нужно озвучить. До 10 000 символов.
`voice_id`	`string`	Да	—	Aria, Roger, Sarah, Laura, Charlie, George, Callum, River, Liam, Charlotte, Alice, Matilda, Will, Jessica, Eric, Chris, Brian, Daniel, Lily, Bill	Выберите голос для озвучки.
`similarity`	`number`	Нет	`1`	0–1	Настройте, насколько близко результат должен сохранять выбранный голос.
`stability`	`number`	Нет	`0.5`	0–1	Настройте баланс между ровной дикцией и выразительностью речи.
`use_speaker_boost`	`boolean`	Нет	`true`	—	Повышает выразительность и узнаваемость выбранного голоса.

Запрос

Асинхронный запуск: POST https://api.flixa.io/v1/audio/speech-elevenlabs/eleven-v3 с заголовком Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY и телом JSON. Ниже — пример с полями из Playground.

curl -X POST "https://api.flixa.io/v1/audio/speech-elevenlabs/eleven-v3" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "text": "Отлично! Этот текст сгенерирован на Фликсе. Мы использовали модель Elevenlabs. Результат - сами видите, просто супер!",
  "voice_id": "Will",
  "stability": 0.5,
  "similarity": 0.5,
  "use_speaker_boost": false,
  "prompt": "Превратите это фото товара в премиальную студийную рекламу: мягкий кинематографический свет, чистый бежевый фон, лёгкие тени, реалистичные отражения и эстетика люксового бренда."
}'

import json
import os
import requests

url = "https://api.flixa.io/v1/audio/speech-elevenlabs/eleven-v3"
payload = json.loads({"prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "similarity": 0.5, "stability": 0.5, "text": "\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u0424\u043b\u0438\u043a\u0441\u0435. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Elevenlabs. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 - \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440!", "use_speaker_boost": false, "voice_id": "Will"})

response = requests.post(
    url,
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['FLIXA_API_KEY']}"},
    json=payload,
    timeout=120,
)
print(response.json())

const response = await fetch(
  "https://api.flixa.io/v1/audio/speech-elevenlabs/eleven-v3",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.FLIXA_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({"prompt": "\u041f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u044d\u0442\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0435\u043c\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0443\u0434\u0438\u0439\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u043a\u043b\u0430\u043c\u0443: \u043c\u044f\u0433\u043a\u0438\u0439 \u043a\u0438\u043d\u0435\u043c\u0430\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0442, \u0447\u0438\u0441\u0442\u044b\u0439 \u0431\u0435\u0436\u0435\u0432\u044b\u0439 \u0444\u043e\u043d, \u043b\u0451\u0433\u043a\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0438, \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u044d\u0441\u0442\u0435\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043b\u044e\u043a\u0441\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u0431\u0440\u0435\u043d\u0434\u0430.", "similarity": 0.5, "stability": 0.5, "text": "\u041e\u0442\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e! \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u043d\u0430 \u0424\u043b\u0438\u043a\u0441\u0435. \u041c\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Elevenlabs. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 - \u0441\u0430\u043c\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0441\u0443\u043f\u0435\u0440!", "use_speaker_boost": false, "voice_id": "Will"}),
  }
);

console.log(await response.json());

Пример ответа

Сразу после POST приходит объект с идентификатором задачи и статусом (queued или processing). Готовый результат — в поле outputs после завершения.

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2026-05-22T12:00:00Z"
}

После успешного завершения:

{
  "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "outputs": [
    { "url": "https://storage.example/result.png", "type": "image" }
  ]
}

Поллинг

Пока задача в работе, опрашивайте GET https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result с тем же API-ключом. Рекомендуемый интервал — 1–2 секунды; остановитесь при completed, failed или cancelled.

queued / processing — продолжайте опрос.
completed — заберите URL из outputs.
failed — смотрите error в теле ответа.

curl "https://api.flixa.io/v1/predictions/{id}/result" \
  -H "Authorization: Bearer $FLIXA_API_KEY"

ElevenLabs Eleven v3 Text to Speech

Другие демо генерации

О модели ElevenLabs Eleven v3 Text to Speech

Обзор

Сценари использования (use cases)

Ограничения и недостатки

Советы

FAQ

Цены

API

Параметры

Запрос

Пример ответа

Поллинг