{ "aboutHtml": "

Kokoro 82M הוא מודל המרת הטקסט לדיבור בעל המשקולות הפתוחות של hexgrad, עם שמונים ושניים מיליון פרמטרים. כרטיס המודל מתאר ארכיטקטורה קומפקטית בעלת מפענח בלבד, המבוססת על StyleTTS 2 ועל iSTFTNet. טקסט כתוב מומר למידע הגייה ולאחר מכן לדיבור בקול שנבחר. הפצת v1.0 המתועדת מספקת חמישים וארבעה קולות בשמונה שפות; פרופיל זה נפרד מהפצת v0.19 הקודמת, התומכת באנגלית בלבד.

בחירת שפה וקול תואמים

קטלוג הקולות מכסה אנגלית אמריקאית ובריטית, יפנית, סינית מנדרינית, ספרדית, צרפתית, הינדי, איטלקית ופורטוגזית ברזילאית. שני המבטאים האנגליים הם וריאציות של שפה אחת. שמות הקולות והגדרות השפה הולכים יחד: af_heart הוא דוגמה לאנגלית אמריקאית בתהליך העבודה הרשמי, ובקטלוג יש קבוצות נפרדות לשפות ולמבטאים האחרים.

בחרו דובר בהתאם לחומר שיקרא בפועל. קריינות של קורס קצר יכולה להשתמש בקול מוגדר מראש עקבי אחד בין המקטעים; אוסף רב־לשוני יכול לבחור קול מכל קבוצת שפה דרושה. הכיסוי בקטלוג משתנה בין קבוצות. צרפתית, לדוגמה, מיוצגת בקול רשום אחד, ולא במבחר הגדול יותר הזמין לאנגלית.

הכנת הגייה וקטעים

צינור העבודה לדוגמה של Kokoro ממיר צורות כתובות לפונמות. דוגמאותיו מאפשרות קריאה פונטית מפורשת למונח, כך שאפשר להכין שם קשה במקום להשאירו לאיות דו־משמעי. שמרו על ניסוח טבעי של המשפט שבו המונח מופיע ועל המילים שהמאזין אמור לשמוע.

קטע מעשי הוא: ״למדריך יש שלושה חלקים. תחילה, בחרו את החומר. אחר כך, השוו את הדוגמאות. לבסוף, שמרו את הגרסה שברצונכם להשתמש בה.״ כתבו ביטויים שלמים ושמרו על ההפסקות המשתמעות מהפיסוק. ביצירה ארוכה, ארגנו את הקלט בפסקאות מגובשות במקום להתייחס לכל המסמך כאמירה אחת ללא הפסקה.

מדריך הקולות מציין שדוברים רבים פועלים באופן מיטבי עם קטעים של כ־100–200 טוקנים בתוך טווח של כ־500 טוקנים. הוא מציין חולשות באמירות קצרות מאוד, במיוחד מתחת ל־10–20 טוקנים, ונטייה למהר בקטעים ארוכים יותר, במיוחד מעל 400 טוקנים. אלו תצפיות הכנה המבוססות על טוקנים, ולא מגבלות של מספר מילים או משך הקלטה. חיבור שברים קצרים או חלוקת קטע ארוך עשויים לספק יחידת דיבור מתאימה יותר.

פלט שמע וקצב

תהליך העבודה הרשמי מפיק את הטקסט המעובד, את הפונמות ותוצאת שמע לכל מקטע שנוצר. הוא שומר את המקטעים כ־WAV ב־24,000 Hz וחושף הגדרת מהירות בצינור העבודה לדוגמה. שמרו את טקסט המקטע ואת הסדר שלו מקושרים לשמע, כדי שהקריינות המורכבת תעקוב אחר התסריט המיועד.

בדיקת עריכה שימושית היא להאזין למעבר בין שני קטעים, ואז לבדוק שמות חוזרים ואת קצב הרשימות. פלט השמע ותצוגת הפונמות משרתים מטרות שונות: האחד הוא ההקלטה שהמאזין שומע, והאחר מסייע לבחון כיצד הטקסט הכתוב נהגה.

כיסוי שפות ומגבלות שימושיות

היצרן מציין במפורש שתמיכה בשפות שאינן אנגלית עשויה להיות מצומצמת בגלל מגבלות בעיבוד הגייה או בנתוני אימון הקולות. לכן אין להתייחס לקבוצות הקולות המוגדרים מראש כהבטחות שוות לאיכות ההגשה בכל קטע. בחרו דובר מתאים ובדקו את השמות והניסוחים האמיתיים הנדרשים למשימה.

התוצר השימושי הוא קטע מדובר או קריינות מורכבת המשתמשים בקול מוגדר מראש מתועד, עם טקסט שהוכן לצורכי ההגייה ואורך הקטע שלו. פרופיל זה עוקב אחר חומרי Kokoro 82M v1.0 של היצרן; לנקודת שמירה אחרת של המודל, למימוש שעבר קוונטיזציה או לקול ששונה חיצונית יש תחום טכני משלהם.

", "aboutText": "Kokoro 82M הוא מודל המרת הטקסט לדיבור בעל המשקולות הפתוחות של hexgrad, עם שמונים ושניים מיליון פרמטרים. כרטיס המודל מתאר ארכיטקטורה קומפקטית בעלת מפענח בלבד, המבוססת על StyleTTS 2 ועל iSTFTNet. טקסט כתוב מומר למידע הגייה ולאחר מכן לדיבור בקול שנבחר. הפצת v1.0 המתועדת מספקת חמישים וארבעה קולות בשמונה שפות; פרופיל זה נפרד מהפצת v0.19 הקודמת, התומכת באנגלית בלבד.\n\n### בחירת שפה וקול תואמים\n\nקטלוג הקולות מכסה אנגלית אמריקאית ובריטית, יפנית, סינית מנדרינית, ספרדית, צרפתית, הינדי, איטלקית ופורטוגזית ברזילאית. שני המבטאים האנגליים הם וריאציות של שפה אחת. שמות הקולות והגדרות השפה הולכים יחד: af_heart הוא דוגמה לאנגלית אמריקאית בתהליך העבודה הרשמי, ובקטלוג יש קבוצות נפרדות לשפות ולמבטאים האחרים.\n\nבחרו דובר בהתאם לחומר שיקרא בפועל. קריינות של קורס קצר יכולה להשתמש בקול מוגדר מראש עקבי אחד בין המקטעים; אוסף רב־לשוני יכול לבחור קול מכל קבוצת שפה דרושה. הכיסוי בקטלוג משתנה בין קבוצות. צרפתית, לדוגמה, מיוצגת בקול רשום אחד, ולא במבחר הגדול יותר הזמין לאנגלית.\n\n### הכנת הגייה וקטעים\n\nצינור העבודה לדוגמה של Kokoro ממיר צורות כתובות לפונמות. דוגמאותיו מאפשרות קריאה פונטית מפורשת למונח, כך שאפשר להכין שם קשה במקום להשאירו לאיות דו־משמעי. שמרו על ניסוח טבעי של המשפט שבו המונח מופיע ועל המילים שהמאזין אמור לשמוע.\n\nקטע מעשי הוא: ״למדריך יש שלושה חלקים. תחילה, בחרו את החומר. אחר כך, השוו את הדוגמאות. לבסוף, שמרו את הגרסה שברצונכם להשתמש בה.״ כתבו ביטויים שלמים ושמרו על ההפסקות המשתמעות מהפיסוק. ביצירה ארוכה, ארגנו את הקלט בפסקאות מגובשות במקום להתייחס לכל המסמך כאמירה אחת ללא הפסקה.\n\nמדריך הקולות מציין שדוברים רבים פועלים באופן מיטבי עם קטעים של כ־100–200 טוקנים בתוך טווח של כ־500 טוקנים. הוא מציין חולשות באמירות קצרות מאוד, במיוחד מתחת ל־10–20 טוקנים, ונטייה למהר בקטעים ארוכים יותר, במיוחד מעל 400 טוקנים. אלו תצפיות הכנה המבוססות על טוקנים, ולא מגבלות של מספר מילים או משך הקלטה. חיבור שברים קצרים או חלוקת קטע ארוך עשויים לספק יחידת דיבור מתאימה יותר.\n\n### פלט שמע וקצב\n\nתהליך העבודה הרשמי מפיק את הטקסט המעובד, את הפונמות ותוצאת שמע לכל מקטע שנוצר. הוא שומר את המקטעים כ־WAV ב־24,000 Hz וחושף הגדרת מהירות בצינור העבודה לדוגמה. שמרו את טקסט המקטע ואת הסדר שלו מקושרים לשמע, כדי שהקריינות המורכבת תעקוב אחר התסריט המיועד.\n\nבדיקת עריכה שימושית היא להאזין למעבר בין שני קטעים, ואז לבדוק שמות חוזרים ואת קצב הרשימות. פלט השמע ותצוגת הפונמות משרתים מטרות שונות: האחד הוא ההקלטה שהמאזין שומע, והאחר מסייע לבחון כיצד הטקסט הכתוב נהגה.\n\n### כיסוי שפות ומגבלות שימושיות\n\nהיצרן מציין במפורש שתמיכה בשפות שאינן אנגלית עשויה להיות מצומצמת בגלל מגבלות בעיבוד הגייה או בנתוני אימון הקולות. לכן אין להתייחס לקבוצות הקולות המוגדרים מראש כהבטחות שוות לאיכות ההגשה בכל קטע. בחרו דובר מתאים ובדקו את השמות והניסוחים האמיתיים הנדרשים למשימה.\n\nהתוצר השימושי הוא קטע מדובר או קריינות מורכבת המשתמשים בקול מוגדר מראש מתועד, עם טקסט שהוכן לצורכי ההגייה ואורך הקטע שלו. פרופיל זה עוקב אחר חומרי Kokoro 82M v1.0 של היצרן; לנקודת שמירה אחרת של המודל, למימוש שעבר קוונטיזציה או לקול ששונה חיצונית יש תחום טכני משלהם.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0b9d3f840e2f9158712a0c493a8110975950cd864aea7d8d2866308674b681e8", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "
•

hexgrad: Kokoro 82M

hexgrad /hexgrad/kokoro-82m

התחלה

Kokoro 82M של hexgrad מייצר דיבור באמצעות מודל קומפקטי בן 82 מיליון פרמטרים וקול מוגדר מראש המותאם לשפה. פרופיל v1.0 המתועד שלו כולל שמונה שפות, 54 קולות ופלט שמע ב־24 kHz.

סוגי קלט נתמכים
טקסט
תוצאות
שמע
על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Kokoro 82M הוא מודל המרת הטקסט לדיבור בעל המשקולות הפתוחות של hexgrad, עם שמונים ושניים מיליון פרמטרים. כרטיס המודל מתאר ארכיטקטורה קומפקטית בעלת מפענח בלבד, המבוססת על StyleTTS 2 ועל iSTFTNet. טקסט כתוב מומר למידע הגייה ולאחר מכן לדיבור בקול שנבחר. הפצת v1.0 המתועדת מספקת חמישים וארבעה קולות בשמונה שפות; פרופיל זה נפרד מהפצת v0.19 הקודמת, התומכת באנגלית בלבד.

בחירת שפה וקול תואמים

קטלוג הקולות מכסה אנגלית אמריקאית ובריטית, יפנית, סינית מנדרינית, ספרדית, צרפתית, הינדי, איטלקית ופורטוגזית ברזילאית. שני המבטאים האנגליים הם וריאציות של שפה אחת. שמות הקולות והגדרות השפה הולכים יחד: af_heart הוא דוגמה לאנגלית אמריקאית בתהליך העבודה הרשמי, ובקטלוג יש קבוצות נפרדות לשפות ולמבטאים האחרים.

בחרו דובר בהתאם לחומר שיקרא בפועל. קריינות של קורס קצר יכולה להשתמש בקול מוגדר מראש עקבי אחד בין המקטעים; אוסף רב־לשוני יכול לבחור קול מכל קבוצת שפה דרושה. הכיסוי בקטלוג משתנה בין קבוצות. צרפתית, לדוגמה, מיוצגת בקול רשום אחד, ולא במבחר הגדול יותר הזמין לאנגלית.

הכנת הגייה וקטעים

צינור העבודה לדוגמה של Kokoro ממיר צורות כתובות לפונמות. דוגמאותיו מאפשרות קריאה פונטית מפורשת למונח, כך שאפשר להכין שם קשה במקום להשאירו לאיות דו־משמעי. שמרו על ניסוח טבעי של המשפט שבו המונח מופיע ועל המילים שהמאזין אמור לשמוע.

קטע מעשי הוא: ״למדריך יש שלושה חלקים. תחילה, בחרו את החומר. אחר כך, השוו את הדוגמאות. לבסוף, שמרו את הגרסה שברצונכם להשתמש בה.״ כתבו ביטויים שלמים ושמרו על ההפסקות המשתמעות מהפיסוק. ביצירה ארוכה, ארגנו את הקלט בפסקאות מגובשות במקום להתייחס לכל המסמך כאמירה אחת ללא הפסקה.

מדריך הקולות מציין שדוברים רבים פועלים באופן מיטבי עם קטעים של כ־100–200 טוקנים בתוך טווח של כ־500 טוקנים. הוא מציין חולשות באמירות קצרות מאוד, במיוחד מתחת ל־10–20 טוקנים, ונטייה למהר בקטעים ארוכים יותר, במיוחד מעל 400 טוקנים. אלו תצפיות הכנה המבוססות על טוקנים, ולא מגבלות של מספר מילים או משך הקלטה. חיבור שברים קצרים או חלוקת קטע ארוך עשויים לספק יחידת דיבור מתאימה יותר.

פלט שמע וקצב

תהליך העבודה הרשמי מפיק את הטקסט המעובד, את הפונמות ותוצאת שמע לכל מקטע שנוצר. הוא שומר את המקטעים כ־WAV ב־24,000 Hz וחושף הגדרת מהירות בצינור העבודה לדוגמה. שמרו את טקסט המקטע ואת הסדר שלו מקושרים לשמע, כדי שהקריינות המורכבת תעקוב אחר התסריט המיועד.

בדיקת עריכה שימושית היא להאזין למעבר בין שני קטעים, ואז לבדוק שמות חוזרים ואת קצב הרשימות. פלט השמע ותצוגת הפונמות משרתים מטרות שונות: האחד הוא ההקלטה שהמאזין שומע, והאחר מסייע לבחון כיצד הטקסט הכתוב נהגה.

כיסוי שפות ומגבלות שימושיות

היצרן מציין במפורש שתמיכה בשפות שאינן אנגלית עשויה להיות מצומצמת בגלל מגבלות בעיבוד הגייה או בנתוני אימון הקולות. לכן אין להתייחס לקבוצות הקולות המוגדרים מראש כהבטחות שוות לאיכות ההגשה בכל קטע. בחרו דובר מתאים ובדקו את השמות והניסוחים האמיתיים הנדרשים למשימה.

התוצר השימושי הוא קטע מדובר או קריינות מורכבת המשתמשים בקול מוגדר מראש מתועד, עם טקסט שהוכן לצורכי ההגייה ואורך הקטע שלו. פרופיל זה עוקב אחר חומרי Kokoro 82M v1.0 של היצרן; לנקודת שמירה אחרת של המודל, למימוש שעבר קוונטיזציה או לקול ששונה חיצונית יש תחום טכני משלהם.

זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

Ailoot Ultra · הקראה POST /v1/audio/speech
סוגי קלט
text
סוגי פלט
audio
פורמט פלט
mp3
שדהסוגדרישהערכים ומגבלותברירת מחדל
שדהmodelסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
hexgrad/kokoro-82m
ברירת מחדל—
שדהinputסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
אורך מזערי: ⁦1⁩
יחידה: תווי Unicode
ברירת מחדל—
שדהvoiceסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
af_alloy, af_aoede, af_bella, af_heart, af_jessica, af_kore, af_nicole, af_nova, af_river, af_sarah, af_sky, am_adam, am_echo, am_eric, am_fenrir, am_liam, am_michael, am_onyx, am_puck, am_santa, bf_alice, bf_emma, bf_isabella, bf_lily, bm_daniel, bm_fable, bm_george, bm_lewis, ef_dora, em_alex, em_santa, ff_siwis, hf_alpha, hf_beta, hm_omega, hm_psi, if_sara, im_nicola, jf_alpha, jf_gongitsune, jf_nezumi, jf_tebukuro, jm_kumo, pf_dora, pm_alex, pm_santa, zf_xiaobei, zf_xiaoni, zf_xiaoxiao, zf_xiaoyi, zm_yunjian, zm_yunxi, zm_yunxia, zm_yunyang
ברירת מחדל—
שדהresponse_formatסוגstringדרישהחובהערכים ומגבלות
mp3
ברירת מחדל—
שילובים של חומרי קלט

text_to_speech · נדרש: input

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה
פרמטרמפרט
פרמטרcontent_typeמפרטapplication/json
פרמטרrequiredמפרטmodel, input, voice, response_format
פרמטרvoice_idsמפרטaf_alloy, af_aoede, af_bella, af_heart, af_jessica, af_kore, af_nicole, af_nova, af_river, af_sarah, af_sky, am_adam, am_echo, am_eric, am_fenrir, am_liam, am_michael, am_onyx, am_puck, am_santa, bf_alice, bf_emma, bf_isabella, bf_lily, bm_daniel, bm_fable, bm_george, bm_lewis, ef_dora, em_alex, em_santa, ff_siwis, hf_alpha, hf_beta, hm_omega, hm_psi, if_sara, im_nicola, jf_alpha, jf_gongitsune, jf_nezumi, jf_tebukuro, jm_kumo, pf_dora, pm_alex, pm_santa, zf_xiaobei, zf_xiaoni, zf_xiaoxiao, zf_xiaoyi, zm_yunjian, zm_yunxi, zm_yunxia, zm_yunyang
פרמטרresponse_formatמפרטmp3
פרמטרmax_input_charactersמפרטnull
פרמטרother_optionsמפרטfalse
פרמטרinputמפרטטקסט UTF-8 מדויק; ספירת תווי Unicode ללא נרמול
פרמטרmaterial_typesמפרטtext

מחזור חיים: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

יש לבחור קול מדויק מתוך פרופיל המודל הזה.

תווי קלט ושניות אודיו הם מדדי חיוב שונים.

תעריפים

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר
לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר
מצב Flex
לא צוין כאשר נבחר מצב flex
מאמץ חשיבה מרבי
לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

תעריפי Ailoot

מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

תצורהטבלת תעריפיםכמות לחיוביחידת חיובחיוב
תצורהתעריפי בסיס לטוקניםטבלת תעריפיםתעריף בסיסכמות לחיוב—יחידת חיוב—חיוב
קלט · טוקני קלט — / 1K טוקנים
פלט · טוקני פלט — / 1K טוקנים
קלט · קריאה מהמטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון — / 1K טוקנים
קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה — / 1K טוקנים
תצורהUltraטבלת תעריפים—כמות לחיובכל נקודת קוד של Unicode נספרת כתו אחד, כולל סימני האן.יחידת חיובלכל 1K תווי קלטחיוב
קלט · תו בקלט $0.008 לכל 1K תווי קלט

פרטי תעריף הייחוס

טבלאות הייחוס ברמת המודל אינן משנות את בחירת השיטה, הצעות המחיר או החיובים. החיובים בפועל משתמשים בתעריפי שיטת Ailoot שנבחרה.

hexgrad: Kokoro 82M

מחירים לפי תצורה

תצורהתנאי חיובחיוב
תצורהhexgrad: Kokoro 82M · תצורת ברירת המחדלתנאי חיובתצורת ברירת מחדלחיוב
קלט · תווי קלט ⁦‏0.00000124 ‏$⁩ לכל תו בקלט

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →

דוגמאות לבקשות

Ailoot Ultra · הקראה

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "hexgrad/kokoro-82m", "input": "Good afternoon! This is a short voice take."}')\nvoice=os.environ["AILOOT_VOICE_ID"]\nallowed=json.loads('["af_alloy", "af_aoede", "af_bella", "af_heart", "af_jessica", "af_kore", "af_nicole", "af_nova", "af_river", "af_sarah", "af_sky", "am_adam", "am_echo", "am_eric", "am_fenrir", "am_liam", "am_michael", "am_onyx", "am_puck", "am_santa", "bf_alice", "bf_emma", "bf_isabella", "bf_lily", "bm_daniel", "bm_fable", "bm_george", "bm_lewis", "ef_dora", "em_alex", "em_santa", "ff_siwis", "hf_alpha", "hf_beta", "hm_omega", "hm_psi", "if_sara", "im_nicola", "jf_alpha", "jf_gongitsune", "jf_nezumi", "jf_tebukuro", "jm_kumo", "pf_dora", "pm_alex", "pm_santa", "zf_xiaobei", "zf_xiaoni", "zf_xiaoxiao", "zf_xiaoyi", "zm_yunjian", "zm_yunxi", "zm_yunxia", "zm_yunyang"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit("Choose an accepted voice ID from this exact model profile")\np["voice"]=voice\np["response_format"]="mp3"\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n

קבלה ושמירה של תוצאות

Ailoot Ultra · הקראה

mp3

קריאות תוכן נוספות
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o media-assets.json\n
שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תגובה מלאה, קובץ ומקטע תוכן שהוחזרו.

שמרו את התוצאה הבינארית המלאה ואת הכותרות. אם מוחזרים JSON או פלטים מרובים, שמרו כל פריט נתונים והורידו כל נכס מה־URL החתום שלו שהוחזר בפועל.

כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

שמרו את operation_id/X-Client-Request-ID המקורי לצורך התאמת רישומים ללא שליחה מחדש; אין נתיב ייעודי לתשאול סטטוס אודיו.

שדות התגובה
שדהסוג
שדהbinary audioסוגbytes
שדהresponse headersסוגheaders
שגיאות והשלבים הבאים
תגובהתנאיהשלב הבא
תגובה⁦400⁩ · invalid_request_errorתנאישדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקיניםהשלב הבאתקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.
תגובהserver_errorתנאיהתשובה שהוחזרה מציינת שהפעולה או התוצאה דורשת בדיקההשלב הבאשמרו את מזהה הפעולה/המשימה המקורי שהוחזר, את כותרות הבקשה ואת התשובה; המשיכו לבצע פעולות קריאה נתמכות של אותה פעולה מקורית. אל תשלחו שוב את בקשת היצירה.

כינויים

כינויים למודל

Ailoot Ultra hexgrad/kokoro-82m

כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

מזהי מודלים קשורים IDs

hexgrad/kokoro-82m

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "fmt": "speech", "http": "POST", "path": "/v1/audio/speech", "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|speech|/v1/audio/speech|hexgrad%2Fkokoro-82m", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep the complete binary result and headers. If JSON/multiple outputs are returned, retain every data item and fetch each actual signed asset URL.", "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "התשובה שהוחזרה מציינת שהפעולה או התוצאה דורשת בדיקה", "http_status": null, "recovery": "שמרו את מזהה הפעולה/המשימה המקורי שהוחזר, את כותרות הבקשה ואת התשובה; המשיכו לבצע פעולות קריאה נתמכות של אותה פעולה מקורית. אל תשלחו שוב את בקשת היצירה.", "type": "server_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "all_results": "Follow everyactualreturnedoutputandownedasset; no result is discardedbecauseindex0orcontent_urlalreadyexists.", "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "שמרו את operation_id/X-Client-Request-ID המקורי לצורך התאמת רישומים ללא שליחה מחדש; אין נתיב ייעודי לתשאול סטטוס אודיו." }, "material_combinations": [ { "content_type": "application/json", "mode": "text_to_speech", "required": [ "input" ] } ], "media_library": { "asset": { "fields": [ { "description": null, "name": "asset_id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "task_id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "output_key", "type": "string" }, { "description": null, "name": "family", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "method", "type": "string" }, { "description": null, "name": "status", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content_type", "type": "string" }, { "description": null, "name": "sha256", "type": "string" }, { "description": null, "name": "size_bytes", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "content_url", "type": "string" } ], "http": "GET", "id_source": "actual returned asset_id", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" }, "content": { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "range_header_supported": true, "url_source": "Use exact returned signed content_url including its token; do not construct a token." }, "expired_link": { "code": "link_expired", "http_status": 404, "recovery": "Read the asset again to obtain its refreshed signed content_url, then fetch that URL. Do not regenerate." }, "list": { "all_pages": "Follow every returned next_cursor, then select records by their actual task_id/output_key.", "http": "GET", "output_fields": [ { "description": null, "name": "object", "type": "string" }, { "description": null, "name": "data", "type": "asset[]" }, { "description": null, "name": "next_cursor", "type": "string|null" } ], "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "family", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cursor", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": 20, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "maximum": 100, "minimum": 1, "name": "limit", "required": false, "type": "integer" } ], "path": "/v1/media/assets" }, "revoke": { "http": "DELETE", "meaning": "Revokes/deletes the existing owned file; this is not generation cancellation.", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}", "pending_status": "revoking", "success_statuses": [ 202, 204 ] }, "task": { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record; operation_id is not task_id", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } }, "operation_modes": [ "text_to_speech" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את התוצאה הבינארית המלאה ואת הכותרות. אם מוחזרים JSON או פלטים מרובים, שמרו כל פריט נתונים והורידו כל נכס מה־URL החתום שלו שהוחזר בפועל.", "family": "audio", "fields": [ { "description": null, "name": "binary audio", "type": "bytes" }, { "description": null, "name": "response headers", "type": "headers" } ], "format": "mp3", "http_success": 200 }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "hexgrad/kokoro-82m" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "limit_known": false, "maximum_length": null, "min_length": 1, "name": "input", "required": true, "type": "string", "unit": "תווי Unicode" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "af_alloy", "af_aoede", "af_bella", "af_heart", "af_jessica", "af_kore", "af_nicole", "af_nova", "af_river", "af_sarah", "af_sky", "am_adam", "am_echo", "am_eric", "am_fenrir", "am_liam", "am_michael", "am_onyx", "am_puck", "am_santa", "bf_alice", "bf_emma", "bf_isabella", "bf_lily", "bm_daniel", "bm_fable", "bm_george", "bm_lewis", "ef_dora", "em_alex", "em_santa", "ff_siwis", "hf_alpha", "hf_beta", "hm_omega", "hm_psi", "if_sara", "im_nicola", "jf_alpha", "jf_gongitsune", "jf_nezumi", "jf_tebukuro", "jm_kumo", "pf_dora", "pm_alex", "pm_santa", "zf_xiaobei", "zf_xiaoni", "zf_xiaoxiao", "zf_xiaoyi", "zm_yunjian", "zm_yunxi", "zm_yunxia", "zm_yunyang" ], "enum_known": true, "name": "voice", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "mp3" ], "enum_known": true, "name": "response_format", "required": true, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "every field outside exactmodel,input,voice,response_format", "stream/speed/reference speech options" ] }, "hints": [ "יש לבחור קול מדויק מתוך פרופיל המודל הזה.", "תווי קלט ושניות אודיו הם מדדי חיוב שונים." ], "input": { "content_type": "application/json", "input": "טקסט UTF-8 מדויק; ספירת תווי Unicode ללא נרמול", "material_types": [ "text" ], "max_input_characters": null, "other_options": false, "required": [ "model", "input", "voice", "response_format" ], "response_format": [ "mp3" ], "voice_ids": [ "af_alloy", "af_aoede", "af_bella", "af_heart", "af_jessica", "af_kore", "af_nicole", "af_nova", "af_river", "af_sarah", "af_sky", "am_adam", "am_echo", "am_eric", "am_fenrir", "am_liam", "am_michael", "am_onyx", "am_puck", "am_santa", "bf_alice", "bf_emma", "bf_isabella", "bf_lily", "bm_daniel", "bm_fable", "bm_george", "bm_lewis", "ef_dora", "em_alex", "em_santa", "ff_siwis", "hf_alpha", "hf_beta", "hm_omega", "hm_psi", "if_sara", "im_nicola", "jf_alpha", "jf_gongitsune", "jf_nezumi", "jf_tebukuro", "jm_kumo", "pf_dora", "pm_alex", "pm_santa", "zf_xiaobei", "zf_xiaoni", "zf_xiaoxiao", "zf_xiaoyi", "zm_yunjian", "zm_yunxi", "zm_yunxia", "zm_yunyang" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/audio/speech" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_to_speech" ], "output": { "family": "audio", "format": "mp3", "http_success": 200, "response": "full binary MP3 plus response headers", "result": "complete playable owned MP3" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting", "quoted_unit": "per 1000 input character" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ], "declared_tariff_references": [ { "client_selectable": false, "key": "e43e93397bc0f4d8af3d", "label": "hexgrad: Kokoro 82M", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "תצורת ברירת מחדל" }, "label": "hexgrad: Kokoro 82M · תצורת ברירת המחדל", "units": [ { "amount": "0.00000124", "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit", "billing_input": false, "key": "2e6b47581d2d5355918a9389", "label": "Input characters", "public_unit_label": "per input character", "quantity": "1", "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"hexgrad/kokoro-82m\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"af_alloy\", \"af_aoede\", \"af_bella\", \"af_heart\", \"af_jessica\", \"af_kore\", \"af_nicole\", \"af_nova\", \"af_river\", \"af_sarah\", \"af_sky\", \"am_adam\", \"am_echo\", \"am_eric\", \"am_fenrir\", \"am_liam\", \"am_michael\", \"am_onyx\", \"am_puck\", \"am_santa\", \"bf_alice\", \"bf_emma\", \"bf_isabella\", \"bf_lily\", \"bm_daniel\", \"bm_fable\", \"bm_george\", \"bm_lewis\", \"ef_dora\", \"em_alex\", \"em_santa\", \"ff_siwis\", \"hf_alpha\", \"hf_beta\", \"hm_omega\", \"hm_psi\", \"if_sara\", \"im_nicola\", \"jf_alpha\", \"jf_gongitsune\", \"jf_nezumi\", \"jf_tebukuro\", \"jm_kumo\", \"pf_dora\", \"pm_alex\", \"pm_santa\", \"zf_xiaobei\", \"zf_xiaoni\", \"zf_xiaoxiao\", \"zf_xiaoyi\", \"zm_yunjian\", \"zm_yunxi\", \"zm_yunxia\", \"zm_yunyang\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n", "label": "curl", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n", "label": "List actual media assets", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n", "label": "Read actual media task", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n", "label": "Read actual asset metadata", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "speech", "hints": [ "Select exact voice from this model profile.", "Input characters and audio seconds are different meters." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Озвучка текста", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": null, "output": [ "audio" ], "path": "/v1/audio/speech", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "audio_input_character": 8e-06 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting", "quoted_unit": "per 1000 input character" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ], "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/media/tasks/{task_id}", "GET /v1/media/assets/{asset_id}/content" ], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } } ], "model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "7f4554fdb391957fd7e2c30a908881674093a2b45ea740a2150b9b2a38119b5a", "input_html_sha256": "d5d808c96b1dc20c327b1758a8535f914f3e40282b8b8ffa49a11b9f4450e1ea", "private_audit_sha256": "4c501de5bcce1a4b087775b7e91d616cef3911aea0f5ae29b0afba6d92e2fd86", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/he/hexgrad-kokoro-82m/", "description": "Kokoro 82M של hexgrad מייצר דיבור באמצעות מודל קומפקטי בן 82 מיליון פרמטרים וקול מוגדר מראש המותאם לשפה. פרופיל v1.0 המתועד שלו כולל שמונה שפות, 54 קולות ופלט שמע ב־24 kHz.", "locale": "he", "md_url": "https://ailoot.ai/models/he/hexgrad-kokoro-82m/index.md", "title": "hexgrad: Kokoro 82M — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/he/hexgrad-kokoro-82m/" }, "rawModel": { "about": "Kokoro 82M הוא מודל המרת הטקסט לדיבור בעל המשקולות הפתוחות של hexgrad, עם שמונים ושניים מיליון פרמטרים. כרטיס המודל מתאר ארכיטקטורה קומפקטית בעלת מפענח בלבד, המבוססת על StyleTTS 2 ועל iSTFTNet. טקסט כתוב מומר למידע הגייה ולאחר מכן לדיבור בקול שנבחר. הפצת v1.0 המתועדת מספקת חמישים וארבעה קולות בשמונה שפות; פרופיל זה נפרד מהפצת v0.19 הקודמת, התומכת באנגלית בלבד.\n\n### בחירת שפה וקול תואמים\n\nקטלוג הקולות מכסה אנגלית אמריקאית ובריטית, יפנית, סינית מנדרינית, ספרדית, צרפתית, הינדי, איטלקית ופורטוגזית ברזילאית. שני המבטאים האנגליים הם וריאציות של שפה אחת. שמות הקולות והגדרות השפה הולכים יחד: af_heart הוא דוגמה לאנגלית אמריקאית בתהליך העבודה הרשמי, ובקטלוג יש קבוצות נפרדות לשפות ולמבטאים האחרים.\n\nבחרו דובר בהתאם לחומר שיקרא בפועל. קריינות של קורס קצר יכולה להשתמש בקול מוגדר מראש עקבי אחד בין המקטעים; אוסף רב־לשוני יכול לבחור קול מכל קבוצת שפה דרושה. הכיסוי בקטלוג משתנה בין קבוצות. צרפתית, לדוגמה, מיוצגת בקול רשום אחד, ולא במבחר הגדול יותר הזמין לאנגלית.\n\n### הכנת הגייה וקטעים\n\nצינור העבודה לדוגמה של Kokoro ממיר צורות כתובות לפונמות. דוגמאותיו מאפשרות קריאה פונטית מפורשת למונח, כך שאפשר להכין שם קשה במקום להשאירו לאיות דו־משמעי. שמרו על ניסוח טבעי של המשפט שבו המונח מופיע ועל המילים שהמאזין אמור לשמוע.\n\nקטע מעשי הוא: ״למדריך יש שלושה חלקים. תחילה, בחרו את החומר. אחר כך, השוו את הדוגמאות. לבסוף, שמרו את הגרסה שברצונכם להשתמש בה.״ כתבו ביטויים שלמים ושמרו על ההפסקות המשתמעות מהפיסוק. ביצירה ארוכה, ארגנו את הקלט בפסקאות מגובשות במקום להתייחס לכל המסמך כאמירה אחת ללא הפסקה.\n\nמדריך הקולות מציין שדוברים רבים פועלים באופן מיטבי עם קטעים של כ־100–200 טוקנים בתוך טווח של כ־500 טוקנים. הוא מציין חולשות באמירות קצרות מאוד, במיוחד מתחת ל־10–20 טוקנים, ונטייה למהר בקטעים ארוכים יותר, במיוחד מעל 400 טוקנים. אלו תצפיות הכנה המבוססות על טוקנים, ולא מגבלות של מספר מילים או משך הקלטה. חיבור שברים קצרים או חלוקת קטע ארוך עשויים לספק יחידת דיבור מתאימה יותר.\n\n### פלט שמע וקצב\n\nתהליך העבודה הרשמי מפיק את הטקסט המעובד, את הפונמות ותוצאת שמע לכל מקטע שנוצר. הוא שומר את המקטעים כ־WAV ב־24,000 Hz וחושף הגדרת מהירות בצינור העבודה לדוגמה. שמרו את טקסט המקטע ואת הסדר שלו מקושרים לשמע, כדי שהקריינות המורכבת תעקוב אחר התסריט המיועד.\n\nבדיקת עריכה שימושית היא להאזין למעבר בין שני קטעים, ואז לבדוק שמות חוזרים ואת קצב הרשימות. פלט השמע ותצוגת הפונמות משרתים מטרות שונות: האחד הוא ההקלטה שהמאזין שומע, והאחר מסייע לבחון כיצד הטקסט הכתוב נהגה.\n\n### כיסוי שפות ומגבלות שימושיות\n\nהיצרן מציין במפורש שתמיכה בשפות שאינן אנגלית עשויה להיות מצומצמת בגלל מגבלות בעיבוד הגייה או בנתוני אימון הקולות. לכן אין להתייחס לקבוצות הקולות המוגדרים מראש כהבטחות שוות לאיכות ההגשה בכל קטע. בחרו דובר מתאים ובדקו את השמות והניסוחים האמיתיים הנדרשים למשימה.\n\nהתוצר השימושי הוא קטע מדובר או קריינות מורכבת המשתמשים בקול מוגדר מראש מתועד, עם טקסט שהוכן לצורכי ההגייה ואורך הקטע שלו. פרופיל זה עוקב אחר חומרי Kokoro 82M v1.0 של היצרן; לנקודת שמירה אחרת של המודל, למימוש שעבר קוונטיזציה או לקול ששונה חיצונית יש תחום טכני משלהם.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "hexgrad", "available": null, "canonical_model": "hexgrad/kokoro-82m", "capabilities": { "context_length": 4096, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "speech" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ], "summary": "התמחור המלא של התצורה מופיע בפרטים." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "speech" ], "id": "hexgrad/kokoro-82m", "input": [ "text" ], "kind": "speech", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep the complete binary result and headers. If JSON/multiple outputs are returned, retain every data item and fetch each actual signed asset URL.", "errors": [ { "code": null, "condition": "שדות נדרשים, ייצוג חומר או ערך פרמטר שאינם תקינים", "http_status": 400, "recovery": "תקנו את השדות שצוינו לפני בקשת יצירה חדשה.", "type": "invalid_request_error" }, { "code": null, "condition": "התשובה שהוחזרה מציינת שהפעולה או התוצאה דורשת בדיקה", "http_status": null, "recovery": "שמרו את מזהה הפעולה/המשימה המקורי שהוחזר, את כותרות הבקשה ואת התשובה; המשיכו לבצע פעולות קריאה נתמכות של אותה פעולה מקורית. אל תשלחו שוב את בקשת היצירה.", "type": "server_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "all_results": "Follow everyactualreturnedoutputandownedasset; no result is discardedbecauseindex0orcontent_urlalreadyexists.", "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "שמרו את operation_id/X-Client-Request-ID המקורי לצורך התאמת רישומים ללא שליחה מחדש; אין נתיב ייעודי לתשאול סטטוס אודיו." }, "material_combinations": [ { "content_type": "application/json", "mode": "text_to_speech", "required": [ "input" ] } ], "media_library": { "asset": { "fields": [ { "description": null, "name": "asset_id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "task_id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "output_key", "type": "string" }, { "description": null, "name": "family", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "method", "type": "string" }, { "description": null, "name": "status", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content_type", "type": "string" }, { "description": null, "name": "sha256", "type": "string" }, { "description": null, "name": "size_bytes", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "content_url", "type": "string" } ], "http": "GET", "id_source": "actual returned asset_id", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" }, "content": { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "range_header_supported": true, "url_source": "Use exact returned signed content_url including its token; do not construct a token." }, "expired_link": { "code": "link_expired", "http_status": 404, "recovery": "Read the asset again to obtain its refreshed signed content_url, then fetch that URL. Do not regenerate." }, "list": { "all_pages": "Follow every returned next_cursor, then select records by their actual task_id/output_key.", "http": "GET", "output_fields": [ { "description": null, "name": "object", "type": "string" }, { "description": null, "name": "data", "type": "asset[]" }, { "description": null, "name": "next_cursor", "type": "string|null" } ], "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "family", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cursor", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": 20, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "maximum": 100, "minimum": 1, "name": "limit", "required": false, "type": "integer" } ], "path": "/v1/media/assets" }, "revoke": { "http": "DELETE", "meaning": "Revokes/deletes the existing owned file; this is not generation cancellation.", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}", "pending_status": "revoking", "success_statuses": [ 202, 204 ] }, "task": { "http": "GET", "id_source": "actual returned task_id or media library record; operation_id is not task_id", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } }, "operation_modes": [ "text_to_speech" ], "outputs": { "all_results": "שמרו את התוצאה הבינארית המלאה ואת הכותרות. אם מוחזרים JSON או פלטים מרובים, שמרו כל פריט נתונים והורידו כל נכס מה־URL החתום שלו שהוחזר בפועל.", "family": "audio", "fields": [ { "description": null, "name": "binary audio", "type": "bytes" }, { "description": null, "name": "response headers", "type": "headers" } ], "format": "mp3", "http_success": 200 }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "hexgrad/kokoro-82m" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "limit_known": false, "maximum_length": null, "min_length": 1, "name": "input", "required": true, "type": "string", "unit": "תווי Unicode" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "af_alloy", "af_aoede", "af_bella", "af_heart", "af_jessica", "af_kore", "af_nicole", "af_nova", "af_river", "af_sarah", "af_sky", "am_adam", "am_echo", "am_eric", "am_fenrir", "am_liam", "am_michael", "am_onyx", "am_puck", "am_santa", "bf_alice", "bf_emma", "bf_isabella", "bf_lily", "bm_daniel", "bm_fable", "bm_george", "bm_lewis", "ef_dora", "em_alex", "em_santa", "ff_siwis", "hf_alpha", "hf_beta", "hm_omega", "hm_psi", "if_sara", "im_nicola", "jf_alpha", "jf_gongitsune", "jf_nezumi", "jf_tebukuro", "jm_kumo", "pf_dora", "pm_alex", "pm_santa", "zf_xiaobei", "zf_xiaoni", "zf_xiaoxiao", "zf_xiaoyi", "zm_yunjian", "zm_yunxi", "zm_yunxia", "zm_yunyang" ], "enum_known": true, "name": "voice", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "mp3" ], "enum_known": true, "name": "response_format", "required": true, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "every field outside exactmodel,input,voice,response_format", "stream/speed/reference speech options" ] }, "hints": [ "יש לבחור קול מדויק מתוך פרופיל המודל הזה.", "תווי קלט ושניות אודיו הם מדדי חיוב שונים." ], "input": { "content_type": "application/json", "input": "טקסט UTF-8 מדויק; ספירת תווי Unicode ללא נרמול", "material_types": [ "text" ], "max_input_characters": null, "other_options": false, "required": [ "model", "input", "voice", "response_format" ], "response_format": [ "mp3" ], "voice_ids": [ "af_alloy", "af_aoede", "af_bella", "af_heart", "af_jessica", "af_kore", "af_nicole", "af_nova", "af_river", "af_sarah", "af_sky", "am_adam", "am_echo", "am_eric", "am_fenrir", "am_liam", "am_michael", "am_onyx", "am_puck", "am_santa", "bf_alice", "bf_emma", "bf_isabella", "bf_lily", "bm_daniel", "bm_fable", "bm_george", "bm_lewis", "ef_dora", "em_alex", "em_santa", "ff_siwis", "hf_alpha", "hf_beta", "hm_omega", "hm_psi", "if_sara", "im_nicola", "jf_alpha", "jf_gongitsune", "jf_nezumi", "jf_tebukuro", "jm_kumo", "pf_dora", "pm_alex", "pm_santa", "zf_xiaobei", "zf_xiaoni", "zf_xiaoxiao", "zf_xiaoyi", "zm_yunjian", "zm_yunxi", "zm_yunxia", "zm_yunyang" ] }, "lifecycle": { "assets": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets" }, { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}" } ], "content": [ { "http": "GET", "path": "/v1/media/assets/{asset_id}/content", "url_source": "exact returned signed URL; never construct token" } ], "mode": "synchronous_result_then_owned_library", "operation_id_is_not_task_id": true, "status": [ { "http": "GET", "id_source": "ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה", "path": "/v1/media/tasks/{task_id}" } ], "unknown": "Retain original operation_id/X-Client-Request-ID for reconciliation without resubmission; no dedicated audio poll route." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/audio/speech" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_to_speech" ], "output": { "family": "audio", "format": "mp3", "http_success": 200, "response": "full binary MP3 plus response headers", "result": "complete playable owned MP3" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting", "quoted_unit": "per 1000 input character" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ], "declared_tariff_references": [ { "client_selectable": false, "key": "e43e93397bc0f4d8af3d", "label": "hexgrad: Kokoro 82M", "profiles": [ { "basis": "", "dimensions": { "conditions": "תצורת ברירת מחדל" }, "label": "hexgrad: Kokoro 82M · תצורת ברירת המחדל", "units": [ { "amount": "0.00000124", "amount_unit": "usd_per_exact_physical_unit", "billing_input": false, "key": "2e6b47581d2d5355918a9389", "label": "Input characters", "public_unit_label": "per input character", "quantity": "1", "rate_role": "declared_tariff_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ] } ], "examples": [ { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}\"\nexport AILOOT_VOICE_ID\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{\"model\": \"hexgrad/kokoro-82m\", \"input\": \"Good afternoon! This is a short voice take.\"}')\nvoice=os.environ[\"AILOOT_VOICE_ID\"]\nallowed=json.loads('[\"af_alloy\", \"af_aoede\", \"af_bella\", \"af_heart\", \"af_jessica\", \"af_kore\", \"af_nicole\", \"af_nova\", \"af_river\", \"af_sarah\", \"af_sky\", \"am_adam\", \"am_echo\", \"am_eric\", \"am_fenrir\", \"am_liam\", \"am_michael\", \"am_onyx\", \"am_puck\", \"am_santa\", \"bf_alice\", \"bf_emma\", \"bf_isabella\", \"bf_lily\", \"bm_daniel\", \"bm_fable\", \"bm_george\", \"bm_lewis\", \"ef_dora\", \"em_alex\", \"em_santa\", \"ff_siwis\", \"hf_alpha\", \"hf_beta\", \"hm_omega\", \"hm_psi\", \"if_sara\", \"im_nicola\", \"jf_alpha\", \"jf_gongitsune\", \"jf_nezumi\", \"jf_tebukuro\", \"jm_kumo\", \"pf_dora\", \"pm_alex\", \"pm_santa\", \"zf_xiaobei\", \"zf_xiaoni\", \"zf_xiaoxiao\", \"zf_xiaoyi\", \"zm_yunjian\", \"zm_yunxi\", \"zm_yunxia\", \"zm_yunyang\"]')\nif voice not in allowed: raise SystemExit(\"Choose an accepted voice ID from this exact model profile\")\np[\"voice\"]=voice\np[\"response_format\"]=\"mp3\"\nPath(\"request.json\").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3\n", "label": "curl", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-assets.json\n", "label": "List actual media assets", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_MEDIA_TASK_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_MEDIA_TASK_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id\" \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-task.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-task.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n", "label": "Read actual media task", "language": "bash" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}\"\nexport AILOOT_ASSET_ID\nresource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ[\"AILOOT_ASSET_ID\"],safe=\"\"))')\ncurl --fail-with-body --silent --show-error \"https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id\" \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -o media-asset.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path(\"media-asset.json\").read_text())))\nPY_RESULT\n", "label": "Read actual asset metadata", "language": "bash" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "speech", "hints": [ "Select exact voice from this model profile.", "Input characters and audio seconds are different meters." ], "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Озвучка текста", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "out": null, "output": [ "audio" ], "path": "/v1/audio/speech", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "audio_input_character": 8e-06 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "quantity_meter": "utf8.RuneCountInString(validUTF8): one Han codepoint=1; no Han weighting", "quoted_unit": "per 1000 input character" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ], "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "route_label": "Ultra", "status_reads": [ "GET /v1/media/tasks/{task_id}", "GET /v1/media/assets/{asset_id}/content" ], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.008000", "amount_unit": "usd_per_1000_characters", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "audio_input_character", "label": "input character", "native_amount_usd_per_unit": "0.000008", "native_quantity": 1, "public_unit_label": "per 1000 input character", "quantity": "1000", "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_character" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "request_model_id": "hexgrad/kokoro-82m", "route_label": "Ultra" } ], "name": "hexgrad: Kokoro 82M", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "applicability": { "client_selectable": false, "native_profile_selection_pending": true, "scope": "hosted_reference" }, "dimensions": { "variant": null }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.000008", "amount_unit": "usd_per_input_character", "conditions": { "variant": null }, "key": "pricing.prompt", "label": "prompt", "profile_index": 0, "quantity": "1", "rate_role": "binding_component_rate", "side": "in", "unit": "input_character" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_not_separately_charged_output", "conditions": { "variant": null }, "key": "pricing.completion", "label": "completion", "profile_index": 0, "quantity": "1", "rate_role": "binding_component_rate", "side": "out", "unit": "not_separately_charged_output" } ] } ], "public_id": "hexgrad/kokoro-82m", "short": "Kokoro 82M של hexgrad מייצר דיבור באמצעות מודל קומפקטי בן 82 מיליון פרמטרים וקול מוגדר מראש המותאם לשפה. פרופיל v1.0 המתועד שלו כולל שמונה שפות, 54 קולות ופלט שמע ב־24 kHz." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Kokoro 82M של hexgrad מייצר דיבור באמצעות מודל קומפקטי בן 82 מיליון פרמטרים וקול מוגדר מראש המותאם לשפה. פרופיל v1.0 המתועד שלו כולל שמונה שפות, 54 קולות ופלט שמע ב־24 kHz.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "30759e316cb07b8fd7e923f14bad97f5d5108e0473dbe0af3a28473c838b24b8", "renderer_sha256": "c36bd89b8b0dac234af52bf68530df83530b908ec7a9f2e1de2483fe236ae910" }, "sourceRevision": "12bafb4eba5673f164934731553de83067a0efb8c4a2868acf39f3869c77bfaf" }