Source: https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/ Canonical: https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/ Language: th # hexgrad: Kokoro 82M [Markdown](https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/facts.json) ## [hexgrad: Kokoro 82M](https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/) Kokoro 82M ของ hexgrad สร้างเสียงด้วยโมเดลขนาดกะทัดรัด 82 ล้านพารามิเตอร์ และเสียงสำเร็จรูปเฉพาะภาษา ขอบเขต v1.0 ตามเอกสารมีแปดภาษา 54 เสียง และเอาต์พุตเสียง 24 kHz - [**Ailoot Ultra · การสังเคราะห์เสียงพูด** `POST /v1/audio/speech` `hexgrad/kokoro-82m`](https://ailoot.ai/models/th/hexgrad-kokoro-82m/#method-0) เกี่ยวกับโมเดล คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก Kokoro 82M เป็นโมเดลแปลงข้อความเป็นเสียงแบบเปิดค่าน้ำหนักของ hexgrad มีพารามิเตอร์แปดสิบสองล้านตัว โมเดลการ์ดอธิบายสถาปัตยกรรมขนาดกะทัดรัดแบบตัวถอดรหัสอย่างเดียว ซึ่งอิง StyleTTS 2 และ iSTFTNet ข้อความเขียนถูกแปลงเป็นข้อมูลการออกเสียง แล้วจึงเป็นเสียงพูดตามเสียงที่เลือก รุ่น v1.0 ตามเอกสารมีห้าสิบสี่เสียงในแปดภาษา ขอบเขตนี้ต่างจาก v0.19 ก่อนหน้าที่ใช้ภาษาอังกฤษเท่านั้น #### เลือกภาษาและเสียงที่ตรงกัน รายการเสียงครอบคลุมอังกฤษอเมริกันและอังกฤษบริติช ญี่ปุ่น จีนกลาง สเปน ฝรั่งเศส ฮินดี อิตาลี และโปรตุเกสบราซิล สำเนียงอังกฤษสองแบบเป็นรูปแบบย่อยของภาษาเดียว ชื่อของเสียงผู้พูดกับการตั้งค่าภาษาต้องใช้คู่กัน af\_heart เป็นตัวอย่างอังกฤษอเมริกันในเวิร์กโฟลว์ทางการ ส่วนรายการเสียงมีหมวดแยกสำหรับภาษาและสำเนียงอื่น เลือกผู้พูดด้วยเนื้อหาจริงที่จะอ่าน เสียงบรรยายหลักสูตรสั้น ๆ ใช้เสียงสำเร็จรูปเดียวสม่ำเสมอตลอดแต่ละส่วนได้ ส่วนชุดเนื้อหาหลายภาษาเลือกเสียงจากหมวดภาษาที่ต้องการแต่ละหมวดได้ ความครอบคลุมของรายการต่างกันระหว่างหมวด เช่น ภาษาฝรั่งเศสมีเสียงที่ระบุไว้หนึ่งเสียง ไม่ใช่ตัวเลือกจำนวนมากแบบภาษาอังกฤษ #### เตรียมการออกเสียงและย่อหน้า ไปป์ไลน์อ้างอิงของ Kokoro แปลงรูปเขียนเป็นหน่วยเสียง ตัวอย่างอนุญาตให้ระบุรูปอ่านทางสัทศาสตร์ของคำได้ จึงเตรียมชื่อที่ยากได้แทนการปล่อยให้ขึ้นกับการสะกดที่กำกวม รักษาประโยครอบข้างให้เป็นธรรมชาติ และคงถ้อยคำที่ผู้ฟังควรได้ยิน ตัวอย่างย่อหน้าคือ “คู่มือมีสามส่วน เริ่มจากเลือกเนื้อหา ต่อไปเปรียบเทียบตัวอย่าง สุดท้ายบันทึกเวอร์ชันที่ต้องการใช้” เขียนวลีที่สมบูรณ์และรักษาช่วงหยุดที่เครื่องหมายวรรคตอนสื่อ สำหรับชิ้นงานยาว ให้จัดอินพุตเป็นย่อหน้าที่ต่อเนื่องกัน ไม่ใช่ถือว่าเอกสารทั้งฉบับเป็นคำพูดยาวไม่หยุดชุดเดียว คู่มือเสียงระบุว่าผู้พูดจำนวนมากทำงานได้ดีที่สุดกับย่อหน้าประมาณ 100–200 โทเคน ภายในช่วงราว 500 โทเคน โดยระบุจุดอ่อนกับคำพูดสั้นมาก โดยเฉพาะต่ำกว่า 10–20 โทเคน และแนวโน้มเร่งพูดเมื่อย่อหน้ายาว โดยเฉพาะเกิน 400 โทเคน นี่คือข้อสังเกตในการเตรียมงานตามจำนวนโทเคน ไม่ใช่ขีดจำกัดจำนวนคำหรือระยะเวลาบันทึกเสียง การรวมชิ้นสั้นหรือแยกย่อหน้ายาวอาจทำให้ได้หน่วยคำพูดที่เหมาะสมกว่า #### เอาต์พุตเสียงและจังหวะ เวิร์กโฟลว์ทางการให้ข้อความที่ประมวลผลแล้ว หน่วยเสียง และผลเสียงสำหรับแต่ละเซกเมนต์ที่สร้าง โดยบันทึกเป็น WAV ที่ 24,000 Hz และมีการตั้งค่าความเร็วในไปป์ไลน์อ้างอิง เก็บข้อความกับลำดับเซกเมนต์ให้เชื่อมกับเสียง เพื่อให้การบรรยายที่นำมาประกอบตามบทที่ต้องการ การตรวจแก้ไขที่มีประโยชน์คือฟังข้ามรอยต่อของสองย่อหน้า แล้วตรวจชื่อที่ใช้ซ้ำกับจังหวะอ่านรายการ เอาต์พุตเสียงกับมุมมองหน่วยเสียงมีจุดประสงค์ต่างกัน อย่างหนึ่งคือเสียงบันทึกที่ผู้ฟังได้ยิน อีกอย่างช่วยตรวจว่าข้อความที่เขียนถูกออกเสียงอย่างไร #### การรองรับภาษาและข้อจำกัดที่ควรใช้ประกอบงาน ผู้ผลิตระบุชัดว่าการรองรับภาษาที่ไม่ใช่อังกฤษอาจมีจำกัด เพราะการประมวลผลการออกเสียงหรือข้อมูลฝึกเสียงมีไม่มาก จึงไม่ควรถือว่าหมวดเสียงสำเร็จรูปทุกหมวดรับประกันการถ่ายทอดเท่ากันในทุกย่อหน้า เลือกผู้พูดที่เหมาะและตรวจชื่อกับถ้อยคำจริงที่งานต้องใช้ ผลงานที่มีประโยชน์คือย่อหน้าเสียงพูดหรือการบรรยายที่ประกอบขึ้นด้วยเสียงสำเร็จรูปตามเอกสาร พร้อมข้อความที่เตรียมให้เหมาะกับการออกเสียงและความยาวย่อหน้า ข้อมูลนี้ตามเอกสาร Kokoro 82M v1.0 ของผู้ผลิต เช็กพอยต์อื่น ชุดทำงานแบบควอนไทซ์ หรือเสียงที่ภายนอกแก้ไข มีขอบเขตทางเทคนิคของตัวเอง **Ailoot Ultra · การสังเคราะห์เสียงพูด** `POST /v1/audio/speech` `hexgrad/kokoro-82m` [`hexgrad/kokoro-82m`](https://ailoot.ai/models/th/#m=hexgrad%2Fkokoro-82m&route=Ultra&caller=hexgrad%2Fkokoro-82m&fmt=speech) hexgrad /`hexgrad/kokoro-82m` ### เริ่มต้น Kokoro 82M ของ hexgrad สร้างเสียงด้วยโมเดลขนาดกะทัดรัด 82 ล้านพารามิเตอร์ และเสียงสำเร็จรูปเฉพาะภาษา ขอบเขต v1.0 ตามเอกสารมีแปดภาษา 54 เสียง และเอาต์พุตเสียง 24 kHz อินพุตที่รองรับ ข้อความ ผลลัพธ์ เสียง ### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด **Ailoot Ultra · การสังเคราะห์เสียงพูด** `POST /v1/audio/speech` ขาเข้า `text` ขาออก `audio` รูปแบบเอาต์พุต mp3 | ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น | | --- | --- | --- | --- | --- | | ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด hexgrad/kokoro-82m | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`input` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด ความยาวขั้นต่ำ: 1 หน่วย: อักขระ Unicode | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`voice` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด 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 | ค่าเริ่มต้น— | | ฟิลด์`response_format` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด mp3 | ค่าเริ่มต้น— | ชุดผสมของสื่ออินพุต **text\_to\_speech** · จำเป็น: input พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด | พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด | | --- | --- | | พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json | | พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, input, voice, response\_format | | พารามิเตอร์`voice_ids` | ข้อกำหนดaf\_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 | | พารามิเตอร์`response_format` | ข้อกำหนดmp3 | | พารามิเตอร์`max_input_characters` | ข้อกำหนดnull | | พารามิเตอร์`other_options` | ข้อกำหนดfalse | | พารามิเตอร์`input` | ข้อกำหนดข้อความ UTF-8 ที่ตรงตามต้นฉบับ นับอักขระ Unicode โดยไม่ปรับรูปแบบมาตรฐาน | | พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext | วงจรการทำงาน: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/tasks/{task_id}` · ค่า task\_id ที่ส่งกลับมาจริง หรือระเบียนในคลังสื่อ `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` เลือกเสียงที่ตรงตามโปรไฟล์ของโมเดลนี้ อักขระขาเข้าและวินาทีเสียงเป็นหน่วยวัดคนละแบบ ### ราคา ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก โหมดรวดเร็ว ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว โหมดยืดหยุ่น ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด #### อัตราค่าบริการ Ailoot #### ราคาตามการตั้งค่า เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน | การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ปริมาณที่ใช้คิดค่าบริการ | หน่วยคิดค่าบริการ | ค่าบริการ | | --- | --- | --- | --- | --- | | การตั้งค่าอัตราค่าบริการโทเคนพื้นฐาน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ปริมาณที่ใช้คิดค่าบริการ— | หน่วยคิดค่าบริการ— | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต **—** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง **—** / 1K โทเค็น | | การตั้งค่าUltra | ตารางอัตราค่าบริการ— | ปริมาณที่ใช้คิดค่าบริการนับแต่ละโค้ดพอยต์ Unicode เป็นหนึ่งอักขระ รวมถึงอักษรฮั่น | หน่วยคิดค่าบริการต่ออักขระอินพุต 1K ตัว | ค่าบริการ ขาเข้า · อักขระขาเข้า **$0.008** ต่ออักขระอินพุต 1K ตัว | #### รายละเอียดอัตราอ้างอิง ตารางอัตราอ้างอิงระดับโมเดลไม่เปลี่ยนเมธอดที่เลือก ยอดประมาณการ หรือค่าบริการ การคิดค่าบริการจริงใช้อัตราของเมธอด Ailoot ที่เลือก hexgrad: Kokoro 82M #### ราคาตามการตั้งค่า | การตั้งค่า | เงื่อนไขคิดค่าบริการ | ค่าบริการ | | --- | --- | --- | | การตั้งค่าhexgrad: Kokoro 82M · การตั้งค่าเริ่มต้น | เงื่อนไขคิดค่าบริการการตั้งค่าเริ่มต้น | ค่าบริการ ขาเข้า · อักขระอินพุต **US$0.00000124** ต่ออักขระอินพุต | Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/) ### ตัวอย่างคำขอ #### Ailoot Ultra · การสังเคราะห์เสียงพูด curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_VOICE_ID:?Choose an accepted voice ID from this exact model profile}" export AILOOT_VOICE_ID python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "hexgrad/kokoro-82m", "input": "Good afternoon! This is a short voice take."}') voice=os.environ["AILOOT_VOICE_ID"] allowed=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"]') if voice not in allowed: raise SystemExit("Choose an accepted voice ID from this exact model profile") p["voice"]=voice p["response_format"]="mp3" Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/audio/speech \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o speech.mp3 ``` ### รับและบันทึกผลลัพธ์ #### Ailoot Ultra · การสังเคราะห์เสียงพูด mp3 - `GET /v1/media/tasks/{task_id}` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}/content` - `GET /v1/media/assets` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}` การอ่านเนื้อหาแบบอื่น คลังสื่อสถานะงานรายละเอียดไฟล์สื่อ ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o media-assets.json ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_MEDIA_TASK_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}" export AILOOT_MEDIA_TASK_ID resource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ["AILOOT_MEDIA_TASK_ID"],safe=""))') curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/media/tasks/$resource_id" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o media-task.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("media-task.json").read_text()))) PY_RESULT ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_ASSET_ID:?Set the actual ID returned by the response or media-library metadata}" export AILOOT_ASSET_ID resource_id=$(python3 -c 'import os,urllib.parse;print(urllib.parse.quote(os.environ["AILOOT_ASSET_ID"],safe=""))') curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/media/assets/$resource_id" \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o media-asset.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path print(json.dumps(json.loads(Path("media-asset.json").read_text()))) PY_RESULT ``` ##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด เก็บทุกการตอบกลับ ไฟล์ และส่วนเนื้อหาที่ส่งกลับมาอย่างครบถ้วน เก็บผลลัพธ์ไบนารีและส่วนหัวให้ครบถ้วน หากได้รับ JSON/ผลลัพธ์หลายรายการ ให้เก็บข้อมูลทุกรายการและดึงไฟล์สื่อจาก URL แบบลงนามทุกรายการที่ได้รับจริง ##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ เก็บ operation\_id/X-Client-Request-ID เดิมไว้เพื่อกระทบยอดโดยไม่ส่งคำขอซ้ำ ไม่มีเส้นทางเฉพาะสำหรับตรวจสอบสถานะงานเสียงเป็นระยะ ฟิลด์การตอบกลับ | ฟิลด์ | ประเภท | | --- | --- | | ฟิลด์`binary audio` | ประเภทbytes | | ฟิลด์`response headers` | ประเภทheaders | ข้อผิดพลาดและขั้นตอนถัดไป | การตอบกลับ | เงื่อนไข | ขั้นตอนถัดไป | | --- | --- | --- | | การตอบกลับ400 · `invalid_request_error` | เงื่อนไขฟิลด์จำเป็น รูปแบบการแทนข้อมูล หรือค่าพารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง | ขั้นตอนถัดไปแก้ฟิลด์ที่ระบุก่อนส่งคำขอสร้างครั้งใหม่ | | การตอบกลับ`server_error` | เงื่อนไขการตอบกลับที่ได้รับระบุว่าต้องตรวจสอบการดำเนินการหรือผลลัพธ์ | ขั้นตอนถัดไปเก็บ ID การดำเนินการ/งานที่ส่งกลับมาแต่เดิม ส่วนหัวของคำขอ และการตอบกลับไว้ แล้วอ่านข้อมูลการดำเนินการเดิมนั้นต่อด้วยวิธีที่รองรับ ห้ามส่งคำขอสร้างซ้ำ | ### ชื่ออื่น #### ชื่ออื่นของโมเดล **Ailoot Ultra** [`hexgrad/kokoro-82m`](https://ailoot.ai/models/th/#m=hexgrad%2Fkokoro-82m&route=Ultra&caller=hexgrad%2Fkokoro-82m&fmt=speech) #### ชื่อพาธเมธอดอื่น ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน #### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล [`hexgrad/kokoro-82m`](https://ailoot.ai/models/th/#m=hexgrad%2Fkokoro-82m&route=Ultra&caller=hexgrad%2Fkokoro-82m&fmt=speech) FAQ · hexgrad: Kokoro 82M มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง? `POST /v1/audio/speech` · `hexgrad/kokoro-82m`: `text` → `audio` คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง? `POST /v1/audio/speech` · `hexgrad/kokoro-82m`: `model`, `input`, `voice`, `response_format` เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ ## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. ## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50% สมาชิก เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ โค้ดลดสูงสุด 50% ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้ รายจ่ายในประวัติ เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ [เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/) ## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์ แอปเชิงพาณิชย์ ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ ใบอนุญาตรีเซลเลอร์ ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร เอกสารบนเว็บไซต์ อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้ [ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th) ## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน. Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ