Flexible Parameter
5 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter dialogue_turns, sample_context, scene, speakers, temperature.
Schnelle Mehrsprecher-Ausgabe für reaktive Dialoge und große Audiomengen
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/gemini_tts/text_to_speech \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.1-flash-tts",
"text": "Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast."
}'
import { GeminiTtsClient } from "@runapi.ai/gemini-tts";
const client = new GeminiTtsClient();
const result = await client.textToSpeech.run({
model: "gemini-3.1-flash-tts",
text: "Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast.",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/gemini_tts/text_to_speech",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"gemini-3.1-flash-tts","text":"Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast."}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/gemini_tts/text_to_speech");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'gemini-3.1-flash-tts',
'text' => 'Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast.',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.textToSpeech().run({"model":"gemini-3.1-flash-tts","text":"Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast."});
task.waitForResult();
require "runapi/gemini_tts"
client = RunApi::GeminiTts::Client.new
result = client.text_to_speech.run(
model: "gemini-3.1-flash-tts",
text: "Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast."
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.textToSpeech.Run({"model":"gemini-3.1-flash-tts","text":"Erstelle eine Podcast-Einleitung mit zwei Sprechern – einem ruhigen britischen Moderator und einem energiegeladenen amerikanischen Gast."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model gemini-3.1-flash-tts \
--endpoint text_to_speech \
--wait
2 Versionen verfügbar
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
Derzeit sind keine Modelle verfügbar.
| Anbieter | |
| Modell-ID | gemini-3.1-flash-tts |
| Modalität | Audio & Musik |
| Aufgabentypen | Asynchronous |
| API-Endpunkt | /api/v1/gemini_tts/text_to_speech |
| Abrechnungseinheit | 1K-Token |
| Eingabeparameter | callback_url, dialogue_turns, model, sample_context, scene, speakers, temperature |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für gemini-3.1-flash-tts.
Sende eine POST-Anfrage an /api/v1/gemini_tts/text_to_speech mit der Modell-ID gemini-3.1-flash-tts und deinen Parametern.
Rufe den Task ab oder folge dem Callback, um das fertige gemini-3.1-flash-tts-Ergebnis abzurufen.
5 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter dialogue_turns, sample_context, scene, speakers, temperature.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: text_to_speech.
Asynchrone Tasks akzeptieren eine Callback-URL für Fertigstellungsbenachrichtigungen.
Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.
sceneScene and recording environment.
speakersNon-empty speaker configurations with unique Speaker N identifiers.
temperatureSampling temperature.
callback_urlWebhook URL for async notifications.
dialogue_turnsNon-empty ordered dialogue turns whose speaker ids reference configured speakers.
sample_contextOverall delivery context and tone.
Erstelle Tracks und Audio-Assets.
Baue Speech- und Audio-Pipelines.
Stelle Audio-Tools im Entwicklungsworkflow bereit.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.
Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.
Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.
Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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