Qwen-Audio-3.1-TTS-Next

复制成功!
立即体验加入对比

概述

Qwen-Audio-3.1-TTS-Next 是一款面向统一音频生成的 Audiogen 模型,不再局限于传统 TTS 的单一语音合成,而是能够围绕文本、时间戳和参考音频等输入,一次生成完整的音频内容,包括人声、音效、环境音、背景音乐等。模型支持多语种 TTS、单人说话、多人对话、Podcast 播客、影视剧声景、音乐、环境音与音效等任务。其核心亮点在于更自然的人声表达、稳定的音色保持、灵活的时间控制,以及高质量音乐与综合声景生成能力,适用于内容创作、短视频、播客、影视和游戏音频制作等场景。

输入

文本音频

输出

音频

功能

前缀补全

调用通义千问 API 时启用 Partial Mode,可让模型严格接续您提供的前缀文本进行生成。查看文档

函数调用

通过函数调用将大模型与外部工具和系统连接起来。查看文档

缓存

Context Cache 会缓存长上下文请求的公共前缀,减少重复计算、提升响应速度并降低成本。查看文档

结构化输出

结构化输出可确保模型返回符合预期格式的 JSON 字符串。查看文档

批量任务

异步批量处理请求,降低调用成本。查看文档

联网搜索

启用联网搜索后,模型可基于实时检索的数据进行回答。查看文档

微调

基于样本数据训练模型,使其更适配特定任务。查看文档

定价

  • 输入
    ¥6/M tokens
  • 输出
    ¥12/M tokens

速率限制

  • RPM每分钟请求数
    180

API 参考

调用API
复制成功!
123456789101112131415161718192021222324252627
# coding=utf-8
# pip install requests

import os
import requests

response = requests.post(
    "https://cn-beijing.maas.qianwenaiapi.com/api/v1/services/audio/tts/SpeechSynthesizer",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['DASHSCOPE_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "qwen-audio-3.1-tts-next",
        "input": {
            "text_prompt": '一位女性清晰地说:“你好,欢迎使用。”',
            "format": "wav",
        },
    },
    timeout=300,
)
response.raise_for_status()
audio_url = response.json()["output"]["audio"]["url"]
audio_response = requests.get(audio_url, timeout=60)
audio_response.raise_for_status()
with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(audio_response.content)