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**Parler-TTS Large v1** is a 2.2B-parameters text-to-speech (TTS) model, trained on 45K hours of audio data, that can generate high-quality, natural sounding speech with features that can be controlled using a simple text prompt (e.g. gender, background noise, speaking rate, pitch and reverberation). With Parler-TTS Mini v1, this is the second set of models published as part of the Parler-TTS project, which aims to provide the community with TTS training resources and dataset pre-processing code. **Parler-TTS** has been trained to generate speech with features that can be controlled with a simple text prompt, for example:

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🚨 As compared to Mini Multilingual v1, this version was trained with some consistent speaker names and with better format for descriptions. 🚨 It is a fine-tuned version, trained on a cleaned version of CML-TTS and on the non-English version of Multilingual LibriSpeech. In all, this represents some 9,200 hours of non-English data. To retain English capabilities, we also added back the LibriTTS-R English dataset, some 580h of high-quality English data. **Parler-TTS Mini Multilingual** can speak in 8 European languages: English, French, Spanish, Portuguese, Polish, German, Italian and Dutch.

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**Parler-TTS Mini v1** is a lightweight text-to-speech (TTS) model, trained on 45K hours of audio data, that can generate high-quality, natural sounding speech with features that can be controlled using a simple text prompt (e.g. gender, background noise, speaking rate, pitch and reverberation). With Parler-TTS Large v1, this is the second set of models published as part of the Parler-TTS project, which aims to provide the community with TTS training resources and dataset pre-processing code. * 👨‍💻 Installation * 🎲 Using a random voice * 🎯 Using a specific speaker * Motivation * Optimizing inference

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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