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Kokoro

Thorsten-Voice

A German fine-tune of Kokoro-82M on the Thorsten-Voice dataset — a fast, high-quality, CPU-friendly text-to-speech model that speaks with Thorsten's own voice. Kokoro-82M is a compact (82M parameter) TTS model based on the StyleTTS2 architecture. Its small size means it runs comfortably on CPU, in real time or faster, without requiring a GPU — making it well suited for local, offline use. This model requires the German-language forks of `misaki` and `kokoro` (the official PyPI `misaki` package does not include the `de` submodule needed for German G2P), plus the `espeak-ng` system package that `misaki` relies on for phonemization:

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输入 文本→ 输出 音频
价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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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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