Gemini 2.5 Flash Preview TTS
Réseau Neuronal
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 2.5 Flash Preview TTS?
Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Flash Preview TTS
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle Google pour la synthèse vocale : il génère de l'audio à partir d'une description textuelle. Il convient pour la voix off de vidéos et de supports pédagogiques, les podcasts, les notifications et les prototypes d'interfaces vocales. Il accepte en entrée du texte, des images et des documents, et sait appeler des fonctions et raisonner avant de répondre.
La génération audio en plus du texte est une fonctionnalité confirmée, mais nous ne préciserons pas les codecs, la fréquence d'échantillonnage ou le débit binaire : nous ne disposons pas de ces données. Référez-vous aux limites indiquées dans l'en-tête technique : un contexte de 200 000 jetons et jusqu'à 32 000 jetons de sortie par requête.
Oui, le mode de raisonnement du modèle est confirmé. Cela aide à analyser plus précisément les longs textes et les scénarios de voix off : prendre en compte la structure des répliques, placer les accents et les pauses de manière pertinente, et suivre des instructions en plusieurs étapes. Le raisonnement consomme des jetons de sortie, gardez donc à l'esprit la limite de 32 000.
Oui, l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être intégré dans un pipeline où il appelle vos outils et renvoie un schéma prévisible pour un traitement ultérieur. Dans BotHub, il se connecte via une API unique compatible avec OpenAI, donc changer de modèle ne nécessite pas de réécrire l'intégration.
Selon nos informations, en plus du texte, des images et des documents sont acceptés en entrée — par exemple, un script en PDF ou une maquette de diapositive. Nous n'avons aucune indication concernant l'audio et la vidéo en entrée, nous ne ferons donc aucune affirmation : il est plus simple de tester directement dans l'interface avec votre propre tâche.
Nous ne disposons pas de données sur les langues de prompt et de sortie, nous ne promettrons donc pas une qualité spécifique pour le russe — il est plus fiable de tester avec vos propres textes. Dans BotHub, vous pouvez le faire immédiatement : interface en russe, paiement par cartes russes en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère.