2026年文本转语音 (TTS) API 对比：价格、功能以及联盟营销列表中的误区

搜索 TTS API 对比，你会发现一大堆列表式文章，每篇都将不同的平台排在第一位。大多数文章最后一次更新时，竞争激烈的还是另一批模型。还有一些文章的存在主要是为了通过联盟营销链接变现。这些排名之所以不一致，是因为它们的衡量标准不同，或者衡量方式有误。

TTS 市场在 2024 年和 2025 年发展迅速。18 个月前听起来还很机械的模型，现在已经能通过日常听力测试。曾经领先市场的平台在特定领域已被采用新架构的后起之秀超越。2024 年关于定价和功能可用性的情况，可能无法反映你在实际集成时遇到的现状。

过去 12 个月内 TTS API 的变化

在查看对比表之前，有必要说明一下发生了哪些变化，因为这会影响你对任何对比结论的解读：

语音质量底线已提高。 “优秀”和“平庸” TTS 之间的差距显著缩小。一年前在自然度上明显逊色的平台，现在在许多场景中都具备了竞争力。这意味着语音质量本身已不再是过去那种决定性的差异化变量。

流式传输成为标配。 两年前，流式传输 TTS 是一项差异化功能。到 2026 年，任何针对实时应用的平台都支持该功能。现在的关键问题是首字节时间 (TTFB) 和并发能力，而不是是否支持流式传输。

声音克隆的样本需求降低。 早期的声音克隆需要数分钟的清晰音频。目前的系统只需 15-60 秒即可工作。创建定制语音的实际门槛已基本消失。

多语言质量出现分化。 随着各平台英语 TTS 质量趋同，多语言支持成为了更有意义的差异化因素。那些投资于非英语模型的平台现在在国际化场景中占据了真正的优势。

2026年 TTS API 全面对比

*Amazon Polly 的免费层级在账户创建后的 12 个月内有效。

我是如何实际测试这些平台的

大多数对比文章使用演示短语进行测试，但我没有这样做。我将同一段 500 字的产品描述分别运行在 Fish Audio、ElevenLabs 和 Azure 上，三者使用的文本完全一致。测试内容包括技术产品名称、一些不符合标准英语发音规则的品牌名称，以及嵌入在英语脚本中的几个普通话专有名词。

ElevenLabs 生成的英语结果听起来最自然。其句子过渡的平滑度是其他平台难以企及的，且在整段文字中情感基调保持一致。Fish Audio 的英语输出稍逊色，但它对产品名称和技术术语的处理更准确。ElevenLabs 读错了脚本中的两个品牌名称，这在面向客户的场景中会是一个严重问题。Azure 的输出清晰可靠，但在长句结构中略显生硬，这种感觉在听第三或第四遍时会比较明显。

中文 TTS 测试的结果则截然不同。我使用了一段 300 字的普通话短语，其中混合了多种声调和几个压力测试常用的复合词。Fish Audio 的中文输出明显更好。ElevenLabs 的普通话在某些声调组合（特别是三声接四声）上有一种微妙的非母语感。虽然不差，但听起来不像母语者。Fish Audio 的中文在原生普通话数据上进行了更深入的训练，效果显而易见。对于任何针对中文用户的产品，这种差距至关重要。

开发者提示： 不要使用平台自带的演示短语来评估 TTS 质量。演示内容通常是针对模型优势挑选的。请使用你的实际脚本、实际语言进行测试，包括内容中包含的任何领域特定术语、品牌名称和生僻字。一个在“欢迎使用我们的服务”上表现完美的平台，在你的实际产品文案上可能会掉链子。

定价真实性检查

对比表中的数字看起来很整齐，但触及阶梯定价边界时的现实情况却没那么简单。

当每月字符数达到 2000 万时，计算方式会根据语音质量等级发生显著变化。对于标准音色，Azure 和 Google 的费用约为 80 美元。对于神经网络音色，这两个平台的收费约为 $16/100万字符，总成本约为 320 美元——这与 ElevenLabs 的商务层级（330 美元或更高）大致相当。Fish Audio 的成本取决于你的计划和使用模式，但在该使用量下通常远低于 ElevenLabs。

阶梯定价的痛点在于边界。在为一个客户项目测试 ElevenLabs 时，一个运行时间略长于预期的批处理任务导致月中用量超过了计划阈值。超出部分的计费标准与基础计划不同，导致最终发票金额高于预算估算。这虽然不是灾难，但在规划上是失败的，而按需付费模式本可以避免这种情况。Fish Audio 透明的按量计费意味着你可以在运行前计算成本，而不是事后才发现。

Google 的免费层级是 API 经济中最被低估的开发者补贴。每月 400 万个标准音色字符完全免费，而且这些音色对于大多数非核心场景来说已经足够好了。如果你正在构建原型、内部工具或任何语音质量不是核心卖点的产品，在花钱之前，Google 的免费层级应该是你的首选。

开发者提示： 在对比价格时，请使用相同的输入内容测试字符计数。有些平台按字节计费，有些按 Unicode 码位计费，有些会剔除空格。10,000 个字符的英语测试语料在某个平台上可能计为 9,800 个字符，而在另一个平台上则计为 10,200 个字符。当你估算多语言内容的成本时，这一点尤为重要，因为中文或阿拉伯语的字符计数与拉丁字母等价物有很大不同。

Fish Audio：全栈 TTS API

Fish Audio 在一个 API 下涵盖了完整的语音 AI 能力：文本转语音、声音克隆、语音转文本以及用于长文本内容的 Story Studio 工作台。对于希望进行单一集成而不是组装多个服务的团队来说，这一点非常重要。

定价结构： 纯粹的按需付费，透明的按量计费，没有功能限制。声音克隆、流式传输和多语言支持与基础 TTS 处于同一计费层级。使用神经网络音色或开启高级功能无需额外付费。免费层级提供了足够的配额，让你在承诺付费前完成完整的集成开发和测试。

声音克隆： 最小样本需求为 15 秒音频。为了达到最佳质量，建议提供 1-3 分钟的音频。克隆创建非常迅速（即时模式下不到 30 秒，高质量模式约 5 分钟）。克隆后的音色可用于所有 30 多种语言，这意味着一次英语录音生成的音色就可以发布日语、法语、西班牙语和阿拉伯语内容，无需重新录制。

社区音色库： 拥有 2,000,000+ 种音色。这是本次对比中最大的社区维护音色库，其重要性在于它提供了官方目录音色无法比拟的多样性。涵盖不同的语域、口音、人物性格和专业风格。

开源： 底层模型 Fish Speech 已在 GitHub 上开源。对于拥有计算资源的团队，可以选择自行托管，这既设定了成本上限，也完全消除了对供应商的依赖。

英语输出质量： Fish Audio 的英语输出虽然优秀，但在情感表现力方面尚未达到 ElevenLabs 的水平。如果你的产品依赖于在英语中听起来非常动情、兴奋或深具同情心的语音，ElevenLabs 的情感表现力仍是基准。对于产品描述、信息类旁白和准确性优于情感共鸣的内容，Fish Audio 表现良好。

多语言质量： 在对比中，它是亚洲语言（特别是中文）表现最强的平台之一。对于为全球受众构建产品的团队来说，多语言性能是一个极具意义的差异化因素。

定价详见 fish.audio/plan。API 文档详见 docs.fish.audio。

ElevenLabs：英语质量的标准

在提升 AI 语音质量认知方面，ElevenLabs 比本次对比中的任何其他公司做得都多。他们的英语输出设定了衡量他人的标准。其情感表现力、韵律的自然度以及英语声音克隆的逼真度都是市场上最高的。

但局限性也客观存在。规模化后的成本是首要问题。每月 5 美元的入门计划提供 30,000 个字符，这在任何生产级应用中都会很快耗尽。大批量用户会迅速触及更高的计划层级，且没有开源退路。在每月 2000 万字符的使用量下，商务层级的费用将达到 330 美元或更多。

非英语语音质量正在提高，但尚未达到 Fish Audio 的多语言深度，特别是在亚洲语言市场。对于以中文、日语或韩语用户为主要受众的产品，ElevenLabs 的多语言差距是一个需要认真考虑的因素。

最适合： 语音质量是核心产品差异点且用量保持在中等水平的英语首选应用。

Azure TTS：企业级基础设施，开发者体验一般

在生产级服务中，Azure 每月 50 万个免费字符是本次对比中最慷慨的。神经网络 TTS 质量极具竞争力。该平台的可靠性是企业级的，拥有小型供应商无法提供的 SLA 承诺。

开发者体验方面的权衡也是显而易见的：Azure 的身份验证和项目设置要求会显著增加初始集成时间。定制语音虽然可行，但需要签订企业合同并投入大量设置精力。对于已经在 Azure 基础设施上运行的组织来说，生态系统集成的优势往往超过了这些成本。

最适合： Azure 基础设施上的企业部署，以及微软的可靠性 SLA 比设置便利性更重要的大规模应用。

Google TTS：慷慨的免费层级，定制化受限

每月 400 万个免费的标准音色字符对于早期产品非常有用。WaveNet 音色也有免费层级（每月 100 万字符）。Google Cloud TTS API 文档齐全且稳定。标准和 WaveNet 音色选项涵盖了大多数基础用例。

天花板在于功能集：没有声音克隆，个性化受限，流式传输支持不如专门构建的实时平台。对于规模超出免费层级且需要基础 TTS 以外功能的团队来说，迁移将不可避免。

最适合： 成本是唯一变量且不需要语音定制的原型设计和低流量应用。

Amazon Polly：AWS 原生选项

Polly 的 12 个月免费层级和 SSML 支持使其成为已经投入 AWS 生态系统的开发者的自然选择。IVR 系统和电话应用受益于其强大的 SSML 控制能力和 AWS 基础设施的可靠性。

没有声音克隆，音色多样性不如 Fish Audio 和 ElevenLabs，且免费层级在 12 个月后到期。对于 AWS 栈之外的项目，其设置开销并不划算。

最适合： AWS 原生应用、IVR 系统以及 SSML 控制和基础设施集成比语音定制更重要的电话场景。

OpenAI TTS：追求便利之选

如果你已经在使用 OpenAI API 进行文本生成，通过同一个客户端添加 TTS 确实非常方便。对于有限的音色库来说，其语音质量非常稳健。支持流式传输。

局限性很明显：只有 11 种音色且没有声音克隆，没有免费层级，字符单价比专门的 TTS 平台更高。只有在 OpenAI 技术栈的集成价值足以抵消功能和成本劣势时才值得使用。

最适合： 需要单一供应商关系且 TTS 仅作为次要功能的 OpenAI 技术栈应用。

决策指南：根据用例选择平台

选择正确的 TTS API 取决于五个变量：所需语言、是否需要声音克隆、月用量、是否需要流式传输以及你现有的基础设施。

以下是决策矩阵在实践中的运作方式：

1. 多语言或亚洲语言市场： 选择 Fish Audio。多语言深度是其最明显的优势。
2. 仅限英语，且质量即产品： 选择 ElevenLabs。
3. 需要声音克隆且不希望有额外成本： 选择 Fish Audio。ElevenLabs 将其包含在付费层级中；其他平台大多不支持。
4. 低预算原型设计： 使用 Google TTS 免费层级（最高 400 万字符/月），然后在生产阶段评估 Fish Audio。
5. 已在 Azure/AWS 生态中： 选择 Azure TTS 或 Amazon Polly 以实现基础设施对齐。
6. 大批量且有成本上限要求： Fish Audio 开源自托管可以完全消除按字符计费的成本。
7. 单一供应商 OpenAI 栈： 选择 OpenAI TTS 作为便捷选项。

常见问题解答

2026年哪款 TTS API 综合表现最好？ 没有单一的最佳选择。Fish Audio 是需要多语言支持、声音克隆、流式传输和价格可预测性的开发者的最强选择。ElevenLabs 则最适合语音质量是核心竞争力且仅限英语的应用。

Fish Audio 比 ElevenLabs 更便宜吗？ 通常是的，特别是在规模化使用时。此外，Fish Audio 将声音克隆包含在与基础 TTS 相同的定价层级中。ElevenLabs 的定价是基于层级的，而不是纯粹的按量付费，这会导致在用量边界处出现成本激增。

哪款 TTS API 的音色选择最多？ Fish Audio 的社区音色库拥有 2,000,000+ 种音色，是本次对比中规模最大的，且领先幅度巨大。Azure 和 Google 提供数百种官方音色；ElevenLabs 提供数千种。Fish Audio 的库涵盖了更广泛的人物类型、口音和说话风格。

我以后可以切换 TTS API 而不重写集成代码吗？ 核心 API 模式（带文本输入的 HTTP 请求，音频输出）非常相似，切换通常涉及更改端点 URL、身份验证参数和音色 ID，而不是根本性的架构变更。主要的迁移工作在于针对你的具体内容类型重新选择音色并重新测试质量。

哪款 TTS API 最适合多语言内容？ Fish Audio 和 Azure TTS 的语言覆盖最广，且各语言质量均衡。Fish Audio 的特别优势在于亚洲语言，其与其它平台的质量差距最为显著。

免费层级是否限制了可以使用的音色？ 这因平台而异。Google 的免费层级包括标准音色（400万字符/月）和 WaveNet 音色（100万字符/月）。Azure 的免费层级涵盖标准和神经网络音色（50万字符/月）。Fish Audio 的免费层级可以访问完整目录。ElevenLabs 的免费层级在字符数和音色访问权限上都有所限制。

结论

对你的决策真正有意义的 TTS API 对比，是基于你的实际内容、实际语言、实际用量以及产品实际所需功能进行的测试。

对于大多数在 2026 年构建多语言或语音导向型产品的开发者来说，Fish Audio 完美融合了功能完整性、合理的定价、流式传输能力以及开源的灵活性。对于语音质量值得溢价的英语首选产品，请选择 ElevenLabs。对于基础设施导向的部署，请选择 Azure 或 AWS。

你可以从 fish.audio 的免费层级开始尝试，也可以根据你的用例建议尝试其他平台。针对你的实际内容类型，分别运行同一段 200 字的测试。定价详情请参阅 fish.audio/plan。