google/gemini-3.1-flash-tts-preview

google/gemini-3.1-flash-tts-preview
오디오
제공 google

Google의 빠르고 비용 효율적인 텍스트-음성 변환 모델로, 실시간 오디오 생성을 위해 OrcaRouter를 통해 접근됩니다.

엔드포인트:/v1/audio/speech
입력text
p50 TTFT9.07 s
입력$1.00/ 100만 토큰
출력$20.00/ 100만 토큰
p50 TTFT9.07 s7일
p95 TTFT10.00 s7일
트래픽78.0K토큰 / 7일

google/gemini-3.1-flash-tts-preview는 Google의 텍스트 음성 변환 모델로, Gemini Flash 제품군에 속합니다. 텍스트 입력을 받아 음성 오디오 출력을 생성합니다. 이 모델은 속도와 비용 측면에서 최적화되어 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 현재 프리뷰 상태로, 개발이 진행 중이며 가용성은 변경될 수 있습니다.…

google/gemini-3.1-flash-tts-preview란 무엇인가요?

이 모델은 누구를 위해 설계되었나요?

주요 입력 및 출력 사양은 무엇인가요?

OrcaRouter는 이 모델에 대한 접근을 어떻게 제공하나요?

코드 샘플

어떤 SDK에서도 호출

OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로

  • OpenAI SDKhttps://api.orcarouter.ai/v1

지원되는 매개변수

  • voice

가격

입력 / 1M tokens$1.00
출력 / 1M tokens$20.00
통화USD

비용 계산기

월 토큰 수10MM
입력 비율70%%
월 예상 $67.00

정가 기준 추정치

토큰 및 비용 추정기

입력 토큰: 9요청당 비용: $0.0100

추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.

성능

p50 TTFT
9.07 s
출력 속도
1794 tok/s
p95 TTFT
10.00 s
오류율
0%

공개 벤치마크

소스: Design Arena

비교

google/gemini-3.1-flash-tts-previewGemini 3.1 Pro PreviewGemini 3.1 Pro Preview Custom ToolsGemini 3 Flash Preview
입력 $/100만$1.00$2.00$4.00$0.50
출력 $/100만$20.00$12.00$18.00$3.00
컨텍스트1.0M1.0M1.0M
품질2/1010/1010/109/10
나란히 비교나란히 비교나란히 비교나란히 비교

google의 다른 모델

FAQ

OrcaRouter에서 google/gemini-3.1-flash-tts-preview를 사용하는 데 비용이 얼마나 드나요?
가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.00, 출력 토큰 100만 개당 $20.00이며, OrcaRouter의 추가 수수료 없이 Google 제공업체 요율로 청구됩니다. 추가 플랫폼 수수료는 없습니다. 사용된 입력 및 출력 토큰 모두에 대해 요금이 부과됩니다.
이 모델의 컨텍스트 윈도우(최대 입력 길이)는 얼마인가요?
google/gemini-3.1-flash-tts-preview의 최대 입력 길이(컨텍스트 창)는 제공된 정보에 명시되어 있지 않습니다. 미리보기 모델이므로 Google에서 제한을 부과할 수 있습니다. 예상 텍스트 길이로 테스트하거나 Google의 미리보기 문서를 참조하세요.
이 TTS 모델의 주요 강점은 무엇인가요?
장점으로는 매우 낮은 입력 토큰 비용($1/M 토큰), Flash 아키텍처로 인한 빠른 생성, 그리고 간단한 텍스트-음성 변환이 있습니다. 실시간 애플리케이션 및 짧은 오디오의 배치 처리를 위해 설계되었습니다. OrcaRouter는 제로 마크업 가격과 OpenAI 호환 API 액세스를 제공합니다.
이 모델은 OpenAI의 tts-1 같은 다른 TTS 모델과 어떻게 비교됩니까?
OpenAI의 TTS 모델은 문자당 과금되며(약 $0.015/1,000자), 알려진 음성이 있습니다. Google의 Flash TTS는 토큰 기반 가격 책정을 사용합니다. 입력 토큰은 저렴하지만 출력 토큰은 비쌉니다. 지연 시간은 비슷할 것으로 예상됩니다. 품질과 음성 옵션은 다양합니다. 두 가지를 콘텐츠로 테스트하여 자연스러움을 비교해야 합니다.
OrcaRouter를 통해 이 모델을 사용할 때 어떤 데이터 처리 정책이 적용됩니까?
데이터 처리는 Google의 Gemini 모델 정책과 OrcaRouter의 개인정보 보호정책을 따릅니다. OrcaRouter는 API 라우팅에 필요한 범위를 넘어 사용자의 프롬프트나 출력을 기록하거나 저장하지 않습니다. Google은 자체 약관에 따라 데이터를 처리할 수 있습니다. 규정 준수를 위해 OrcaRouter의 약관과 Google의 모델별 약관을 모두 검토하십시오.
OpenAI Python SDK를 사용하여 이 모델을 어떻게 호출할 수 있나요?
API 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 설정하고, 본인의 OrcaRouter API 키를 사용하며, model="google/gemini-3.1-flash-tts-preview"로 설정하세요. 예: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-..."). 그런 다음 채팅 완료 요청을 보내세요. 오디오 출력은 응답에 포함되며, base64 디코딩이나 스트리밍을 사용해야 할 수 있습니다.
이 모델은 스트리밍 오디오 출력을 지원하나요?
제공된 사실에서 스트리밍 지원이 확인되지 않았습니다. 많은 TTS 모델은 오디오 청크를 생성하는 대로 전송하여 스트리밍을 지원합니다. API 요청에서 stream=true를 설정하여 테스트할 수 있습니다. 지원되는 경우 증분 응답 데이터를 받게 됩니다. 그렇지 않으면 마지막에 전체 오디오 blob이 반환됩니다.
이 모델은 어떤 입력 방식을 지원하나요?
이 모델은 텍스트 입력만 허용합니다. 텍스트를 오디오 출력으로 변환합니다. 이미지나 비디오 입력과 같은 다른 모달리티는 지원하지 않습니다. 프롬프트가 일반 텍스트인지 확인하세요.
이 모델에 OrcaRouter에서 컨텍스트 캐싱이 가능한가요?
사용 가능한 사실은 이 모델의 캐싱 기능에 대해 언급하지 않습니다. OrcaRouter는 일부 모델에 대해 캐싱을 제공할 수 있지만, 명시되어 있지 않습니다. 반복적인 프롬프트 비용을 줄이기 위해 애플리케이션 계층에서 생성된 오디오를 캐싱하는 것을 고려하세요.
Google의 네이티브 API에서 OrcaRouter의 API로 이 모델에 대해 마이그레이션하려면 어떻게 해야 합니까?
기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, OrcaRouter API 키를 사용하며, 모델을 "google/gemini-3.1-flash-tts-preview"로 설정하세요. 인증 및 엔드포인트 구조를 조정하세요. OrcaRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 표준 SDK를 사용할 수 있습니다. 이러한 파라미터 업데이트 외에는 코드 변경이 필요하지 않습니다.

이 배지 임베드

google/gemini-3.1-flash-tts-preview$1.00/M in9074ms p50OrcaRouter를 통해
HTML <a href="https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-flash-tts-preview" target="_blank"> <img src="https://www.orcarouter.ai/embed/google/gemini-3.1-flash-tts-preview.svg" alt="OrcaRouter 의 google/gemini-3.1-flash-tts-preview" /> </a>
Markdown [![google/gemini-3.1-flash-tts-preview](https://www.orcarouter.ai/embed/google/gemini-3.1-flash-tts-preview.svg)](https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-3.1-flash-tts-preview)

모델 카드를 데이터로

GET /api/public/models/google/gemini-3.1-flash-tts-preview열기
기계 판독 가능:/llms.txt/llms-full.txt