Deepgram: Aura-2 対 ElevenLabs: Eleven Flash v2.5
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Deepgram: Aura-2（$105.00 / 100万文字 (≈ ￥16,573)）とElevenLabs: Eleven Flash v2.5（$140.00 / 100万文字 (≈ ￥22,097)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Deepgram: Aura-2 | ElevenLabs: Eleven Flash v2.5 | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Deepgram | ElevenLabs |
| 文字 | $105.00 / 100万文字 (≈ ￥16,573) | $140.00 / 100万文字 (≈ ￥22,097) |
| コンテキストウィンドウ | - | - |
| 最大出力 | - | - |
| 入力 | text | text |
| 出力 | speech | speech |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/07/16 | 2026/10/07 |
主な違い
- Deepgram: Aura-2は入力トークンが25%安くなっています。
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Deepgram: Aura-2 は Deepgram の音声モデルであり、ElevenLabs: Eleven Flash v2.5 は ElevenLabs の音声モデルです。どちらも音声カテゴリに属し、どちらもテキストを入力として受け取り、音声を出力として生成します。どちらも汎用テキストモデルではないため、ここでの比較は2つのチャットアシスタント間の比較ではなく、2つのテキスト読み上げエンジン間の比較です。書かれたコンテンツを音声に変換する必要があるものを構築しているなら、api14 上でその説明に当てはまる2つの候補がこれらです。
機能面では、両者は見た目よりも近い存在です。どちらも入力モダリティとしてテキストのみを挙げ、出力モダリティとして音声のみを挙げており、どちらもトークン単位のコンテキスト長を公開していません。これは音声モデルでは想定されることで、関連する制限は通常トークンウィンドウではなく送信するテキストの長さだからです。どちらのモデルも、ツール呼び出し、構造化出力、推論を際立った機能として宣伝していないため、そこに活用できる機能差はありません。示されている定性的な違いは1つ、価格です。Aura-2 は入力においてより安価なモデルです。出力価格は差があるとは示されていないため、その面では両者をほぼ同じと見なしてください。要するに、意味のある違いは機能ではなく入力コストです。
そのため、選択はかなり実用的になります。ワークロードが入力量に支配されている場合、たとえば長い台本、記事、文書を大規模に音声へ変換する場合、Aura-2 は入力でより安価な選択肢であり、自然な既定値です。すでに ElevenLabs の音声に投資している場合、またはその出力の特性を好む理由がある場合は、Eleven Flash v2.5 が選択肢となり、入力価格の差はそのために受け入れるトレードオフです。どちらのモデルもツール、構造化出力、推論を提供していないため、それらの理由で両者を選び分けるべきではありません。そこには両者を分けるものが何もありません。音声の好みと、どれだけの入力テキストを処理するかで決めてください。
どちらのモデルを api14 経由で呼び出す場合も同じように動作します。API が OpenAI 互換だからです。同じエンドポイントに同じリクエスト形状でリクエストを送信し、変わるのはモデル id だけです。Deepgram には "deepgram/aura-2" を、ElevenLabs には "elevenlabs/eleven-flash-v2.5" を使います。テキストは入力として送られ、応答は音声として返ります。つまり、1つのコードパスを構築し、モデル id を設定に保持しておけば、統合を書き直すことなくプロバイダーを切り替えられます。また、A/B テストも簡単になります。同じテキストを両方の id で実行し、音声を比較するだけです。
Aura-2 の方が入力で安価であっても、もう一方のモデルの方が依然としてより良い選択である場合があります。出力価格は差があるとは示されておらず、機能差も記載されていないため、決め手が入力コストではなく音声やプロバイダーである場合は常に、Eleven Flash v2.5 は妥当な選択肢であり続けます。入力量が控えめであれば、入力価格の差はあまり重要ではなくなり、ElevenLabs を選ぶ理由はそれ自体で成り立ちます。どちらのモデルも全面的に厳密に優れているわけではありません。示されている事実が支持するのは、Aura-2 の入力におけるコスト優位だけであり、それ以上ではありません。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"deepgram/aura-2"から"elevenlabs/eleven-flash-v2.5"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
import { writeFile } from "node:fs/promises";
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const audio = await client.audio.speech.create({
"model": "elevenlabs/eleven-flash-v2.5",
"input": "Hello from api14! One API for every model.",
"voice": "alloy",
"response_format": "mp3"
});
await writeFile("speech.mp3", Buffer.from(await audio.arrayBuffer()));
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