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ElevenLabs vs. Vapi.ai

Une comparaison détaillée des fonctionnalités entre les deux plateformes.

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Résumé

  • ElevenLabs et Vapi.ai sont des plateformes puissantes de Conversational AI conçues pour créer des agents vocaux personnalisables.
  • ElevenLabs crée ses propres modèles TTS et STT en interne, réduisant la latence et offrant un meilleur contrôle.
  • Vapi.ai propose une plateforme API-native avec flexibilité et évolutivité, intégrant plusieurs fournisseurs TTS, y compris ElevenLabs.
  • Les deux plateformes fournissent des outils fiables pour les appels API, la gestion des bases de connaissances et les intégrations téléphoniques.

Vue d'ensemble

ElevenLabs et Vapi.ai sont des leaders en orchestration de Conversational AI, offrant des outils fiables pour créer des agents vocaux personnalisables. ElevenLabs se concentre sur des modèles TTS et STT internes pour une latence et un contrôle améliorés, tandis que Vapi.ai met l'accent sur la flexibilité et l'évolutivité avec son architecture API-native. Les deux plateformes prennent en charge de nombreuses langues et offrent des outils d'intégration avancés, les rendant adaptées aux entreprises et développeurs recherchant des solutions innovantes de voix IA.

Introduction à ElevenLabs et Vapi.ai

Les plateformes d'orchestration de Conversational AI, comme ElevenLabs et Vapi.ai, permettent aux développeurs de créer des agents vocaux personnalisables. Ces agents vocaux gèrent les appels de support client, forment les opérateurs du 911, et alimentent de nouvelles expériences journalistiques.

La plupart des plateformes combinent le speech to text (STT), un large modèle de langage (LLM), et le text to speech (TTS), avec gestion intégrée des tours de parole et des interruptions, pour soutenir des conversations naturelles et humaines. De nombreuses entreprises, comme Vapi.ai, s'associent à d'autres organisations pour fournir chacun de ces composants.

En revanche, ElevenLabs est à la fois une entreprise de recherche et de produits qui crée des modèles audio fondamentaux et offre une solution intégrée. Cette approche permet à ElevenLabs d'optimiser la latence en éliminant le besoin de multiples appels serveur, offrant aux utilisateurs la meilleure qualité TTS et STT en interne.

Comparaison des fonctionnalités

Pour une compréhension plus approfondie de la comparaison entre les deux plateformes, examinons leurs fonctionnalités uniques et opportunités de personnalisation :

Fournisseur ElevenLabs Vapi.ai
Inclut une vaste bibliothèque de voix Inclut une vaste bibliothèque de voix avec plus de 5 000 voix dans 32 langues et de nombreux accents régionaux. Les utilisateurs peuvent concevoir de nouvelles voix à partir d'une invite textuelle ou cloner les leurs. S'intègre à plusieurs fournisseurs TTS, y compris ElevenLabs, permettant aux utilisateurs de choisir parmi diverses options de voix.
Latence Utilise le modèle Flash, le TTS le plus rapide et le plus humain disponible. Avantage pour la latence de bout en bout, économisant deux appels serveur grâce au TTS et STT internes. Opère sur une infrastructure audio en temps réel personnalisée avec une latence inférieure à 500 ms.
Outils & Appels API Fournit des outils serveur pour appeler des applications tierces ou des API pour obtenir des informations en temps réel ou agir. Offre également des outils client pour déclencher des événements de navigateur, exécuter des fonctions côté client ou envoyer des notifications à une interface utilisateur. Fournit une architecture API-native avec des configurations et intégrations étendues, supportant les appels d'outils pour obtenir des données et effectuer des actions sur les serveurs.
Langues Prend en charge plus de 30 langues. Permet aux utilisateurs de définir une voix ou un premier message personnalisé pour chaque langue. Prend en charge plus de 100 langues, permettant aux agents de communiquer dans plusieurs langues et accents régionaux.
Concurrence Concurrence par niveau pour les plans de base ElevenLabs est disponible ici. Des limites personnalisées sont disponibles pour gérer l'échelle pour les plus grandes entreprises. S'adapte pour gérer des millions d'appels avec des interactions à ultra-faible latence.
LLM Permet aux utilisateurs de choisir parmi les modèles leaders d'OpenAI, Anthropic, Google et DeepSeek ou d'intégrer leur propre LLM personnalisé. Permet l'intégration avec divers LLM, y compris OpenAI et Anthropic, et supporte l'utilisation de vos propres modèles.
Gestion des bases de connaissances Permet aux utilisateurs d'importer des fichiers, des URL ou du texte brut pour équiper leurs agents d'informations pertinentes et spécifiques au domaine. Offre un RAG verticalement intégré unique pour ancrer les réponses dans les données d'entreprise avec une latence minimale. Supporte l'intégration avec des bases de connaissances externes et des API pour fournir des informations en temps réel pendant les appels.
Intégrations téléphoniques Offre des taux d'échantillonnage PCM 8000 Hz ou μ-law 8000 Hz pour l'intégration avec n'importe quel fournisseur. Pour plus d'informations, consultez le guide de démarrage rapide Twilio. S'intègre aux systèmes téléphoniques existants, y compris Twilio, et offre un support téléphonique SIP.
Rétention des données Par défaut, ElevenLabs conserve les données de conversation pendant 2 ans. Les utilisateurs peuvent modifier cette période à n'importe quel nombre de jours, rétention illimitée ou suppression immédiate. Offre des politiques de rétention des données personnalisables, avec des options pour une suppression immédiate ou des périodes de rétention prolongées, assurant la conformité avec les réglementations.
Suivi & Analytique Permet aux utilisateurs de revoir les enregistrements passés, les transcriptions et les résumés d'appels. Offre des invites personnalisées pour étiqueter les appels selon des critères de succès internes et extraire des données des transcriptions. Fournit des analyses en temps réel et des fonctionnalités de surveillance des appels, ainsi que des tests automatisés pour identifier les risques avant la production.

Dernières réflexions

Basé sur les comparaisons de fonctionnalités ci-dessus, les deux plateformes offrent des solutions vocales puissantes basées sur l'IA.

ElevenLabs propose une vaste bibliothèque de voix, des services STT et TTS intégrés, et un support linguistique complet, le rendant adapté à des applications diverses avec une faible latence. Vapi.ai se concentre sur une plateforme flexible, API-native avec des intégrations étendues, attirant les développeurs recherchant des solutions vocales IA personnalisables.

Votre choix entre les deux dépendra de vos besoins spécifiques, tels que l'intégration de modèles internes, les capacités de personnalisation et la latence.

Flowchart diagram with black and white nodes labeled "USER," "SPEECH TO TEXT," "TEXT TO SPEECH," "AGENT," "LLM," "MONITORING," and "FUNCTION CALLING" connected by curved lines on a blue gradient background.

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FAQs

ElevenLabs développe ses modèles TTS et STT en interne, offrant une meilleure latence et un meilleur contrôle. Vapi.ai s'intègre à plusieurs fournisseurs TTS, y compris ElevenLabs, offrant des options vocales flexibles, mais souffrant d'une latence plus élevée.

ElevenLabs prend en charge plus de 30 langues, tandis que Vapi.ai offre plus de 100 langues à une qualité inférieure, rendant les deux adaptées aux applications mondiales.

Oui, ElevenLabs et Vapi.ai offrent des capacités d'intégration téléphonique, y compris le support pour Twilio et les systèmes téléphoniques SIP personnalisés.

ElevenLabs permet d'importer des fichiers, des URL ou du texte brut pour des informations spécifiques au domaine. Vapi.ai supporte l'intégration de bases de connaissances externes et fournit des informations en temps réel pendant les appels. La base de connaissances d'ElevenLabs est verticalement intégrée et colocalisée avec l'orchestration speech to text et text to speech, résultant en une latence inférieure à celle de Vapi.

ElevenLabs offre une performance à faible latence grâce à ses modèles internes. Vapi.ai fournit une latence inférieure à 500 ms, mais n'est pas capable d'héberger des modèles internes, ce qui entraîne une latence plus élevée.

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