GUÍA

Una API de Kokoro TTS: propia, de terceros o una alternativa alojada

Kokoro-82M es un modelo abierto de texto a voz muy popular: 82 millones de parámetros, pesos con licencia Apache y, en la versión 1.0, 54 voces en 8 idiomas. Su ficha no menciona una API alojada oficial de su autor, así que una «API de Kokoro» significa ejecutar el modelo en tu servidor o pagar a un proveedor externo.

Esta guía compara esas opciones con la API de voz de SuperClonica, que ejecuta otro modelo abierto, Supertonic 3, como servicio alojado con 190 voces de catálogo.

Opción 1: aloja Kokoro tú mismo

Los pesos tienen licencia Apache, así que puedes envolver el modelo en tu propio servidor HTTP y ejecutarlo en CPU o GPU. Tienes control total y solo pagas la máquina, pero te encargas del servidor, el escalado y las actualizaciones. La ficha advierte que algunos sitios con el nombre Kokoro no pertenecen al autor del modelo ni están afiliados a él.

Opción 2: un proveedor externo de Kokoro

Según la ficha, Kokoro se ha desplegado en muchas API comerciales y, en abril de 2025, citaba precios de mercado por debajo de 1 $ por millón de caracteres, unos 0,65 $ y 0,80 $ en dos proveedores: aproximadamente 0,04–0,05 $ por hora de audio. Comprueba tú mismo el precio, los límites y las condiciones actuales de cada proveedor.

Opción 3: la API de voz de SuperClonica

SuperClonica ejecuta Supertonic 3, un modelo abierto de tamaño similar, como API alojada. Devuelve el audio en streaming desde unos 300 ms en nuestras mediciones y da acceso a 190 voces de catálogo de autores (personajes, narradores, locutores) y a voces entrenadas con tu grabación. El precio es por tiempo: una clave gratuita da un minuto al día e Inicio cuesta 5 $ al mes por hasta 216 horas, unos 0,023 $ por hora usado al límite.

Cuál elegir

Elige Kokoro si necesitas chino, que Supertonic 3 todavía no habla, o las voces concretas de Kokoro, y no te importa alojarlo o elegir proveedor. Elige SuperClonica si quieres muchas voces listas de personajes y narradores, voces propias entrenadas y una API alojada con streaming sin mantener servidor. Los dos modelos son pequeños y funcionan en CPU, así que puedes probar cada uno en local primero.