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Deepgram: Aura-2
deepgram/aura-2
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, deepgram/aura-2 es un modelo multilingüe de síntesis de voz de Deepgram. El catálogo indica que acepta texto, genera voz y admite el catálogo canónico de voces Aura-2 de Deepgram en varios idiomas. Estas son capacidades declaradas por la fuente, no mediciones independientes de rendimiento. Este paquete no incluye resultados de evaluaciones, fecha de corte de conocimiento, identificador de Hugging Face, parámetros configurables ni una ficha independiente del modelo, por lo que conviene validar directamente su idoneidad para una voz, un idioma, una latencia o una carga de producción concretos.[1]
Puntos fuertes
Limitaciones
- La evidencia procede únicamente del catálogo; este paquete no incluía una ficha independiente del modelo ni resultados medidos de rendimiento.[1]
- La fuente no enumera los idiomas ni las voces admitidos, ni aporta validación sobre calidad de voz, latencia, fiabilidad o cargas de trabajo específicas.[1]
Dónde utilizarlo
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Deepgram: Aura-2Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Aura-2 is a multilingual text-to-speech model from Deepgram. It supports Deepgram’s canonical Aura-2 voice catalog for speech synthesis across multiple languages.
Especificaciones
- ID del modelo
- deepgram/aura-2
- ID canónico
- deepgram/aura-2-20260716
- Creador
- deepgram
- Añadido a OpenRouter
- 16.07.2026
- Longitud de contexto
- 0
- Modalidad
- text->speech
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- speech
- Precio por token
- Sin precio por token en la instantánea fuente — consulta OpenRouter para la unidad de facturación
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | — |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Deepgram | 0 | — | — | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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