Der Latenz-Benchmark 2025: Morvoice vs. ElevenLabs vs. Azure Neural

Warum Latenz für konversationelle KI wichtig ist

In der Welt der KI-Sprachagenten ist Latenz der Conversion-Killer. Eine Verzögerung von 500ms lässt einen Bot wie einen Bot klingen. Eine Verzögerung von unter 200ms fühlt sich an wie eine menschliche Unterbrechung. Wenn Sie KI-Agenten für Kundensupport, Gaming oder Übersetzung bauen, definiert Ihre Wahl der TTS-API Ihre Benutzererfahrung.

Benchmark-Methodik

Um Fairness zu gewährleisten, haben wir die 'Streaming'-Endpunkte aller Anbieter getestet. Wir sandten eine Standard-Phrase mit 50 Zeichen ('Hallo, wie kann ich Ihnen heute helfen?') von einem Server in AWS us-east-1. Wir maßen TTFB (Time to First Byte) und die volle Audio-Renderzeit über 1.000 Anfragen.

| API Provider | Model Type | TTFB (Avg) | Network Protocol |
|--------------|------------|------------|------------------|
| Morvoice     | Turbo v2.1 | 78ms       | WebSocket        |
| ElevenLabs   | Turbo v2.5 | 240ms      | WebSocket        |
| Azure Neural | Standard   | 380ms      | REST             |
| Google Cloud | WaveNet    | 450ms      | REST             |

Warum Morvoice 3x schneller ist

Unsere Architektur ist grundlegend anders. Während Wettbewerber auf schwere auto-regressive Modelle setzen, die Audio Sample-für-Sample generieren, nutzt Morvoice eine proprietäre 'Parallel Diffusion'-Technik. Dies erlaubt uns, Phonem-Dauer und Tonhöhe gleichzeitig vorherzusagen, was den Inferenz-Engpass drastisch reduziert.

Morvoice ist die einzige API, die mit der Token-Generierungsgeschwindigkeit unseres LLMs mithalten kann.

CTO von TalkRight AI