Топ-5 безкоштовних TTS-нейромереж з API для озвучки тексту у 2026 році

Коли я створював проект kazkiua.com — персоналізовані аудіоказки для дітей, — мені потрібна була TTS-нейромережа з API, щоб автоматично генерувати та озвучувати тисячі унікальних історій за секунди. Спочатку тестував безкоштовні гіганти (Google Cloud TTS, Microsoft Azure TTS тощо), але зіткнувся з лімітами, якістю голосу та браком емоцій для дитячих казок.

Спойлер: найкращим варіантом виявилися не гіганти Google Cloud TTS та Microsoft Azure — читайте далі та дізнаєтеся, що саме стало переможцем у моєму проекті для професійної, емоційної української озвучки.

📚 Зміст статті

• 📌 Чому TTS з API важливі у 2026 році
• 📌 Критерії відбору топ-5
• 📌 Топ-5: Google Cloud Text-to-Speech
• 📌 Microsoft Azure TTS
• 📌 Amazon Polly
• 💼 ElevenLabs
• 💼 TTSForFree.com
• 💼 Порівняльна таблиця та рекомендації
• ❓ Часті питання (FAQ)
• ✅ Висновки

🎯 Розділ 1. Чому TTS з API важливі у 2026 році

У 2026 році безкоштовні або фріміум TTS з API стали must-have для будь-якого аудіо-проекту, бо нейронні голоси вже досягли рівня, коли різниця з людським мовленням мінімальна, а безкоштовні ліміти дозволяють тестувати та запускати MVP без інвестицій.

Ще 3–4 роки тому TTS звучав роботизовано, коштував дорого або вимагав потужного обладнання для self-hosted моделей. Сьогодні нейронні архітектури (WaveNet у Google, Neural TTS у Azure, Chirp 3 HD, Eleven v3 тощо) генерують голоси з інтонацією, емоціями та природними паузами. Для української мови це особливо важливо: якісні голоси з правильним наголосом і мелодикою досі обмежені кількома провайдерами — і саме API дає змогу їх використовувати програмно.

Я сам стикався з цим на практиці, коли створював kazkiua.com — платформу персоналізованих аудіоказок для дітей . Проект вимагає динамічної генерації: користувач вводить ім'я, обирає сюжет — система миттєво створює унікальну історію та озвучує її. Без TTS-API це було б неможливо масштабувати: ручна озвучка тисяч казок на день — абсурд. Тому я витратив тижні на тести різних сервісів, починаючи з безкоштовних гігантів.

Чому TTS з API критично важливі для розробників та контент-креаторів у 2026

API перетворює TTS з «іграшки» на production-інструмент: текст надсилається на сервер, аудіо генерується за секунди (або в реальному часі з low-latency моделями), повертається MP3/WAV або stream. Це економить сотні годин, дозволяє A/B-тестувати голоси, інтегрувати SSML для контролю інтонації та масштабувати до тисяч запитів на день. Безкоштовні ліміти (наприклад, 1–4 млн символів/місяць у Google Cloud або 0,5 млн у Azure Neural) дають змогу запустити MVP без бюджету, а потім перейти на платний tier або альтернативу, коли трафік зростає.

Приклад з моєї практики на kazkiua.com

Коли я запускав kazkiua.com, спочатку обрав Google Cloud TTS API як "безпечний" старт: безкоштовний ліміт для Neural2-голосів здавався величезним — десятки тисяч символів на день без проблем. Голоси звучали досить натурально для української, і я озвучував короткі тестові казки без жодних витрат. Але реальність вдарила швидко: навіть якщо текст однієї казки — 1500–3000 символів, при персоналізації (додавання імені дитини, унікальних деталей сюжету) і кількох варіантах тестування — ліміт у мільйони символів танув за лічені дні. Не варто радіти "великим" безкоштовним токенам/символам на папері — у реальному проекті з динамічним контентом вони витрачаються шалено швидко, особливо коли користувачі генерують десятки казок на день або ви тестуєте різні голоси/інтонації.

Тоді я перейшов до тестування інших варіантів, де емоційна глибина, варіативність інтонацій та клонування голосу стали вирішальними для дитячих історій — казки більше не звучали монотонно, з'явився захват, теплота й "живий" тон. Без TTS з API весь процес (генерація тексту → озвучка → збереження) займав би години на казку вручну — а з API проект запустився швидко й ефективно.

Важлива порада з досвіду: з самого початку впроваджуйте кешування аудіо! Обчислюйте хеш (наприклад, MD5 або SHA-256) від комбінації "текст + голос + параметри SSML + швидкість", і зберігайте готовий MP3 у Redis, S3 чи локально. Якщо той самий текст приходить повторно (а в казках часто бувають шаблони, фрази-привітання, повторювані елементи) — віддавайте кешований файл за мілісекунди, без запиту до API. Це економить 50–80% символів у реальних проектах, де багато контенту повторюється або близьке за змістом.

• ✔️ Повна автоматизація: текст → аудіо за лічені секунди, без ручного втручання.
• ✔️ Масштабованість: від однієї казки до тисяч персоналізованих на день (з кешем — ще ефективніше).
• ✔️ Гнучкість: SSML для контролю інтонації, пауз, емоцій — все через код.
• ✔️ Економія: безкоштовні ліміти + кеш дозволяють протестувати ідею без витрат і відтермінувати перехід на платний tier.

Висновок: TTS з API — це фундамент сучасних аудіо-проектів, особливо коли мова йде про дитячий контент, де натуральність і емоції вирішують усе. Але без розумного кешування навіть "щедрі" безкоштовні ліміти перетворюються на ілюзію — плануйте економію з першого дня.

📌 Розділ 2. Критерії відбору топ-5: як я відбирав сервіси після реальних тестів

Найважливіший критерій — справжній API-доступ безкоштовно або з щедрим фрі-планом, бо без нього інтеграція в проект (як у мене на kazkiua.com) просто неможлива.

Коли я починав тестувати TTS для свого проекту, я переглянув понад 20–25 сервісів: від класичних гігантів (Google, Azure, Amazon) до нових open-source і "free unlimited" інструментів. Багато хто обіцяє "безкоштовно назавжди", але на практиці це або онлайн-конвертер без API, або ліміти, які злітають за день, або голоси, які звучать як робот 2010-х років.

Я виключив:

• Чисто ручні сервіси (без API) — бо для динамічної генерації контенту вони марні.
• "Unlimited free" без реєстрації — майже завжди виявляються з прихованими капчами, водяними знаками або блокуванням після 5–10 запитів.
• Open-source моделі (типу Coqui, XTTS-v2, MeloTTS) — вони круті для self-hosted, але вимагають сервера, GPU і налаштування, а я шукав готовий API для швидкого старту без інфраструктури.

Залишив тільки ті, де:

• Є реальний безкоштовний tier з API-доступом (щоб можна було протестувати сотні/тисячі запитів).
• Нейронні голоси звучать натурально (не роботизовано, з підтримкою SSML для інтонації/пауз).
• Ліміти дозволяють хоча б 1–2 тижні активного тестування без оплати.
• Документація та SDK (Python/JS) дозволяють інтегрувати за 10–30 хвилин.
• Стабільність: API не падає, затримка низька, помилки рідкі.

Чому саме ці критерії виявилися ключовими після моїх тестів

У проекті TTS — це не разова озвучка, а щоденна робота: тисячі запитів, персоналізація, A/B-тести голосів. Якщо API обмежений 1000 символів/день — це мертвий варіант. Якщо голоси звучать штучно — користувачі відразу відчувають "дешевизну". Якщо інтеграція займає дні — втрачається час. Тому я фокусувався на балансі: якість + безкоштовність + швидкість запуску.

Що я дізнався

Багато "топів" в інтернеті радять гіганти як "найкращі безкоштовні", але після тестів я зрозумів: їхні фрі-ліміти здаються великими тільки на папері. У динамічному проекті вони тануть швидко, особливо з нейронними голосами. Тому топ-5 — це не "найвідоміші", а ті, що реально витримали мої навантаження та дали цінність без витрат на старті.

• ✔️ Реальний API без фейкових "free" обмежень.
• ✔️ Нейронна якість голосу (не старі синтезатори).
• ✔️ Ліміти, яких вистачає для MVP і тестів (з кешем — ще довше).
• ✔️ Легка інтеграція та стабільність.

Висновок: Цей топ-5 — результат моїх тижневих тестів у реальному проекті: баланс між безкоштовністю, якістю та практичністю для розробників, які хочуть запустити аудіо-фічу швидко й без бюджету.

🎯 Розділ 3. Топ-5: Google Cloud Text-to-Speech — перший сервіс, який я протестував

Google Cloud TTS — це сервіс з стабільним API та детальною документацією, який дозволяє швидко перевірити TTS у роботі без початкових витрат (за умови налаштування billing).

Під час роботи над kazkiua.com я підключив Google Cloud Text-to-Speech як перший варіант. Інтеграція через java client library зайняла 10–15 хвилин: створення проекту в Google Cloud Console, активація billing, генерація API-ключа. Neural2-голоси забезпечують природну інтонацію та паузи, WaveNet додає додаткову деталізацію (хоча й старіший tier). SSML підтримує контроль над швидкістю, pitch, паузами та базовими варіаціями тону.

Тестував batch-режими (масова озвучка) та streaming (реальний час). Затримка становила 200–400 мс, API працювало стабільно. Документація містить приклади для Python, Node.js, Go та інтеграцію з Cloud Storage для збереження файлів.

Що показав аналіз на практиці: спостереження та обмеження

Фрі-ліміт виглядає значним, але в реальних умовах витрата відбувається швидко. Ось дані після тестів:

• Neural2 (вища якість) — 1 млн символів/місяць безкоштовно (орієнтовно 300–500 середніх текстів).
• WaveNet / Standard — до 4 млн символів, але при виборі вищої якості ліміт фактично ближчий до 1 млн.
• У проекті з персоналізацією текстів та тестами голосів 4 млн символів вичерпуються за 1–2 тижні при 50–100 запитах на день.
• Витрата на нейронних моделях вища, ніж здається за цифрами, через довші тексти та повторні запити.

Спостереження з досвіду: впровадження кешу обов'язкове з першого дня. Хешуйте текст + голос ID + SSML-параметри (наприклад, SHA-256), зберігайте MP3 у Redis або S3. Це скоротило кількість запитів на 60–70% — багато елементів (шаблони, привітання) повторюються. Без кешу ліміт закінчився б за тиждень.

• ✔️ Стабільність API — жодних перебоїв за період тестів.
• ✔️ Натуральна інтонація в Neural2/WaveNet — хороший рівень якості для старту.
• ✔️ Зручна інтеграція та SSML для налаштування звучання.
• ✔️ Фрі-ліміт дозволяє протестувати значний обсяг (з кешем — довше).
• ✖️ Обов'язкова реєстрація з billing-акаунтом і прив'язкою карти (навіть для free tier) — це суттєвий бар'єр: багато хто пропускає сервіс саме через це. Якщо бар'єр подолано, то отримуєте стабільний і добре документований варіант.
• ✖️ Ліміт вичерпується швидше в динамічних сценаріях, особливо на вищій якості.
• ✖️ Для контенту з високою емоційністю глибина недостатня — довелося тестувати інші варіанти.

Висновок: Google Cloud TTS підходить як початковий варіант для перевірки концепції: підключайте, тестуйте з кешем і отримуйте дані про реальну витрату. Через вимогу billing і карти частина розробників одразу переходить до альтернатив з простішим входом. Читайте далі — наступні сервіси мають інші характеристики входу та обмеження.

📌 Розділ 4. Microsoft Azure TTS — сервіс з високими вимогами до входу

Azure TTS має Neural голоси з можливістю стилів та емоцій, але вхід вимагає повноцінної реєстрації в Azure з billing, а ліміт вичерпується швидко в динамічних сценаріях.

Після Google я підключив Microsoft Azure Text to Speech, щоб перевірити Neural voices (понад 400 голосів у багатьох мовах). Інтеграція можлива через REST API або SDK створюється ресурс у Azure portal, генерується ключ, налаштовується endpoint. Neural TTS підтримує SSML з розширеними тегами для стилів (наприклад, cheerful, sad), акцентів та кастомізації. Я тестував режими real-time та batch, затримка була 300–600 мс залежно від навантаження.

Документація детальна, з прикладами, але налаштування ресурсу займає більше часу, ніж у Google (потрібно вибрати регіон, тип ресурсу, моніторинг). Інтеграція з Azure-екосистемою (Bot Service, Functions) можлива, але для standalone-проектів це зайве.

Що показав аналіз на практиці: основні обмеження та проблеми

Azure здається привабливим через Neural голоси, але тести виявили низку суттєвих недоліків:

• Фрі-ліміт для Neural TTS — лише 0.5 млн символів/місяць (Standard — 5 млн, але якість нижча). У проекті з персоналізацією це ~150–300 текстів на місяць — ліміт вичерпується за 3–7 днів при 50+ запитах/день.
• Обов'язкова реєстрація в Azure з billing-акаунтом і прив'язкою карти (навіть для free tier) — це один з найбільших бар'єрів: багато розробників пропускають сервіс саме через це, бо не хочуть вводити платіжні дані для тесту.
• Після вичерпання фрі-ліміту переходить на платний тариф автоматично ($15–16 за 1 млн символів для Neural), без попередження про перевищення — це може призвести до несподіваних витрат.
• Налаштування ресурсу та моніторинг складніше, ніж у конкурентів: потрібно вибирати регіон, тип (Cognitive Services vs. Speech), стежити за quotas (наприклад, 30 запитів/хв у S0 tier).
• Для високої емоційності та варіативності потрібні додаткові налаштування (styles, prosody), але базові Neural голоси часто звучать надто "формально" — для дитячого чи живого контенту глибина обмежена без кастомізації.
• API стабільне, але при високому навантаженні можливі throttling (обмеження запитів), особливо у free tier.

Спостереження з досвіду: кеш обов'язковий, як і в Google — хешуйте текст + голос + стиль + SSML. Це скорочує витрату на 50–70%, але ліміт 0.5 млн все одно малий для динаміки. Без кешу сервіс стає непридатним вже через кілька днів тестів.

• ✔️ Neural голоси підтримують стилі та емоції (cheerful, sad тощо) через SSML.
• ✔️ Хороша документація та SDK для кількох мов програмування.
• ✔️ Інтеграція з Azure-екосистемою для складних проектів.
• ✖️ Фрі-ліміт 0.5 млн символів для Neural — один з найменших серед гігантів, вичерпується швидко.
• ✖️ Billing і карта обов'язкові — великий бар'єр входу, багато хто skip через це.
• ✖️ Автоматичний перехід на платний тариф після лімітів без гнучкого попередження.
• ✖️ Складніше налаштування ресурсу та моніторинг quotas/throttling.
• ✖️ Емоційність обмежена без додаткової кастомізації — не завжди достатньо для живого контенту.

Я думаю що Azure TTS : підходить для тестів тільки якщо ви готові пройти billing-реєстрацію та впоратися з малим лімітом 0.5 млн символів. У динамічних проектах він швидко стає платним або обмеженим. Якщо бар'єр входу критичний або потрібен більший фрі-обсяг — краще перейти до наступних варіантів. Читайте далі — там сервіси з простішим доступом, але іншими компромісами.

📌 Розділ 5. Amazon Polly — сервіс з великим лімітом, але складним входом

Amazon Polly має великий фрі-ліміт для Standard-голосів, але вимагає повноцінної реєстрації в AWS з billing та тривалого налаштування ресурсів — це суттєво уповільнює старт.

Після тестів Azure я перейшов до Amazon Polly, щоб перевірити більший ліміт. Інтеграція через AWS SDK (Python boto3, Node.js тощо): створюється IAM-користувач або роль, генерується access key, налаштовується політика (наприклад, polly: SynthesizeSpeech), вибирається регіон (us-east-1 зазвичай). SSML підтримується для пауз, швидкості, pitch. Neural-голоси доступні, але для реального використання потрібні тести на конкретні сценарії.

Документація детальна, з прикладами, але процес налаштування (реєстрація акаунту, billing, IAM, політика, тестовий запит) займає 40–50 хвилин або більше, якщо немає досвіду з AWS. Затримка API — 300–700 мс, стабільність висока при правильному налаштуванні.

Що показав аналіз на практиці: основні обмеження та проблеми

Фрі-ліміт виглядає значним для Standard, але тести виявили низку суттєвих недоліків:

• Обов'язкова реєстрація в AWS з billing-акаунтом і прив'язкою карти (навіть для free tier) — це один з найбільших бар'єрів: багато розробників пропускають сервіс саме через це, бо не хочуть вводити платіжні дані та проходити верифікацію.
• Налаштування займає значно більше часу, ніж у інших сервісів: створення IAM-користувача/ролі, політики доступу, вибір регіону, генерація ключів, тестування endpoint — все це може розтягнутися на годину або більше, особливо без досвіду з AWS-консоллю.
• Neural-голоси обмежені 1 млн символів/місяць (перші 12 місяців) — це ~300–500 текстів, ліміт вичерпується за 1–2 тижні при динамічному використанні; Standard (5 млн) має нижчу якість, менш натуральну інтонацію.
• Українська мова не підтримується — немає голосів для uk-UA (за даними документації на 2026 рік), тому для не-англійських/не-підтримуваних мов якість падає або взагалі неможлива.
• Після вичерпання фрі-ліміту переходить на платний тариф ($4 за 1 млн для Standard, $16 для Neural) автоматично — без гнучкого контролю, можливі несподівані витрати.
• Для емоційного або живого контенту Neural-голоси звучать формально — бракує глибини без додаткової кастомізації SSML, яка вимагає експериментів.

• ✔️ Фрі-ліміт 5 млн символів/місяць для Standard — один з найбільших серед гігантів.
• ✔️ Стабільне API та інтеграція з AWS-екосистемою (S3, Lambda тощо).
• ✔️ SSML для базового контролю над звучанням.
• ✖️ Довге та складне налаштування (billing, IAM, політики) — займає значно більше часу, ніж у конкурентів.
• ✖️ Billing і карта обов'язкові — суттєвий бар'єр входу.
• ✖️ Українська мова не підтримується — немає голосів, обмежує використання.
• ✖️ Neural-ліміт 1 млн символів — малий для динаміки, швидко переходить на платний.
• ✖️ Якість Neural для не-англійських мов часто середня, без сильної емоційності.

Висновок: Amazon Polly підходить як варіант з великим Standard-лімітом, але тільки якщо ви готові витратити час на реєстрацію, billing і налаштування AWS. Для швидкого старту або проектів без AWS-досвіду це створює зайві перешкоди. Якщо бар'єри входу критичні або потрібна підтримка української — краще перейти до наступних варіантів. Читайте далі — там сервіси з простішим доступом, але меншими лімітами.

💼 ElevenLabs — варіант, який я обрав для основного використання

ElevenLabs виділяється якістю голосу та гнучкістю налаштувань, але витрата токенів висока — тому ключовий фактор — правильна кастомізація API та обов'язковий кеш.

Після тестів гігантів (Google, Azure, Amazon) та простіших варіантів (TTSForFree) я перейшов на ElevenLabs, бо саме тут голоси звучали найбільш природно для мого сценарію — динамічна генерація персоналізованих історій. Реєстрація зайняла 1–2 хвилини: email, підтвердження, одразу отримуєш API-ключ (без billing на старті, без обов'язкової карти для free tier). Документація — одна з найкращих серед TTS-сервісів: чіткі приклади на Python (requests або офіційний SDK), Node.js, детальний опис ендпоінтів, параметрів голосу, стабілізації, стилів, клонування.

API стабільне, затримка низька (200–500 мс), підтримує streaming та batch. Голоси звучать з високою деталізацією — правильні паузи, інтонація, емоції (happy, sad, excited тощо через voice settings). Є функція клонування голосу (додаєш 1–5 хвилин запису — отримуєш свій кастомний голос), що виявилося корисним для уніфікації стилю в проекті.

Що показав аналіз на практиці: витрата токенів та як її контролювати

Безкоштовний tier — 10 000 символів/місяць (достатньо для тестів, але мало для регулярного використання). Платні плани починаються від $5/місяць (Starter: 30 000 символів) і йдуть до $99+ для великих обсягів. Витрата токенів залежить від моделі (Turbo v2.5 — дешевше, Multilingual v2 — дорожче), довжини тексту, стабілізації та емоцій.

Основний висновок після місяців роботи: якщо не оптимізувати налаштування, токени закінчуються швидко. Ось що я робив, щоб знизити витрату:

- Вимкнув непотрібні параметри: стабілізація (stability) на 50% замість 75–100% (вища стабільність = більше токенів), clarity + similarity на середніх значеннях.

- Використовую Turbo v2.5 для більшості текстів (швидше і дешевше, ніж Multilingual v2).

- Обов'язково кеш: хеш тексту + voice_id + style + stability + clarity + speed. У kazkiua.com багато фраз повторюються (вступи, шаблони, закінчення) — кеш скоротив витрату на 70–80%.

- Обмежив максимальну довжину тексту на один запит (розбиваю довгі історії на частини).

З правильним кешем і налаштуванням ключів (відключив зайві ефекти) навіть Starter-план ($5) вистачає на місяці регулярної генерації.

• ✔️ Дуже натуральні голоси з емоціями та клонуванням — один з найкращих рівнів якості серед доступних сервісів.
• ✔️ Проста реєстрація без обов'язкового billing на старті — швидкий вхід.
• ✔️ Детальна документація та офіційний SDK — легко інтегрувати.
• ✔️ З кешем і оптимізацією ключів — витрата токенів стає контрольованою навіть на низьких планах.
• ✖️ Дороговато порівняно з гігантами після вичерпання фрі-ліміту (від $5 за 30k символів, але при великій генерації швидко переходить на $22+).
• ✖️ Без оптимізації токени витрачаються швидко — стабілізація та емоції значно збільшують вартість.
• ✖️ Інтеграція API хороша, але потребує уваги до кожного параметра — інакше витрата зростає в 2–3 рази.

Висновок: ElevenLabs — це сервіс середнього рівня за ціною, але з дуже високою якістю голосу. Якщо правильно налаштувати ключ (відключити зайві ефекти, використовувати Turbo, впровадити кеш) — виходить ефективний і стабільний варіант для проектів типу мого. Без оптимізації — витрата стає високою, і сервіс здається дорогим. Саме його я залишив як основний після всіх тестів. Детальніше та реєстрація: https://elevenlabs.io/.

💼 Розділ 7. TTSForFree.com — найпростіший варіант з низькою вартістю апгрейду

TTSForFree.com дозволяє почати озвучку без реєстрації та з мінімальними витратами на апгрейд, але безкоштовна версія має суворі ліміти, а інтеграція не така глибока, як у хмарних гігантів.

Під час тестів після гігантів я перейшов до TTSForFree.com, бо шукав варіант без обов'язкового billing та складної реєстрації. Безкоштовна версія працює без акаунту: вставляєте текст, обираєте голос, генеруєте MP3 за секунди (до 500 символів на запит для гостей, до 2000 для залогінених безкоштовно). Є денні ліміти (fair use), але точні цифри не вказані — в моїх тестах вистачало на 10–20 коротких текстів на день. Голоси різноманітні (нейронні, стандартні), включаючи варіанти для української/російської.

API доступний (REST-ендпоінти, приклади в docs), але деталі через support або після логіну. Інтеграція проста: базовий POST-запит, але без глибоких SDK (як Python boto3 чи Google client) — доводиться писати свій wrapper. Затримка низька для невеликих текстів, MP3 скачується відразу.

Що показав аналіз на практиці: обмеження та реальна вартість

Безкоштовна версія підходить тільки для разових тестів або дуже малого обсягу — денні ліміти та малі запити роблять її непридатною для динамічних проектів. Після кількох днів тестів я перейшов на Pro-тариф ($4.99/місяць): 80 000 символів на запит (≈750 хвилин аудіо), підтримка багатьох провайдерів (OPENAI, Azure, WaveNet, Neural2, Chirp3 тощо), вища пріоритетність, повний доступ до PDF/довгих текстів. З кешем (як у попередніх розділах) цього вистачає на місяці навіть при щоденній генерації.

Це виявилося одним з найдешевших варіантів серед усіх, які я тестував — за $4.99 отримуєте великий ліміт на запит і стабільність без переходу на дорогі гіганти. Інтеграція через API легка (прості запити), але не така розвинена: немає офіційних SDK, документація базова, підтримка через contact. Для швидкого підключення підходить, для складних проектів з високим навантаженням — обмежує.

• ✔️ Без реєстрації для базового використання — найнижчий бар'єр входу.
• ✔️ Понад 1800 голосів, включаючи нейронні від різних провайдерів.
• ✔️ Pro-тариф $4.99/місяць дає 80 000 символів на запит — з кешем вистачає надовго, одна з найдешевших опцій для тестових/малих проектів.
• ✔️ Швидке скачування MP3, легка настройка без IAM/billing як у гігантів.
• ✖️ Безкоштовна версія має суворі денні ліміти та малі запити (500–2000 символів) — непридатна для будь-якого регулярного використання.
• ✖️ Інтеграція API базова — немає повноцінних SDK, документація обмежена, доводиться писати код вручну.
• ✖️ Для комерції або великих обсягів можуть бути приховані обмеження (fair use, черги), стабільність нижча за хмарні гіганти.

Висновок: TTSForFree.com підходить для дешевих тестів або проектів з малим бюджетом — особливо Pro-тариф за $4.99, де з кешем отримуєте великий запас без складної реєстрації. Якщо потрібен швидкий старт без billing і готові миритися з базовою інтеграцією — це один з найпрактичніших варіантів. Детальніше та реєстрація: https://ttsforfree.com/en/. Якщо обсяг зростає — переходьте до інших, бо стабільність і API тут не на рівні гігантів. Читайте далі — висновки та рекомендації після всіх тестів.

💼 Розділ 8. Порівняльна таблиця та рекомендації

Ось порівняльна таблиця на основі моїх тестів усіх сервісів (актуально на 2026 рік). Я не вказую "найкращі" характеристики — тільки фактичні значення та спостереження після використання в реальному проекті

kazkiua.com.

Ліміт — безкоштовний tier, якість — суб'єктивна оцінка за натуральністю та емоційністю після прослуховування десятків згенерованих текстів, підтримка української — наявність і якість голосів.

Коли який сервіс використовувати (рекомендації на основі моїх тестів)

• Потрібен швидкий тест без реєстрації та без карти — TTSForFree.com (free-версія для 5–20 текстів на день, або Pro $4.99 для серйознішого обсягу з кешем).
• Хочете перевірити TTS з великим лімітом і готові пройти billing — Google Cloud TTS (найстабільніший і з хорошою українською, але налаштування швидше за Azure/Polly).
• Потрібні стилі та емоції в голосі (cheerful, sad тощо) — Microsoft Azure TTS (найбільше опцій SSML для емоцій, але ліміт малий і налаштування довге).
• Вже працюєте в AWS або плануєте масштаб на AWS — Amazon Polly (великий ліміт для Standard, але без української — тільки якщо мова не критична).
• Якість голосу на першому місці, готові платити після тесту — ElevenLabs (найнатуральніші голоси, клонування, емоції; з кешем і оптимізацією ключів — витрата контрольована навіть на $5–22/місяць).

У моєму випадку після всіх тестів залишився ElevenLabs як основний (з кешем і оптимізованими параметрами — витрата прийнятна), бо якість голосу для динамічних історій виявилася вирішальною. Якщо бюджет обмежений і обсяг невеликий — TTSForFree Pro $4.99 став би другим вибором. Гіганти (Google/Azure/Polly) хороші для тестів MVP, але в реальному проекті з регулярною генерацією швидко переходять на платний режим або вимагають зайвих зусиль на налаштування.

❓ Часті питання (FAQ)

Чи існує справді безкоштовний TTS з API без лімітів?

Ні, справжній unlimited безкоштовно практично не зустрічається. Open-source варіанти (наприклад, Coqui TTS, XTTS-v2, Piper TTS або MeloTTS) дозволяють працювати без лімітів, але вимагають власного сервера, GPU/CPU ресурсів, налаштування моделі та підтримки. Це хороший варіант для тестів або експериментів, коли хочете перевірити TTS локально без витрат. Для production-проектів (стабільність, затримка, масштабування, оновлення моделей) — не рекомендую: витрати на інфраструктуру та підтримку часто перевищують вартість хмарних сервісів. Фріміум від хмарних провайдерів — це максимум, що реально доступно безкоштовно (до 1–4 млн символів/місяць у найкращих випадках).

Який TTS найкраще підходить для високої якості голосу в 2026?

З мого досвіду після тестів — ElevenLabs дає найнатуральніший і емоційний голос (з клонуванням і стилем), особливо після оптимізації параметрів. Якщо бюджет обмежений і потрібен безкоштовний старт — Google Cloud TTS або Azure TTS (Neural голоси з хорошою інтонацією). Але в реальних проектах з динамічною генерацією ElevenLabs переміг за якістю, хоч і з вищою вартістю після free tier.

Чи підійде Speechma.com для проекту?

Так, для ручної озвучки або швидких тестів — 2000 символів на конверсію, багато голосів, проста форма. Підходить для разових завдань або перевірки тексту перед інтеграцією. Але API ще в розробці (за даними сайту — може зайняти місяці), тому для автоматизації в проекті (як у мене) — не підходить. Якщо потрібна інтеграція — краще дивитися на варіанти з готовим API.

Чи можна використовувати безкоштовний TTS комерційно?

Так у більшості хмарних сервісів (Google Cloud TTS, Azure TTS, Amazon Polly) — перевірте ToS кожного (зазвичай free tier дозволяє комерційне використання до лімітів, але після — платно). TTSForFree — для особистого використання безкоштовно, для комерції може знадобитися Pro-тариф. Open-source моделі — повністю вільні для комерції, але з усіма витратами на хостинг. ElevenLabs — комерційне використання дозволено на всіх платних планах (ToS чітко описує). Завжди читайте умови, бо порушення може призвести до блокування.

✅ Висновки

• 🔹 Google Cloud TTS та Microsoft Azure TTS — це стабільні варіанти для старту з великими безкоштовними лімітами (до 1–4 млн символів/місяць), хорошою документацією та підтримкою нейронних голосів. Вони дозволяють протестувати значний обсяг без витрат, але вимагають реєстрації з billing-акаунтом і прив'язкою карти, що створює бар'єр для багатьох.
• 🔹 Amazon Polly пропонує один з найбільших лімітів для Standard-голосів (5 млн символів/місяць), але налаштування в AWS займає значно більше часу (IAM, політики, регіони), а підтримка української відсутня — тому підходить тільки для специфічних сценаріїв.
• 🔹 TTSForFree.com — найнижчий бар'єр входу (без реєстрації для базового використання), з великою кількістю голосів і простим API. Безкоштовна версія обмежена денними лімітами та малими запитами, але Pro-тариф за $4.99/місяць (80 000 символів на запит) з кешем стає одним з найдешевших варіантів для середнього обсягу.
• 🔹 ElevenLabs — це сервіс з найвищою натуральністю голосу, емоційністю та можливістю клонування (Instant та Professional Voice Cloning), стабільним API та простою реєстрацією (без обов'язкового billing на free tier). Free — 10 000 символів/місяць, Starter — $5 за 30 000, Creator — $22 за 100 000, Pro — $99 за 500 000 (за даними на 2026 рік). З правильною оптимізацією (Turbo v2.5 модель, вимкнення зайвих стабілізацій, обов'язковий кеш за хешем тексту + голос + параметри) витрата токенів стає контрольованою навіть на низьких планах — це робить його ефективним для про-рівня.
• 🔹 Локальні open-source варіанти (Coqui TTS, Piper, XTTS-v2 тощо) — хороший спосіб для тестів або експериментів без витрат, але не підходять для production: потрібен власний сервер/GPU, налаштування моделей, підтримка оновлень, що часто коштує більше часу та ресурсів, ніж хмарні сервіси.

Головна думка:

У 2026 році безкоштовні TTS з API дають можливість запустити аудіо-проекти з мінімальними витратами: починайте з Google Cloud TTS або Azure для стабільного тесту (якщо готові пройти billing), або TTSForFree для швидкого старту без реєстрації. Але для динамічних проектів з високою якістю голосу, емоціями та клонуванням (як у kazkiua.com) ElevenLabs виявляється найбільш ефективним після оптимізації налаштувань і кешу — саме його я залишив як основний після всіх порівнянь. Якщо бюджет обмежений — TTSForFree Pro $4.99 стає хорошим компромісом.

Що робити далі:

Почніть з безкоштовного тесту ElevenLabs (10 000 символів безкоштовно) — зареєструйтесь, підключіть API, впровадіть кеш і перевірте на своєму тексті. Якщо якість підійде — оптимізуйте параметри ключів, щоб витрата залишалася в розумних межах.