Original en anglais: https://argusic.com/subject/elevenlabs-js
elevenlabs-js
La bibliothèque officielle JavaScript (Node) pour l'API ElevenLabs.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilTypeScriptMITcommit b6deef08ed7c
TypeScript, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : artificial intelligence, conversational ai, javascript, node, text to speech et typescript.
elevenlabs-js fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 4 minutes et a rencontré 5 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
The repository installs with npm, builds with tsc, and its full Jest suite (1094 tests, 179 suites) plus a 22-check SDK probe pass under Node 20 against a local schema-correct mock of the ElevenLabs API, with generated mp3 audio verified by ffmpeg decode and WebSocket realtime/speech-engine paths verified live.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- 15 custom live-API tests in tests/custom/client.test.ts fail without an ElevenLabs API key45 minutes
- Initial mock's dummy mp3 bytes are not a decodable mp3; ffmpeg decode of generated audio failed8 minutes
- npm package entry index.js does not exist in the repo (produced only by prepack); probe originally imported ../../index.js and hit ERR_MODULE_NOT_FOUND6 minutes
- Node 18 lacks global File API (project requires Node 20+ per CONTRIBUTING), causing 3 fetcher unit tests to crash with 'File is not defined'5 minutes
- mpv is not installed in the container, so the stream() helper check could not exercise playback2 minutes
- Temps d'installation
- 4 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 19 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 5 rencontrées, 5 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- ELEVENLABS_MOCK_BASE_URL=http://127.0.0.1:8790 npx -y node@20 ./node_modules/.bin/jest --config jest.config.mjs -> Test Suites: 179 passed, 179 total; Tests: 1094 passed, 1094 total. npx -y node@20 tests/custom/mock/probe.mjs -> SUMMARY: 22/22 checks passed, exit 0. curl -s -o /dev/null -w %{http_code} http://127.0.0.1:8790/v1/models (with xi-api-key header) returned 200.
- Tokens de modèle utilisés
- 1 566 824
- Commit exact testé
- b6deef08ed7c
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
M tests/custom/client.test.ts ?? tests/custom/mock/ tests/custom/client.test.ts | 40 +++++++++++++++++++++++++--------------- 1 file changed, 25 insertions(+), 15 deletions(-) ---files in mock--- mockServer.mjs probe.mjs real.mp3 All verification is complete. Final state: `npm install` succeeded, `npm run build` succeeded, and … tokens used 1,566,824 All verification is complete. Final state: `npm install` succeeded, `npm run build` succeeded, and …
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- Installé en 4 minutes, plus vite que la médiane des 5 projets comparables mesurés par Argusic.
- S'est remis des 5 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence MIT, selon son hébergeur.
- Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
Sur les 6 projets artificial-intelligence qu'Argusic a installés et chronométrés, elevenlabs-js a été le 2e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 4 sur 6 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,32 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Délai dépassé | 0,00 | 0,79 |
Sujets (depuis GitHub)
artificial-intelligenceconversational-aijavascriptnodetext-to-speechtypescript
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/elevenlabs-js)Questions
- elevenlabs-js fonctionne-t-il ?
- elevenlabs-js fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 4 minutes, en rencontrant 5 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé elevenlabs-js ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit b6deef08ed7c. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test d'elevenlabs-js ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,32 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer elevenlabs-js ?
- 4 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- elevenlabs-js a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'elevenlabs-js ?
- 5 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 5 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment elevenlabs-js se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 6 projets artificial-intelligence qu'Argusic a installés et chronométrés, elevenlabs-js a été le 2e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 4 sur 6 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour elevenlabs-js ?
- Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.