Original em inglês: https://argusic.com/subject/elevenlabs-js
elevenlabs-js
A biblioteca oficial em JavaScript (Node) para a API da ElevenLabs.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoTypeScriptMITcommit b6deef08ed7c
TypeScript, licença MIT. O projeto se descreve como: artificial intelligence, conversational ai, javascript, node, text to speech e typescript.
elevenlabs-js executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 4 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
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.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- 15 custom live-API tests in tests/custom/client.test.ts fail without an ElevenLabs API key45 minutos
- Initial mock's dummy mp3 bytes are not a decodable mp3; ffmpeg decode of generated audio failed8 minutos
- 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 minutos
- 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 minutos
- mpv is not installed in the container, so the stream() helper check could not exercise playback2 minutos
- Tempo de instalação
- 4 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 19 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- 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 modelo usados
- 1.566.824
- Commit exato testado
- b6deef08ed7c
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
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 …
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 4 minutos, mais rápido que a mediana dos 5 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Recuperou-se de todos os 5 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
Dos 6 projetos de artificial-intelligence que a Argusic instalou e cronometrou, elevenlabs-js foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 6 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 2/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,32 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Tempo esgotado | 0,00 | 0,79 |
Tópicos (de GitHub)
artificial-intelligenceconversational-aijavascriptnodetext-to-speechtypescript
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/elevenlabs-js)Perguntas
- elevenlabs-js executa?
- elevenlabs-js executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 4 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou elevenlabs-js?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit b6deef08ed7c. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar elevenlabs-js?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,32: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar elevenlabs-js?
- 4 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- elevenlabs-js precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar elevenlabs-js?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Como elevenlabs-js se compara às alternativas?
- Dos 6 projetos de artificial-intelligence que a Argusic instalou e cronometrou, elevenlabs-js foi o 2º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 6 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de elevenlabs-js?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.