Music & Sound Effects | Venice API Docs

Die Generierung von Musik und Soundeffekten erfolgt asynchron. Wähle ein Modell, fordere einen Kostenvoranschlag an, stelle die Generierung in die Warteschlange und frage anschließend den Status ab, bis Venice die fertige Audiodatei zurückgibt.

Modell auswählen

Durchsuche Musik- und Soundeffekt-Modelle für aktuelle Modell-IDs, Preise, Dauerbegrenzungen und unterstützte Funktionen. Du kannst die Modellfähigkeiten auch zur Laufzeit abrufen:

curl "https://api.venice.ai/api/v1/models?type=music" \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY"

Prüfe die Metadaten jedes Modells, bevor du optionale Felder wie duration_seconds, lyrics_prompt, force_instrumental oder loop setzt. Nicht unterstützte Felder führen zu einer HTTP-400-Antwort.

Ablauf der Generierung

Endpunkt	Zweck
`POST /audio/quote`	Generierungskosten in USD schätzen
`POST /audio/queue`	Musik- oder Soundeffekt-Generierung starten
`POST /audio/retrieve`	Job abfragen und fertiges Audio herunterladen
`POST /audio/complete`	Gespeicherte Medien nach dem Download löschen

1. Kostenvoranschlag einholen

Hole vor der Generierung einen Kostenvoranschlag ein. Gib dasselbe Modell und dieselbe Dauer an, die du an den Queue-Endpunkt senden willst.

curl https://api.venice.ai/api/v1/audio/quote \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "elevenlabs-music",
    "duration_seconds": 30
  }'

Die Antwort enthält die geschätzten Kosten in USD:

{
  "quote": 0.75
}

2. Generierung in die Warteschlange stellen

curl https://api.venice.ai/api/v1/audio/queue \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "elevenlabs-music",
    "prompt": "Warm cinematic strings with a gentle piano melody, hopeful and spacious",
    "duration_seconds": 30,
    "force_instrumental": true
  }'

curl https://api.venice.ai/api/v1/audio/queue \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "elevenlabs-sound-effects-v2",
    "prompt": "Ocean waves rolling onto a pebble beach at night",
    "duration_seconds": 10
  }'

Eine erfolgreiche Anfrage liefert das Modell und eine Queue-ID zurück:

{
  "model": "elevenlabs-music",
  "queue_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000",
  "status": "QUEUED"
}

Speichere sowohl model als auch queue_id; die Endpunkte zum Abrufen und Abschließen benötigen beide Werte.

3. Status abfragen und herunterladen

Rufe /audio/retrieve mit den Werten aus der Queue-Antwort auf:

curl https://api.venice.ai/api/v1/audio/retrieve \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "elevenlabs-music",
    "queue_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"
  }' \
  --output response.bin

Prüfe den Content-Type der Antwort:

Content-Type	Bedeutung	Aktion
`application/json`	Generierung läuft noch	Zeitangaben lesen, warten und erneut abfragen
`audio/mpeg`, `audio/wav` oder `audio/flac`	Generierung abgeschlossen	Binären Body mit der passenden Dateiendung speichern

Eine Antwort während der Verarbeitung sieht so aus:

{
  "status": "PROCESSING",
  "average_execution_time": 20000,
  "execution_duration": 5200
}

Beide Zeitangaben sind in Millisekunden.

Vollständiges Beispiel

Dieses Python-Beispiel stellt Instrumentalmusik in die Warteschlange, fragt alle fünf Sekunden den Status ab und speichert das Ergebnis mit einer Dateiendung, die auf dem Content-Type basiert.

import os
import time
from pathlib import Path

import requests

BASE_URL = "https://api.venice.ai/api/v1"
HEADERS = {
    "Authorization": f"Bearer {os.environ['VENICE_API_KEY']}",
    "Content-Type": "application/json",
}

generation = {
    "model": "elevenlabs-music",
    "prompt": "Warm cinematic strings with a gentle piano melody, hopeful and spacious",
    "duration_seconds": 30,
    "force_instrumental": True,
}

quote = requests.post(f"{BASE_URL}/audio/quote", json={
    "model": generation["model"],
    "duration_seconds": generation["duration_seconds"],
})
quote.raise_for_status()
print(f"Estimated cost: ${quote.json()['quote']:.2f}")

queued = requests.post(f"{BASE_URL}/audio/queue", headers=HEADERS, json=generation)
queued.raise_for_status()
job = queued.json()

content_type_to_extension = {
    "audio/mpeg": ".mp3",
    "audio/wav": ".wav",
    "audio/flac": ".flac",
}

while True:
    result = requests.post(
        f"{BASE_URL}/audio/retrieve",
        headers=HEADERS,
        json={"model": job["model"], "queue_id": job["queue_id"]},
    )
    result.raise_for_status()
    content_type = result.headers.get("Content-Type", "").split(";")[0]

    if content_type in content_type_to_extension:
        output = Path("generated-audio" + content_type_to_extension[content_type])
        output.write_bytes(result.content)
        print(f"Saved {output}")
        break

    status = result.json()
    print(f"Status: {status['status']}")
    time.sleep(5)

requests.post(
    f"{BASE_URL}/audio/complete",
    headers=HEADERS,
    json={"model": job["model"], "queue_id": job["queue_id"]},
).raise_for_status()

Der Quote-Endpunkt erfordert keine Authentifizierung, Anfragen an Queue, Retrieve und Complete hingegen schon.

Tipps für Prompts

Beschreibe bei Musik das Genre, die Instrumente, Stimmung, Tempo, Aufbau und ob Vocals gewünscht sind.
Beschreibe bei Soundeffekten die Quelle, Umgebung, Intensität, Timing und Perspektive.
Verwende lyrics_prompt nur, wenn das ausgewählte Modell Songtexte unterstützt.
Verwende force_instrumental oder loop nur, wenn die Modell-Metadaten Unterstützung dafür angeben.

Dokumentation

Erste Schritte

Text & Chat

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Agenten-Tools

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