RealtimeTTS にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？

推定では推論に約 8 GB（? パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。

RealtimeTTS を動かす費用は？

GTX 1070 で 1 時間 $0.14 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.40 です。

いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。

Name: RealtimeTTS
Price: 0.14 USD
Author: KoljaB

RealtimeTTS は KoljaB による音声合成モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。

プロジェクトの説明： Converts text to speech in realtime

パラメータ数

—

必要な GPU メモリ

≈ 8 GB

ライセンス

Apache-2.0

GitHub スター

4,056

更新日 2026/11/10

この種のアプリの一般的な GPU メモリ：約 8 GB。大きなモデルや高解像度ではさらに必要です。

GPU	メモリ	1 時間あたり	10 時間
GTX 1070	8 GB	$0.14	$1.40	レンタル
RTX 3060	12 GB	$0.15	$1.50	レンタル
GTX 1070 Ti	8 GB	$0.16	$1.60	レンタル
GTX 1080	8 GB	$0.16	$1.60	レンタル
Q RTX 4000	8 GB	$0.16	$1.60	レンタル

カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。

01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
03
アプリをクローンして README に従う
下のコマンドを実行し、プロジェクトの README に従ってください。多くのアプリはマシンのポートから開ける Web 画面を起動します。

$ git clone https://github.com/KoljaB/RealtimeTTS.git
cd RealtimeTTS

ホスト型の音声サービスは文字数で課金します。自分の GPU なら長いナレーションもマシンが動いた分の費用だけです。

RealtimeTTS にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？: 推定では推論に約 8 GB（? パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
RealtimeTTS を動かす費用は？: GTX 1070 で 1 時間 $0.14 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $1.40 です。
サブスクリプションは必要ですか？: いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。

GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。