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usedby
Un outil, une entreprise

Comment Speechify utilise Baseten

44%

“Speechify's cost per million characters dropped by 44%”

Tel que publié sur baseten.co, mai 2026. Vérifié par usedby le 9 oct. 2026.

Ce qui s’est passé

Speechify runs its SIMBA text-to-speech models, plus text normalization, voice conversion, sound FX and page parsing models, on Baseten for real-time, high-volume inference. Researchers deploy models themselves with Truss, and traffic-based autoscaling replaced a self-managed GPU stack.

Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Baseten et de Speechify, pas les nôtres.

  • 30–50%“Across the SIMBA TTS family, p99 inference latency dropped 30–50% post-migration”
  • 4.5x“Replica startup became 4.5x faster”
  • 50-70%“latency spikes dropped by 50-70%”
  • 76 ms“Its new SIMBA 3.0 vLLM models run on Baseten with 76 ms p50 TTFB.”

Because of Baseten's efficient autoscaling, model performance and infrastructure optimizations, Speechify's cost per million characters dropped by 44%, as traffic on its platform grew 7% during the same period.

Extrait de la page. baseten.co

A researcher shipped SIMBA 3.0 vLLM into production by themselves. That would have taken days of work from our entire AI Platform team with our old infrastructure stack.

Kai Krause, VP of Engineering and AI, Speechify. Source

Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié

Ce que nous avons comparé à la page.

  • Le chiffre : 44%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Speechify.
  • L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Speechify.
  • La date de publicationVérifiéLue dans les métadonnées de la page, jamais devinée.
  • Speechify utilise BasetenVérifiéLigne de niveau Confirmé.
  • Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.

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