GPT Realtime 2.1 vs GPT Realtime 2.1 Mini
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Die mini-Stufe ist auf jeder Zeile günstiger — $0.6 und $2.4 pro Million Texttokens gegenüber $4 und $24, und $10 und $20 pro Million Audio ein und aus gegenüber $32 und $64 — also rund 3x weniger bei Audio und etwa 7x bei der Texteingabe. Beide tragen einen 128K-Sitzungskontext mit Sprache-zu-Sprache, Werkzeugnutzung und Prompt-Caching; das volle Modell dokumentiert zusätzlich konfigurierbaren Reasoning-Aufwand und Unterbrechungsbehandlung. Nehmen Sie das mini für Menge, das volle Modell, wenn Sie den Reasoning-Aufwand je Sitzung einstellen wollen.
Preise
| GPT Realtime 2.1 | GPT Realtime 2.1 Mini | Δ | |
|---|---|---|---|
| Audio-Input / 1M Token | $32 | $10 | 3.2× |
| Audio-Output / 1M Token | $64 | $20 | 3.2× |
| Audio-Cache-Read / 1M Token | $0.4 | $0.3 | 1.3× |
| Text-Input / 1M Token | $4 | $0.6 | 6.7× |
| Text-Output / 1M Token | $24 | $2.4 | 10× |
| Cache-Schreiben | keine separate Gebühr | keine separate Gebühr | — |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen — Preis pro 1M Audio-Tokens über alle 6 Echtzeit-Speech-to-Speech-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| GPT Realtime 2.1 | GPT Realtime 2.1 Mini | |
|---|---|---|
| Prompt-Caching | implizit (automatisch) | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | 5–10m, up to 1h | 5–10m, up to 1h |
| Minimales gecachtes Präfix | 1024 Tokens | 1024 Tokens |
Spezifikationen
| GPT Realtime 2.1 | GPT Realtime 2.1 Mini | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Audio | Text Audio |
| Ausgabemodalitäten | Text Audio | Text Audio |
| Veröffentlicht | 2026-07-06 | 2026-07-06 |
| Wissensgrenze | 2024-09 | 2024-09 |
| Session-Fähigkeiten |
|
|
| Kontextfenster | 128K | 128K |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: GPT Realtime 2.1 · GPT Realtime 2.1 Mini
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Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
import asyncio, base64, json, websockets
URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1"
# URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini" # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
# Send ONLY the Authorization header — the beta protocol is retired.
HEADERS = {"Authorization": "Bearer sk-syn-..."}
async def main():
async with websockets.connect(URL, additional_headers=HEADERS) as ws:
# 1) configure the speech-to-speech session
await ws.send(json.dumps({
"type": "session.update",
"session": {
"type": "realtime",
"output_modalities": ["audio"],
"audio": {"output": {"voice": "alloy"}},
},
}))
# 2) send input audio (base64 PCM16), then request a spoken reply
await ws.send(json.dumps({"type": "input_audio_buffer.append", "audio": pcm16_b64}))
await ws.send(json.dumps({"type": "input_audio_buffer.commit"}))
await ws.send(json.dumps({"type": "response.create"}))
# 3) stream the model's audio (and text) back
async for raw in ws:
ev = json.loads(raw)
if ev["type"] == "response.audio.delta":
play(base64.b64decode(ev["delta"])) # audio out
elif ev["type"] == "response.done":
break
asyncio.run(main())import WebSocket from "ws";
const ws = new WebSocket("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1", {
// const ws = new WebSocket("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini", { // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
// Send ONLY the Authorization header — the beta protocol is retired.
headers: { Authorization: "Bearer sk-syn-..." },
});
ws.on("open", () => {
// configure the speech-to-speech session
ws.send(JSON.stringify({ type: "session.update", session: {
type: "realtime", output_modalities: ["audio"], audio: { output: { voice: "alloy" } },
} }));
// send input audio (base64 PCM16), then request a spoken reply
ws.send(JSON.stringify({ type: "input_audio_buffer.append", audio: pcm16Base64 }));
ws.send(JSON.stringify({ type: "input_audio_buffer.commit" }));
ws.send(JSON.stringify({ type: "response.create" }));
});
ws.on("message", (raw) => {
const ev = JSON.parse(raw.toString());
if (ev.type === "response.audio.delta") playAudio(Buffer.from(ev.delta, "base64")); // audio out
else if (ev.type === "response.done") ws.close();
});# Realtime is a WebSocket protocol — use a WS client such as websocat.
# Each line below is one OpenAI Realtime event (JSON) sent to the session.
websocat -H 'Authorization: Bearer sk-syn-...' \
'wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1' <<'EOF'
# 'wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini' <<'EOF' # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
{"type":"session.update","session":{"type":"realtime","output_modalities":["audio"],"audio":{"output":{"voice":"alloy"}}}}
{"type":"input_audio_buffer.append","audio":"<base64-pcm16>"}
{"type":"input_audio_buffer.commit"}
{"type":"response.create"}
EOF
# Responses stream back as response.audio.delta (base64 audio out) … response.donepackage main
import (
"net/http"
"github.com/gorilla/websocket"
)
func main() {
h := http.Header{}
h.Set("Authorization", "Bearer sk-syn-...")
// Send ONLY the Authorization header — the beta protocol is retired.
c, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1", h)
// c, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini", h) // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
if err != nil {
panic(err)
}
defer c.Close()
// configure the speech-to-speech session, send audio, request a spoken reply
c.WriteJSON(map[string]any{"type": "session.update", "session": map[string]any{
"type": "realtime", "output_modalities": []string{"audio"},
"audio": map[string]any{"output": map[string]any{"voice": "alloy"}}}})
c.WriteJSON(map[string]any{"type": "input_audio_buffer.append", "audio": pcm16B64})
c.WriteJSON(map[string]any{"type": "input_audio_buffer.commit"})
c.WriteJSON(map[string]any{"type": "response.create"})
for {
var ev struct {
Type string `json:"type"`
Delta string `json:"delta"`
}
if err := c.ReadJSON(&ev); err != nil {
return
}
if ev.Type == "response.audio.delta" {
playAudio(ev.Delta) // base64 audio out
} else if ev.Type == "response.done" {
return
}
}
}import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.WebSocket;
import java.util.concurrent.CompletionStage;
// JDK built-in WebSocket — no extra dependency needed.
WebSocket ws = HttpClient.newHttpClient().newWebSocketBuilder()
.header("Authorization", "Bearer sk-syn-...")
// Send ONLY the Authorization header — the beta protocol is retired.
.buildAsync(URI.create("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1"), new WebSocket.Listener() {
// .buildAsync(URI.create("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini"), new WebSocket.Listener() { // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
public CompletionStage<?> onText(WebSocket w, CharSequence data, boolean last) {
// handle response.audio.delta (base64 audio out) / response.done here
w.request(1);
return null;
}
}).join();
// configure the session, send input audio, then request a spoken reply
ws.sendText("{\"type\":\"session.update\",\"session\":{\"type\":\"realtime\",\"output_modalities\":[\"audio\"],\"audio\":{\"output\":{\"voice\":\"alloy\"}}}}", true);
ws.sendText("{\"type\":\"input_audio_buffer.append\",\"audio\":\"<base64-pcm16>\"}", true);
ws.sendText("{\"type\":\"input_audio_buffer.commit\"}", true);
ws.sendText("{\"type\":\"response.create\"}", true);FAQ
Welches ist günstiger, GPT Realtime 2.1 oder GPT Realtime 2.1 Mini?
GPT Realtime 2.1 Mini ist günstiger bei audio-input / 1m token ($10 vs. $32, 3.2× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten — die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich GPT Realtime 2.1 gegen GPT Realtime 2.1 Mini ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen GPT Realtime 2.1 und GPT Realtime 2.1 Mini Prompt-Caching?
Ja — beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.