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GPT Realtime 2.1 Mini

Veröffentlicht 2026-07-06

geschlossene Beta

GPT Realtime 2.1 Mini ist das kosteneffiziente Mitglied von OpenAIs Realtime-Familie: ein destilliertes Reasoning-Modell für schnellere, günstigere Realtime-Sprachinteraktionen, das Reasoning und Tool-Nutzung in die Mini-Stufe bringt.

Eingabe
Audio Text $0.6/M
Ausgabe
Audio Text $2.4/M
Audio-Eingabe
$10/M
Audio-Ausgabe
$20/M
Cache-Lesen
$0.06/M
Knowledge-Cutoff
2024-09

Preis im Vergleich

Der Preis im Feld von 6 vergleichbaren Modellen

Eingabe$0.6/M
$0.06 · nova-2-sonic GPT Realtime · $4
Ausgabe$2.4/M
$0.24 · nova-2-sonic GPT Realtime 2.1 · $24
Cache-Lesen$0.06/M
$0.06 · GPT Realtime 2.1 Mini GPT Realtime · $0.4

Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.

Spezifikationen & Limits

Tokens

Kontextfenster (laut Anbieter) 128.000
Max. Ausgabe (laut Anbieter) 32.000
Knowledge-Cutoff 2024-09

Prompt-Caching

Modus automatisch
Min. Präfix 1.024
Lebensdauer 5-10 Min., bis zu 1 Std.

Echtzeit

Sitzung Speech-to-Speech mit Reasoning und Tool-Nutzung · Prompt-Caching · 128K Kontext

Modell

Modalitäten Audio + Text → Audio + Text
  • Schnelleres, günstigeres destilliertes Realtime-Reasoning-Modell, das Reasoning und Tool-Nutzung in die Mini-Stufe bringt
  • Prompt-Caching unterstützt
  • 128k Kontext

laut Offizielle OpenAI-Dokumentation ↗

GPT Realtime 2.1 Mini in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-Realtime-kompatibel: per WebSocket verbinden, Audio rein, Audio raus. WS /v1/realtime

import asyncio, base64, json, websockets

URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini"
# 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())

Über GPT Realtime 2.1 Mini

  • Es behält das Kontextfenster von 128K Token und die maximal 32K Output-Token der 2.1-Generation, unterstützt Function Calling und Prompt-Caching und bepreist Audio-Eingaben mit unter einem Drittel des Flaggschiff-Satzes.
  • OpenAIs Empfehlung zur Wahl zwischen beiden ist direkt: das volle 2.1 nehmen, wenn man das stärkste Realtime-Reasoning, die stärkste Tool-Nutzung und Instruktionsbefolgung will, und dieses hier, wenn man eine schnellere, kosteneffizientere Option will.
  • Es nimmt Audio- und Texteingaben über WebRTC, WebSocket oder SIP entgegen, sodass dieselben Transportoptionen und Sprachagenten-Muster gelten: stillebasierte oder semantische Turn-Erkennung, serverseitiges Abschneiden bei Unterbrechung, Tool-Deklarationen auf Sitzungs- oder Antwortebene.
  • OpenAI berichtete für diese Version über die Realtime-Sprachmodelle hinweg von einer Reduktion der p95-Latenz um mindestens 25% durch verbessertes Caching.
  • Es ist außerdem das benannte Migrationsziel für die früheren Mini-Realtime-Modelle, deren Abschaltung für Januar 2027 angesetzt ist.
  • Das macht es zur natürlichen Wahl für dauerhaft laufende Sprachassistenten und kundenzugewandte Sprachagenten mit hohem Volumen.
  • Synthorai stellt es über denselben OpenAI-kompatiblen /v1/realtime-WebSocket-Endpoint bereit wie den Rest der Realtime-Reihe.

FAQ

Lässt sich die GPT Realtime 2.1 Mini API kostenlos testen?

GPT Realtime 2.1 Mini ist derzeit in einer geschlossenen Beta: Den Zugang erhalten Sie auf Antrag, eine offene Registrierung gibt es nicht. Stellen Sie den Antrag in der Synthorai-Konsole. Nach der Freigabe gilt die übliche nutzungsbasierte Abrechnung ohne Abo.

Worin ist GPT Realtime 2.1 Mini am besten?

Destilliertes Reasoning für Realtime-Sprache; Audio-Eingabe unter einem Drittel des Flaggschiff-Satzes; behält 128K Kontext, Tools und Prompt-Caching. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.

Was kostet GPT Realtime 2.1 Mini?

GPT Realtime 2.1 Mini kostet auf Synthorai $0.6 pro Million Eingabe-Tokens und $2.4 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.06/M abgerechnet.

Wie rufe ich die GPT Realtime 2.1 Mini-API auf?

GPT Realtime 2.1 Mini ist ein Speech-to-Speech-Modell: Verbinden Sie sich mit dem OpenAI Realtime SDK (oder direkt per WebSocket) mit wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1-mini und streamen Sie Audio in beide Richtungen. Ein Datei-Upload per POST /v1/audio/transcriptions ist das nicht. Authentifizieren Sie sich mit Ihrem sk-syn-Schlüssel und senden Sie nur den Authorization-Header (das Beta-Protokoll ist abgeschaltet).

Wie erhalte ich Zugang zu GPT Realtime 2.1 Mini?

GPT Realtime 2.1 Mini ist in einer geschlossenen Beta. Beantragen Sie den Zugang in der Synthorai-Konsole. Nach der Freigabe nutzen Sie es wie jedes andere Modell: im OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="gpt-realtime-2.1-mini" setzen.

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Jeder Wert auf dieser Seite stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.

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