GPT Realtime vs GPT Realtime 2.1
GPT Realtime est accessible sur invitation. Les chiffres ci-dessous sont bien ses tarifs en vigueur, mais votre espace de travail doit d'abord y être autorisé : demandez-nous l'accès avant de bâtir quoi que ce soit sur ce comparatif.
GPT Realtime 2.1 est accessible sur invitation. Les chiffres ci-dessous sont bien ses tarifs en vigueur, mais votre espace de travail doit d'abord y être autorisé : demandez-nous l'accès avant de bâtir quoi que ce soit sur ce comparatif.
Lequel choisir, et quand
L'entrée texte est à $4 par million sur les deux, l'audio à $32 en entrée et $64 en sortie sur les deux, et les lectures de cache à $0.4 sur les deux ; gpt-realtime-2.1 ne facture plus que sur la sortie texte, $24 contre $16, et quadruple le contexte de session, 128K contre 32K. Il ajoute aussi un effort de raisonnement configurable et la gestion des interruptions à l'appel de fonctions du modèle précédent. Prenez gpt-realtime uniquement pour maintenir une intégration existante - sur tout sauf la sortie texte, le plus récent coûte pareil.
Benchmarks
GPT Realtime 2.1 : le fournisseur n'a publié aucun résultat de benchmark.
GPT Realtime : 8 résultats publiés, mais aucun benchmark en commun avec assez d'autres modèles pour comparer.
Tarifs
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée audio / 1M de tokens | $32 | $32 | = |
| Sortie audio / 1M de tokens | $64 | $64 | = |
| Lecture de cache audio / 1M de tokens | $0.4 | $0.4 | = |
| Entrée texte / 1M de tokens | $4 | $4 | = |
| Sortie texte / 1M de tokens | $16 | $24 | 0.67× |
| Écriture de cache | pas de frais distincts | pas de frais distincts | - |
Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.
Leur position : prix pour 1M de tokens audio, parmi les 6 modèles de speech-to-speech en temps réel facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | |
|---|---|---|
| Mise en cache des prompts | implicite (automatique) | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | 5-10m, up to 1h | 5-10m, up to 1h |
| Préfixe minimal mis en cache | 1024 tokens | 1024 tokens |
Spécifications
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte audio | texte audio |
| Modalités de sortie | texte audio | texte audio |
| Date de sortie | 2025-08-28 | 2026-07-06 |
| Coupure des connaissances | 2023-10 | 2024-09 |
| Capacités de session |
|
|
| Fenêtre de contexte | 32K | 128K |
Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : GPT Realtime · GPT Realtime 2.1
Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne
Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.
import asyncio, base64, json, websockets
URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime"
# URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1" # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
# 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", {
// const ws = new WebSocket("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1", { // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
// 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' <<'EOF'
# 'wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1' <<'EOF' # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
{"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", h)
// c, _, err := websocket.DefaultDialer.Dial("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1", h) // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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"), new WebSocket.Listener() {
// .buildAsync(URI.create("wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1"), new WebSocket.Listener() { // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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
Lequel est le moins cher, GPT Realtime ou GPT Realtime 2.1 ?
Les deux affichent le même prix sur la ligne « Entrée audio / 1M de tokens » ($32) : ce n'est donc pas le prix qui les départage ici. Voyez les spécifications et les capacités ci-dessous.
Puis-je faire un test A/B entre GPT Realtime et GPT Realtime 2.1 sans deux intégrations ?
Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.
GPT Realtime et GPT Realtime 2.1 prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?
Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.