GPT Realtime vs GPT Realtime 2.1
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
텍스트 입력은 둘 다 100만당 $4, 오디오는 입력 $32·출력 $64, 캐시 읽기는 $0.4로 같습니다. gpt-realtime-2.1이 더 비싼 건 텍스트 출력뿐이고($24 대 $16) 세션 컨텍스트를 32K에서 128K로 네 배 늘립니다. 또 예전 모델의 함수 호출에 조절 가능한 추론 강도와 끼어들기 처리를 더합니다. 기존 통합을 유지할 때만 gpt-realtime을 고르세요—텍스트 출력을 빼면 새 모델도 같은 값입니다.
가격
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| 오디오 입력 / 1M 토큰 | $32 | $32 | = |
| 오디오 출력 / 1M 토큰 | $64 | $64 | = |
| 오디오 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.4 | $0.4 | = |
| 텍스트 입력 / 1M 토큰 | $4 | $4 | = |
| 텍스트 출력 / 1M 토큰 | $16 | $24 | 0.67× |
| 캐시 쓰기 | 별도 비용 없음 | 별도 비용 없음 | — |
빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.
현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 6개의 실시간 음성-음성 변환 모델 전체의 1M 오디오 토큰당 가격 (로그 스케일)
기능
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | |
|---|---|---|
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 (자동) | 암시적 (자동) |
| 캐시 수명 | 5–10m, up to 1h | 5–10m, up to 1h |
| 최소 캐시 접두사 | 1024 토큰 | 1024 토큰 |
사양
| GPT Realtime | GPT Realtime 2.1 | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 오디오 | 텍스트 오디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 오디오 | 텍스트 오디오 |
| 출시일 | 2025-08-28 | 2026-07-06 |
| 지식 컷오프 | 2023-10 | 2024-09 |
| 세션 기능 |
|
|
| 컨텍스트 윈도우 | 32K | 128K |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: GPT Realtime · GPT Realtime 2.1
코드 한 줄로 모델 전환
두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.
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" # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
# 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", { // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
// 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' # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
{"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) // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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() { // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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
GPT Realtime와(과) GPT Realtime 2.1 중 어느 것이 더 저렴한가요?
동일한 오디오 입력 / 1m 토큰($32)을(를) 나열하므로 가격만으로는 결정할 수 없습니다 — 아래의 사양과 기능을 확인하세요.
두 번의 연동 과정 없이 GPT Realtime와(과) GPT Realtime 2.1를 A/B 테스트할 수 있나요?
네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.
GPT Realtime 및 GPT Realtime 2.1는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.