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gemini-3.1-flash-live vs GPT Realtime 2.1

vs

何時該用哪一個 — 綜合評斷,而非基準測試數據表

兩者皆為依每百萬 token 計費的即時音訊模型,但 gemini-3.1-flash-live 是較便宜的選項:音訊輸入為 $3 對比 $32(約便宜 10.7x),音訊輸出為 $12 對比 $64,而文字則為 $0.75/$4.5 對比 $4/$24(約便宜 5.3x)。它在音訊與文字之外也接受影像與視訊輸入,具備 131072-token 上下文與最高 65536 輸出 token,且其 Live API 工作階段上限為純音訊 15 分鐘(含視訊為 2 分鐘),除非經過延長。如果您想要具備 $0.4 快取讀取費用的 OpenAI 音訊/文字堆疊、其 128000-token 上下文與 32000 最大輸出,請選擇 gpt-realtime-2.1。

定價

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1 Δ
音訊輸入 / 1M tokens $3 $32 0.094×
音訊輸出 / 1M tokens $12 $64 0.19×
音訊快取讀取 / 1M tokens $0.4
文字輸入 / 1M tokens $0.75 $4 0.19×
文字輸出 / 1M tokens $4.5 $24 0.19×
快取寫入 不額外計費

費率取自建置時的即時目錄;各模型頁面皆附有目前的費率卡。

它們的相對位置 — 在此計費單位下,所有 6 個 即時語音對語音 模型的 每 1M 語音 tokens 的價格(對數尺度)

能力

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1
思考控制 常駐開啟
提示快取 隱式 + 顯式 隱式(自動)
快取生命週期 未公開 5–10m, up to 1h
最小快取前綴 4096 個 token 1024 個 token

規格

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1
輸入模態 文字 影像 音訊 影片 文字 音訊
輸出模態 文字 音訊 文字 音訊
發布日期 2026-03-26 2026-07-06
知識截止日期 2024-09
語音

Any voice from the Gemini text-to-speech voice set

native-audio output models switch languages naturally during a conversation.

工作階段功能
  • Function calling is sequential only — the model will not start responding until the tool response is sent
  • search grounding and thinking supported
  • VAD interruption cancels the in-flight generation
  • no caching, structured outputs, code execution or Batch API
  • Speech-to-speech over WebSocket
  • configurable reasoning effort
  • tool use
  • interruption handling
  • 128K context
上下文視窗 131K 128K

規格摘錄自各供應商的文件;供應商未發布的資料列會直接省略,而非自行推測。 完整來源: gemini-3.1-flash-live · GPT Realtime 2.1

只需一行程式碼即可在兩者間切換

以下每個頁籤中都有這兩個 ID — 醒目提示的這兩行是唯一的修改處。相同的端點,相同的金鑰,相同的請求結構。

import asyncio, base64, json, websockets

URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gemini-3.1-flash-live"
# URL = "wss://synthorai.io/v1/realtime?model=gpt-realtime-2.1"  # 取消註解此行,並註解上一行
# 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())

取得 API 金鑰 →

常見問題

gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 哪個比較便宜?

gemini-3.1-flash-live 在 音訊輸入 / 1m tokens 上較便宜($3 對比 $32,相差 11×)。其他項目可能呈現相反結果 — 上表提供完整資訊,實際成本取決於您的使用組合。

我可以在不進行兩次整合的情況下,對 gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 進行 A/B 測試嗎?

可以。兩者皆透過同一個相容 OpenAI 的端點提供服務,並使用同一把 API 金鑰 — 切換只需更改一行的模型字串,因此您可以將部分流量分別導向兩者並直接比較帳單。

gemini-3.1-flash-live 與 GPT Realtime 2.1 支援提示快取嗎?

我們的資料來源中僅列出兩者其中之一的快取讀取定價;若缺少某項費率,表示該供應商未對快取讀取單獨計費。

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