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gemini-3.1-flash-live vs GPT Realtime 2.1

gemini-3.1-flash-live 目前为邀请制。下方是它的实时价格,但调用前需要先为你的工作空间开通权限;打算根据这份对比做开发的话,请先向我们申请。

GPT Realtime 2.1 目前为邀请制。下方是它的实时价格,但调用前需要先为你的工作空间开通权限;打算根据这份对比做开发的话,请先向我们申请。

vs

什么时候选哪个

两者均是按每百万 token 计费的实时音频模型,但 gemini-3.1-flash-live 是更便宜的选择:音频输入为 $3 对比 $32(便宜约 10.7x),音频输出为 $12 对比 $64,文本为 $0.75/$4.5 对比 $4/$24(便宜约 5.3x)。它还在音频和文本之外接受图像和视频输入,附带 131072-token 上下文以及最高 65536 个输出 token,且除非进行延长,否则其 Live API 会话限制为仅音频 15 分钟(含视频 2 分钟)。如果你需要带有 $0.4 缓存读取的 OpenAI 音频/文本技术栈,及其 128000-token 上下文和 32000 最大输出,请选择 gpt-realtime-2.1。

价格

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1 Δ
音频输入 / 1M token $3 $32 0.094×
音频输出 / 1M token $12 $64 0.19×
音频缓存读取 / 1M token - $0.4 -
文本输入 / 1M token $0.75 $4 0.19×
文本输出 / 1M token $4.5 $24 0.19×
缓存写入 - 不单独收费 -

价格取自构建时的实时目录,最新价格见各模型页面。

两个模型所处的位置:全部 6 个按同一单位计费的实时语音对话模型的每 1M 音频 token 价格分布(对数刻度)

能力

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1
思考控制 始终开启 -
提示词缓存 隐式 + 显式 隐式(自动)
缓存有效期 未公布 5-10m, up to 1h
最小缓存前缀 4096 个 token 1024 个 token

规格

gemini-3.1-flash-live GPT Realtime 2.1
输入模态 文本 图像 音频 视频 文本 音频
输出模态 文本 音频 文本 音频
发布日期 2026-03-26 2026-07-06
知识截止日期 - 2024-09
音色

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

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

-
会话能力
  • 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
上下文窗口 131K 128K

规格照录自各供应商的文档;供应商没有公布的项目,对应的行直接省略,不做推断。 完整来源: gemini-3.1-flash-live · GPT Realtime 2.1

改一行代码就能在两个模型之间切换

下方每个标签页里都有两个模型 ID,高亮的那两行是唯一要改的地方。端点不变,API key 不变,请求结构也不变。

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"  # 取消注释此行,注释上一行
# 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())

获取 API key →

常见问题

gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 哪个更便宜?

按「音频输入 / 1M token」算,gemini-3.1-flash-live 更便宜($3 对 $32,相差 11×)。其他计费项的结论可能相反,完整价格见上方表格,实际成本取决于你的用量构成。

不用分别集成两次,就能对 gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 做 A/B 测试吗?

可以。两个模型走同一个 OpenAI 兼容端点,用同一个 API key,切换时只要改一行里的模型名,所以可以给两个模型各分一部分流量,直接对比账单。

gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 支持提示词缓存吗?

我们的价格数据里,只有其中一个模型列出了缓存读取价;没有列出的,说明该供应商没有为缓存读取单独定价。

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