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gemini-3.1-flash-live vs GPT Realtime 2.1

vs

何时使用哪一个 — 经过整理的结论,而非基准测试表格

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。

定价

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

费率取自构建时的实时目录;每个模型页面均附有当前的费率卡。

它们的位置 — 以该计费单位计费的所有 6 个 实时语音转语音 模型的 每 1M 音频 token 的价格(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)
缓存生存时间 未公开 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
声音

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

规格转录自各供应商的文档;若供应商未发布某项数据,则直接省略该行,而非进行推断。 完整来源: gemini-3.1-flash-live · GPT Realtime 2.1

只需一行代码即可在它们之间切换

两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点,相同的密钥,相同的请求结构。

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 密钥 →

常见问题

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

在 音频输入 / 1m tokens 方面,gemini-3.1-flash-live 更便宜($3 对比 $32,相差 11×)。其他行可能得出相反的结论——上方表格提供了完整信息,实际成本取决于你的组合使用情况。

我可以在不进行两次集成的情况下,对 gemini-3.1-flash-live 和 GPT Realtime 2.1 进行 A/B 测试吗?

可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务,并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串,因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。

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

我们的信息流中仅列出了两者之一的缓存读取定价;如果缺少费率,则说明该提供商没有对缓存读取单独定价。

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