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gemini-3.1-flash-live vs nova-2-sonic

vs

何时使用哪一个 — 经过整理的结论,而非基准测试表格

两者的音频价格相同,每百万输入 $3、输出 $12,所以账单差在文本:nova-2-sonic 每百万 $0.06 和 $0.24,对比 $0.75 和 $4.5,大约低 12 倍和 19 倍。gemini-3.1-flash-live 是输入更宽的那个——文本、图像、音频和视频,90 多种语言,纯音频会话 15 分钟——而 nova-2-sonic 只收音频和文本,连接 8 分钟上限并有一套文档化的续接方式,且只在四个区域提供。文本吃重的会话要控成本选 nova-2-sonic,要视频输入和语言覆盖选 gemini-3.1-flash-live。

定价

gemini-3.1-flash-live nova-2-sonic Δ
音频输入 / 1M tokens $3 $3 =
音频输出 / 1M tokens $12 $12 =
文本输入 / 1M tokens $0.75 $0.06 13×
文本输出 / 1M tokens $4.5 $0.24 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 nova-2-sonic
思考控制 始终开启
提示词缓存 隐式 + 显式 不支持
缓存生存时间 未公开 不适用
最小缓存前缀 4096 个 token 不适用

规格

gemini-3.1-flash-live nova-2-sonic
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 2025-12-02
声音

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

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

Feminine- and masculine-sounding voices per locale (tiffany/matthew en-US, amy en-GB, olivia en-AU, kiara/arjun en-IN and hi-IN, ambre/florian fr-FR, beatrice/lorenzo it-IT, tina/lennart de-DE, lupe/carlos es-US, carolina/leo pt-BR)

tiffany and matthew are polyglot voices that speak every supported language.

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
  • Intelligent turn-taking with configurable endpointing sensitivity
  • graceful interruption handling without losing context
  • function calling with asynchronous tool handling (the assistant keeps speaking while tools run)
  • RAG grounding
  • mixed audio and text input in one conversation
  • 8-minute connection limit
上下文窗口 131K 1M

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 · nova-2-sonic

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=nova-2-sonic"  # 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 nova-2-sonic 哪个更便宜?

它们列出的 音频输入 / 1m tokens 相同($3),因此价格不是这一项的决定因素——请参考下文的规格与能力。

我可以在不进行两次集成的情况下,对 gemini-3.1-flash-live 和 nova-2-sonic 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 nova-2-sonic 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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