Tekniske specifikationer for gpt-realtime-1.5
| Punkt | gpt-realtime-1.5 (offentlig positionering) |
|---|---|
| Modelfamilie | GPT Realtime 1.5 (stemmeoptimeret variant) |
| Primær modalitet | Tale-til-tale (S2S) |
| Inputtyper | Lyd (streaming), tekst |
| Outputtyper | Lyd (streaming), tekst, strukturerede værktøjskald |
| API | Realtime API (WebRTC / vedvarende streaming-sessioner) |
| Latensprofil | Optimeret til lav latens, live samtaleinteraktion |
| Sessionsmodel | Tilstandsbevarende streaming-sessioner |
| Værktøjsbrug | Funktionskald og værktøjsintegrationer understøttet |
| Målbrugsscenarie | Live stemmeagenter, assistenter, interaktive systemer |
Bemærk: Præcise token-grænser og størrelser på kontekstvindue er ikke tydeligt dokumenteret i offentlige oversigter; modellen er positioneret til realtime-reaktionsevne snarere end ekstremt lange kontekstsessions.
Hvad er gpt-realtime-1.5?
gpt-realtime-1.5 er en lav-latens, tale-til-tale-optimeret model designet til live samtalesystemer. I modsætning til traditionelle request-response-modeller kører den via vedvarende streaming-sessioner, hvilket muliggør naturlig turtagning, håndtering af afbrydelser og dynamisk stemmeinteraktion.
Den er specialbygget til applikationer, hvor hastigheden i samtaleflowet er vigtigere end maksimal længde på konteksten.
Hovedfunktioner
- Ægte tale-til-tale interaktion — Accepterer live lydinput og streamer talte svar i realtid.
- Arkitektur med lav latens — Designet til sub-sekunders samtalerespons i stemmeagenter.
- Streaming-først-design — Fungerer via vedvarende sessioner (WebRTC eller streamingprotokoller).
- Naturlig turtagning — Understøtter afbrydelseshåndtering og dynamisk samtaleflow.
- Understøttelse af værktøjskald — Kan udløse strukturerede funktionskald under en realtime-session.
- Produktionsklart grundlag for stemmeagenter — Bygget specifikt til interaktive assistenter, kiosker og indlejrede enheder.
Benchmark og performance-positionering
OpenAI positionerer gpt-realtime-1.5 som en videreudvikling af tidligere realtime-modeller med forbedret instruktionsefterlevelse, stabilitet under længere stemmesessioner og mere naturlig prosodi sammenlignet med tidligere udgivelser.
I modsætning til kodefokuserede modeller (f.eks. Codex-varianter) måles performance mere på samtalelatens, stemmens naturlighed og sessionsstabilitet end på rangliste-lignende benchmarks.
gpt-realtime-1.5 vs. relaterede modeller
| Funktion | gpt-realtime-1.5 | gpt-audio-1.5 |
|---|---|---|
| Primært mål | Live stemmeinteraktion | Chat-workflows med lydunderstøttelse |
| Latens | Optimeret til minimal forsinkelse | Balanceret kvalitet/hastighed |
| Sessionstype | Vedvarende streaming-session | Standard Chat Completions-flow |
| Kontekststørrelse | Optimeret for reaktionsevne | Større kontekstunderstøttelse |
| Bedste anvendelse | Realtime stemmeagenter | Samtaleassistenter med lyd |
Hvornår du skal vælge hver
- Vælg gpt-realtime-1.5 til callcentre, kiosker, AI-receptionister eller live indlejrede assistenter.
- Vælg gpt-audio-1.5 til stemmeaktiverede chatapps, der kræver længere samtalehukommelse eller multimodale workflows.
Repræsentative anvendelsestilfælde
- AI-callcenteragenter
- Assistenter til smarte enheder
- Interaktive kiosker
- Live undervisningssystemer
- Værktøjer til sprogøvelse i realtime
- Stemmestyrede applikationer
- Sådan får du adgang til GPT realtime 1.5 API
Trin 1: Opret en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er bruger endnu, skal du registrere dig først. Log ind i din CometAPI-konsol. Hent API-adgangsnøglen til interfacet. Klik på “Add Token” under API-token i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.

Trin 2: Send forespørgsler til GPT realtime 1.5 API
Vælg “gpt-realtime-1.5”-endpointet for at sende API-forespørgslen og angiv anmodningsdata. Anmodningsmetode og anmodningsdata findes i API-dokumentationen på vores website. Vores website tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Basis-URL er Chat Completions
Indsæt dit spørgsmål eller din forespørgsel i content-feltet — det er dette, modellen svarer på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificer resultater
Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API'et med opgavestatus og outputdata.