Tekniske spesifikasjoner for gpt-realtime-1.5
| Element | gpt-realtime-1.5 (offentlig posisjonering) |
|---|---|
| Modellfamilie | GPT Realtime 1.5 (stemmeoptimalisert variant) |
| Primær modalitet | Tale-til-tale (S2S) |
| Inndatatyper | Lyd (strømming), tekst |
| Utdatatyper | Lyd (strømming), tekst, strukturerte verktøykall |
| API | Realtime API (WebRTC / vedvarende strømmesesjoner) |
| Latensprofil | Optimalisert for lav latens, live samtaleinteraksjon |
| Sesjonsmodell | Tilstandsfulle strømmesesjoner |
| Verktøybruk | Støtte for funksjonskall og verktøyintegrasjoner |
| Tiltenkt brukstilfelle | Live stemmeagenter, assistenter, interaktive systemer |
Merk: Eksakte token-grenser og størrelser på kontekstvindu er ikke tydelig dokumentert i offentlige sammendrag; modellen er posisjonert for sanntidsrespons heller enn ekstremt lange kontekstsessjoner.
Hva er gpt-realtime-1.5?
gpt-realtime-1.5 er en lavlatens, tale-til-tale-optimalisert modell som er designet for live samtalesystemer. I motsetning til tradisjonelle forespørsel-respons-modeller fungerer den gjennom vedvarende strømmesesjoner, noe som muliggjør naturlig turveksling, håndtering av avbrytelser og dynamisk stemmeinteraksjon.
Den er spesialbygget for applikasjoner der hastigheten i samtaleflyten er viktigere enn maksimal kontekstlengde.
Hovedfunksjoner
- Ekte tale-til-tale-interaksjon — Tar imot live lydinngang og strømmer talte svar i sanntid.
- Lav-latens-arkitektur — Designet for undersekunds samtalerespons i stemmeagenter.
- Strømme-først-design — Fungerer via vedvarende sesjoner (WebRTC eller strømmeprotokoller).
- Naturlig turveksling — Støtter håndtering av avbrytelser og dynamisk samtaleflyt.
- Støtte for verktøykall — Kan trigge strukturerte funksjonskall under en sanntidsøkt.
- Produksjonsklart fundament for stemmeagent — Bygget spesielt for interaktive assistenter, kiosker og innebygde enheter.
Benchmark og ytelsesposisjonering
OpenAI posisjonerer gpt-realtime-1.5 som en videreutvikling av tidligere sanntidsmodeller med forbedret instruksjonsoppfølging, stabilitet under lengre stemmeøkter og mer naturlig prosodi sammenlignet med tidligere utgivelser.
I motsetning til kodefokuserte modeller (f.eks. Codex-varianter) måles ytelsen mer etter samtalelatens, stemmens naturlighet og sesjonsstabilitet enn etter rangeringer på ledertabeller.
gpt-realtime-1.5 sammenlignet med relaterte modeller
| Funksjon | gpt-realtime-1.5 | gpt-audio-1.5 |
|---|---|---|
| Primært mål | Live stemmeinteraksjon | Lydaktiverte chat-arbeidsflyter |
| Latens | Optimalisert for minimal forsinkelse | Balansert kvalitet/hastighet |
| Sesjonstype | Vedvarende strømmesesjon | Standard Chat Completions-flyt |
| Kontekststørrelse | Optimalisert for responsivitet | Større kontekststøtte |
| Beste brukstilfelle | Sanntids stemmeagenter | Samtaleassistenter med lyd |
Når du bør velge hver
- Velg gpt-realtime-1.5 for callsentre, kiosker, AI-resepsjonister eller live innebygde assistenter.
- Velg gpt-audio-1.5 for stemmeaktiverte chatteapper som krever lengre samtaleminne eller multimodale arbeidsflyter.
Representative brukstilfeller
- AI-kundesenteragenter
- Assistenter for smarte enheter
- Interaktive kiosker
- Live veiledningssystemer
- Sanntids verktøy for språkøving
- Stemmestyrte applikasjoner
- Hvordan få tilgang til GPT Realtime 1.5 API
Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel
Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er vår bruker ennå, registrer deg først. Logg inn på din CometAPI console. Hent API-nøkkelen (tilgangslegitimasjon) for grensesnittet. Klikk “Add Token” ved API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkel: sk-xxxxx og send inn.
Trinn 2: Send forespørsler til GPT Realtime 1.5 API
Velg endepunktet “gpt-realtime-1.5” for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen er hentet fra API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for enkel bruk. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Base-URL er Chat Completions
Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet—det er dette modellen vil svare på. Behandle API-responsen for å få det genererte svaret.
Trinn 3: Hent og verifiser resultater
Behandle API-responsen for å få det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.