隨著 AI 技術的快速發展，語音不再只是輸入與輸出的輔助工具，而逐漸成為人機互動的核心介面。OpenAI 在 2025 年推出的 GPT-Realtime，正是這一趨勢的重要里程碑。它不僅大幅降低語音處理延遲，還能同時展現自然的情感表達與多語切換能力，並結合新語音風格與多模態功能。本文將帶你深入了解 GPT-Realtime 的技術亮點、在台灣的應用場景、開發者整合方式，以及為什麼值得企業關注。
一、什麼是 GPT-Realtime？
在 2025 年 8 月 28 日，OpenAI 正式推出了 GPT-Realtime 這款全新的 speech-to-speech 語音模型，並將其納入全新的 Realtime API，提供企業開發可用於生產環境的即時語音代理能力。
這項技術跳脫傳統語音處理流程，” 不再透過 “ Speech-to-Text → 語言模型 → Text-to-Speech 的多重轉換，而是直接由一個模型處理語音輸入並輸出語音，顯著提升表達的自然性與互動的即時性。
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二、 核心技術亮點
（一）統一模型，低延遲特色
採用單一語音-to-語音模型，無需多段處理流程，大幅降低延遲，並保留語音中的細微情感與語調。
（二）更自然、更具情感的語氣
能夠忠實表達語音中的情感與音調變化，並可在一句話中自然切換語言與語氣。
（三）推出全新的語音風格
OpenAI 同步發表了兩個新的 voice styles：
- Cedar：溫暖沉穩，適合客服或教育助理。
- Marin：輕快自然，適合互動應用或娛樂情境。
這讓企業能更靈活地依場景挑選合適的語音風格，打造更具人性化的用戶體驗。
（四）強化指令遵循與工具呼叫
對複雜指令（如客服資訊、字母數字逐字重複、語言切換）具備更高穩定度。在 function calling（工具呼叫）方面更精確可靠，支援實際商務工作流。
（五）Realtime API 的新功能
- 支援 遠端 MCP 伺服器，能串接更多外部工具。
- 新增 圖像輸入能力，讓語音代理具備「看」的能力。
- 支援 SIP 電話呼叫，可直接整合到電信與客服系統。
三、在台灣，它適用於哪些產業或場景？
（一）金融服務
台灣金融產業客服需求龐大，GPT-Realtime 能提供 低延遲、多語切換 的即時語音回應，讓客戶諮詢更流暢，同時降低人力成本，可將其適用於客服中心、智能語音助理等情境中。
（二）教育產業
台灣線上教育市場持續成長，GPT-Realtime 在 多語對話 與 自然語音表達 上具優勢，能模擬真實對話情境，幫助學生提升學習效果。
四、開發者整合指南
雖然 GPT-Realtime 可以直接透過 OpenAI API 使用，但許多 企業級客戶 會選擇在 Azure OpenAI Service 上部署，因為它能提供更嚴格的 合規、安全 與 地區部署。因此，以下示範以 Azure 為例，幫助企業理解實際整合流程。
步驟一： 選擇模型
可部署的模型包括：
gpt-realtime（2025-08-28）gpt-4o-realtime-previewgpt-4o-mini-realtime-preview
步驟二： 使用通訊協議
- WebRTC：適合低延遲、即時語音互動。
- WebSocket：適合伺服器端串流，延遲稍高。
步驟三： API 認證流程
在 Azure Portal 建立 Deployment，取得 sessions URL → 生成臨時 API Key → 進行 WebRTC 連線。
步驟四： 測試工具建議
可用 Apidog、Postman 進行 WebSocket 或 WebRTC 測試，快速驗證 API 串流設計。
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五、市場動態與開發者回饋
根據開發者社群的分享：
- 延遲更低、語音更自然，能支援影像輸入與電話通話。
- 成本下降約 20%，比舊版更具商業可行性。
- 新的 Cedar 與 Marin 語音風格 被廣泛提及，開發者認為這能讓 AI 代理更貼近「真人」互動。
各大部落格與社群（Salesforce Ben、Apidog、Reddit）皆指出，GPT-Realtime 的推出將推動 語音代理 進入主流商務應用。
六、 GPT-Realtime 為什麼值得關注？
（ㄧ）值得關注的點有哪些？
- 語音代理正式商用化：GPT-Realtime 不再只是研究或 demo，而是能真正整合進客服中心、教育平台與金融服務的商業級產品。
- 低延遲突破：單一語音-to-語音模型讓回應更即時，消除了過去語音轉文字再轉語音的延遲問題。
- 多模態能力整合：除了語音，還能處理影像輸入，甚至透過 SIP 電話直接與用戶通話，這大幅擴展了 AI 的應用邊界。
- 多樣化語音風格：全新推出的 Cedar 與 Marin 語音風格，讓 AI 更貼近真人，提升品牌互動體驗。
- 企業落地友善：同時在 OpenAI 與 Azure 平台提供，滿足靈活開發與企業合規的雙重需求。
（二）有哪些潛在風險需注意？
- 誤用風險：過於擬真的語音可能導致詐騙、冒充等濫用問題，需要更嚴格的驗證與管控。
- 隱私與合規：即時語音與影像處理涉及大量個資，企業在導入前必須確認資料傳輸與存放符合 GDPR、CCPA 等法規。
- 技術成熟度：雖然延遲降低，但在高併發場景下是否能保持穩定仍需實測。
- 成本考量：雖然官方宣稱價格下降約 20%，但若應用於大規模語音互動，成本仍可能快速累積。
- 使用者接受度：即便 AI 語音更自然，但在需要高信任感的場景（如醫療、金融），使用者是否願意接受 AI 而非真人，仍需市場觀察。
七、結論
GPT-Realtime 與 Realtime API 的推出，標誌著語音 AI 進入新階段：不只是語音轉換，而是能「即時理解、即時回應、自然表達」。
對企業來說，這代表：
- 客服中心能更自然地與顧客互動。
- 教育、銷售、金融等行業能快速打造專屬語音代理。
- 在 Azure 等平台上，還能滿足合規與地區部署需求。
- 搭配 Cedar 與 Marin 等多樣化語音風格，能讓 AI 更貼近人類交流氛圍。
它不僅是技術突破，更是未來 B2B 語音應用的基石。
常見問答（Q&A）
Q1：GPT-Realtime 與過去的語音模型差在哪？
傳統語音 AI 需要「語音轉文字 → 語言模型 → 文字轉語音」三段式處理，而 GPT-Realtime 採用單一語音-to-語音模型，能直接輸入語音並輸出語音。這樣的架構大幅降低延遲，並保留語音的情感、語調與自然性。
Q2：它在多語言環境中是否能生存？
可以。GPT-Realtime 支援多語言輸入與即時切換，例如一句話中混合中文與英文都能順暢處理。搭配新推出的語音風格（Cedar、Marin），更能適應跨文化與多語場景。
Q3：GPT-Realtime 能與現有的 CRM 或客服系統整合嗎？
可以。透過 Realtime API 的 function calling 與 SIP 電話整合，它能直接連接企業 CRM、客服中心或其他業務系統，實現自動化回覆與任務執行。
Q4：導入 GPT-Realtime 的成本會很高嗎？
相比早期語音模型，GPT-Realtime 的價格已降低約 20%。不過，若應用於大規模語音互動，成本仍需評估。企業可先從試點專案導入，並利用 Azure 或 OpenAI 平台的彈性計費模式，降低投資風險。
Q5：在 B2B 應用中，GPT-Realtime 的差異化優勢是什麼？
它不僅能做到即時語音互動，還結合了 多模態輸入（語音＋圖像）、工具呼叫 與 多樣語音風格。這意味著企業可以打造更智能、更接近真人的語音代理，在客服、教育、銷售等場景中提供差異化體驗。
