隨著應用場景越來越依賴即時互動，低延遲 API 的需求正快速上升。OpenAI 推出的 Realtime API，支援文字、音訊與圖片三大模態，能讓應用在對話、語音助理、甚至影像處理中，提供更自然的即時回應。但在導入前，理解不同方案的價格與效能差異，對於控制成本與設計良好體驗至關重要。
一、什麼是 Realtime API？
（一）基本介紹
Realtime API 是 OpenAI 提供的一種低延遲介面，讓應用程式能在幾乎即時的情況下處理輸入並回覆。它支援 文字、音訊與圖片 三大模態，特別適合客服系統、語音助理、即時影像分析等需要快速互動的場景。相較於傳統 API，Realtime API 強調 快速回應 與 多模態整合，因此在互動體驗與應用彈性上更具優勢。
（二）在哪裡可以使用 Realtime API？
Realtime API 可在 OpenAI 官方 API 平台 使用：
- 建立 API Key
- 透過 WebSocket / WebRTC / HTTP 串流呼叫
- 串接到應用程式或服務
二、 Realtime API 3 種方案大比較
Realtime API 的計價方式是 以 token 為基礎，依據輸入（Input）、快取輸入（Cached Input）、輸出（Output）分別收費。
目前方案可分為三大類：
- 文字：適合即時對話與內容生成，可在 gpt-realtime 與 GPT-4o mini 之間選擇。
- 音訊：針對語音交互，gpt-realtime 帶來沉浸式體驗，GPT-4o mini 更偏向大規模部署。
- 圖片：目前僅有 gpt-realtime 支援，主要應用於影像理解與互動。
本文將分別從 價格 與 優缺點 兩方面來比較。
< 延伸學習 > ChatGPT Token 是什麼？概念、價格、應用一次了解
三、方案一： 文字
（一）價格比較
| 模型 | 輸入單價 (USD / 百萬 tokens) | 快取輸入單價(USD / 百萬 tokens) | 輸出單價(USD / 百萬 tokens) |
|---|---|---|---|
| gpt-realtime | US $4 | US $0.4 | US $16 |
| GPT-4o mini | US $0.6 | US $0.3 | US $2.4 |
（二）優缺點比較
| 模型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| gpt-realtime | – 即時性高，支援流式回傳 – 複雜推理與上下文處理佳 – 適合多輪對話與專業任務 |
– 成本高，輸出昂貴 – 對基礎設施與併發管理要求高 – 回覆可能過長，需要設限 |
| GPT-4o mini | – 成本低，適合大規模部署 – 在 FAQ、自助流程中表現穩定 – 快取效益佳，降低重複任務成本 |
– 推理深度不足 – 打斷續講與互動細膩度有限 |
四、 方案二：音訊
（一）價格比較
| 模型 | 輸入單價 (USD / 百萬 tokens) | 快取輸入單價(USD / 百萬 tokens) | 輸出單價(USD / 百萬 tokens) |
|---|---|---|---|
| gpt-realtime | US $32 | US $0.4 | US $64 |
| GPT-4o mini | US $10 | US $0.3 | US $20 |
（二）優缺點比較
| 模型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| gpt-realtime | – 語音互動自然，支援打斷續講（barge-in） – 嘈雜環境下表現穩定 – 多輪語音與工具串接流暢 |
– 成本昂貴，輸出單價極高 – 對網路延遲敏感，需要高品質連線 |
| GPT-4o mini | – 成本可控，適合規模化語音應用 – 命令控制、播報式互動足夠 – 快取降低重複對話成本 |
– 聲音較機械，沉浸感不足 – 口音與自由口語容錯度低 |
五、圖片
（一）價格比較
| 模型 | 輸入單價 (USD / 百萬 tokens) | 快取輸入單價(USD / 百萬 tokens) | 輸出單價(USD / 百萬 tokens) |
|---|---|---|---|
| gpt-realtime | $5.00 | $0.50 | 官方未顯示 |
（二）優缺點比較
| 模型 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| gpt-realtime | – 即時影像處理，支援圖文互動 – 可與文字、音訊同管線處理 – 模板化快取降低輸入成本 |
– 無 GPT-4o mini 替代方案 – 輸出價格未標示，規劃預算不確定 – 不控管幀率與畫面大小時，成本消耗快 |
六、 成本控管技巧
- 快取（Cached Input）：將固定提示存快取，可降低重複任務成本。
- 限制輸出長度：以要點式短句代替長文，避免輸出成本過高。
- 分層路由：簡單任務先用 GPT-4o mini，遇到複雜互動再切換至 gpt-realtime。
七、 應用場景解析
- 客服平台：FAQ 與一般問題用 GPT-4o mini，複雜或需即時互動的部分交給 gpt-realtime。
- 智慧語音助理：若追求沉浸感與自然交流，選 gpt-realtime；若偏向命令式控制，GPT-4o mini 足夠。
- 教育與培訓：需大量低成本互動，GPT-4o mini 更合適。
- 影像互動：如即時監控或 AR/VR，只能選 gpt-realtime，並需優化頻率與畫面裁切。
八、有哪些潛在風險需注意？
（ㄧ）技術依賴風險
目前 GPT-Realtime 仍高度依賴 OpenAI 與 Azure 的雲端基礎架構，企業在導入後可能面臨 供應商綁定（vendor lock-in），導致彈性受限。
（二）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。
（三）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。
（四）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。
（五）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。
九、 未來展望
- 影像輸出定價：目前尚未公布，未來可能會有更清晰的定價模式。
- API 整合應用：搭配 Embeddings 或 RAG，可構建更強大的知識型應用。
- 邊緣運算結合：在 IoT 與 edge computing 中，Realtime API 的低延遲特性將發揮更大價值。
十、 總結
Realtime API 透過 token 為基礎的收費模式，讓使用者能更靈活地控制應用成本。
- gpt-realtime：適合追求高品質體驗、複雜推理與自然語音互動，但成本高。
- GPT-4o mini：適合規模化、大量重複任務的場景，能有效控管預算。
- 圖片處理：目前僅有 gpt-realtime 可選，必須搭配頻率與畫面優化策略。
對企業而言，最佳做法不是「單一選擇」，而是透過 混合使用與成本策略，在體驗與效益之間找到最合適的平衡。
