OpenAI 更新 2.1 系列 GPT Realtime AI 模型，p95 延遲至少降低 25%

OpenAI 於 7 月 7 日正式發佈公告，在其 API 服務中新增了兩款 GPT Realtime 2.1 系列模型，分別為標準版與 mini 版。官方強調，這兩款模型在即時語音與多模態交互場景下的性能獲得顯著提升，其中最關鍵的 p95 延遲至少降低了 25%，為開發者帶來更流暢、低延遲的即時對話體驗。 p95 延遲（Percentile 95 Delay）是衡量系統回應速度的常用指標，代表在百分之九十五的請求中，系統都能以比該數值更短的時間完成回應。換句話說，p95 延遲越低，表示系統在絕大多數情況下都能維持高速反應，對於語音助手、即時翻譯、客服機器人等對時間敏感度極高的應用而言，這項指標的改善至關重要。OpenAI 此次宣稱 p95 延遲下降至少四分之一，意味著開發者可以期待更接近即時通話般的自然互動。 這兩款新模型主要鎖定低延遲語音智能體與多模態交互場景，能夠同時處理文字、音頻與圖片輸入，並生成對應的回應。OpenAI 表示，透過優化內部緩存機制，Realtime 語音模型成功將 p95 延遲大幅縮減，同時維持模型原有的理解與生成能力。這項改進尤其有助於需要短時間內多次往返 API 的應用，例如即時語音對話系統，能讓使用者的每句話幾乎無縫銜接，減少等待感。 在定價方面，OpenAI 同時公布了這兩款模型的 API 調用費用，按每百萬 Tokens 計費。針對文字輸入，每百萬 Tokens 收費 4 美元；若使用緩存輸入則僅需 0.40 美元；文字輸出則為每百萬 Tokens 24 美元。音頻輸入的費用較高，每百萬 Tokens 為 32 美元，緩存輸入同樣為 0.40 美元，而音頻輸出則為每百萬 Tokens 64 美元。圖片輸入的費用定為每百萬 Tokens 5 美元，緩存輸入亦為 0.40 美元。這套定價結構讓開發者可以根據實際使用模式選擇是否啟用緩存，以有效控制成本。 值得注意的是，緩存輸入的價格極具競爭力，無論是文字、音頻還是圖片，緩存輸入均統一為每百萬 Tokens 0.40 美元。這對於大量重複查詢或常見請求的應用場景特別有利，開發者可以將頻繁出現的輸入內容快取起來，大幅降低每次調用的費用，同時還能享受延遲降低的好處。 這兩款模型的推出，也顯示 OpenAI 持續在即時 AI 領域深化布局。過去的 GPT Realtime API 已經讓開發者能夠建立語音對話、即時轉錄等應用，而 2.1 系列的更新則進一步提升了效能與經濟性。官方並未透露具體的技術細節，但可以合理推測，緩存機制的改進可能涉及模型內部對常見模式的前置處理，或是在推理路徑上進行了優化，從而減少每個請求所需的計算時間。 對於正在開發即時客服機器人、語音助理、教育輔導工具或遊戲互動系統的團隊來說，這次更新提供了一個更即時且成本更可控的選擇。尤其是 p95 延遲的降低，能讓使用者體驗到幾乎無延遲的回應，這在過去往往需要更昂貴的專用硬體或自建模型才能達成。OpenAI 將這項能力整合進 API 中，降低了開發門檻。 此外，多模態支援的價格也值得關注。圖片輸入每百萬 Tokens 5 美元的定價，比起純文字高出些許，但仍在合理範圍內，適合需要分析圖表、照片或手寫內容的應用。音頻處理的價格雖然較高，但考慮到即時語音處理的複雜性，以及延遲的改善，對於語音類產品而言仍具吸引力。 整體而言，GPT Realtime 2.1 系列模型的推出，是 OpenAI 在即時 AI 領域的一次重要迭代。透過降低 p95 延遲與優化緩存定價，該公司不僅提升了技術表現，也回應了開發者對成本與速度的雙重需求。隨著即時語音與多模態應用日益普及，這類低延遲模型的市場需求只會持續增長。 未來，OpenAI 是否會進一步擴展 Realtime 模型的規模與功能，或推出更針對特定場景的版本，仍有待觀察。但從這次更新來看，即時 AI 的體驗正在逐步接近人類自然對話的流暢度，而開發者也能以更合理的成本打造出更具競爭力的產品。