GPT-realtime 是 OpenAI发布的语音到语音模型，能够通过单个模型和 API 处理从音频输入到音频输出的全流程，为语音交互带来革命性突破。
1. 主要功能
语音交互：直接处理音频输入并产生音频输出，无需经过语音转文本再转语音的复杂链条，可实现自然流畅的语音对话。
多语言支持：能够识别多种语言，并在句子中途切换语言。
情感感知：可捕捉非语言线索，如笑声，并根据指令调整语调。
工具调用：支持函数调用，可将函数结果融入口语回答。
图像理解：能够处理图像输入，并将其与语音或文本对话相结合。
上下文管理：支持远程模型上下文协议（MCP）服务器，可更好地管理对话上下文。
电话呼叫：通过会话发起协议（SIP）进行电话呼叫，可拨打和接听真实电话。
2. 技术原理
端到端架构：采用端到端架构，直接处理并生成音频，音频被切成短块并转化为离散令牌，模型基于正在运行的数据流和最近的对话状态进行推理，然后生成音频令牌，客户端将其渲染为语音。
异步函数调用：模型决定调用特定函数及参数，平台运行该函数并将结果返回，模型再将其融入下一句口语回答。
MCP 工具支持：MCP 是一种通过服务器向模型暴露工具和数据的标准方式，无需在应用程序中进行硬编码集成。
3. 应用场景
客服：可用于打造智能客服系统，提供更自然、高效的语音服务。
教育：为语言学习者提供沉浸式口语练习环境，也可作为教育辅导工具。
金融：可用于金融咨询、客户服务等场景。
医疗：辅助医疗咨询和患者沟通。
个人助理：作为个人语音助手，提供各种生活和工作相关的语音服务。
企业内部支持：用于企业内部的语音交互系统。
4. 使用方法
接入 API：通过 OpenAI 的 Realtime API，开发者可将 GPT-realtime 集成到自己的应用中。
开发工具：可使用 TypeScript Agents SDK，专为基于 Realtime 模型构建语音代理优化。
连接方式：支持 WebRTC（适用于客户端应用）和 WebSockets（适用于服务器到服务器的应用）两种连接方式。
示例应用：参考 Realtime Console、Realtime Solar System Demo、Twilio Integration Demo、Realtime API Agents Demo 等示例应用，学习实现逻辑。
5. 适用人群
开发者：可利用该模型开发各种语音交互应用。
企业用户：适用于需要提升客服、教育、金融等领域语音服务的企业。
教育工作者：可用于开发语言学习工具。
个人用户：可使用基于该模型开发的语音助手等应用。
6. 优缺点介绍
优点
低延迟：直接处理音频，减少数据往返次数，降低延迟。
自然流畅：能保留语调、情感等细节，使对话更自然。
功能强大：支持多语言、情感感知、工具调用等多种功能。
易于集成：通过 API 和 SDK，方便开发者集成到应用中。
安全性高：提供多层安全保障，如主动分类器、内容违规检测等。
缺点
成本较高：使用该模型可能需要支付一定的费用。
依赖网络：需要稳定的网络连接，否则可能影响使用效果。
训练数据限制：模型的表现可能受到训练数据的限制，在某些特定领域或语言上可能存在不足。
分类标签：人工智能、语音识别、自然语言处理、多模态交互、API、语音助手