OpenAI 发布 GPT-Live-1 语音代理 API

GPT-Live-1 被构建为全双工语音模型——它能同时聆听和说话，原生处理中断、停顿和反馈，而不是等待静默后再回应^[2]。OpenAI 并未要求单一模型完成所有任务，而是将更深层次的推理和工具调用委托给 GPT-6 Astra 等独立的后端文本模型，从而使语音层保持高速，而复杂思考则在别处进行^[2]。这种分离在性能数据上体现明显：OpenAI 报告称，相较于前代 GPT-Realtime-2.1 模型，GPT-Live-1 在 Full Duplex Bench 上提升了 30 个百分点，话轮切换延迟从 1.41 秒降至 0.798 秒^[1][4]。在 Tau3 的语音智能 Pass@1 指标上，GPT-Live-1 得分为 86.2%，而前代仅为 45.7%；当与中等推理强度的 GPT-6 Astra 配合使用时，其在 Tau3 上排名首位，在航空、零售和电信支持场景中任务完成率达到 83.6%^[1][4]。

GPT-Live-1 并非突然出现在 API 中——OpenAI 基于 GPT-4o 构建的低延迟语音对语音 Realtime API 最早可追溯至 2024 年 5 月^[6]。随后，GPT-Live-1 及其小型版本 GPT-Live-1 mini 于 2026 年 7 月 8 日在 ChatGPT 内部上线，取代了旧的基于话轮的高级语音模式，并成为 Go、Plus 和 Pro 订阅用户的默认语音体验^[5]。直到 2026 年 9 月 10 日——约两个月后——同一模型才通过 API 向第三方开发者开放^[1]。这一时间差并未被忽视：Reddit 上一篇名为“Gpt-live-1 API 终于上线了”的帖子评论了 API 上线相较于 ChatGPT 推出的延迟，评论区用户还将每分钟 0.05 美元的定价与 Google 的 Gemini Live 3.1 进行了积极对比。

OpenAI 正借助知名早期采用者展示全双工在实际应用中的改变。Yelp 使用 GPT-Live-1 构建基于电话的餐厅预订代理，其 CTO 指出：“用户正在说出更完整、更自然的句子，这说明体验确实大不相同”^[1]。语言学习平台 Speak 报告称，其 Live Tutor Lessons 功能相较于此前基于话轮的系统，对学习者思考停顿的误中断减少了近 80%^[3]。Intercom 的 Fin 和 Cognition 的 Devin 被列为跨行业采用者，分别将该 API 应用于客户支持和 AI 工程师语音交互^[2][3]。最引人注目的工程声明来自一家未具名的医疗客户，称从级联的语音转文本/大模型/文本转语音流水线迁移到 GPT-Live-1 后，其语音代码库减少了 80%，删除了约 23,000 行代码^[3]。Genspark 对 80 次真实餐厅预订电话的独立测试发现，任务完成率较上一代翻倍以上，理解准确率达到 92%，从外部验证了 OpenAI 自家的基准声明。YouTube 上的独立实测也支持其底层的中断处理能力：一次早期访问演示显示，该模型能正确处理句子中途的打断、句子中的停顿以及背景噪音，而不会中断对话，这与这些部署所依赖的行为一致。

GPT-Live-1 的语音层单独定价为每分钟 0.05 美元，按秒计费，后端模型和工具成本另计^[4]。这种分离对预算至关重要：开发者的实际成本是语音层费用加上所配对的推理模型（无论是 GPT-6 Astra 还是第三方等效模型）产生的费用^[4]。结合早期采用者报告的代码减少情况，该定价模式表明，OpenAI 押注于将级联流水线整合为按分钟计费的单一语音层，即使尚未计入后端模型成本，也能降低总体拥有成本，相较于维护自定义的语音转文本、大模型和文本转语音基础设施更具优势^[3]。