Token Goblin :[]: 使用 GPT-Realtime-2.1 API 进行实时语音 + 实时数据的现场测试 // 成本管理？

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gpt-realtime-2.1 live-voice api cost-management telemetry field-testing

摘要

作者分享了使用 GPT-Realtime-2.1 API 进行实时语音和数据应用的现场测试经验，突出了成本挑战，并寻求在生产中管理开支的建议。

我一直在日常现场测试 Realtime-2.1/Live Transcribe 加上实时遥测数据（GPS/IMU），启用工具/推理后效果令人印象深刻，但成本就像一群十级鬼鬼祟祟的哥布林。一个非常活跃的用户每天可能消耗约5美元的代币。我的现场测试每天约8-10美元。寻求关于如何在生产中管理成本的建议或实时使用见解。 -------- 使用示例：（免提副驾驶应用）实时数据请求 功能/功能启动 请求遥测数据的摘要/比较 紧急数据的实时回放 记录语音笔记/费用 带有操作的时间请求 详情：模型：gpt-realtime-2.1 (WebRTC) 推理：低 语义VAD：中 自动响应：开启 自动中断：关闭（基于点击的UX） 噪声抑制：远场 实时转录：低延迟 工具选择：自动（19+工具） 自动提示缓存 工具的重度合约压缩 有限的指令/角色 响应的定制路由以限制代币（320-1024代币限制范围）
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