音声は、私たちがデバイスと対話する方法として急速に普及しており、その中心にあるのがリアルタイムの会話です。応答するアプリを開発したいと考えている開発者なら、おそらくOpenAI Realtime APIに出会ったことがあるでしょう。これは、GPT-4oのようなモデルに直接アクセスして、驚くほど高速な音声対音声の体験を実現できる、非常に強力なツールです。
しかし、生の強力なAPIを扱う上で問題となるのは、それ自体に特有の頭痛の種が伴うことです。単に何かを接続するだけでなく、複雑な接続を管理し、音声ストリームを処理し、シームレスなユーザー体験を実現しようと努めなければなりません。
このガイドは、OpenAI Realtime APIリファレンスを実践的に解説するものです。その主要な部分、できること、そして直面するであろう現実世界のハードルについて詳しく説明します。また、他のプラットフォームがそうした複雑さをすべて処理してくれる方法も見ていきます。そうすれば、インフラと格闘する代わりに、素晴らしいものを構築することに集中できるでしょう。
OpenAI Realtime APIとは？
OpenAI Realtime APIの核心は、高速でマルチモーダルな会話を実現するために構築されているという点にあります。単純なリクエストとレスポンスに基づいて機能する、私たちが慣れ親しんでいるAPIとは異なり、このAPIは接続を開いたままにしてデータのやり取りをストリーミングします。これが、本物の、流れるような音声対音声の会話を可能にするのです。
音声認識（STT）、大規模言語モデル（LLM）、テキスト読み上げ（TTS）のサービスを個別に連携させるのではなく、Realtime APIはGPT-4oのような単一のマルチモーダルモデルを使用します。このオールインワンのアプローチにより、モデルは音声を聴き、話されている内容を理解し、返答を考え出し、合成された音声をユーザーにストリーミングで返すという一連の流れを連続的に行うことができます。
全体はイベントのシステムを中心に構築されています。APIに何をすべきかを伝えるために「クライアントイベント」を送信し、相手側で何が起こっているかに反応するために「サーバーイベント」をリッスンします。これは、ライブ文字起こしサービスや対話型音声エージェントを構築するには最適な設定ですが、後述するように、その絶え間ないやり取りを管理するには多くの作業が必要です。
APIへの接続方法
始めるには、開いたままの状態を維持する接続を確立する必要があります。主な選択肢は2つ、WebSocketsとWebRTCです。どちらを選ぶかは、構築しようとしているものに大きく依存します。
WebSockets
WebSocketsは、単一の長時間持続する接続を介して双方向の通信チャネルを作成します。これは通常、電話システムに接続するバックエンドサービスのような、サーバー間のアプリケーションに最適な選択肢です。
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最適： サーバーサイドのセットアップ、例えば電話に応答する音声エージェントなど。
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仕組み： サーバーは、標準のOpenAI APIキーを使用してAPIエンドポイント（「wss://api.openai.com/v1/realtime」）に接続します。そこから先は、生の音声をbase64にエンコードしたり、セッションを管理する37以上の異なるイベントを処理したりするなど、すべてを自分で管理する必要があります。
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制限事項： WebSocketsはTCP上で動作するため、パケットの再送が必要な場合に遅延が発生することがあります。そのため、ネットワーク状況が不安定になりがちなユーザーのデバイス上で実行されるアプリには、やや信頼性が劣ります。
WebRTC
WebRTCは、ウェブ上のほとんどのリアルタイムビデオ・音声通話を支える技術です。ピアツーピア接続用に設計されており、クライアントサイドで実行されるあらゆるアプリケーションに適しています。
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最適： ユーザーのデバイスで直接実行されるウェブアプリやモバイルアプリ。
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仕組み： ユーザーのブラウザがRealtime APIに直接接続します。通常、バックエンドサーバーでこのための短期間有効なトークンを生成し、メインのAPIキーを安全に保ちます。WebRTCは、ジッターやパケットロスといったユーザーネットワークの厄介な現実に、よりうまく対応できます。
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利点： エンドユーザーのデバイスでよりうまく機能します。メディアのストリーミング用に構築されているため、接続がより安定し、遅延も一般的に低くなります。
主要な機能とユースケース
Realtime APIは単に速いだけではありません。まったく新しいタイプの対話型アプリへの扉を開きます。実際に何ができるのかを掘り下げてみましょう。
音声対音声の会話
これがメインイベントです。APIは音声ストリームを聞き取り、それを理解し、ほぼ瞬時に音声で返答を生成できます。そして、GPT-4oのような「オムニモデル」を使用しているため、ユーザーの口調を読み取り、独自の個性で応答することさえ可能です。
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ユースケース： 音声ファーストのパーソナルアシスタントの構築、インタラクティブな物語の作成、デバイスのハンズフリー操作の設計など。
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仕組み： マイクからの音声を送信すると、モデルから音声が返ってきます。APIがその間のすべての重労働を行うため、面倒なSTT → LLM → TTSのパイプラインよりもはるかに高速です。
ライブ文字起こし
音声生成部分を使用する必要はありません。APIは純粋な文字起こしサービスとしても非常にうまく機能します。音声を入力ストリームとして送ると、サーバーは単語やフレーズを認識するたびにテキストを返します。
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ユースケース： 会議にライブキャプションを追加する、ディクテーションソフトウェアを構築する、カスタマーサポートの通話をリアルタイムでモニタリングするなど。
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仕組み： セッションを設定する際に文字起こしを有効にするだけです。すると、APIは文字起こしされたテキストを含む「conversation.item.input_audio_transcription.delta」イベントの送信を開始します。
関数呼び出しとツール利用
主要なChat Completions APIと同様に、Realtime APIも外部ツールを使用できます。これにより、AIが他のシステムで何かを実行できるようになります。会話に基づいて、モデルは関数を呼び出す必要があると判断し、適切な引数を考え出し、その結果を使用してより良い回答を提供します。
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ユースケース： データベースで顧客の注文状況を確認したり、最新の天気予報を取得したり、カレンダーに予約を入れたりできる音声エージェント。
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仕組み： セッションを開始する際に、利用可能なツールをAPIに伝えます。モデルがツールを使用したい場合、「function_call」イベントを送信します。アプリが処理を行い、その結果を「function_call_output」イベントで送り返すと、モデルはその情報を使って会話を続けます。
生のAPIで構築する際の課題
さて、APIは非常に高性能ですが、それを使って本番環境で使える音声エージェントをゼロから構築するのは、本格的なエンジニアリングプロジェクトです。決してプラグアンドプレイのソリューションではなく、関わる作業量を過小評価しがちです。
1. 接続と音声の管理
WebSocketやWebRTCの接続を安定して維持するだけでも一苦労です。予期せぬ切断、再試行、不安定なネットワークに対応するロジックを構築する必要があります。また、PCM16のような生の音声フォーマットを扱う責任もあり、適切なサイズのチャンクで音声をキャプチャ、エンコード（base64へ）、送信しなければなりません。1回の音声チャットで、リッスンして応答しなければならない37種類以上のサーバーおよびクライアントイベントが関わることもあります。これは、楽しい部分に取り掛かる前に書かなければならない、膨大な量の定型的なコードです。
2. 遅延と割り込みの処理
会話が自然に感じられるためには、応答時間が800ミリ秒未満である必要があります。APIは高速ですが、それ以外のすべて（ネットワーク上のデータ転送時間、自社側での音声処理、音声アクティビティ検出（VAD））に使える時間は約300ミリ秒しかありません。Bluetoothヘッドセットでさえ、その予算のうち100～200ミリ秒を消費することがあります。
さらに、割り込みの問題もあります。AIが応答している最中にユーザーが話し始めた場合、即座にAIの音声を停止させ、サーバーに話そうとしていた内容を忘れさせ、ユーザーの新しい入力を処理する必要があります。このロジックを毎回完璧に機能させるのは、非常に頭の痛い問題です。
3. コンテキストと状態の管理
APIは単一セッション内の会話履歴を記憶するのが得意ですが、セッションは15分に制限されています。会話をそれ以上続けたり、後で再開したりする必要がある場合は、自分で対応しなければなりません。チャット履歴を保存し、再読み込みするための独自のシステムを構築する必要があります。また、メッセージ形式も標準のChat Completions APIとは異なるため、データを変換しない限り、2つの間でコンテキストを簡単に再利用することはできません。
4. コストの予測不可能性
APIは、入力と出力の両方の音声について分単位で課金されます。OpenAIは繰り返されるテキストのコストを下げるためにキャッシュを行いますが、長時間の会話では、請求額はあっという間に大きくなる可能性があります。10分間のチャットで約2.68ドルかかることがあります。大した金額に聞こえないかもしれませんが、大規模になると、コンテキストの要約や音声のテキスト変換といった本格的な最適化作業を行わない限り、重要かつ予測不能な経費になります。
これらの課題は、API上で直接構築することが週末のプロジェクトではないことを意味します。リアルタイム通信、音声エンジニアリング、状態管理における実務経験を持つチームが必要です。
よりシンプルで強力な代替案：eesel AI
これらすべてのハードルを読んだ後、もっと簡単な方法があるはずだと考えているかもしれません。その通りです。カスタマーサポートのためのAIエージェントや社内ヘルプを利用したい企業にとって、eesel AIのようなプラットフォームは、そうした面倒な下準備をすべて処理してくれるため、実際のユーザー体験に集中することができます。
以下に、eesel AIが生のAPIの課題をどのように回避するかを紹介します。
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数ヶ月ではなく数分で稼働開始： WebSocketsや音声エンコーディング、イベントの迷路と格闘する代わりに、eesel AIはZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクや、Slackのようなチャットプラットフォームとのワンクリック統合を提供します。数分で、機能するAIエージェントを自分で立ち上げることができます。
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複雑さなしで完全なコントロール： eesel AIは、強力なワークフローエンジンを備えたシンプルなUIを提供します。AIがどのチケットを処理するかを決定し、プロンプトエディタでその個性を調整し、関数呼び出しを管理するために大量のコードを書くことなく、カスタムアクション（注文情報の検索など）を設定できます。
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統一された知識を即座に： 最大の利点の1つは、eesel AIが既存の知識から自動的に学習することです。過去のサポートチケット、ヘルプセンターの記事、そしてConfluenceやGoogle Docsのような場所に保存されている他のドキュメントと同期できます。すべてを1つの頭脳にまとめ上げますが、これはRealtime APIではできないことです。
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透明で予測可能な価格設定： eesel AIでは、解決ごとの追加料金なしで、設定されたAIインタラクション数に基づいたプランを利用できます。これによりコストが予測可能になり、忙しい月でもペナルティを受けることはありません。生のAPIの分単位の価格設定よりもはるかに予算を立てやすいです。
eesel AIがZendesk、Freshdesk、Slackなどのさまざまなソースから知識を統合し、生のOpenAI Realtime APIリファレンスの複雑さを回避して強力なAIエージェントの構築を簡素化する方法を示すインフォグラフィック。優れた音声エージェントを構築することは、単にAPIを接続すること以上の意味を持ちます。信頼性が高く、賢く、文脈を理解するシステムを構築することです。OpenAI Realtime APIはエンジンを提供しますが、eesel AIのようなプラットフォームは、すぐに使える完成車を提供します。
OpenAI Realtime APIの価格設定
数字を詳しく見てみましょう。OpenAI Realtime APIは、処理される音声の分数に基づいて価格設定されており、入力と出力で料金が異なります。コミュニティの開発者が共有した情報によると、コストは次のようになります。
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音声入力： 1分あたり約$0.06
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音声出力： 1分あたり約$0.24
OpenAIは入力トークンを自動的にキャッシュするため、長い会話で繰り返されるコンテキストのコストを約80%削減できます。しかし、その割引があってもコストは積み重なります。人々が70%の時間話している10分間の会話は、約**$2.68**かかる可能性があります。企業にとって、この使用量ベースのモデルは、月々の請求額を予測しにくいものにする可能性があります。
OpenAI Realtime APIリファレンスに関する最終的な考察
OpenAI Realtime APIは、音声ファーストのAIアプリを構築するための素晴らしいツールです。自然に感じられる会話に必要な速度とマルチモーダルな能力を備えています。しかし、「OpenAI Realtime APIリファレンス」を詳しく見ると、うまく使うためには多くのエンジニアリング作業が必要な低レベルのツールであることがわかります。接続や音声ストリームの管理から、割り込みや予測不能なコストへの対応まで、本番環境で使えるエージェントを構築するのは大変な作業です。
サポートを自動化し、より効率的に作業したいだけの企業にとって、その複雑さをすべて隠してくれるプラットフォームは救世主です。eesel AIは、強力でカスタムなエージェントを数分で立ち上げることができる、完全に管理されたソリューションを、理にかなった価格設定で提供します。
本番環境で使えるAIエージェントがチームに何をもたらすか、見てみませんか？今すぐeesel AIの無料トライアルを開始する。
よくある質問
OpenAI Realtime APIリファレンスは、高速でマルチモーダルな会話のために構築されたAPIを記述したものです。その主な目的は、継続的な接続を維持し、GPT-4oのような単一モデルをSTT、LLM、TTSに利用することで、本物で流れるような音声対音声の対話を可能にすることです。
開発者は通常、WebSocketsまたはWebRTCを使用してOpenAI Realtime APIリファレンスに接続します。WebSocketsはサーバー間のアプリケーションに最適であり、WebRTCは変動するネットワーク状況への対応力に優れているため、ユーザーデバイスで実行されるクライアントサイドのアプリケーションに推奨されます。
OpenAI Realtime APIリファレンスでは、対話型エージェントのための音声対音声の会話、リアルタイムのテキスト出力のためのライブ文字起こし、AIが外部システムと対話できるようにする関数呼び出し/ツール利用などの主要な機能が強調されています。
生のOpenAI Realtime APIリファレンスでソリューションを実装するには、複雑な接続と音声ストリームの管理、遅延とユーザーの割り込みへの対応、短いセッションを超えた会話コンテキストの維持、そして潜在的に予測不可能なコストへの対処といった課題があります。
OpenAI Realtime APIリファレンスの価格設定は、入力と出力の両方で処理された音声の分数に基づいており、それぞれに異なる料金が設定されています。OpenAIはコスト削減のために入力トークンをキャッシュしますが、それでも10分間の会話で約2.68ドルかかることがあり、最適化なしでは予測可能な予算編成が困難になります。
はい、OpenAI Realtime APIリファレンスは関数呼び出しをサポートしており、AIが外部のツールやシステムと対話することを可能にします。より広範な知識統合と簡素化された管理のために、eesel AIのようなプラットフォームは、既存のヘルプセンターやドキュメントに接続するマネージドソリューションを提供しています。
