会話型AIを使った開発をしている方なら、この分野の進化が非常に速いことにお気づきでしょう。特にOpenAIは、常に新しい開発者向けツールをリリースしているようです。会話型アプリを構築する際、最初に下さなければならない大きな決断の一つが、適切なAPIの選択です。この選択は、アプリの速度、ユーザーエクスペリエンス、そしてもちろん予算を左右します。
これまで長い間、Chat Completions APIがほぼすべての人にとっての標準的な選択肢でした。しかし今、高速な音声ファーストのチャット向けに特化して作られた新しい選択肢、Realtime APIが登場しました。では、実際にはどちらを使うべきなのでしょうか？
このガイドでは、Realtime APIとChat Completions APIの違いについて詳しく解説します。それぞれのアーキテクチャ、速度、コスト、そして最適な利用シーンについて掘り下げていきます。最後まで読めば、特にカスタマーサポートツールを開発している場合、ご自身のプロジェクトにどちらが適しているかが明確になるはずです。
OpenAI Chat Completions APIとは？
OpenAI Chat Completions APIは、テキストベースのAIにおける信頼性の高いエンジンと考えることができます。これは、開発者がチャットボットからGPT-4のようなモデルを使ったライティングアシスタントまで、あらゆるものを動かすために長年使用してきた業界標準のツールです。その最大の魅力は、そのシンプルさと信頼性にあります。
プロセスは簡単です。標準的なHTTPリクエストを使い、構造化されたメッセージのリストを送信します。各メッセージには、モデルにコンテキストを与えるための役割（「system」、「user」、「assistant」）が割り当てられます。APIはリクエストを受け取り、少し考えてから、完全なテキスト応答を返します。これらの呼び出しはそれぞれが独立したトランザクションであるため、APIは「ステートレス」です。
このリクエスト＆レスポンスモデルは、非常に多くの異なるタスクに対して柔軟に対応できます。しかし、ここに音声を取り入れようとすると、少しぎこちなく感じ始めます。このAPIで音声アシスタントを構築するには、いくつかの異なるサービスを連携させる必要があります。まず、ユーザーの発言を理解するための音声認識モデル（Whisperなど）、次に応答を生成するためのChat Completions API、そしてその応答を音声に変換するためのテキスト読み上げモデルです。この一連の流れが顕著な遅延を生み出し、会話が不自然に感じられる原因となります。
OpenAI Realtime APIとは？
OpenAI Realtime APIは、その遅延問題を解決するためにOpenAIが提供するソリューションです。これは、まるで実在の人物と話しているかのような、非常に高速な音声対音声の会話を実現するためにゼロから構築された特殊なツールです。
単純なリクエスト＆レスポンスモデルの代わりに、Realtime APIは永続的なWebSocket接続を使用します。これにより、音声が途切れることなく双方向にストリーミングできる道が開かれます。この設計こそが、その高速なパフォーマンスの秘訣であり、古いAPIでは不可能だった自然なやり取りを可能にします。
このAPIは、音声認識、思考、音声生成という音声パイプライン全体を一度に管理します。その最も優れた機能の一つが、割り込みへの対応です。ユーザーはAIの話を遮って話すことができ、APIは即座に調整できます。これは、APIを連携させたセットアップで見られる硬直的で順番待ちのやり取りに比べて、大きな進歩です。
主な違い：Realtime API vs Chat Completions API
どちらのAPIもOpenAIの強力なモデルを利用できますが、これらは根本的に異なる目的のための異なるツールです。どこが違うのか、詳しく見ていきましょう。
アーキテクチャと通信プロトコル
最大の違いは、互いの通信方法にあります。
Chat Completions APIは、標準的なHTTPリクエストで動作します。すべての呼び出しは新しく独立したトランザクションです。これは、ほぼすべての開発者が知っている、シンプルで実績のある方法です。手紙を送って返事を待つのに似ていますが、瞬時に届くわけではありません。
一方、Realtime APIは、WebSocketを使用して安定した双方向接続を確立します。セットアップは少し複雑になりますが、リアルタイムの対話に必要な継続的なデータストリーミングにはこれが不可欠です。これは、両者が同時に話したり聞いたりできる、開かれた電話回線を持っているようなものです。
遅延（レイテンシー）とユーザーエクスペリエンス
このアーキテクチャの選択は、速度とユーザーが実際に体験することに大きな影響を与えます。
Chat Completions APIでは、遅延は必然的に高くなります。HTTPリクエスト自体の遅延に加えて、音声チェーンの各ステップ（文字起こし、処理、音声合成）にかかる時間があります。このため、流れるような自然な音声会話には不向きです。応答前のわずかな間が、対話をロボットのようでぎこちないものに感じさせてしまいます。
Realtime APIは速度を重視して作られており、応答時間は数百ミリ秒未満になることもあります。これにより、会話がスムーズに流れる、人間らしい音声チャットが可能になります。ユーザーが割り込んでも、AIはほぼ即座に応答できるため、より魅力的な体験が生まれます。
モダリティとコア機能
核心的な部分で、この2つのAPIは異なる種類のデータのために作られています。
Chat Completions APIは、テキスト入力、テキスト出力です。その全体の仕組みは、画面上の言葉を処理し生成することに特化しています。音声機能を追加することは可能ですが、それは本来の目的というよりは回避策に近いものです。
Realtime APIは、ネイティブに音声対音声です。音声を直接理解し、生成するように設計されています。これにより、音声をテキストに変換してから再び音声に戻す際に失われがちな、トーンや抑揚といった微妙なニュアンスを保持することができます。
主な違いをまとめた簡単な表がこちらです：
| 特徴 | Chat Completions API | Realtime API |
|---|---|---|
| 主なユースケース | テキストベースのチャット、コンテンツ生成 | リアルタイム音声エージェント、ライブ文字起こし |
| 通信 | HTTP (リクエスト-レスポンス) | WebSockets (永続ストリーミング) |
| 遅延 | 高い | 非常に低い ( |
サポートチームのためのよりシンプルな代替案
正直なところ、これらのAPI、特に複雑なRealtime APIを直接使って開発するのは大きなプロジェクトです。多くのエンジニアリング時間、継続的なメンテナンス、そしてストリーミングインフラを管理するための深い理解が必要です。ほとんどのサポートチームにとって、それは現実的ではありません。
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コストは常にパズルの大きなピースであり、これら2つのAPIの価格設定はかなり異なります。
Realtime APIの価格は、テキストと音声に分かれています：
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テキスト入力トークン：100万トークンあたり5ドル
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テキスト出力トークン：100万トークンあたり20ドル
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音声入力：100万トークンあたり100ドル（約1分あたり0.06ドル）
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音声出力：100万トークンあたり200ドル（約1分あたり0.24ドル）
Chat Completions APIの場合、価格は使用するモデルによって異なります。人気のある強力なモデルであるGPT-4oの場合、コストは次のようになります：
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入力：100万トークンあたり5ドル
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出力：100万トークンあたり15ドル
ここで注目すべき主な点は、Realtime APIを介した音声処理は、標準的なテキスト処理よりもかなりコストがかかるということです。そのコストに開発の複雑さを加えると、音声エージェントをゼロから構築することは、相当な投資になります。
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Realtime APIとChat Completions APIの複雑なトークンベースのコストに代わる明確な選択肢を提供するeesel AIの価格ページ。Realtime API vs Chat Completions APIの選択
Realtime APIとChat Completions APIのどちらを選ぶかは、何をトレードオフとして受け入れるかによります。Chat Completions APIは、テキスト関連のあらゆるものに対して、多用途で信頼性が高く、予算に優しい選択肢です。Realtime APIは、自然で低遅延な音声チャットのために特別に構築された高性能な専門家です。
あなたの決断は、何を達成しようとしているかによって導かれるべきです。アプリの成功がリアルタイムの音声にかかっているなら、Realtime APIを目指すべきです。それ以外のほとんどすべての場合、Chat Completions APIがより賢明で効率的な出発点です。しかし、多くの人にとっては、さらに良い方法があります。
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よくある質問
あなたの決断は、主要なモダリティ（様式）に依存すべきです。プロジェクトの成功が、遅延の少ない流暢で人間らしい音声会話にかかっているなら、Realtime APIが明確な選択肢です。テキストベースの対話、コンテンツ生成、またはリアルタイムの音声が重要でないバックエンド処理の場合、Chat Completions APIの方が適しています。
これらは異なる主要な機能を果たしますが、高度なアプリケーションでは両方を使用することが考えられます。例えば、Realtime APIがライブの音声対話を処理し、一方でChat Completions APIが会話の要約やフォローアップメールの生成といった非同期タスクをバックグラウンドで実行する、といった使い方です。
アプリケーションが完全で自然な音声対音声の対話を必要とする場合、Realtime APIの方が、トークンあたりの音声コストが高くても、コスト効率が良くなります。なぜなら、音声パイプライン全体を効率的に処理するように設計されているからです。Chat Completions APIで複数のサービスを連携させて音声を実現しようとすると、複雑さと遅延が増すため、全体的なコストが大幅に高くなり、ユーザーエクスペリエンスもはるかに悪くなる可能性があります。
テキストベースのChat Completions APIのセットアップから、Realtime APIによる完全な音声体験への移行は非常に複雑になる可能性があります。Realtime APIは異なるアーキテクチャアプローチ（ストリーミングのためのWebSocket）と、統合された音声パイプラインの管理を必要とします。これは、単純なHTTPリクエストと比較して、かなりのエンジニアリング労力を要します。
Realtime APIの実装には、継続的な音声ストリーミングのための永続的なWebSocket接続のセットアップと管理が必要です。これは、Chat Completions APIのステートレスなHTTPリクエストよりも複雑です。スムーズな会話の流れを確保するためには、リアルタイムの音声入出力、接続の安定性、そして場合によってはクライアントサイドのバッファリングを処理する必要があります。
両方のAPIは強力な基盤となる言語モデルを活用しているため、複雑な会話ロジックを処理できます。リアルタイムの音声が不要で、非常に深くテキスト中心の複数ターンの対話の場合、Chat Completions APIの方が管理がシンプルかもしれません。しかし、Realtime APIは複雑で流動的な音声対話に優れており、継続的なストリーム内で暗黙的にコンテキストを管理します。
