ElevenLabs Agents vs OpenAI Realtime API: Vergleich der Konversationsagenten

Wir haben unser Angebot an Konversationsagenten durch bedeutende Veröffentlichungen in diesem Jahr erheblich erweitert und es als ElevenLabs Agents umbenannt. Gleichzeitig hat OpenAI bedeutende Updates für das gpt-realtime-Modell und seine Realtime-API-Funktionen veröffentlicht.

Dieser Leitfaden vergleicht die neueste Version der beiden Produkte, um Ihnen bei der Bewertung der passenden Lösung für Ihre Anforderungen an die Entwicklung von Konversationsagenten zu helfen.

Überblick

Konversationsagenten sind Systeme, bei denen Menschen natürlich sprechen können, die Agenten verstehen, was sie meinen, und in Echtzeit eine gesprochene Antwort erhalten. Beide Produkte ermöglichen es Entwicklern, Konversationsagenten zu erstellen, verfolgen jedoch unterschiedliche architektonische Ansätze.

Die Realtime-API von OpenAI verwendet ein integriertes Speech-to-Speech-Modell, das die Verarbeitung durch Reduzierung von Zwischenschritten optimiert. ElevenLabs Agents hingegen nutzt eine modulare Architektur, die separate Komponenten für Speech to Text, LLM und Text to Speech miteinander verknüpft.

Während OpenAI Stärken im emotionalen Verständnis und in der dynamischen Stimmeneinstellung bietet, zeichnen sich ElevenLabs Agents durch mehrere entscheidende Vorteile gegenüber der Realtime-API aus:

• Konstant zuverlässige Agentenleistung bei niedrigeren Kosten für produktionsreife Anwendungsfälle
• Fortschrittlichere Fähigkeiten zur Argumentation und Funktionsaufruf
• Eine überlegene Stimmerfahrung, die natürliches Turn-Taking und eine vielfältige Auswahl an Stimmen bietet
• Eine vollständige Entwicklerplattform, einschließlich integrierter Unterstützung für Multi-Agent-Workflows, Testtools, Analysen und mehr Telefonie-Integrationen

Vergleichsübersicht

Zuverlässige Agentenleistung

Benchmark

Independent evaluation show advantages for ElevenLabs Agents across reasoning, instruction following, and function calling:

• Funktionsaufruf: 80% Genauigkeit bei ComplexFuncBen vs. 66,5% bei OpenAI (1).
• Befolgen von Anweisungen: über 50% Genauigkeit bei Multichallenge vs. 30,5% bei OpenAI (2).
• Argumentation: über 90% Genauigkeit bei Big Bench Audio vs. 82% bei OpenAI (3).

Höhere Benchmark-Leistung führt direkt zu reduziertem Fehlerhandling, reibungsloseren Endbenutzererfahrungen und geringeren Betriebskosten. Mit ElevenLabs Agents können Sie Systeme entwerfen, die genauer und konsistenter reagieren.

Ausgabekonsistenz

Mit der Realtime-API von OpenAI haben Entwickler nur begrenzte Kontrolle über die Ausgabe des Systems. Transkripte erfassen oft nicht genau den ursprünglichen Audioeingang. Auch die Sprachverarbeitung ist weniger vorhersehbar: Die API kann mitten im Gespräch ohne Benutzerabsicht zwischen Sprachen wechseln, was zu verwirrenden Interaktionen führt.

ElevenLabs Agents hingegen bieten eine höhere Ausgabeverlässlichkeit. Die modulare Architektur ermöglicht es uns, ein hochspezialisiertes Speech to Text-Modell zu nutzen, wobei die Transkriptionsausgabe direkt in das Sprachmodell fließt, ohne dass eine Zwischenverarbeitung erfolgt.

Diese optimierte Pipeline ermöglicht es ElevenLabs, Transkripte zu erstellen, die das ursprüngliche Audio getreuer wiedergeben. Darüber hinaus können Entwickler genau angeben, welche Sprachen ein Agent verstehen und sprechen kann, um sicherzustellen, dass Gespräche konsistent und im Einklang mit den Erwartungen der Benutzer bleiben.

Flexibilität

Die Realtime-API von OpenAI ist auf gpt-realtime-Modelle beschränkt, was für Organisationen von Bedeutung sein kann, die Vendor-Lock-in vermeiden oder spezifische Modelleigenschaften benötigen.

ElevenLabs Agents bieten Flexibilität, indem sie mehrere LLM-Anbieter unterstützen, einschließlich Open-Source-Alternativen, GPT-Modelle, Claude, Gemini und benutzerdefinierte Modelle. Dies ermöglicht es Ihnen, die neuesten SOTA-LLM-Modelle zu nutzen oder Ihre eigenen Modelle zu verwenden, wenn Datenschutz Priorität hat.

Natürliche Stimmerfahrung

Turn-Taking

Stellen Sie sich vor, Sie sprechen mit jemandem, der ständig mitten im Satz unterbricht oder unangenehme Pausen lässt, wenn er antworten sollte. Deshalb stellt Turn-Taking eine der größten Herausforderungen der Konversations-KI dar: zu wissen, wann man antworten soll.

Die Realtime-API von OpenAI verlässt sich auf einfache Spracherkennung (VAD), die häufig antwortet, bevor Benutzer ihre Gedanken abgeschlossen haben. Das System fehlt oft an kontextuellem Bewusstsein und behandelt natürliche Gesprächssignale wie "hmm", "okay" als Unterbrechungen statt als normale Sprachmuster. Dies führt zu frustrierenden Austauschen, bei denen der Agent vorzeitig eingreift oder einen unnatürlichen Gesprächsfluss erzeugt.

ElevenLabs hat ein proprietäres Turn-Taking-Modell entwickelt, das sowohl Text als auch Audio gleichzeitig analysiert. Durch die Einbeziehung prosodischer Hinweise - Ton, Rhythmus und stimmliche Betonung - neben dem sprachlichen Inhalt versteht unser System wirklich den Unterschied zwischen einer Pause mitten im Satz und einem tatsächlichen Gesprächsende. Wir wenden auch domänenspezifische Optimierungen an, da sich Turn-Taking-Muster je nach Kontext stark unterscheiden. Zum Beispiel passen sich ElevenLabs-Agenten an den Kontext verschiedener Anwendungsfälle an, wie Kundensupport-Anrufe, Web-Interaktionen und Fragen mit numerischen Antworten.

Stimmenoptionen

Während die Realtime-API von OpenAI nur 10 voreingestellte Stimmen bietet, bietet ElevenLabs Agents die größte Stimmenbibliothek auf dem Markt mit mehr als 5.000 Stimmen in verschiedenen Sprachen und regionalen Akzenten. Darüber hinaus können Entwickler auch vollständig benutzerdefinierte Stimmen mit Klon-, Design- oder Remix-Funktionen erstellen. Dies bedeutet, dass Sie leicht eine Stimme für Ihre Marke entwerfen oder eine hochwertige Stimme für Ihren Anwendungsfall auswählen können.

Latenz

OpenAI priorisiert niedrige Latenz als wesentlich für natürliche Konversationserfahrungen. Während absolute Latenz wichtig ist, ist ihre Konsistenz ebenso entscheidend für die Endbenutzererfahrung. Die Realtime-API von OpenAI bietet überlegene absolute Latenz, ist jedoch ausschließlich von OpenAI-Modellen abhängig, was zu Dienstunterbrechungen führen kann, die unerwartete Latenzspitzen verursachen.

Aufgrund eines vielfältigen Ökosystems von LLM-Anbietern zeigt ElevenLabs Agents eine breitere Palette von Latenzleistungen. Unsere selbst gehosteten Modelle liefern eine Latenz, die mit der besten Leistung von OpenAI vergleichbar ist, während Drittanbieter möglicherweise zusätzliche Verzögerungen einführen, abhängig vom gewählten Modell.

Was uns auszeichnet, ist unsere kaskadierende Fallback-Architektur - wenn ein primäres Modell Probleme hat, wechselt das System automatisch zu Backup-LLMs. Dieser Ansatz gewährleistet eine konsistentere Leistung, selbst wenn einzelne Anbieter Ausfälle oder Verlangsamungen erleben.

Vollständige Entwicklerplattform

Komplexer Workflow

Die Realtime-API von OpenAI arbeitet nur im Einzelagentenmodus, was ihre Anwendbarkeit für komplexe Geschäftsszenarien einschränkt.

ElevenLabs Agents ermöglichen Multi-Agent-Architekturen, bei denen spezialisierte Agenten unterschiedliche Funktionen (Abrechnung, Support, Vertrieb) übernehmen und Gespräche nahtlos an andere Agenten oder Menschen weiterleiten. Der No-Code-Workflow-Builder kann helfen, diese Prozesse ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Die Unterstützung für Multi-Agent-Setups ermöglicht es Agenten, sich natürlich an das Wachstum der Organisation anzupassen, anstatt dass Entwickler um Plattformbeschränkungen herumarbeiten müssen.

Testwerkzeuge

Die Realtime-API von OpenAI verwendet End-to-End-Sprachverarbeitung, was das Testen komplex macht, da sowohl Eingaben als auch Ausgaben audio-basiert sind. Das Erstellen und Bewerten von Audiotestfällen ist technisch herausfordernd.

ElevenLabs verfolgt einen anderen Ansatz und ermöglicht textbasiertes Testen einzelner Komponenten. Unsere Agents-Plattform ist für testgetriebene Entwicklung konzipiert - Sie können Verhaltenserwartungen definieren, Testszenarien aus echten Gesprächen generieren und Änderungen automatisch vor der Produktion validieren. Dieses Testframework ist sowohl über die Benutzeroberfläche als auch über die API verfügbar.

Analytik

Unsere Agents-Plattform umfasst auch integrierte Analysen mit detaillierten Leistungsmetriken und Bewertungsstandards sowie automatisierte Anrufaufzeichnung und Transkriptarchivierung für umfassende Datenerfassung, die sowohl Analyse als auch regulatorische Compliance unterstützt.

Im Gegensatz dazu fehlen der Realtime-API von OpenAI diese unternehmensgerechten Funktionen, sodass Entwickler ihre eigenen Analysesysteme erstellen und das Datenmanagement eigenständig verwalten müssen.

Telefonie-Integration

Die Realtime-API von OpenAI hat kürzlich die Unterstützung für SIP-Trunking eingeführt. ElevenLabs Agents bieten umfassendere Telefoniefunktionen, einschließlich nativer Integrationen mit Twilio und Genesys sowie SIP-Trunking.

Darüber hinaus bietet ElevenLabs umfassende Funktionen für ausgehende Anrufe wie Voicemail-Erkennung, IVR-Navigation und Batch-Anrufe. Dies kann ausgehende Anwendungsfälle wie Lead-Qualifizierung, Kunden-Nachverfolgungen, Terminbenachrichtigungen, Inkasso usw. freischalten.

Preisgestaltung

ElevenLabs Agents haben einen Geschäftstarif von $0,096 pro Minute am oberen Ende, mit erheblichen Mengen- und Unternehmensrabatten. LLM-Kosten sind zusätzlich und variieren je nach Modellauswahl.

Die Realtime-API von OpenAI verwendet eine tokenbasierte Preisgestaltung: $32 pro 1M Audioeingabetokens ($0,5 für zwischengespeicherte Eingaben) und $64 pro 1M Audioausgabetokens. Umgerechnet auf Minutenpreise würde die Grundnutzung bei etwa $0,1 pro Minute beginnen, aber häufig $0,2 pro Minute überschreiten, wenn typische Produktionssystem-Prompts einbezogen werden.

Für einfache Prototypen kann OpenAI niedrigere Kosten bieten. Allerdings wird ElevenLabs Agents erheblich kostengünstiger für Produktionsbereitstellungen, die hohe Nutzungsvolumina und umfassende System-Prompts erfordern.

Zusammenfassungstabelle

Die wichtigste Erkenntnis

Die Realtime-API von OpenAI konzentriert sich auf gute Latenz und dynamische Stimmeneinstellung, was sie ideal für Prototypen und Anwendungen wie persönliche Begleiter macht.

ElevenLabs Agents betonen zuverlässige Agentenleistung, natürliche Konversationserfahrungen und eine End-to-End-Entwicklerplattform mit wettbewerbsfähigen Preisen im großen Maßstab. Entwickler, die Wert auf Zuverlässigkeit, umfangreiche Anpassungsoptionen und unternehmensbereite Infrastruktur legen, werden feststellen, dass unsere Agents eine breitere Grundlage für die Entwicklung anspruchsvoller Voice-KI-Anwendungen bieten.

Referenz

1. https://github.com/zai-org/ComplexFuncBench Hinweis: Für ElevenLabs Agents kann die Genauigkeit durch die Nutzung der branchenführenden Funktionsaufruf-Fähigkeiten von GPT-4o erreicht werden.
2. https://scale.com/leaderboard/multichallenge Hinweis: Für ElevenLabs Agents kann die Genauigkeit durch die Verwendung der Geminis 2.5 Flash & Claude-Modelle erreicht werden.
3. https://artificialanalysis.ai/models/speech-to-speech Hinweis: Für ElevenLabs Agents kann die Genauigkeit durch die Verwendung der Architektur von Whisper-Spracherkennung, GPT-4o-Argumentation und TTS-1-Synthese erreicht werden.