ElevenLabs Agents vs OpenAI Realtime API: Pojedynek Agentów Konwersacyjnych

Znacznie rozszerzyliśmy naszą ofertę agentów konwersacyjnych dzięki głównym wydaniom w tym roku i przemianowaliśmy ją na ElevenLabs Agents. Tymczasem OpenAI wprowadziło duże aktualizacje modelu gpt-realtime i jego możliwości Realtime API.

Ten przewodnik porównuje najnowsze wersje obu produktów, aby pomóc ci ocenić, który najlepiej pasuje do twoich potrzeb w zakresie rozwoju agentów konwersacyjnych.

Przegląd

Agenci konwersacyjni to systemy, w których ludzie mogą mówić naturalnie, agenci rozumieją, co mają na myśli, i odpowiadają w czasie rzeczywistym. Oba produkty pozwalają deweloperom budować agentów konwersacyjnych, ale stosują różne podejścia architektoniczne.

Realtime API OpenAI wykorzystuje zintegrowany model speech-to-speech, który upraszcza przetwarzanie poprzez redukcję pośrednich kroków. Z kolei ElevenLabs Agents używa modułowej architektury, łącząc oddzielne komponenty Speech to Text, LLM i Text to Speech.

Podczas gdy OpenAI oferuje mocne strony w zakresie rozumienia emocji i dynamicznej regulacji głosu, ElevenLabs Agents wyróżnia się kilkoma kluczowymi zaletami nad Realtime API:

• Stała niezawodność działania agentów przy niższych kosztach dla gotowych do produkcji przypadków użycia
• Bardziej zaawansowane rozumowanie i wywoływanie funkcji możliwości
• Lepsze doświadczenie głosowe, z naturalnym przejmowaniem głosu i różnorodnością głosów
• Kompletna platforma dla deweloperów, w tym wbudowane wsparcie dla wieloagentowych przepływów pracy, narzędzi testowych, analityki i więcej integracji z telefonią

Podział Porównawczy

Niezawodne Działanie Agentów

Benchmark

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

• Wywoływanie Funkcji: 80% dokładności na ComplexFuncBen vs 66,5% OpenAI (1).
• Podążanie za Instrukcjami: ponad 50% dokładności na Multichallenge vs 30,5% OpenAI (2).
• Rozumowanie: ponad 90% dokładności na Big Bench Audio vs 82% OpenAI (3).

Wyższa wydajność benchmarku przekłada się bezpośrednio na zmniejszenie obsługi błędów, płynniejsze doświadczenia użytkowników końcowych i niższe koszty operacyjne. Dzięki ElevenLabs Agents możesz projektować systemy, które będą reagować dokładniej i bardziej konsekwentnie.

Spójność Wyjścia

Z Realtime API OpenAI, deweloperzy mają ograniczoną kontrolę nad wyjściem systemu. Transkrypty często nie oddają dokładnie oryginalnego wejścia audio. Obsługa języka jest również mniej przewidywalna: API może przełączać się między językami w trakcie rozmowy bez intencji użytkownika, co prowadzi do mylących interakcji.

ElevenLabs Agents, w przeciwieństwie, zapewniają większą niezawodność wyjścia. Jego modułowa architektura pozwala nam wykorzystać wysoce wyspecjalizowany model Speech to Text, z wyjściem transkrypcji płynącym bezpośrednio do modelu językowego bez żadnego pośredniego przetwarzania.

Ten uproszczony proces pozwala ElevenLabs na tworzenie transkryptów, które wierniej oddają oryginalne audio. Dodatkowo, deweloperzy mogą dokładnie określić, które języki agent jest w stanie zrozumieć i mówić, zapewniając, że rozmowy pozostają spójne i zgodne z oczekiwaniami użytkowników.

Elastyczność

Realtime API OpenAI jest ograniczone do modeli gpt-realtime, co może budzić obawy organizacji chcących uniknąć uzależnienia od dostawcy lub wymagających specyficznych cech modelu.

ElevenLabs Agents zapewnia elastyczność, wspierając wielu dostawców LLM, w tym alternatywy open-source, modele GPT, Claude, Gemini i modele trenowane na zamówienie. To pozwala ci wykorzystać najnowsze modele SOTA LLM lub użyć własnych modeli, gdy priorytetem jest prywatność.

Naturalne Doświadczenie Głosowe

Przejmowanie Głosu

Wyobraź sobie rozmowę z kimś, kto ciągle przerywa w połowie zdania lub zostawia niezręczne przerwy, kiedy powinien odpowiedzieć. Dlatego przejmowanie głosu jest jednym z największych wyzwań AI konwersacyjnej: wiedzieć, kiedy odpowiedzieć.

Realtime API OpenAI polega na prostym wykrywaniu aktywności głosowej (VAD), które często odpowiada, zanim użytkownicy skończą swoje myśli. System często brakuje również świadomości kontekstowej, traktując naturalne sygnały konwersacyjne jak "hmm", "okej", jako przerwy, a nie normalne wzorce mowy. To prowadzi do frustrujących wymian, gdzie agent wtrąca się przedwcześnie lub tworzy nienaturalny przepływ rozmowy.

ElevenLabs opracowało własny model przejmowania głosu, który analizuje jednocześnie tekst i audio. Dzięki uwzględnieniu wskazówek prozodycznych - ton, rytm i akcent wokalny - obok treści językowej, nasz system naprawdę rozumie różnicę między pauzą w środku zdania a rzeczywistym zakończeniem rozmowy. Stosujemy również optymalizację specyficzną dla domeny, rozpoznając, że wzorce przejmowania głosu różnią się znacznie w różnych kontekstach. Na przykład, agenci ElevenLabs dostosowują się do kontekstu różnych przypadków użycia, takich jak rozmowy wsparcia klienta, interakcje internetowe i pytania z odpowiedziami liczbowymi.

Opcje Głosowe

Podczas gdy Realtime API OpenAI oferuje tylko 10 wstępnie ustawionych głosów, ElevenLabs Agents oferuje największą bibliotekę głosów na rynku z ponad 5000 głosów w różnych językach i akcentach regionalnych. Dodatkowo, deweloperzy mogą tworzyć całkowicie własne głosy za pomocą funkcji klonowania, projektowania lub remixowania. Oznacza to, że możesz łatwo zaprojektować głos dla swojej marki lub wybrać wysokiej jakości głos dla swojego przypadku użycia.

Opóźnienie

OpenAI priorytetowo traktuje niskie opóźnienie jako kluczowe dla naturalnych doświadczeń konwersacyjnych. Chociaż absolutne opóźnienie ma znaczenie, jego spójność jest równie ważna dla doświadczenia użytkownika końcowego. Realtime API OpenAI zapewnia lepsze absolutne opóźnienie, ale zależy wyłącznie od modeli OpenAI, co tworzy podatność na zakłócenia usług, które mogą powodować nieoczekiwane skoki opóźnienia.

Dzięki różnorodnemu ekosystemowi dostawców LLM, ElevenLabs Agents pokazuje szerszy zakres wydajności opóźnienia. Nasze modele hostowane samodzielnie zapewniają opóźnienie porównywalne z najlepszą wydajnością OpenAI, podczas gdy dostawcy zewnętrzni mogą wprowadzać dodatkowe opóźnienia w zależności od wybranego modelu.

Co nas wyróżnia, to nasza kaskadowa architektura awaryjna - gdy główny model napotyka problemy, system automatycznie przełącza się na zapasowe LLM. To podejście zapewnia bardziej spójną wydajność, nawet gdy poszczególni dostawcy mają awarie lub spowolnienia.

Kompletna Platforma dla Deweloperów

Złożony Przepływ Pracy

Realtime API OpenAI działa tylko w trybie jednego agenta, co ogranicza jego zastosowanie w złożonych scenariuszach biznesowych klientów.

ElevenLabs Agents umożliwia architektury wieloagentowe, gdzie wyspecjalizowani agenci obsługują różne funkcje (rozliczenia, wsparcie, sprzedaż) i płynnie przekazują rozmowy innym agentom lub ludziom. Kreator przepływu pracy bez kodu może pomóc w tworzeniu tych procesów bez znajomości kodowania. Wsparcie dla konfiguracji wieloagentowej pozwala agentom naturalnie dostosowywać się do rozwoju organizacji, zamiast wymagać od deweloperów obejścia ograniczeń platformy.

Narzędzia Testowe

Realtime API OpenAI używa przetwarzania mowy end-to-end, co utrudnia testowanie, ponieważ zarówno wejścia, jak i wyjścia są oparte na audio. Tworzenie i ocena przypadków testowych audio jest technicznie wymagające.

ElevenLabs przyjmuje inne podejście, pozwalając na testowanie tekstowe poszczególnych komponentów. Nasza platforma Agents jest zbudowana z myślą o test-driven development - możesz definiować oczekiwania dotyczące zachowania, generować scenariusze testowe z rzeczywistych rozmów i automatycznie weryfikować zmiany przed wdrożeniem produkcyjnym. Ta struktura testowa jest dostępna zarówno przez UI, jak i API.

Analityka

Nasza platforma Agents zawiera również zintegrowaną analitykę z szczegółowymi metrykami wydajności i standardami oceny, plus automatyczne nagrywanie rozmów i archiwizację transkryptów dla dokładnego zbierania danych wspierającego zarówno analizę, jak i zgodność z przepisami.

W przeciwieństwie, Realtime API OpenAI brakuje tych możliwości klasy korporacyjnej, pozostawiając deweloperom budowanie własnych systemów analitycznych i samodzielne zarządzanie przechowywaniem danych.

Integracja z Telefonią

Realtime API OpenAI niedawno wprowadziło wsparcie dla SIP trunking. ElevenLabs Agents oferuje szersze możliwości telefoniczne, w tym natywne integracje z Twilio i Genesys oraz SIP trunking.

Dodatkowo, ElevenLabs oferuje kompleksowe funkcje połączeń wychodzących, takie jak wykrywanie poczty głosowej, nawigacja IVR i połączenia seryjne. To może odblokować przypadki użycia wychodzącego, takie jak kwalifikacja leadów, follow-upy z klientami, powiadomienia o spotkaniach, windykacja itp.

Cennik

ElevenLabs Agents ma stawkę biznesową $0,096 za minutę na wyższym poziomie, z dostępnymi znacznymi rabatami na duże wolumeny i dla przedsiębiorstw. Koszty LLM są dodatkowe i różnią się w zależności od wyboru modelu.

Realtime API OpenAI używa cen opartych na tokenach: $32 za 1M tokenów wejściowych audio ($0,5 za pamięć podręczną) i $64 za 1M tokenów wyjściowych audio. Przeliczając na szacunkowe koszty na minutę, podstawowe użycie zaczyna się od około $0,1 za minutę, ale często przekracza $0,2 za minutę, gdy uwzględnia się typowe podpowiedzi systemu produkcyjnego.

Dla prostych prototypów, OpenAI może oferować niższe koszty. Jednak ElevenLabs Agents staje się znacznie bardziej opłacalne dla wdrożeń produkcyjnych wymagających dużego wolumenu użycia i kompleksowych podpowiedzi systemowych.

Tabela Podsumowująca

Kluczowe Wnioski

Realtime API OpenAI koncentruje się na dobrej latencji i dynamicznej adaptacji głosu, co czyni go idealnym do tworzenia prototypów i aplikacji takich jak osobiste towarzysze.

ElevenLabs Agents kładzie nacisk na niezawodne działanie agentów, naturalne doświadczenia konwersacyjne i kompletną platformę dla deweloperów z konkurencyjną ceną na dużą skalę. Deweloperzy, którzy cenią niezawodność, szerokie opcje dostosowywania i infrastrukturę gotową na przedsiębiorstwa, znajdą w naszych Agentach szerszą podstawę do tworzenia zaawansowanych aplikacji głosowych AI.

Referencje

1. https://github.com/zai-org/ComplexFuncBench Uwaga: dla ElevenLabs Agents, dokładność można osiągnąć, wykorzystując wiodące w branży możliwości wywoływania funkcji GPT-4o.
2. https://scale.com/leaderboard/multichallenge Uwaga: dla ElevenLabs Agents, dokładność można osiągnąć, używając modeli Geminis 2.5 Flash & Claude.
3. https://artificialanalysis.ai/models/speech-to-speech Uwaga: dla ElevenLabs Agents, dokładność można osiągnąć, używając architektury rozpoznawania mowy Whisper, rozumowania GPT-4o i syntezy TTS-1.