GPT-Live 1 が API で正式提供開始 — セッション $0.05/分、推論とツール実行と並行する全二重音声
OpenAI が 2026-09-10、GPT-Live 1 を `v1/live/sessions` エンドポイントで一般提供(GA)した。2026-07-08 に ChatGPT Voice 向けに発表された時点では API はサインアップ受付のみで、今回それが確定した。双方向の音声会話が、バックエンドの推論・ツール実行と並行して進む。バックエンドは OpenAI モデルへ委譲する responses delegation と、自前バックエンドを繋ぐ client delegation から選べる。料金はセッション $0.05/分の秒単位課金で、モデル利用料とツール利用料は別建て。
ニュース原文を読む ↗要約
OpenAI は 2026-09-10、**GPT-Live 1 を v1/live/sessions エンドポイントで一般提供(GA)**しました。
このモデル自体は 2026-07-08 に ChatGPT Voice 向けとして発表済みです。ただしその時点の公式表記は「API はサインアップ受付のみ、提供は今後」というもので、自社サービスへ組み込めるかどうかは未確定でした。今回の GA は、その提供が確定したことを意味します。
特徴は、音声会話が全二重(full-duplex)で、かつバックエンドの推論・ツール実行と並行して進むことです。
従来の音声 API は、構造上「聞く → 考える → 話す」が直列になりがちでした。ユーザーが話し終わってから処理を始め、処理が終わってから応答するため、考えている時間がそのまま無音として現れます。 数秒の沈黙は、電話越しだと「切れたのか」と思われる長さです。GPT-Live 1 は会話を止めずに裏側の処理を進める構成になっています。
バックエンドの繋ぎ方は2通りが用意されています。
- responses delegation: OpenAI のモデルへ処理を委譲する
- client delegation: 自前のバックエンドへ接続する
後者は、既存の業務ロジックや社内データベースを音声インターフェースの背後に置きたい場合の経路です。
料金は3層に分かれています。 セッション料が $0.05/分(秒単位課金)で、これとは別にモデル利用料とツール利用料がかかります。 つまり「1分5セント」という数字だけを見て試算すると、実コストを下振れさせます。
公式は GPT-Live のガイド、プロンプト設計の指針、既存実装からの移行資料をあわせて提供しています。
何が変わったか
- GPT-Live 1 が GA になり、
v1/live/sessionsエンドポイントで利用できる - 全二重の音声会話が、推論・ツール実行と並行して進む
- responses delegation(OpenAI モデルへ委譲)と client delegation(自前バックエンド接続)を選べる
- 料金はセッション $0.05/分、秒単位課金
- モデル利用料とツール利用料は別建て
- ガイド、プロンプト指針、移行資料が提供される
業務インパクト(一般企業向け)
この更新で変わるのは、音声対応が「試せる」段階から「見積もれる」段階へ移ったことです。
GA になったということは、SLA の話ができ、原価計算ができ、稟議に載せられるということです。ベータ段階では「いつ仕様が変わるか分からないもの」を業務に据える判断ができませんでした。その制約が外れました。
ただし、原価計算の作り方が導入可否を分けます。
料金が3層(セッション・モデル・ツール)に分かれている構造は、見積もりを誤らせやすい形をしています。セッション単価は「回線を開いている時間」に対する課金であって、中で何を考え、どのツールを何回呼んだかは別に課金されます。 問い合わせ対応のように「調べる」工程が入る用途では、後者の比重が大きくなります。
実務的には、代表的な会話を3パターンほど選んで実測するのが確実です。短く終わる問い合わせ、複数回の検索を伴う問い合わせ、途中で人へ引き継ぐ問い合わせ。この3つの実コストを出せば、月間件数からの試算が現実的な幅に収まります。カタログの単価から逆算した数字を稟議に出すと、運用開始後に説明を求められることになります。
用途の選び方についても、注意点が1つあります。
全二重で自然に話せるということは、利用者が「人と話している」と錯覚しやすいということでもあります。 沈黙が消えたぶん、AI であることの手がかりが減ります。契約に関わる説明、医療・金融の助言、クレーム対応といった領域では、冒頭で AI であることを明示する運用を設計に含める必要があります。これは技術の制約ではなく、事業者側の説明責任の話です。
導入しやすいのは、結果を人が確認する余地がある工程です。一次受付と要件の聞き取りを AI が行い、確定処理は人が担う。営業時間外の受付だけを担わせる。こうした形であれば、誤りが起きても業務が壊れません。
副業・個人活用視点
個人・小規模事業者にとって、これは「電話に出られない時間」を埋める手段として現実的になった更新です。
一人で事業をしていると、作業中に電話を取れないという問題が常にあります。留守番電話は折り返しが必要で、結局そこで失注することも多い。音声エージェントが一次受付をして、要件と連絡先を構造化して残してくれるなら、折り返しの精度が上がります。
ただし、単価の構造を理解してから始めてください。
$0.05/分は、月に10時間の通話でセッション料だけなら $30 です。ここにモデル利用料とツール料が乗ります。受注1件の粗利と比べて意味がある金額かどうかを先に確認するべきで、問い合わせ単価が低い業態では割に合わない可能性があります。逆に、1件あたりの受注額が大きい業態(受託開発、コンサル、士業)なら、取りこぼしを1件減らすだけで回収できます。
受託の観点では、音声インターフェースは提案しやすくなった領域です。 client delegation を使えば、既に作った業務ロジックの前段に音声を足す構成が取れます。ゼロから作り直す必要がないので、既存顧客への追加提案として組み立てられます。
一方で、請けるときの注意も明確です。従量課金のサービスを顧客の環境で動かす案件では、コスト超過時の責任範囲を契約に書く必要があります。想定の3倍使われたときに誰が払うのか。上限を設ける仕組みを入れるのか。ここを曖昧にしたまま納品すると、後から必ず問題になります。見積書に「想定利用量」と「超過時の扱い」を明記するのが最低限の防衛策です。