Традиційні голосові AI-пайплайни мали величезну сумарну затримку: Перетворення мови в текст (STT) -> Обробка в LLM -> Синтез мовлення (TTS). Кожен крок додавав 500–1000 мс, через що розмова відчувалася неприродною.
Нативні моделі мовлення-в-мовлення (OpenAI Realtime API, Gemini Live) об'єднують весь пайплайн в єдину модель з безпосереднім аудіо-входом та аудіо-виходом. Затримка знижується до менше ніж 300 мс — що відповідає темпу природної людської мови.
Транспортна архітектура: звичайний HTTP-запит не підходить для живого голосу. Продакшен-системи використовують WebRTC або потоковий WebSocket через UDP/TCP з обробкою перебивань (barge-in), щоб модель моментально зупиняла мовлення, коли її перебиває людина.
Бекенд на Node.js або Python обробляє виклики функцій (Function Calling) прямо під час розмови. Поки іде аудіопотік, модель виконує дії в базі даних (перевірка наявності товару, створення броні) і повертає результат у мовленнєвий потік без розриву з'єднання.
Мультимодальне бачення дає змогу навести камеру смартфона на фізичний об'єкт чи екран: потік кадрів передається разом з аудіо для миттєвої діагностики або перевірки документів.
Дайте наступному продукту того, хто лишається.
Готовий стартувати зараз і лишитись. Довготермінові ретейнери, не злив за два тижні. Напишіть - обговоримо проєкт, вимоги і як рухатись далі.