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xAI 于 2026 年 10 月 14 日发布了 Grok Voice 3.0，通过其 Voice Agent API 提供这款语音到语音模型，公布价格为**每分钟 0.08 美元**。此次发布重点强调了客服通话、自然对话处理以及通过已连接工具执行操作的能力。
xAI 于 2026 年 10 月 14 日发布了 Grok Voice 3.0，通过其 Voice Agent API 提供这款语音到语音模型，公布价格为每分钟 0.08 美元。此次发布重点强调了客服通话、自然对话处理以及通过已连接工具执行操作的能力。
此次发布有多类证据支持：独立基准测试排行榜、单独的企业评估框架，以及公司披露的部署数据。它们回答的是不同的问题，因此有必要将基准测试表现、生产部署主张和 API 定价分别看待。
公布的价格为每分钟 0.08 美元，即每小时 4.80 美元。xAI 表示，该价格与 Grok Voice 2.0 保持不变，使用 grok-voice-latest 别名的智能体已自动迁移至新版本。
截至 10 月 15 日查阅的官方定价页面还显示，语音到语音 API 的每次文本输入收费 0.004 美元。该费用项独立于每分钟的主价格，对于将文本发送到语音会话中的应用程序而言具有重要意义。
该别名对现有应用程序很重要。它标识的是当前语音模型，而非永久固定的发布版本，因此开发者无需修改该标识符，也可能接收到变化后的模型行为。发布公告称，自动切换无需进行迁移改动，但这并不意味着现有智能体无需进行回归测试。
按分钟计费的模型价格也不等同于运营呼叫中心的总成本。电话服务、应用基础设施、外部工具和人工升级处理均需单独考虑；公告并未声称模型费率包含所有此类费用。
截至 10 月 15 日查阅，Artificial Analysis 的实时排行榜将 Grok Voice 3.0 列为其 Speech-to-Speech Index 第一名，得分为 86.9。该指数综合了语音推理、智能体表现、人类偏好和任务成功率。模型必须具备所需的组成数据，才会出现在这一综合对比中。
发布公告提供了与前代版本的以下对比，并将数据归因于 10 月 13 日的 Artificial Analysis：
| 指标 | Grok Voice 3.0 | Grok Voice 2.0 |
|---|---|---|
| Speech-to-Speech Index | 86.9 | 81.3 |
| Big Bench Audio 语音推理 | 98.5% | 97.2% |
| Speech Agent Arena 偏好 Elo | 1070 | 1011 |
| Arena 任务成功率 | 94.8% | 94.6% |
| Full Duplex Bench | 97.0% | 95.1% |
| tau-Voice 支持任务成功率 | 71.6% | 56.5% |
这些百分比不可相互替代。Big Bench Audio 评估语音推理问题，而 tau-Voice 评估涉及工具和政策的模拟支持工作。Arena 偏好反映人们如何对两个未标识的智能体进行比较，其任务成功率指标则涉及符合条件场景的成功完成情况。
Full Duplex Bench 评估停顿、轮次交接、打断和简短确认等对话行为。它与智能体是否会抢话或在错误时机停止说话有关，但其本身并不衡量退款或改签是否正确完成。
Artificial Analysis 排行榜将 Grok Voice 3.0 在其 Big Bench Audio 评估中的首次音频输出时间列为 0.81 秒。这支持其在该测试中达到亚秒级结果，但并不保证每位客户在任何网络环境下都能在 0.81 秒内听到回复。
xAI 将其 tau-Voice 表现与 Astra 中等配置下的 GPT-Live-1 进行了对比。发布图表显示，Grok Voice 3.0 的任务成功率为 71.6%，该竞品为 74.5%，同时声称 Grok 的延迟约低 40%。这是在性能与响应速度之间进行的比较，而不是宣称 Grok 在每项单独指标上都获胜。
前一代 Grok Voice 2.0 在实时排行榜的延迟指标中列为 0.70 秒。因此，新版本不应被描述为在所有情况下都比前代更快：它提升了报告中的多项质量指标，但在该特定延迟测试中的耗时略长。
公告还引用了平均 Big Bench Audio 任务成本为 0.025 美元，而同一指定配置下 GPT-Live-1 为 0.030 美元，GPT-Realtime-2.1 High 为 0.055 美元。这些是基准测试工作负载的成本，而不是任意生产通话的固定价格，也不能证明没有其他语音模型更便宜。
xAI 报告称，其在 EVA-Bench 上取得了 74% 的准确率，同时在准确性与体验的综合表现上较强。这一结果是发布公告中的主张；为确认该框架衡量的内容，本文查阅了 ServiceNow 的公开项目页面。
EVA-Bench 使用机器人对机器人设置，评估完整的多轮语音对话。其公开概览列出了三个领域：
| 领域 | 场景数 | 工具数 |
|---|---|---|
| 客户服务 | 50 | 15 |
| IT 服务管理 | 80 | 59 |
| 人力资源 | 83 | 47 |
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该框架将EVA-A（任务准确性）与EVA-X（对话体验）分开衡量。这种区分对企业智能体很有价值，因为一次流畅的对话仍可能以错误操作结束，而正确的操作也可能带来糟糕的来电者体验。
xAI 表示，Grok Voice 在 Tesla 和 SpaceX 中每天支持数百万次对话。该公司描述了 Tesla 车辆内的免手持请求，以及 Grok Bot 的语音模式，包括涉及已连接服务的任务。
对于 Starlink，该公司报告称，其每天处理约 20,000 个跨多语言客户来电，其中约 70% 无需人工介入即可解决。该公司还表示，每四个销售电话中就有一个最终达成购买，并描述了智能体处理验证、故障排除、额度补偿和设备更换等工作。
这些是公司自行报告的运营数据。公告未提供经过独立审计的通话难度、升级标准或所有数据统计周期的细分信息。评估该模型的企业应测试自身的政策、工具权限、嘈杂音频和人工转接要求。
Grok Voice 3.0 是 xAI 面向对话式智能体推出的语音到语音模型。其发布公告重点介绍了语音推理、支持任务、工具使用以及处理实时对话动态的能力。
xAI 公布的 Voice Agent API 费率为每分钟 0.08 美元，即每小时 4.80 美元。请查阅当前定价文档了解计费条件，并为模型 API 之外的服务单独安排预算。
xAI 表示，该别名已自动切换至 Grok Voice 3.0，无需修改代码。现有用户仍应在模型变更后评估其提示词、工具和通话处理行为。
不是：所引用的亚秒级数据是一项基准测试测量结果，其他模型在该指标上更快。发布公告的主要延迟对比对象，是在相近支持任务表现水平下的特定 GPT-Live-1 配置。
该指数综合了包括推理和任务完成在内的多项语音智能体表现指标。Full Duplex Bench 则聚焦于打断、停顿和轮次交接处理等对话行为。
不是：xAI 报告称，约 70% 的 Starlink 通话无需人工参与即可解决，这是某一特定部署的结果。它并不能证明其他企业也能达到相同的解决率，也不能免除设置升级处理路径的必要性。
Grok Voice 3.0 在维持公布的每分钟 0.08 美元 API 费率的同时，提升了前代版本报告中的语音与支持任务结果。最有价值的证据应同时具备清晰的基准定义，以及与特定部署相关的测量结果。
在将支持工作流迁移至该模型之前，应一并评估任务正确性、对话行为、延迟和完整运营成本。
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