Voice AI inference for agents
Hopper serves open-source models for real-time voice agents: a low-latency LLM behind a standard chat-completions API, plus text-to-speech and speech-to-text. Hopper speaks text with an inline audio player, transcribes recordings you attach (WAV, MP3, M4A, Ogg, FLAC or WebM) with word timestamps, lists models and prices, returns tested integration code for popular voice-agent frameworks, and reviews a voice agent's prompt, tools and client code for what delays its first reply. After you sign in with your Hopper account, it shows your usage and creates API keys. Where it can run commands in your project, the plugin also sets Hopper up in a voice-agent codebase: it measures time to first token on the agent's own system prompt and tools in a 10-turn simulated call and shows the results before changing any code, and after you say go it switches only the LLM. Text and audio you send go to Hopper's API; see withhopper.com/privacy.
Після підключення до Hopper ChatGPT може передавати цьому застосунку релевантні чати й записи пам’яті для контексту ваших запитів. Використання цих даних застосунком Hopper регулюється його умовами та політикою конфіденційності. Якщо у вас увімкнено Пам’ять, дані із застосунку можуть використовуватися, щоб завчасно надавати корисну інформацію чи рекомендації. ChatGPT завжди враховує ваші налаштування використання даних для навчання, зокрема щодо даних із підключених застосунків. Використання застосунків може супроводжуватися підвищеним ризиком. Керувати налаштуваннями або відключатися від застосунків можна будь-коли в налаштуваннях. Докладніше