Fun-ASR Flash vs GPT-4o Transcribe Diarize
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Beide sind reine Transkriptionsmodelle, rechnen aber in unterschiedlichen Einheiten ab — fun-asr-flash berechnet $0.0021 pro Audiominute, während gpt-4o-transcribe-diarize $6.25 pro Million Audio-Input-Token berechnet, sodass keine einzelne Umrechnung zwischen ihnen aussagekräftig ist. Wählen Sie fun-asr-flash für unkomplizierte synchrone Aufgaben unter 5 Minuten oder 2GB, in 30+ Sprachen, mit Kontextinjektion für Fachbegriffe, aber ohne Diarisierung. Wählen Sie gpt-4o-transcribe-diarize, wenn Sie integrierte Sprecherdiarisierung mit diarized_json Sprecher-Labels und Segment-Timestamps benötigen, und dabei das Dateilimit von 25MB, den 16000-token Kontext und die erforderliche chunking_strategy für Audio über 30s akzeptieren.
Preise
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| Pro Audiominute | $0.0021 | — | — |
| Audio-Input / 1M Token | — | $6.25 | — |
| Text-Output / 1M Token | — | $2.5 | — |
Diese beiden Modelle rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher wird kein Δ angezeigt — eine Umrechnung zwischen ihnen würde eine Annahme erfordern, die wir nicht gemessen haben. Jede Karte ist oben in ihrer eigenen Einheit aufgeführt.
Fähigkeiten
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Sprecherdiarisierung | nein | ja |
| Streaming | ja | ja |
| Zeitstempel | — | ja |
Spezifikationen
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Audio | Text Audio |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-06 | 2025-10 |
| Wissensgrenze | — | 2024-06 |
| Limits | Synchronous fast recognition, <=5 min / <=2GB per audio context injection for domain terms 30+ languages no diarization | mp3/mp4/mpeg/mpga/m4a/wav/webm, up to 25MB built-in speaker diarization with diarized_json output (speaker labels + segment timestamps) chunking_strategy required for audio >30s no prompt support |
| Sprachen | Multilingual with dialects, the same 30-language list as the Fun-ASR main versions: Chinese (Mandarin, Cantonese, Wu, Hokkien, Hakka, Gan, Xiang, Jin plus regional accents), English, Japanese, Korean, Vietnamese, Thai, Indonesian, Malay, Filipino, Hindi, Arabic, French, German, Spanish, Portuguese, Russian, Italian, Dutch, Swedish, Danish, Finnish, Norwegian, Greek, Polish, Czech, Hungarian, Romanian, Bulgarian, Croatian, Slovak | 57 languages listed for the transcriptions endpoint (one shared list for all transcription models) ISO 639-1 / 639-3 codes accepted for GPT-4o-based models |
| Maximaler Output | — | 2K |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Fun-ASR Flash · GPT-4o Transcribe Diarize
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten — das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.audio.transcriptions.create(
model="fun-asr-flash",
# model="gpt-4o-transcribe-diarize", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
file=open("meeting.mp3", "rb"),
language="en",
)
print(resp.text)import OpenAI from "openai";
import fs from "node:fs";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.audio.transcriptions.create({
model: "fun-asr-flash",
// model: "gpt-4o-transcribe-diarize", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
file: fs.createReadStream("meeting.mp3"),
});
console.log(resp.text);curl https://synthorai.io/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-F model="fun-asr-flash" \
# -F model="gpt-4o-transcribe-diarize" \ # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
-F file=@meeting.mp3package main
import (
"context"
"fmt"
"os"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
f, _ := os.Open("meeting.mp3")
resp, _ := client.Audio.Transcriptions.New(context.TODO(), openai.AudioTranscriptionNewParams{
Model: "fun-asr-flash",
// Model: "gpt-4o-transcribe-diarize", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
File: f,
})
fmt.Println(resp.Text)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.audio.transcriptions.*;
import java.nio.file.Paths;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
Transcription resp = client.audio().transcriptions().create(
TranscriptionCreateParams.builder()
.model("fun-asr-flash")
// .model("gpt-4o-transcribe-diarize") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());FAQ
Welches ist günstiger, Fun-ASR Flash oder GPT-4o Transcribe Diarize?
Sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher gibt es keine einzelne eindeutige Zahl: Fun-ASR Flash und GPT-4o Transcribe Diarize erscheinen in der obigen Tabelle jeweils in ihrer eigenen Einheit. Vergleichen Sie sie anhand Ihres eigenen Workloads — der praktische Kompromiss wird im Fazit oben auf dieser Seite beschrieben.
Kann ich Fun-ASR Flash gegen GPT-4o Transcribe Diarize ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt — der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen Fun-ASR Flash und GPT-4o Transcribe Diarize Sprecherdiarisierung?
Die obige Fähigkeitentabelle beantwortet dies pro Modell, direkt aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters — Diarisierung, Streaming und Zeitstempel sind separat aufgeführt, da sich die Modelle bei allen dreien unterscheiden.