GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Diese beiden rechnen in verschiedenen Einheiten ab — gpt-4o-transcribe-diarize mit $6.25 pro Million Audio-Eingabetokens plus $2.5 pro Million Texttokens, seed-asr-bigmodel mit pauschalen $0.002 pro Audiominute — also ist keine einzelne Umrechnung zwischen ihnen ehrlich. Beide trennen Sprecher: seed-asr-bigmodel nimmt Dateien bis zu 5 Stunden und 512MB mit Zeitstempeln auf Wortebene, gegenüber einer 25MB-Grenze und einem verpflichtenden chunking_strategy jenseits von 30 Sekunden auf der OpenAI-Seite. Nehmen Sie gpt-4o-transcribe-diarize für diarized_json in einer OpenAI-förmigen Pipeline, seed-asr-bigmodel für lange, nach Minuten abgerechnete Aufnahmen.
Preise
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| Pro Audiominute | — | $0.002 | — |
| 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
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Sprecherdiarisierung | ja | ja |
| Streaming | ja | ja |
| Zeitstempel | ja | ja |
Spezifikationen
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Audio | Audio |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2025-10 | — |
| Wissensgrenze | 2024-06 | — |
| Limits | 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 | Async audio-file mode: <512MB, <5 hours, OPUS/WAV/MP3/SPX/OGG/AMR/AAC/M4A (raw PCM also accepted), results returned within 3 hours and retained 7 days speaker diarization via enable_speaker_info (audio-file API only, best with <=10 speakers, no diarization on the streaming API) sentence + word segmentation with start_time/end_time via show_utterances language identification via enable_lid hotwords/context up to 800 tokens and 20 rounds per-call billing |
| Sprachen | 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 | With `language` empty the model covers Mandarin, English, Cantonese, Shanghainese, Minnan, Sichuan and Shaanxi dialects 39 language keys can be pinned explicitly (en-US, zh-CN, yue-CN, ja-JP, ko-KR, id-ID, es-MX, pt-BR, de-DE, fr-FR, fil-PH, ms-MY, th-TH, ar-SA, it-IT, bn-BD, el-GR, nl-NL, ru-RU, tr-TR, vi-VN, pl-PL, ro-RO, uk-UA, az-AZ, bg-BG, cs-CZ, da-DK, fi-FI, hi-IN, hu-HU, kk-KZ, km-KH, my-MM, no-NO, pa-PK, sv-SE, sw-KE, ur-PK), plus optional auto-detection (enable_auto_lang) |
| 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: GPT-4o Transcribe Diarize · Seed ASR
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="gpt-4o-transcribe-diarize",
# model="seed-asr-bigmodel", # 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// model: "seed-asr-bigmodel", // 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="gpt-4o-transcribe-diarize" \
# -F model="seed-asr-bigmodel" \ # 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// Model: "seed-asr-bigmodel", // 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("gpt-4o-transcribe-diarize")
// .model("seed-asr-bigmodel") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());FAQ
Welches ist günstiger, GPT-4o Transcribe Diarize oder Seed ASR?
Sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher gibt es keine einzelne eindeutige Zahl: GPT-4o Transcribe Diarize und Seed ASR 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 GPT-4o Transcribe Diarize gegen Seed ASR 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 GPT-4o Transcribe Diarize und Seed ASR 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.