GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
Welches Modell wofür
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-Eingabe / 1M Tokens | $6.25 | - | - |
| Text-Ausgabe / 1M Tokens | $2.5 | - | - |
Die beiden Modelle werden in unterschiedlichen Einheiten abgerechnet, deshalb zeigen wir kein Δ: Für eine Umrechnung müssten wir etwas annehmen, das wir nicht gemessen haben. Oben steht jeder Preis in seiner eigenen Einheit.
Fähigkeiten
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Sprecherdiarisierung | ja | ja |
| Streaming | ja | ja |
| Zeitstempel | ja | ja |
Spezifikationen
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Eingabemodalitäten | Text Audio | Audio |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2025-10 | 2025-12-05 |
| Knowledge-Cutoff | 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) |
| Maximale Ausgabe | 2K | - |
Die Spezifikationen stammen aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Veröffentlicht ein Anbieter eine Angabe nicht, lassen wir die Zeile weg, statt sie zu schätzen. Vollständige Quellen: GPT-4o Transcribe Diarize · Seed ASR
Eine Zeile genügt für den Wechsel
Beide IDs stehen in jedem Tab unten. Die beiden hervorgehobenen Zeilen sind die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiches Anfrageformat.
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 Modell ist günstiger: GPT-4o Transcribe Diarize oder Seed ASR?
Die beiden werden in unterschiedlichen Einheiten abgerechnet, eine einzelne belastbare Zahl gibt es deshalb nicht: GPT-4o Transcribe Diarize und Seed ASR stehen in der Tabelle oben jeweils in ihrer eigenen Einheit. Vergleichen Sie sie mit Ihrem eigenen Workload. Welche Abwägung dahintersteckt, beschreibt das Fazit oben auf dieser Seite.
Kann ich GPT-4o Transcribe Diarize gegen Seed ASR A/B-testen, ohne zweimal zu integrieren?
Ja. Beide laufen über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel. Für den Wechsel ändern Sie nur eine Zeile, den Modellnamen. So können Sie einen Teil des Traffics an jedes Modell schicken und die Kosten direkt vergleichen.
Unterstützen GPT-4o Transcribe Diarize und Seed ASR Sprecherdiarisierung?
Das beantwortet die Tabelle der Fähigkeiten oben für jedes Modell einzeln, direkt aus der Dokumentation des jeweiligen Anbieters. Diarisierung, Streaming und Zeitstempel stehen dort getrennt, weil sich die Modelle in allen drei Punkten unterscheiden.