GPT-4o Transcribe vs Whisper v1
Welches und wann — kuratiertes Fazit, keine Benchmark-Tabelle
Diese beiden rechnen in verschiedenen Einheiten ab — whisper-1 mit $0.006 pro Audiominute, gpt-4o-transcribe mit $6 pro Million Audio-Eingabetokens plus $2.5 und $10 pro Million Texttokens — also ist keine einzelne Umrechnung zwischen ihnen ehrlich. whisper-1 ist das mit Zeitstempeln auf Wort- und Segmentebene, srt/vtt-Ausgabe und dem Übersetzungs-Endpunkt, streamt aber nicht; gpt-4o-transcribe streamt, einschließlich Echtzeit-Transkriptionssitzungen, und liefert nur json oder Text. Nehmen Sie whisper-1 für Untertitel und Übersetzung, gpt-4o-transcribe für Live-Transkripte.
Preise
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Pro Audiominute | — | $0.006 | — |
| Audio-Input / 1M Token | $6 | — | — |
| Text-Output / 1M Token | $10 | — | — |
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 | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Sprecherdiarisierung | nein | nein |
| Streaming | ja | nein |
| Zeitstempel | nein | ja |
Spezifikationen
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Audio | Audio |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2025-03-20 | 2023-03-01 |
| Wissensgrenze | 2024-06 | — |
| Limits | mp3/mp4/mpeg/mpga/m4a/wav/webm, up to 25MB streaming transcription supported (incl. Realtime transcription sessions) json/text output only no word timestamps or diarization | mp3/mp4/mpeg/mpga/m4a/wav/webm, up to 25MB word- and segment-level timestamps (verbose_json), srt/vtt output no streaming only model supported on the translations endpoint (to English) |
| 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 | Trained on 98 languages 57 listed as supported, the languages that met OpenAI's under-50% word-error-rate threshold across the transcriptions and translations endpoints |
| 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 · Whisper v1
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",
# model="whisper-1", # 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",
// model: "whisper-1", // 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" \
# -F model="whisper-1" \ # 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",
// Model: "whisper-1", // 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")
// .model("whisper-1") // 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 oder Whisper v1?
Sie rechnen in unterschiedlichen Einheiten ab, daher gibt es keine einzelne eindeutige Zahl: GPT-4o Transcribe und Whisper v1 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 gegen Whisper v1 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 und Whisper v1 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.