Chirp 3 vs GPT-4o Transcribe Diarize
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Ambos realizan transcripción con diarización de hablantes, pero facturan en unidades diferentes — chirp-3 a $0.016 por minuto de audio frente a gpt-4o-transcribe-diarize a $6.25 por millón de tokens de entrada de audio más $2.5 por millón de tokens de entrada y salida de texto — por lo que ninguna conversión directa entre ellos es honesta. Elige chirp-3 para trabajos largos o en vivo: BatchRecognize abarca de 1 minuto a 1 hora, StreamingRecognize maneja tiempo real y cubre 29 locales en GA más 82 en vista previa, aunque no soporta marcas de tiempo a nivel de palabra. Elige gpt-4o-transcribe-diarize para archivos más cortos de menos de 25MB donde desees diarized_json con etiquetas de hablante y marcas de tiempo de segmento, dentro de su contexto de 16000 tokens y límite de salida de 2000 tokens.
Precios
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| Por minuto de audio | $0.016 | — | — |
| Entrada de audio / 1M tokens | — | $6.25 | — |
| Salida de texto / 1M tokens | — | $2.5 | — |
Estos dos modelos facturan en unidades diferentes, por lo que no se muestra ningún Δ — convertirlas requeriría una suposición que no hemos medido. Cada ficha aparece arriba en su propia unidad.
Capacidades
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Diarización de hablantes | sí | sí |
| Streaming | sí | sí |
| Marcas de tiempo | sí | sí |
Especificaciones
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | audio | texto audio |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2025-10-13 | 2025-10 |
| Límite de conocimiento | — | 2024-06 |
| Límites | Auto-detected audio decoding sync Recognize <1 min, BatchRecognize 1 min–1 hr (<=20 min with word timestamps), StreamingRecognize for real-time speaker diarization in BatchRecognize and Recognize (14 languages) utterance-level timestamps (StreamingRecognize only), word-level timestamps listed as unsupported language-agnostic transcription 29 GA + 82 preview locales | 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 |
| Idiomas | 29 GA + 82 Preview locales (111 total) across StreamingRecognize, Recognize and BatchRecognize diarization covers 14 of them | 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 |
| Salida máxima | — | 2K |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica una fila, se omite en lugar de inferirse. Fuentes completas: Chirp 3 · GPT-4o Transcribe Diarize
Cambia entre ellos con una línea
Ambos IDs están en cada pestaña a continuación — el par de líneas resaltadas es la única edición. Mismo endpoint, misma clave, misma estructura de solicitud.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.audio.transcriptions.create(
model="chirp-3",
# model="gpt-4o-transcribe-diarize", # descomenta esta línea, comenta la de arriba
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: "chirp-3",
// model: "gpt-4o-transcribe-diarize", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
file: fs.createReadStream("meeting.mp3"),
});
console.log(resp.text);curl https://synthorai.io/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-F model="chirp-3" \
# -F model="gpt-4o-transcribe-diarize" \ # descomenta esta línea, comenta la de arriba
-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: "chirp-3",
// Model: "gpt-4o-transcribe-diarize", // descomenta esta línea, comenta la de arriba
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("chirp-3")
// .model("gpt-4o-transcribe-diarize") // descomenta esta línea, comenta la de arriba
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());Preguntas frecuentes
¿Cuál es más barato, Chirp 3 o GPT-4o Transcribe Diarize?
Facturan en unidades diferentes, por lo que no hay un único número representativo: Chirp 3 y GPT-4o Transcribe Diarize aparecen cada uno en su propia unidad en la tabla anterior. Compárelos en su propia carga de trabajo — el compromiso práctico se describe en el veredicto en la parte superior de esta página.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Chirp 3 frente a GPT-4o Transcribe Diarize sin dos integraciones?
Sí. Ambos se sirven a través del mismo endpoint compatible con OpenAI con una clave API — el cambio es una modificación de una línea en la cadena del modelo, por lo que puede enrutar una fracción del tráfico a cada uno y comparar las facturas directamente.
¿Soportan Chirp 3 y GPT-4o Transcribe Diarize la diarización de hablantes?
La tabla de capacidades anterior responde a esto por modelo, directamente desde la documentación de cada proveedor — la diarización, el streaming y las marcas de tiempo se listan por separado porque los modelos difieren en los tres.