Fun-ASR Flash vs Seed ASR
Cuál usar y cuándo
Las tarifas por minuto difieren solo por un redondeo ($0.0021 frente a $0.002), lo que deja la elección enteramente en las capacidades: seed-asr-bigmodel diariza en su API de archivos de audio (documentada como óptima con 10 hablantes o menos), devuelve marcas de tiempo por frase y palabra y acepta hasta 5 horas por archivo, mientras que fun-asr-flash es solo síncrono, limitado a 5 minutos y 2GB, sin diarización pero con inyección de términos de dominio en contexto. Elige fun-asr-flash para respuesta rápida en clips cortos, seed-asr-bigmodel para todo lo largo o con varios hablantes.
Precios
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| Por minuto de audio | $0.0021 | $0.002 | 1× |
Tarifas tomadas del catálogo en vivo al generar el sitio; la página de cada modelo tiene la ficha de precios actualizada.
Dónde queda cada uno: precio por minuto de audio entre los 12 modelos de voz a texto que se facturan en esta unidad (escala logarítmica)
Capacidades
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Diarización de hablantes | no | sí |
| Streaming | sí | sí |
| Marcas de tiempo | - | sí |
Especificaciones
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | audio | audio |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2026-06 | 2025-12-05 |
| Límites | Synchronous fast recognition, <=5 min / <=2GB per audio context injection for domain terms 30+ languages no diarization | 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 |
| Idiomas | 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 | 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) |
Las especificaciones se transcriben de la documentación de cada proveedor; si un proveedor no publica un dato, la fila se omite en vez de deducirlo. Fuentes completas: Fun-ASR Flash · Seed ASR
Cambia de uno a otro con una sola línea
Los dos ids aparecen en todas las pestañas de abajo; lo único que cambia es el par de líneas resaltadas. El endpoint, la clave y la estructura de la solicitud son los mismos.
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="seed-asr-bigmodel", # 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: "fun-asr-flash",
// model: "seed-asr-bigmodel", // 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="fun-asr-flash" \
# -F model="seed-asr-bigmodel" \ # 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: "fun-asr-flash",
// Model: "seed-asr-bigmodel", // 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("fun-asr-flash")
// .model("seed-asr-bigmodel") // 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, Fun-ASR Flash o Seed ASR?
Seed ASR es más barato en Por minuto de audio ($0.002 frente a $0.0021, una diferencia de 1.0×). En otras filas puede ser al revés: la tabla de arriba recoge todas las tarifas, y el coste real depende de tu combinación de uso.
¿Puedo hacer pruebas A/B de Fun-ASR Flash frente a Seed ASR sin dos integraciones?
Sí. Los dos se sirven desde el mismo endpoint compatible con OpenAI y con una sola clave API. Para cambiar de uno a otro basta con tocar una línea, el nombre del modelo, así que puedes mandar una parte del tráfico a cada uno y comparar directamente las facturas.
¿Admiten Fun-ASR Flash y Seed ASR la diarización de hablantes?
La tabla de capacidades de arriba lo indica para cada modelo, según la documentación de su proveedor. La diarización, el streaming y las marcas de tiempo aparecen por separado porque los modelos difieren en las tres cosas.