GPT-4o Transcribe vs Whisper v1
Cuál usar y cuándo — veredicto seleccionado, no una tabla de benchmarks
Estos dos facturan en unidades distintas — whisper-1 a $0.006 por minuto de audio, gpt-4o-transcribe a $6 por millón de tokens de audio de entrada más $2.5 y $10 por millón de tokens de texto — así que ninguna conversión única entre ellos es honesta. whisper-1 es el que tiene marcas de tiempo por palabra y por segmento, salida srt/vtt y el endpoint de traducción, pero no hace streaming; gpt-4o-transcribe sí, incluidas sesiones de transcripción en tiempo real, y devuelve solo json o texto. Elige whisper-1 para subtítulos y traducción, gpt-4o-transcribe para transcripción en vivo.
Precios
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Por minuto de audio | — | $0.006 | — |
| Entrada de audio / 1M tokens | $6 | — | — |
| Salida de texto / 1M tokens | $10 | — | — |
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
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Diarización de hablantes | no | no |
| Streaming | sí | no |
| Marcas de tiempo | no | sí |
Especificaciones
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto audio | audio |
| Modalidades de salida | texto | texto |
| Lanzamiento | 2025-03-20 | 2023-03-01 |
| Límite de conocimiento | 2024-06 | — |
| Límites | 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) |
| Idiomas | 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 |
| 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: GPT-4o Transcribe · Whisper v1
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="gpt-4o-transcribe",
# model="whisper-1", # 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: "gpt-4o-transcribe",
// model: "whisper-1", // 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="gpt-4o-transcribe" \
# -F model="whisper-1" \ # 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: "gpt-4o-transcribe",
// Model: "whisper-1", // 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("gpt-4o-transcribe")
// .model("whisper-1") // 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, GPT-4o Transcribe o Whisper v1?
Facturan en unidades diferentes, por lo que no hay un único número representativo: GPT-4o Transcribe y Whisper v1 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 GPT-4o Transcribe frente a Whisper v1 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 GPT-4o Transcribe y Whisper v1 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.