Chirp 3 vs Seed ASR
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Les deux facturent à la minute d'audio et diarisent tous les deux ; seed-asr-bigmodel revient 8x moins cher, $0.002 contre $0.016, et prend des fichiers bien plus longs — jusqu'à 5 heures et 512MB en mode asynchrone, contre une heure pour le mode lot de chirp-3 — avec des horodatages à la phrase et au mot. chirp-3 répond par l'ampleur : 29 locales GA plus 82 en préversion, contre un ensemble par défaut mandarin, anglais, cantonais et dialectes chinois chez seed-asr-bigmodel, avec 39 clés de langue à fixer explicitement. Choisissez sur la durée des enregistrements et la locale, pas sur le prix.
Tarification
Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.
Où ils se situent — prix par minute d'audio sur l'ensemble des 11 modèles speech-to-text pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
Spécifications
| Chirp 3 | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | audio | audio |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Sortie | 2025-10-13 | — |
| Limites | 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 | 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 |
| Langues | 29 GA + 82 Preview locales (111 total) across StreamingRecognize, Recognize and BatchRecognize diarization covers 14 of them | 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) |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Chirp 3 · Seed ASR
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure de requête.
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="seed-asr-bigmodel", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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: "seed-asr-bigmodel", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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="seed-asr-bigmodel" \ # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
-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: "seed-asr-bigmodel", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
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("seed-asr-bigmodel") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());FAQ
Lequel est le moins cher, Chirp 3 ou Seed ASR ?
Seed ASR est moins cher sur par minute d'audio ($0.002 contre $0.016, avec un écart de 8.0×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.
Puis-je faire un test A/B de Chirp 3 par rapport à Seed ASR sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Chirp 3 et Seed ASR prennent-ils en charge la diarisation des locuteurs ?
Le tableau des capacités ci-dessus y répond par modèle, directement à partir de la documentation de chaque fournisseur — la diarisation, le streaming et les horodatages sont listés séparément car les modèles diffèrent sur ces trois points.