GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
Lequel choisir, et quand
Ces deux-là facturent dans des unités différentes - gpt-4o-transcribe-diarize à $6.25 par million de tokens audio en entrée plus $2.5 par million de tokens texte, seed-asr-bigmodel à $0.002 par minute d'audio - donc aucune conversion unique entre eux n'est honnête. Les deux diarisent : seed-asr-bigmodel prend des fichiers jusqu'à 5 heures et 512MB avec des horodatages au mot, contre un plafond de 25MB et un chunking_strategy obligatoire au-delà de 30 secondes côté OpenAI. Prenez gpt-4o-transcribe-diarize pour du diarized_json dans une chaîne de forme OpenAI, seed-asr-bigmodel pour de longs enregistrements facturés à la minute.
Tarifs
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| Par minute d'audio | - | $0.002 | - |
| Entrée audio / 1M de tokens | $6.25 | - | - |
| Sortie texte / 1M de tokens | $2.5 | - | - |
Ces deux modèles ne sont pas facturés dans la même unité : aucun Δ n'est donc affiché, car les convertir supposerait une hypothèse que nous n'avons pas mesurée. Chaque grille tarifaire figure ci-dessus dans sa propre unité.
Capacités
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Diarisation des locuteurs | oui | oui |
| Streaming | oui | oui |
| Horodatages | oui | oui |
Spécifications
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte audio | audio |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2025-10 | 2025-12-05 |
| Coupure des connaissances | 2024-06 | - |
| Limites | 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 | 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 | 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 | 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) |
| Sortie maximale | 2K | - |
Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : GPT-4o Transcribe Diarize · Seed ASR
Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne
Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.
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-diarize",
# 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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="gpt-4o-transcribe-diarize" \
# -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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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("gpt-4o-transcribe-diarize")
// .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, GPT-4o Transcribe Diarize ou Seed ASR ?
Ils ne sont pas facturés dans la même unité, il n'existe donc pas de chiffre unique qui soit honnête : dans le tableau ci-dessus, GPT-4o Transcribe Diarize et Seed ASR apparaissent chacun dans sa propre unité. Comparez-les sur votre charge de travail réelle. Le verdict en haut de cette page décrit le compromis en pratique.
Puis-je faire un test A/B entre GPT-4o Transcribe Diarize et Seed ASR sans deux intégrations ?
Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.
GPT-4o Transcribe Diarize et Seed ASR prennent-ils en charge la diarisation des locuteurs ?
Le tableau des capacités ci-dessus répond modèle par modèle, d'après la documentation de chaque fournisseur. La diarisation, le streaming et les horodatages y figurent séparément, car les modèles diffèrent sur ces trois points.