Fun-ASR Flash vs GPT-4o Transcribe Diarize
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Entrambi sono modelli solo trascrizione, ma fatturano in unità diverse — fun-asr-flash addebita $0.0021 per minuto di audio mentre gpt-4o-transcribe-diarize addebita $6.25 per milione di token audio di input, quindi nessuna singola conversione tra di essi è onesta. Scegli fun-asr-flash per lavori sincroni diretti sotto i 5 minuti o 2GB, in oltre 30 lingue, con iniezione di contesto per termini di dominio ma nessuna diarizzazione. Scegli gpt-4o-transcribe-diarize quando hai bisogno della diarizzazione del parlante integrata con etichette del parlante diarized_json e timestamp dei segmenti, accettando il suo limite di file di 25MB, il contesto di 16000 token e la chunking_strategy richiesta per audio oltre 30s.
Prezzi
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per minuto di audio | $0.0021 | — | — |
| Input audio / 1M token | — | $6.25 | — |
| Output di testo / 1M token | — | $2.5 | — |
Questi due modelli fatturano in unità diverse, quindi non viene mostrato alcun Δ — convertirli richiederebbe un'assunzione che non abbiamo misurato. Ogni scheda è elencata sopra nella propria unità.
Capacità
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Diarizzazione dei parlanti | no | sì |
| Streaming | sì | sì |
| Timestamp | — | sì |
Specifiche
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| Modalità di input | audio | testo audio |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-06 | 2025-10 |
| Cutoff di conoscenza | — | 2024-06 |
| Limiti | Synchronous fast recognition, <=5 min / <=2GB per audio context injection for domain terms 30+ languages no diarization | 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 |
| Lingue | 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 | 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 |
| Output massimo | — | 2K |
Le specifiche sono trascritte dalla documentazione di ciascun fornitore; una riga che un fornitore non pubblica viene omessa anziché essere dedotta. Fonti complete: Fun-ASR Flash · GPT-4o Transcribe Diarize
Passa dall'uno all'altro con una sola riga
Entrambi gli id sono presenti in ogni scheda qui sotto — la coppia di righe evidenziata è l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
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="gpt-4o-transcribe-diarize", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
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: "gpt-4o-transcribe-diarize", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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="gpt-4o-transcribe-diarize" \ # decommenta questa riga, commenta quella sopra
-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: "gpt-4o-transcribe-diarize", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
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("gpt-4o-transcribe-diarize") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());FAQ
Qual è più economico, Fun-ASR Flash o GPT-4o Transcribe Diarize?
Fatturano in unità diverse, quindi non esiste un singolo numero onesto: Fun-ASR Flash e GPT-4o Transcribe Diarize appaiono ciascuno con la propria unità nella tabella sopra. Confrontali sul tuo carico di lavoro — il compromesso pratico è descritto nel verdetto in cima a questa pagina.
Posso fare un A/B test di Fun-ASR Flash contro GPT-4o Transcribe Diarize senza due integrazioni?
Sì. Entrambi sono serviti tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI con una singola chiave API — il passaggio richiede la modifica della stringa del modello in una sola riga, quindi puoi instradare una frazione del traffico verso ciascuno e confrontare direttamente le fatture.
Fun-ASR Flash e GPT-4o Transcribe Diarize supportano la diarizzazione dei parlanti?
La tabella delle funzionalità sopra risponde a questa domanda per ogni modello, direttamente dalla documentazione di ciascun fornitore — diarizzazione, streaming e timestamp sono elencati separatamente perché i modelli differiscono su tutti e tre.