Fun-ASR Flash vs Seed ASR
Quale scegliere e quando
Le tariffe al minuto differiscono solo per un arrotondamento ($0.0021 contro $0.002), il che sposta la scelta interamente sulle capacità: seed-asr-bigmodel diarizza sulla sua API per file audio (documentata come migliore con 10 parlanti o meno), restituisce timestamp di frase e parola e accetta fino a 5 ore per file, mentre fun-asr-flash è solo sincrono, con un tetto di 5 minuti e 2GB, senza diarizzazione ma con iniezione di termini di dominio nel contesto. Scegli fun-asr-flash per un ritorno rapido su clip brevi, seed-asr-bigmodel per tutto ciò che è lungo o con più parlanti.
Prezzi
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| Al minuto di audio | $0.0021 | $0.002 | 1× |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo al minuto di audio tra tutti i modelli di speech-to-text con questa unità di fatturazione (12, scala logaritmica)
Funzionalità
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Diarizzazione dei parlanti | no | sì |
| Streaming | sì | sì |
| Timestamp | - | sì |
Specifiche
| Fun-ASR Flash | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Modalità di input | audio | audio |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-06 | 2025-12-05 |
| Limiti | 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 |
| 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 | 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) |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Fun-ASR Flash · Seed ASR
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono 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="seed-asr-bigmodel", # 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: "seed-asr-bigmodel", // 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="seed-asr-bigmodel" \ # 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: "seed-asr-bigmodel", // 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("seed-asr-bigmodel") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());FAQ
Qual è il più economico, Fun-ASR Flash o Seed ASR?
Seed ASR costa meno alla voce Al minuto di audio ($0.002 contro $0.0021, 1.0× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.
Posso fare un A/B test di Fun-ASR Flash contro Seed ASR senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Fun-ASR Flash e Seed ASR supportano la diarizzazione dei parlanti?
La risposta, modello per modello, è nella tabella delle funzionalità qui sopra, ripresa direttamente dalla documentazione di ciascun provider. Diarizzazione, streaming e timestamp sono voci separate perché i modelli si differenziano su tutte e tre.