GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Questi due fatturano in unità diverse — gpt-4o-transcribe-diarize a $6.25 per milione di token audio in ingresso più $2.5 per milione di token testuali, seed-asr-bigmodel a $0.002 fissi al minuto di audio — quindi nessuna singola conversione tra loro è onesta. Entrambi diarizzano: seed-asr-bigmodel accetta file fino a 5 ore e 512MB con timestamp di parola, contro un tetto di 25MB e un chunking_strategy obbligatorio oltre i 30 secondi sul lato OpenAI. Scegli gpt-4o-transcribe-diarize per diarized_json dentro una pipeline in forma OpenAI, seed-asr-bigmodel per registrazioni lunghe fatturate al minuto.
Prezzi
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per minuto di audio | — | $0.002 | — |
| 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
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Diarizzazione dei parlanti | sì | sì |
| Streaming | sì | sì |
| Timestamp | sì | sì |
Specifiche
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo audio | audio |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2025-10 | — |
| Cutoff di conoscenza | 2024-06 | — |
| Limiti | 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 |
| Lingue | 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) |
| 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: GPT-4o Transcribe Diarize · Seed ASR
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="gpt-4o-transcribe-diarize",
# 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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="gpt-4o-transcribe-diarize" \
# -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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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("gpt-4o-transcribe-diarize")
// .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 più economico, GPT-4o Transcribe Diarize o Seed ASR?
Fatturano in unità diverse, quindi non esiste un singolo numero onesto: GPT-4o Transcribe Diarize e Seed ASR 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 GPT-4o Transcribe Diarize contro Seed ASR 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.
GPT-4o Transcribe Diarize e Seed ASR 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.