GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
Quale scegliere e quando
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 | |
|---|---|---|---|
| Al minuto di audio | - | $0.002 | - |
| Input audio / 1M token | $6.25 | - | - |
| Output di testo / 1M token | $2.5 | - | - |
Questi due modelli si pagano in unità diverse, quindi non mostriamo alcun Δ: per convertirle servirebbe un'ipotesi che non abbiamo misurato. Qui sopra ogni listino è riportato nella propria unità.
Funzionalità
| 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 | 2025-12-05 |
| Knowledge cutoff | 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 riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: GPT-4o Transcribe Diarize · 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="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 il più economico, GPT-4o Transcribe Diarize o Seed ASR?
Si pagano in unità diverse, quindi non esiste un numero unico che sia corretto. Nella tabella qui sopra GPT-4o Transcribe Diarize e Seed ASR compaiono ciascuno nella propria unità. Confrontali sul tuo carico di lavoro: il compromesso pratico è descritto nel verdetto in cima alla pagina.
Posso fare un A/B test di GPT-4o Transcribe Diarize 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.
GPT-4o Transcribe Diarize 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.