GPT-4o Transcribe vs Whisper v1
Quale scegliere e quando — verdetto curato, non una tabella di benchmark
Questi due fatturano in unità diverse — whisper-1 a $0.006 al minuto di audio, gpt-4o-transcribe a $6 per milione di token audio in ingresso più $2.5 e $10 per milione di token testuali — quindi nessuna singola conversione tra loro è onesta. whisper-1 è quello con timestamp di parola e di segmento, uscita srt/vtt e l'endpoint di traduzione, ma non fa streaming; gpt-4o-transcribe lo fa, incluse le sessioni di trascrizione in tempo reale, e restituisce solo json o testo. Scegli whisper-1 per sottotitoli e traduzione, gpt-4o-transcribe per trascrizioni dal vivo.
Prezzi
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Per minuto di audio | — | $0.006 | — |
| Input audio / 1M token | $6 | — | — |
| Output di testo / 1M token | $10 | — | — |
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 | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Diarizzazione dei parlanti | no | no |
| Streaming | sì | no |
| Timestamp | no | sì |
Specifiche
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo audio | audio |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2025-03-20 | 2023-03-01 |
| Cutoff di conoscenza | 2024-06 | — |
| Limiti | mp3/mp4/mpeg/mpga/m4a/wav/webm, up to 25MB streaming transcription supported (incl. Realtime transcription sessions) json/text output only no word timestamps or diarization | mp3/mp4/mpeg/mpga/m4a/wav/webm, up to 25MB word- and segment-level timestamps (verbose_json), srt/vtt output no streaming only model supported on the translations endpoint (to English) |
| 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 | Trained on 98 languages 57 listed as supported, the languages that met OpenAI's under-50% word-error-rate threshold across the transcriptions and translations endpoints |
| 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 · Whisper v1
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",
# model="whisper-1", # 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",
// model: "whisper-1", // 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" \
# -F model="whisper-1" \ # 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",
// Model: "whisper-1", // 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")
// .model("whisper-1") // 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 o Whisper v1?
Fatturano in unità diverse, quindi non esiste un singolo numero onesto: GPT-4o Transcribe e Whisper v1 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 contro Whisper v1 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 e Whisper v1 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.