GPT-4o Transcribe vs Whisper v1
Quale scegliere e quando
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.
Benchmark
Whisper v1: il provider non ha pubblicato risultati di benchmark.
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) ByteDance Google OpenAI
Prezzi
| GPT-4o Transcribe | Whisper v1 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Al minuto di audio | - | $0.006 | - |
| Input audio / 1M token | $6 | - | - |
| Output di testo / 1M token | $10 | - | - |
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 | 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 |
| Knowledge cutoff | 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 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 · Whisper v1
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",
# 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 il più economico, GPT-4o Transcribe o Whisper v1?
Si pagano in unità diverse, quindi non esiste un numero unico che sia corretto. Nella tabella qui sopra GPT-4o Transcribe e Whisper v1 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 contro Whisper v1 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 e Whisper v1 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.