Chirp 3 vs Seed ASR
どんなときに、どちらを選ぶか
どちらも音声 1 分あたりで課金され、どちらも話者分離を行います。seed-asr-bigmodel は 8 分の 1 の $0.002 対 $0.016 で、はるかに長いファイルを受け付けます — 非同期モードで最大 5 時間・512MB、chirp-3 のバッチは 1 時間 — 文単位と単語単位のタイムスタンプ付きです。chirp-3 が返すのは広さで、GA 29 とプレビュー 82 のロケール。seed-asr-bigmodel の既定は北京語・英語・広東語と中国語方言で、39 の言語キーを明示指定できます。価格ではなく、録音の長さとロケールで選んでください。
料金
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:音声 1 分あたりの料金(この課金単位の音声文字起こしモデル全 12 件、対数スケール)
対応機能
仕様
| Chirp 3 | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | 音声 | 音声 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2025-10-13 | 2025-12-05 |
| 制限 | Auto-detected audio decoding sync Recognize <1 min, BatchRecognize 1 min - 1 hr (<=20 min with word timestamps), StreamingRecognize for real-time speaker diarization in BatchRecognize and Recognize (14 languages) utterance-level timestamps (StreamingRecognize only), word-level timestamps listed as unsupported language-agnostic transcription 29 GA + 82 preview locales | 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 |
| 言語 | 29 GA + 82 Preview locales (111 total) across StreamingRecognize, Recognize and BatchRecognize diarization covers 14 of them | 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) |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Chirp 3 · Seed ASR
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.audio.transcriptions.create(
model="chirp-3",
# model="seed-asr-bigmodel", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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: "chirp-3",
// model: "seed-asr-bigmodel", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
file: fs.createReadStream("meeting.mp3"),
});
console.log(resp.text);curl https://synthorai.io/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-F model="chirp-3" \
# -F model="seed-asr-bigmodel" \ # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
-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: "chirp-3",
// Model: "seed-asr-bigmodel", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("chirp-3")
// .model("seed-asr-bigmodel") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());よくある質問
Chirp 3 と Seed ASR ではどちらが安いですか?
音声 1 分あたりは Seed ASR のほうが安くなります($0.002 対 $0.016、8.0 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
Chirp 3 と Seed ASR の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
Chirp 3 と Seed ASR は話者分離(ダイアライゼーション)に対応していますか?
上の対応機能の表に、各ベンダーのドキュメントに基づいてモデルごとに記載しています。話者分離、ストリーミング、タイムスタンプを別々の行にしているのは、この 3 点すべてでモデルごとに対応が異なるためです。