Chirp 3 vs GPT-4o Transcribe Diarize
언제 어떤 모델을 쓸까
이 두 모델은 모두 화자 diarization을 포함한 transcription을 수행하지만, 청구 단위가 다릅니다. chirp-3는 오디오 분당 $0.016인 반면, gpt-4o-transcribe-diarize는 100만 오디오 입력 토큰당 $6.25에 100만 텍스트 입력 및 출력 토큰당 $2.5가 추가되므로, 단일 기준으로 변환하여 비교하는 것은 무리가 있습니다. 길거나 실시간인 작업에는 chirp-3를 선택하십시오. BatchRecognize는 1분에서 1시간의 길이를 포괄하고, StreamingRecognize는 실시간을 처리하며, 29 GA 및 82 preview 로케일을 지원하지만 단어 수준의 타임스탬프는 지원되지 않습니다. 16000-token 컨텍스트 및 2000-token 출력 제한 내에서 화자 레이블과 세그먼트 타임스탬프가 포함된 diarized_json이 필요한 25MB 미만의 짧은 파일에는 gpt-4o-transcribe-diarize를 선택하십시오.
가격
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| 오디오 분당 | $0.016 | - | - |
| 오디오 입력 / 1M 토큰 | - | $6.25 | - |
| 텍스트 출력 / 1M 토큰 | - | $2.5 | - |
두 모델은 과금 단위가 달라 Δ를 표시하지 않습니다. 단위를 환산하려면 저희가 측정하지 않은 가정이 필요하기 때문입니다. 위 요금표는 모델마다 자체 단위로 표시했습니다.
기능
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 화자 분리 | 지원 | 지원 |
| 스트리밍 | 지원 | 지원 |
| 타임스탬프 | 지원 | 지원 |
사양
| Chirp 3 | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 오디오 | 텍스트 오디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2025-10-13 | 2025-10 |
| 지식 컷오프 | - | 2024-06 |
| 제한 | 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 | 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 |
| 언어 | 29 GA + 82 Preview locales (111 total) across StreamingRecognize, Recognize and BatchRecognize diarization covers 14 of them | 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 |
| 최대 출력 | - | 2K |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Chirp 3 · GPT-4o Transcribe Diarize
코드 한 줄로 모델 전환
아래 탭마다 두 모델 id가 모두 들어 있습니다. 바꿀 곳은 강조된 두 줄뿐이고, 엔드포인트, 키, 요청 형식은 그대로입니다.
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="gpt-4o-transcribe-diarize", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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: "gpt-4o-transcribe-diarize", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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="gpt-4o-transcribe-diarize" \ # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
-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: "gpt-4o-transcribe-diarize", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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("gpt-4o-transcribe-diarize") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());자주 묻는 질문
Chirp 3 vs GPT-4o Transcribe Diarize, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
과금 단위가 서로 달라 하나의 수치로 답하기 어렵습니다. 위 표에서 Chirp 3, GPT-4o Transcribe Diarize 모두 각자의 단위로 표시됩니다. 실제 워크로드로 직접 비교해 보세요. 실무에서 따져 볼 장단점은 이 페이지 맨 위 결론에 정리했습니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Chirp 3 vs GPT-4o Transcribe Diarize A/B 테스트를 할 수 있나요?
네. 두 모델 모두 API 키 하나로 같은 OpenAI 호환 엔드포인트에서 호출합니다. 모델 문자열 한 줄만 바꾸면 전환되므로, 트래픽 일부를 각 모델로 보내 청구 금액을 직접 비교할 수 있습니다.
Chirp 3, GPT-4o Transcribe Diarize 모두 화자 분리를 지원하나요?
위 기능 표에 모델별로 정리되어 있으며, 내용은 각 공급자 문서에서 그대로 가져왔습니다. 화자 분리, 스트리밍, 타임스탬프는 모델마다 지원 여부가 달라 항목을 따로 나눴습니다.