Chirp 3 vs Seed ASR
언제 어떤 모델을 쓸까
둘 다 오디오 분당 과금이고 둘 다 화자 분리를 합니다. seed-asr-bigmodel이 8배 저렴하고($0.002 대 $0.016) 훨씬 긴 파일을 받습니다 - 비동기 모드에서 최대 5시간·512MB, chirp-3의 배치는 한 시간 - 문장·단어 타임스탬프도 함께 줍니다. chirp-3이 내놓는 것은 폭입니다: GA 29개에 프리뷰 82개 로케일. seed-asr-bigmodel의 기본 집합은 표준 중국어·영어·광둥어와 중국어 방언이며 39개 언어 키를 명시 지정할 수 있습니다. 가격이 아니라 녹음 길이와 로케일로 고르세요.
가격
빌드 시점에 실시간 카탈로그에서 가져온 요금입니다. 현재 요금은 각 모델 페이지에서 확인할 수 있습니다.
가격 위치: 이 과금 단위를 쓰는 음성 인식 모델 12개 전체의 오디오 분당 가격(로그 스케일)
기능
사양
| Chirp 3 | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 오디오 | 오디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2025-10-13 | 2025-12-05 |
| 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 | 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 |
| 언어 | 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) |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: Chirp 3 · Seed ASR
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="seed-asr-bigmodel", # 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: "seed-asr-bigmodel", // 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="seed-asr-bigmodel" \ # 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: "seed-asr-bigmodel", // 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("seed-asr-bigmodel") // 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 Seed ASR, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
오디오 분당 기준으로는 Seed ASR 쪽이 더 저렴합니다($0.002 대 $0.016, 8.0배 차이). 다른 항목에서는 반대일 수 있습니다. 전체 요금은 위 표에 있으며, 실제 비용은 사용 패턴에 따라 달라집니다.
연동을 두 번 하지 않고도 Chirp 3 vs Seed ASR 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, Seed ASR 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.