Fun-ASR Flash vs GPT-4o Transcribe Diarize
언제 어떤 모델을 쓸까
두 모델 모두 transcription 전용 모델이지만 청구 단위가 다릅니다. fun-asr-flash는 오디오 분당 $0.0021를 청구하는 반면, gpt-4o-transcribe-diarize는 100만 오디오 입력 토큰당 $6.25를 청구하므로, 단일 기준으로 변환하여 비교하는 것은 무리가 있습니다. 30+ 언어를 지원하고 도메인 용어에 대한 context injection이 가능하지만 diarization은 없는, 5분 또는 2GB 미만의 간단한 동기식(synchronous) 작업에는 fun-asr-flash를 선택하십시오. 25MB 파일 제한, 16000-token 컨텍스트, 그리고 30s 이상의 오디오에 필수적인 chunking_strategy를 감수하면서, 화자 레이블과 세그먼트 타임스탬프가 포함된 diarized_json을 통한 내장 화자 diarization이 필요할 때는 gpt-4o-transcribe-diarize를 선택하십시오.
가격
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| 오디오 분당 | $0.0021 | - | - |
| 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
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 화자 분리 | 미지원 | 지원 |
| 스트리밍 | 지원 | 지원 |
| 타임스탬프 | - | 지원 |
사양
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 오디오 | 텍스트 오디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2026-06 | 2025-10 |
| 지식 컷오프 | - | 2024-06 |
| 제한 | Synchronous fast recognition, <=5 min / <=2GB per audio context injection for domain terms 30+ languages no diarization | 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 | Multilingual with dialects, the same 30-language list as the Fun-ASR main versions: Chinese (Mandarin, Cantonese, Wu, Hokkien, Hakka, Gan, Xiang, Jin plus regional accents), English, Japanese, Korean, Vietnamese, Thai, Indonesian, Malay, Filipino, Hindi, Arabic, French, German, Spanish, Portuguese, Russian, Italian, Dutch, Swedish, Danish, Finnish, Norwegian, Greek, Polish, Czech, Hungarian, Romanian, Bulgarian, Croatian, Slovak | 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: Fun-ASR Flash · 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="fun-asr-flash",
# 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: "fun-asr-flash",
// 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="fun-asr-flash" \
# -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: "fun-asr-flash",
// 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("fun-asr-flash")
// .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
Fun-ASR Flash vs GPT-4o Transcribe Diarize, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
과금 단위가 서로 달라 하나의 수치로 답하기 어렵습니다. 위 표에서 Fun-ASR Flash, 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 Fun-ASR Flash 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.
Fun-ASR Flash, 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.