GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
언제 어떤 모델을 쓸까
둘은 과금 단위가 다릅니다 - gpt-4o-transcribe-diarize는 100만 오디오 입력 토큰당 $6.25에 100만 텍스트 토큰당 $2.5, seed-asr-bigmodel은 오디오 분당 정액 $0.002 - 따라서 둘을 잇는 단일 환산은 정직하지 않습니다. 둘 다 화자 분리를 합니다. seed-asr-bigmodel은 최대 5시간·512MB 파일을 단어 타임스탬프와 함께 받고, OpenAI 쪽은 25MB 상한에 30초를 넘으면 chunking_strategy가 필수입니다. OpenAI 형태의 파이프라인에서 diarized_json이 필요하면 gpt-4o-transcribe-diarize, 분당 과금의 긴 녹음이면 seed-asr-bigmodel입니다.
가격
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| 오디오 분당 | - | $0.002 | - |
| 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
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 화자 분리 | 지원 | 지원 |
| 스트리밍 | 지원 | 지원 |
| 타임스탬프 | 지원 | 지원 |
사양
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 오디오 | 오디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | 2025-10 | 2025-12-05 |
| 지식 컷오프 | 2024-06 | - |
| 제한 | 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 | 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 | 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 | 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) |
| 최대 출력 | 2K | - |
사양은 각 공급자의 문서에서 그대로 옮겨 적었습니다. 공급자가 공개하지 않은 항목은 추정해 채우지 않고 뺐습니다. 전체 출처: GPT-4o Transcribe Diarize · 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="gpt-4o-transcribe-diarize",
# 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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="gpt-4o-transcribe-diarize" \
# -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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// 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("gpt-4o-transcribe-diarize")
// .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
GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR, 어느 쪽이 더 저렴한가요?
과금 단위가 서로 달라 하나의 수치로 답하기 어렵습니다. 위 표에서 GPT-4o Transcribe Diarize, Seed ASR 모두 각자의 단위로 표시됩니다. 실제 워크로드로 직접 비교해 보세요. 실무에서 따져 볼 장단점은 이 페이지 맨 위 결론에 정리했습니다.
연동을 두 번 하지 않고도 GPT-4o Transcribe Diarize 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.
GPT-4o Transcribe Diarize, 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.