Chirp 3 vs Seed ASR
什麼情況選哪一個
兩者都按音訊分鐘計費,也都做語者分離;seed-asr-bigmodel 便宜 8 倍,$0.002 對 $0.016,並能接受長得多的檔案——非同步模式最長 5 小時、512MB,而 chirp-3 的批次處理是一小時——還帶句級和詞級時間戳。chirp-3 給的是廣度:29 個 GA 加 82 個預覽語言區,而 seed-asr-bigmodel 的預設集是普通話、英語、粵語和中文方言,另有 39 個語言鍵可明確指定。按錄音時長和語言區來選,而不是按價格。
定價
費率取自網站建置時的即時目錄;各模型頁面都列有最新的價目。
兩者的相對位置:每分鐘音訊的價格,涵蓋同一計費單位下全部 12 個語音轉文字模型(對數尺度)
功能
規格
| Chirp 3 | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 輸入模態 | 音訊 | 音訊 |
| 輸出模態 | 文字 | 文字 |
| 發布日期 | 2025-10-13 | 2025-12-05 |
| 限制 | 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 |
| 語言 | 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) |
規格摘錄自各供應商的文件;供應商沒有公布的項目就直接略過,不自行推測。 完整來源: Chirp 3 · Seed ASR
改一行程式碼就能在兩者之間切換
下面每個頁籤都列了這兩個模型 ID,要改的只有醒目標示的那兩行。端點、金鑰和請求格式都不變。
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", # 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
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", // 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
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" \ # 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
-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", // 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
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") // 取消這一行的註解,並把上一行註解掉
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());常見問題
Chirp 3 和 Seed ASR 哪個比較便宜?
以「每分鐘音訊」來看,Seed ASR 比較便宜($0.002 對 $0.016,相差 8.0×)。其他項目的結果可能相反,完整價目請看上表;實際成本要看你的用量組合。
可以只串接一次,就對 Chirp 3 和 Seed ASR 做 A/B 測試嗎?
可以。兩個模型都走同一個 OpenAI 相容端點,用的也是同一把 API 金鑰,切換時只要改一行裡的模型名稱字串。你可以把一部分流量分別導到兩邊,再直接比較帳單。
Chirp 3 和 Seed ASR 支援語者分離嗎?
上方的功能表依各供應商的官方文件,逐一列出每個模型的支援情況。語者分離、串流和時間戳記分開列,是因為這三項各模型的支援程度都不一樣。