Fun-ASR Flash vs GPT-4o Transcribe Diarize
何時該用哪一個 — 綜合評斷,而非基準測試數據表
兩者皆為純轉錄模型,但計費單位不同 —— fun-asr-flash 每音訊分鐘收費 $0.0021,而 gpt-4o-transcribe-diarize 每百萬音訊輸入 token 收費 $6.25,因此兩者之間無法以單一標準公允換算。針對 5 分鐘或 2GB 以下單純的同步任務,請選擇 fun-asr-flash,其支援 30+ 種語言,具備領域術語上下文注入,但不提供語者分段功能。當您需要內建語者分段功能,包含 diarized_json 語者標籤與段落時間戳記,且能接受其 25MB 檔案上限、16000-token 上下文,以及針對超過 30s 音訊所需的 chunking_strategy 時,請選擇 gpt-4o-transcribe-diarize。
定價
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每分鐘音訊 | $0.0021 | — | — |
| 音訊輸入 / 1M tokens | — | $6.25 | — |
| 文字輸出 / 1M tokens | — | $2.5 | — |
這兩個模型以不同的單位計費,因此未顯示 Δ — 在兩者之間進行換算需要基於我們未曾實測的假設。上方各費率卡均以其專屬的單位列出。
能力
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 語者分段 | 否 | 是 |
| 串流 | 是 | 是 |
| 時間戳記 | — | 是 |
規格
| Fun-ASR Flash | GPT-4o Transcribe Diarize | |
|---|---|---|
| 輸入模態 | 音訊 | 文字 音訊 |
| 輸出模態 | 文字 | 文字 |
| 發布日期 | 2026-06 | 2025-10 |
| 知識截止日期 | — | 2024-06 |
| 限制 | 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 |
| 語言 | 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 |
| 最大輸出 | — | 2K |
規格摘錄自各供應商的文件;供應商未發布的資料列會直接省略,而非自行推測。 完整來源: Fun-ASR Flash · GPT-4o Transcribe Diarize
只需一行程式碼即可在兩者間切換
以下每個頁籤中都有這兩個 ID — 醒目提示的這兩行是唯一的修改處。相同的端點,相同的金鑰,相同的請求結構。
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", # 取消註解此行,並註解上一行
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", // 取消註解此行,並註解上一行
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" \ # 取消註解此行,並註解上一行
-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", // 取消註解此行,並註解上一行
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") // 取消註解此行,並註解上一行
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());常見問題
Fun-ASR Flash 和 GPT-4o Transcribe Diarize 哪個比較便宜?
兩者的計費單位不同,因此沒有單一絕對的數字:Fun-ASR Flash 和 GPT-4o Transcribe Diarize 在上表中均以各自的單位呈現。請根據您自身的工作負載進行比較 — 本頁頂部的結論說明了實務上的取捨。
我可以在不進行兩次整合的情況下,對 Fun-ASR Flash 和 GPT-4o Transcribe Diarize 進行 A/B 測試嗎?
可以。兩者皆透過同一個相容 OpenAI 的端點提供服務,並使用同一把 API 金鑰 — 切換只需更改一行的模型字串,因此您可以將部分流量分別導向兩者並直接比較帳單。
Fun-ASR Flash 和 GPT-4o Transcribe Diarize 支援語者分段嗎?
上方的功能表根據各廠商的官方文件回答了每個模型的支援情況 — 語者分段、串流與時間戳記是分開列出的,因為模型在這三方面的支援皆有所不同。