GPT-4o Transcribe Diarize vs Seed ASR
何時該用哪一個 — 綜合評斷,而非基準測試數據表
兩者計費單位不同——gpt-4o-transcribe-diarize 每百萬音訊輸入 token $6.25 再加每百萬文字 token $2.5,seed-asr-bigmodel 是每音訊分鐘固定 $0.002——所以兩者之間沒有哪一種換算是誠實的。兩者都做語者分離:seed-asr-bigmodel 接受最長 5 小時、512MB 的檔案並給出詞級時間戳,而 OpenAI 這邊是 25MB 上限,超過 30 秒還必須給 chunking_strategy。在 OpenAI 形態的管線裡要 diarized_json 選 gpt-4o-transcribe-diarize,按分鐘計費的長錄音選 seed-asr-bigmodel。
定價
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每分鐘音訊 | — | $0.002 | — |
| 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
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 語者分段 | 是 | 是 |
| 串流 | 是 | 是 |
| 時間戳記 | 是 | 是 |
規格
| GPT-4o Transcribe Diarize | Seed ASR | |
|---|---|---|
| 輸入模態 | 文字 音訊 | 音訊 |
| 輸出模態 | 文字 | 文字 |
| 發布日期 | 2025-10 | — |
| 知識截止日期 | 2024-06 | — |
| 限制 | 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 |
| 語言 | 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) |
| 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: GPT-4o Transcribe Diarize · Seed ASR
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="gpt-4o-transcribe-diarize",
# model="seed-asr-bigmodel", # 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// model: "seed-asr-bigmodel", // 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="gpt-4o-transcribe-diarize" \
# -F model="seed-asr-bigmodel" \ # 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: "gpt-4o-transcribe-diarize",
// Model: "seed-asr-bigmodel", // 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("gpt-4o-transcribe-diarize")
// .model("seed-asr-bigmodel") // 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
GPT-4o Transcribe Diarize 和 Seed ASR 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:GPT-4o Transcribe Diarize 和 Seed ASR 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 GPT-4o Transcribe Diarize 和 Seed ASR 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。
GPT-4o Transcribe Diarize 和 Seed ASR 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。