Fun-ASR vs Fun-ASR Flash
何时使用哪一个 — 经过整理的结论，而非基准测试表格
同为每音频分钟 $0.0021，所以要按形态而非价格来挑：fun-asr 是异步文件模型——最长 12 小时、2GB，带说话人分离、热词和句/词级时间戳——而 fun-asr-flash 同步返回，上限 5 分钟、2GB，支持流式和领域术语上下文注入，但没有分离也没有时间戳。两者的 30 语言列表相同。录音选 fun-asr，需要在请求内拿到结果的短音频选 fun-asr-flash。
定价
| Fun-ASR | Fun-ASR Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 每分钟音频 | $0.0021 | $0.0021 | = |
费率取自构建时的实时目录；每个模型页面均附有当前的费率卡。
它们的位置 — 以该计费单位计费的所有 11 个 语音转文本 模型的 每音频分钟的价格（对数刻度）
能力
| Fun-ASR | Fun-ASR Flash | |
|---|---|---|
| 说话人分离 | 是 | 否 |
| 流式传输 | 否 | 是 |
| 时间戳 | 是 | — |
规格
| Fun-ASR | Fun-ASR Flash | |
|---|---|---|
| 输入模态 | 音频 | 音频 |
| 输出模态 | 文本 | 文本 |
| 发布日期 | 2025-08-22 | 2026-06 |
| 限制 | Async file transcription up to 12h / 2GB hotwords + speaker diarization sentence/word timestamps 30+ languages incl. Chinese dialects | Synchronous fast recognition, <=5 min / <=2GB per audio context injection for domain terms 30+ languages no diarization |
| 语言 | Multilingual with dialects, 30 languages: 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 | 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 |
规格转录自各供应商的文档；若供应商未发布某项数据，则直接省略该行，而非进行推断。 完整来源： Fun-ASR · Fun-ASR Flash
只需一行代码即可在它们之间切换
两个 ID 都包含在下方的每个选项卡中 — 高亮显示的两行是唯一的修改。相同的端点，相同的密钥，相同的请求结构。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.audio.transcriptions.create(
model="fun-asr",
# model="fun-asr-flash", # 取消注释此行，注释上一行
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",
// model: "fun-asr-flash", // 取消注释此行，注释上一行
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" \
# -F model="fun-asr-flash" \ # 取消注释此行，注释上一行
-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",
// Model: "fun-asr-flash", // 取消注释此行，注释上一行
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")
// .model("fun-asr-flash") // 取消注释此行，注释上一行
.file(Paths.get("meeting.mp3"))
.build()).asTranscription();
System.out.println(resp.text());常见问题
Fun-ASR 和 Fun-ASR Flash 哪个更便宜？
它们列出的 每分钟音频 相同（$0.0021），因此价格不是这一项的决定因素——请参考下文的规格与能力。
我可以在不进行两次集成的情况下，对 Fun-ASR 和 Fun-ASR Flash 进行 A/B 测试吗？
可以。两者均通过同一个兼容 OpenAI 的端点提供服务，并使用同一把 API 密钥——切换只需更改一行模型字符串，因此你可以将一部分流量路由到各个模型并直接比较账单。
Fun-ASR 和 Fun-ASR Flash 支持说话人分离吗？
上方能力表格依据各供应商的官方文档，针对每个模型回答了此问题——由于各个模型在说话人分离、流式传输和时间戳这三方面均存在差异，因此将它们单独列出。