Deepgram: Nova-3 vs. Microsoft AI: MAI-Transcribe 2
Ein direkter Vergleich von Deepgram: Nova-3 (0,02 $ / Minute (≈ 0,01 €)) und Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (21,00 $ / Minute (≈ 18,70 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Deepgram: Nova-3 | Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | |
|---|---|---|
| Anbieter | Deepgram | Microsoft |
| Ton | 0,02 $ / Minute (≈ 0,01 €) | 21,00 $ / Minute (≈ 18,70 €) |
| Kontextfenster | - | - |
| Max. Ausgabe | - | - |
| Eingabe | audio | audio |
| Ausgabe | transcription | transcription |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 15.07.2026 | 03.09.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Deepgram: Nova-3 ist bei Eingabe-Tokens 100% günstiger.
Im Detail
Deepgram: Nova-3 ist ein Transkriptionsmodell von Deepgram, und Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 ist ein Transkriptionsmodell von Microsoft. Beide liegen auf api14 in derselben Kategorie, also ist keines von beiden ein allgemeines Chat- oder Reasoning-Modell, das man zur Textgenerierung verwenden würde. Man ruft das eine oder das andere auf, wenn die Aufgabe darin besteht, Audio in ein Transkript umzuwandeln. Deepgram hat Nova-3 am 2026-07-15 veröffentlicht, und Microsoft hat MAI-Transcribe 2 am 2026-09-03 veröffentlicht, das Microsoft-Modell ist also das neuere der beiden.
Bei den Fähigkeiten sind die beiden in ihrer Ausprägung nahezu identisch. Beide akzeptieren Audio als Eingabe und liefern ein Transkript als Ausgabe zurück. Keines von beiden listet unterstützte Parameter auf, man kann also für keines von beiden Sampling-Steuerungen, temperature oder ähnliche Stellschrauben über die API übergeben. Keines von beiden hat eine veröffentlichte Kontextlänge, es gibt also keine Token-Fenster-Zahl zum Vergleichen, und der qualitative Vergleich markiert die größere Kontextfrage als nicht bedeutsam unterschiedlich. Dasselbe gilt für Tool-Nutzung, strukturierte Ausgabe und Reasoning: Nichts davon wird von einem der beiden Modelle angeboten, es gibt dort also keine Fähigkeitslücke abzuwägen. Der eine klare Unterschied sind die Kosten. Deepgram: Nova-3 ist das günstigere Modell bei der Eingabe. Die Ausgabepreise werden in den Vergleichsdaten nicht zwischen ihnen unterschieden, behandeln Sie die Ausgabeseite also als etwa gleich.
Bei der Wahl zwischen ihnen geht es überwiegend um Preis und Anbieterpräferenz statt um Funktionen. Wenn Ihre Arbeitslast eine hochvolumige Audio-Transkription ist und die Eingabekosten am wichtigsten sind, ist Deepgram: Nova-3 die günstigere Eingabeoption und der natürliche Standard. Wenn Sie sich in Ihrem Stack ohnehin anderswo auf Microsoft-Modelle standardisiert haben oder das zuletzt veröffentlichte Transkriptionsmodell wollen, ist MAI-Transcribe 2 eine vernünftige Wahl, und der Kostenunterschied bei der Eingabe ist der Hauptkompromiss, den Sie eingehen. Da keines der Modelle abstimmbare Parameter offenlegt, sollten Sie nicht erwarten, die Ausgabe über die API formen zu können; planen Sie ein, das Transkript selbst nachzubearbeiten, wenn Sie Formatierung, Bereinigung der Zeichensetzung oder eine nachgelagerte Strukturierung benötigen.
Beide Modelle über api14 aufzurufen funktioniert auf dieselbe Weise, weil das Gateway OpenAI-kompatibel ist. Sie richten Ihren Client auf die api14-Basis-URL, senden Ihr Audio in der Anfrage so, wie Sie es bei jedem Transkriptionsaufruf tun würden, und setzen das Feld model. Um Deepgram zu verwenden, setzen Sie die Modell-ID auf "deepgram/nova-3". Um Microsoft zu verwenden, setzen Sie die Modell-ID auf "microsoft/mai-transcribe-2". Alles andere in Ihrer Anfrage bleibt gleich, der Wechsel des Anbieters ist also eine Änderung in einer Zeile, und Sie können die beiden mit Ihrem eigenen Audio A/B-testen, ohne den Integrationscode umzuschreiben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "deepgram/nova-3" auf "microsoft/mai-transcribe-2", Prompts, Streaming und Tools funktionieren weiter.
import fs from "node:fs";
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.audio.transcriptions.create({
model: "microsoft/mai-transcribe-2",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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