Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT vs. OpenAI: GPT Transcribe
Ein direkter Vergleich von Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT (0,01 $ / Minute (≈ 0,01 €)) und OpenAI: GPT Transcribe (0,02 $ / Minute (≈ 0,01 €)) mit aktuellen USD-Preisen und Funktionen aus dem api14-Katalog. Beide laufen über dieselbe OpenAI-kompatible API.
Technische Daten
| Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| Anbieter | Mistral | OpenAI |
| Ton | 0,01 $ / Minute (≈ 0,01 €) | 0,02 $ / Minute (≈ 0,01 €) |
| Kontextfenster | - | - |
| Max. Ausgabe | - | - |
| Eingabe | audio | audio |
| Ausgabe | transcription | transcription |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 13.08.2026 | 05.08.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT ist bei Eingabe-Tokens 33% günstiger.
Im Detail
Mistral: Voxtral Small 24B 2507 STT ist ein Transkriptionsmodell von Mistral. OpenAI: GPT Transcribe ist ein Transkriptionsmodell von OpenAI. Beide gehören zur Kategorie Transkription und beide wurden im August 2026 veröffentlicht, wobei GPT Transcribe zuerst erschien und Voxtral Small etwa eine Woche später folgte. Keiner der Namen deutet auf ein Allzweck-Chatmodell hin, daher sollten Sie beide als dedizierte Speech-to-Text-Endpunkte behandeln und nicht als Assistenten, denen Sie eine Konversation übergeben können.
Die beiden Modelle stimmen an der technischen Oberfläche nahezu exakt überein. Beide akzeptieren Audio als ihre einzige Eingabemodalität und beide geben Transkription als ihre einzige Ausgabemodalität zurück. Keines gibt eine Kontextlänge an, daher trennt sie kein dokumentiertes Token-Fenster. Keines listet unterstützte Parameter auf, was bedeutet, dass Sie bei keinem von beiden Sampling, Temperatur oder ähnliche Stellschrauben über die API justieren können. Es sind keine Unterschiede bei Tool-Nutzung, strukturierter Ausgabe oder Reasoning verzeichnet, also deutet nichts darauf hin, dass eines etwas kann, was das andere in diesen Bereichen nicht kann. Der eine konkrete Unterschied sind die Kosten auf der Eingabeseite: Voxtral Small ist das günstigere der beiden bei der Eingabe. Die Ausgabepreise werden nicht unterschieden, behandeln Sie diese Seite also als etwa gleich.
Für die meisten Transkriptionsarbeiten sind beide Modelle auf dem Papier austauschbar, daher sind Preis und Anbieterpräferenz üblicherweise der entscheidende Faktor. Wenn Sie große Mengen an Audio transkribieren und die Eingabekosten Ihre Rechnung dominieren, ist Voxtral Small die natürliche Standardwahl, weil es die günstigere Eingabeoption ist. Wenn Ihr Team bereits auf OpenAI-Modelle standardisiert ist, oder Sie Konsistenz mit anderen OpenAI-Endpunkten wünschen, die Sie aufrufen, hält GPT Transcribe diesen Stack einheitlich, und es gibt keine aufgeführte Fähigkeitslücke, die es zur falschen Wahl machen würde. Da keines der Modelle justierbare Parameter offenlegt, sollten Sie keines wählen in der Erwartung feinerer Kontrolle über die Ausgabe; planen Sie, Formatierung, Interpunktionsbereinigung und nachgelagerte Strukturierung unabhängig davon, welches Sie aufrufen, in Ihrem eigenen Code zu erledigen.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf die gleiche Weise. Sie senden eine Audioeingabe an eine Anfrage im Transkriptionsstil unter Verwendung des OpenAI-kompatiblen Schemas, und das Einzige, was sich zwischen den beiden ändert, ist die Modell-ID. Übergeben Sie "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt", um zu Mistrals Modell zu routen, oder übergeben Sie "openai/gpt-transcribe", um zu OpenAIs zu routen. Ihr Anfrage-Body, Ihre Header und Ihre Authentifizierung bleiben unverändert, sodass der Anbieterwechsel eine Änderung in einer Zeile ist und Sie Ergebnisse mit Ihrem eigenen Audio vergleichen können, ohne Integrationscode umzuschreiben.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "mistralai/voxtral-small-24b-2507-stt" auf "openai/gpt-transcribe", 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: "openai/gpt-transcribe",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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