Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 vs. OpenAI: GPT Transcribe
Ein direkter Vergleich von Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 (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 Transcribe 3 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| Anbieter | Mistral | OpenAI |
| Ton | 0,01 $ / Minute (≈ 0,01 €) | 0,02 $ / Minute (≈ 0,01 €) |
| Kontextfenster | 65.536 | - |
| Max. Ausgabe | 52.428 | - |
| Eingabe | audio | audio |
| Ausgabe | transcription | transcription |
| Tool Calling | ||
| Strukturierte Ausgabe | ||
| Reasoning-Steuerung | ||
| Hinzugefügt | 20.10.2026 | 05.08.2026 |
Die wichtigsten Unterschiede
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 ist bei Eingabe-Tokens 11% günstiger.
Im Detail
Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 ist ein Transkriptionsmodell von Mistral, veröffentlicht am 20. Oktober 2026. OpenAI: GPT Transcribe ist ein Transkriptionsmodell von OpenAI, veröffentlicht am 5. August 2026. Beide liegen auf api14 in derselben Kategorie, Sie wählen also zwischen zwei Anbietern, die dieselbe grundlegende Aufgabe erfüllen, und nicht zwischen zwei verschiedenen Arten von Werkzeugen.
Bei den Fähigkeiten liegen die beiden nah beieinander. Beide nehmen Audio als Eingabe und geben eine Transkription als Ausgabe zurück, und keines von beiden stellt unterstützte Parameter bereit, Sie finden also bei keinem der beiden Tool Calling, strukturierte Ausgabe oder Reasoning-Steuerungen. Das Kontextfenster ist für Voxtral Small Transcribe 3 mit 65536 Token angegeben, während die Kontextlänge für GPT Transcribe nicht genannt wird, es gibt also keine Grundlage für die Aussage, dass eines längeres Audio verarbeitet als das andere. Der eine klare Unterschied in den Daten ist der Preis: Voxtral Small Transcribe 3 ist die günstigere Option bei der Eingabe, und bei der Ausgabepreisgestaltung wird kein Unterschied angegeben.
Für die Wahl zwischen den beiden folgt die praktische Aufteilung daraus. Wenn Ihre Arbeitslast eine Transkription mit hohem Volumen ist, bei der die Eingabekosten dominieren, ist Voxtral Small Transcribe 3 die natürliche Standardwahl, weil es bei der Eingabe günstiger ist. Wenn Sie in Ihrem Stack an anderer Stelle bereits auf OpenAI-Modelle standardisiert sind und die Anbieteroberfläche klein halten möchten, ist GPT Transcribe eine vernünftige Wahl, und die Eingabepreisdifferenz ist das Einzige, worauf Sie verzichten. Da keines der Modelle Parameter, Tools oder strukturierte Ausgabe bietet, wählen Sie keines von beiden in der Erwartung, das Decoding zu steuern oder maschinenlesbare Felder zurückzubekommen; planen Sie ein, den Transkriptionstext selbst nachzuverarbeiten.
Der Aufruf eines der beiden Modelle über api14 funktioniert auf dieselbe Weise. Die API ist OpenAI-kompatibel, Sie senden Ihr Audio also an denselben Endpunkt mit derselben Anfrageform, und das Einzige, was sich zwischen den beiden ändert, ist die Modell-ID. Verwenden Sie "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0", um zu Mistrals Modell zu routen, oder "openai/gpt-transcribe", um zu OpenAIs Modell zu routen. Das macht den Wechsel günstig: Sie können dieselbe Anfrage gegen beide IDs ausführen und die Transkripte mit Ihrem eigenen Audio vergleichen, bevor Sie sich festlegen.
In den gegebenen Fakten gibt es keinen Fall, in dem GPT Transcribe bei der Fähigkeit eindeutig die bessere Wahl ist, da die beiden bei Modalitäten, Parametern und Ausgabetyp übereinstimmen und der Kontextvergleich ungeklärt ist. Die ehrliche Position ist, dass die Wahl auf den Preis und die Anbieterpräferenz hinausläuft, wobei Voxtral Small Transcribe 3 bei dem einen genannten Preissignal vorne liegt.
Wechseln mit einem String
Beide Modelle nutzen denselben Endpunkt und dieselbe Anfragestruktur. Ändern Sie den model-Wert von "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0" 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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