Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 contra OpenAI: Whisper 1
Una comparativa lado a lado de Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (21,00 US$ / minuto (≈ 18,82 €)) y OpenAI: Whisper 1 (0,02 US$ / minuto (≈ 0,02 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | OpenAI: Whisper 1 | |
|---|---|---|
| Proveedor | Microsoft | OpenAI |
| Sonido | 21,00 US$ / minuto (≈ 18,82 €) | 0,02 US$ / minuto (≈ 0,02 €) |
| Ventana de contexto | - | - |
| Salida máxima | - | - |
| Entrada | audio | audio |
| Salida | transcription | transcription |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 3 sept 2026 | 27 abr 2026 |
Diferencias clave
- OpenAI: Whisper 1 es 100% más barato en tokens de entrada.
En detalle
Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 es un modelo de transcripción creado por Microsoft. OpenAI: Whisper 1 es un modelo de transcripción creado por OpenAI. Ambos pertenecen a la misma categoría de transcripción, así que estás eligiendo entre dos sistemas de voz a texto en lugar de entre un modelo de transcripción y algo que hace un trabajo diferente. Cada uno acepta audio como entrada y devuelve una transcripción como salida, y ninguno es un modelo de chat o razonamiento de propósito general.
Los dos modelos se ven muy similares una vez que alineas sus especificaciones. Ambos toman audio y ambos producen transcripciones, así que las modalidades de entrada y salida coinciden. La longitud de contexto no aparece listada para ninguno, así que no hay una cifra documentada para comparar, y la comparación cualitativa marca un contexto mayor como desconocido en lugar de favorecer a un lado. Lo mismo ocurre con el soporte de herramientas, la salida estructurada y el razonamiento: ninguno de esos aparece listado como exclusivo de ninguno de los dos modelos. La única diferencia clara que se da es el precio de entrada, donde Whisper 1 es el modelo más barato para alimentar con audio. El precio de salida no está marcado como diferente, así que trata a los dos como cercanos en ese aspecto. Los parámetros soportados están vacíos para ambos, así que no hay una diferencia a nivel de parámetros que planificar.
Para la mayoría de las tareas de transcripción, la elección se reduce al costo y a la preferencia de proveedor más que a la capacidad. Si envías mucho audio a través del modelo, el precio de entrada más barato de Whisper 1 lo convierte en la opción económica por defecto, ya que por lo demás los dos están alineados en lo que aceptan y devuelven. Si tu stack ya está construido en torno a modelos de Microsoft, o quieres específicamente evaluar la salida de transcripción de Microsoft contra la de OpenAI, MAI-Transcribe 2 es el que debes llamar. Debido a que ninguno de los dos modelos anuncia herramientas, salida estructurada o razonamiento, no elijas ninguno esperando que haga más que convertir audio en texto; cualquier análisis, resumen o clasificación posterior tiene que ocurrir en tu propio código después de que la transcripción regrese.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera porque la API es compatible con OpenAI. Envías tu audio al endpoint de transcripción con el id del modelo establecido en "microsoft/mai-transcribe-2" o "openai/whisper-1", y el resto de la forma de tu solicitud permanece idéntica. Cambiar entre los dos es un cambio de una línea en el id del modelo, lo que facilita ejecutar el mismo audio a través de ambos y comparar las transcripciones antes de comprometerte con uno para producción.
Hay un caso razonable para mantener el otro modelo a mano incluso después de elegir uno. Si te estandarizas en Whisper 1 por razones de costo pero luego necesitas coincidir con un pipeline de Microsoft existente, cambiar a MAI-Transcribe 2 está a solo ese cambio de id de modelo de distancia. A la inversa, si empiezas con MAI-Transcribe 2 por alineación con el proveedor, Whisper 1 sigue siendo una opción de entrada más barata a la que recurrir cuando el volumen crezca.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "microsoft/mai-transcribe-2" a "openai/whisper-1": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
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/whisper-1",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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