Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 contra OpenAI: GPT Transcribe
Una comparativa lado a lado de Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 (0,01 US$ / minuto (≈ 0,01 €)) y OpenAI: GPT Transcribe (0,02 US$ / minuto (≈ 0,01 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| Proveedor | Mistral | OpenAI |
| Sonido | 0,01 US$ / minuto (≈ 0,01 €) | 0,02 US$ / minuto (≈ 0,01 €) |
| Ventana de contexto | 65.536 | - |
| Salida máxima | 52.428 | - |
| Entrada | audio | audio |
| Salida | transcription | transcription |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 20 oct 2026 | 5 ago 2026 |
Diferencias clave
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 es 11% más barato en tokens de entrada.
En detalle
Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 es un modelo de transcripción de Mistral, lanzado el 20 de octubre de 2026. OpenAI: GPT Transcribe es un modelo de transcripción de OpenAI, lanzado el 5 de agosto de 2026. Ambos se sitúan en la misma categoría en api14, así que estás eligiendo entre dos proveedores que ofrecen el mismo trabajo básico en lugar de entre dos tipos diferentes de herramienta.
En cuanto a capacidades, los dos son similares. Ambos toman audio como entrada y devuelven una transcripción como salida, y ninguno expone parámetros compatibles, así que no encontrarás llamadas a herramientas, salida estructurada ni controles de razonamiento en ninguno de los dos. La ventana de contexto aparece indicada para Voxtral Small Transcribe 3 en 65536 tokens, mientras que la longitud de contexto de GPT Transcribe no se indica, así que no hay base para decir que uno maneja audio más largo que el otro. La única diferencia clara en los datos es el precio: Voxtral Small Transcribe 3 es la opción más barata en entrada, y no hay una diferencia declarada en el precio de salida.
Para elegir entre ellos, la división práctica se deriva de eso. Si tu carga de trabajo es transcripción de alto volumen donde domina el coste de entrada, Voxtral Small Transcribe 3 es la opción predeterminada natural porque es más barato en entrada. Si ya estás estandarizado en modelos de OpenAI en otras partes de tu stack y quieres mantener pequeña la superficie de proveedores, GPT Transcribe es una elección razonable, y la diferencia de precio de entrada es lo único a lo que renuncias. Como ninguno de los modelos ofrece parámetros, herramientas ni salida estructurada, no elijas ninguno esperando dirigir la decodificación u obtener campos legibles por máquina; planea posprocesar el texto de la transcripción tú mismo.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera. La API es compatible con OpenAI, así que envías tu audio al mismo endpoint con la misma forma de solicitud, y lo único que cambia entre los dos es el id del modelo. Usa "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0" para enrutar al modelo de Mistral, o "openai/gpt-transcribe" para enrutar al de OpenAI. Eso hace que cambiar sea barato: puedes ejecutar la misma solicitud contra ambos ids y comparar las transcripciones con tu propio audio antes de comprometerte.
No hay ningún caso en los hechos dados en el que GPT Transcribe sea claramente la mejor elección por capacidad, ya que los dos coinciden en modalidades, parámetros y tipo de salida, y la comparación de contexto no está resuelta. La posición honesta es que la elección se reduce a precio y preferencia de proveedor, con Voxtral Small Transcribe 3 por delante en la única señal de precio que se indica.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0" a "openai/gpt-transcribe": 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/gpt-transcribe",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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