Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 contre OpenAI: Whisper 1
Un comparatif côte à côte de Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (21,00 $US / min. (≈ 18,70 €)) et OpenAI: Whisper 1 (0,02 $US / min. (≈ 0,02 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | OpenAI: Whisper 1 | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Microsoft | OpenAI |
| Son | 21,00 $US / min. (≈ 18,70 €) | 0,02 $US / min. (≈ 0,02 €) |
| Fenêtre de contexte | - | - |
| Sortie max. | - | - |
| Entrée | audio | audio |
| Sortie | transcription | transcription |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 3 sept. 2026 | 27 avr. 2026 |
Principales différences
- OpenAI: Whisper 1 est 100% moins cher sur les tokens d’entrée.
En détail
Microsoft AI : MAI-Transcribe 2 est un modèle de transcription créé par Microsoft. OpenAI : Whisper 1 est un modèle de transcription créé par OpenAI. Les deux relèvent de la même catégorie de transcription, vous choisissez donc entre deux systèmes de reconnaissance vocale plutôt qu'entre un modèle de transcription et quelque chose qui fait un travail différent. Chacun accepte l'audio en entrée et renvoie une transcription en sortie, et aucun n'est un modèle de chat ou de raisonnement à usage général.
Les deux modèles semblent très similaires une fois leurs spécifications alignées. Les deux prennent de l'audio et produisent des transcriptions, donc les modalités d'entrée et de sortie correspondent. La longueur de contexte n'est indiquée pour aucun des deux, il n'y a donc aucun chiffre documenté à comparer, et la comparaison qualitative marque un contexte plus grand comme inconnu plutôt que de favoriser un côté. Il en va de même pour la prise en charge des outils, la sortie structurée et le raisonnement : aucun de ces éléments n'est indiqué comme exclusif à l'un ou l'autre modèle. La seule différence claire donnée est le prix en entrée, où Whisper 1 est le modèle le moins cher pour y injecter de l'audio. Le prix en sortie n'est pas marqué comme différent, considérez donc les deux comme proches sur ce point. Les paramètres pris en charge sont vides pour les deux, il n'y a donc aucune différence au niveau des paramètres à anticiper.
Pour la plupart des tâches de transcription, le choix se résume au coût et à la préférence de fournisseur plutôt qu'à la capacité. Si vous envoyez beaucoup d'audio au modèle, le prix d'entrée moins élevé de Whisper 1 en fait le choix économique par défaut, puisque les deux sont autrement alignés sur ce qu'ils acceptent et renvoient. Si votre stack est déjà construite autour des modèles Microsoft, ou si vous voulez spécifiquement évaluer la sortie de transcription de Microsoft face à celle d'OpenAI, MAI-Transcribe 2 est celui à appeler. Comme aucun des deux modèles ne met en avant des outils, une sortie structurée ou du raisonnement, ne choisissez ni l'un ni l'autre en attendant qu'il fasse plus que transformer de l'audio en texte ; tout parsing, résumé ou classification en aval doit se faire dans votre propre code après le retour de la transcription.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière car l'API est compatible OpenAI. Vous envoyez votre audio au point de terminaison de transcription avec l'identifiant de modèle défini soit sur "microsoft/mai-transcribe-2", soit sur "openai/whisper-1", et le reste de la forme de votre requête reste identique. Passer de l'un à l'autre est un changement d'une ligne sur l'identifiant de modèle, ce qui facilite l'envoi du même audio aux deux et la comparaison des transcriptions avant d'en retenir un pour la production.
Il y a un argument raisonnable pour garder l'autre modèle sous la main même après en avoir choisi un. Si vous standardisez sur Whisper 1 pour des raisons de coût mais devez ensuite vous aligner sur un pipeline Microsoft existant, passer à MAI-Transcribe 2 ne demande que ce changement d'identifiant de modèle. Inversement, si vous commencez sur MAI-Transcribe 2 pour un alignement de fournisseur, Whisper 1 reste une option d'entrée moins chère vers laquelle revenir lorsque le volume augmente.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "microsoft/mai-transcribe-2" par "openai/whisper-1" : prompts, streaming et outils continuent de fonctionner.
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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