Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 contre OpenAI: GPT Transcribe
Un comparatif côte à côte de Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 (0,01 $US / min. (≈ 0,01 €)) et OpenAI: GPT Transcribe (0,02 $US / min. (≈ 0,01 €)) d’après les prix actuels en USD et les capacités du catalogue api14. Les deux passent par la même API compatible OpenAI.
Caractéristiques
| Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| Fournisseur | Mistral | OpenAI |
| Son | 0,01 $US / min. (≈ 0,01 €) | 0,02 $US / min. (≈ 0,01 €) |
| Fenêtre de contexte | 65 536 | - |
| Sortie max. | 52 428 | - |
| Entrée | audio | audio |
| Sortie | transcription | transcription |
| Appel d’outils | ||
| Sortie structurée | ||
| Contrôle du raisonnement | ||
| Ajouté le | 20 oct. 2026 | 5 août 2026 |
Principales différences
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 est 11% moins cher sur les tokens d’entrée.
En détail
Mistral : Voxtral Small Transcribe 3 est un modèle de transcription de Mistral, publié le 20 octobre 2026. OpenAI : GPT Transcribe est un modèle de transcription d'OpenAI, publié le 5 août 2026. Les deux se trouvent dans la même catégorie sur api14, donc vous choisissez entre deux fournisseurs offrant le même travail de base plutôt qu'entre deux types d'outils différents.
Sur les capacités, les deux sont proches. Les deux prennent de l'audio en entrée et renvoient une transcription en sortie, et aucun n'expose de paramètres pris en charge, donc vous ne trouverez ni appel d'outils, ni sortie structurée, ni contrôles de raisonnement sur l'un ou l'autre. La fenêtre de contexte est indiquée pour Voxtral Small Transcribe 3 à 65536 tokens, tandis que la longueur de contexte de GPT Transcribe n'est pas donnée, il n'y a donc aucune base pour dire que l'un gère de l'audio plus long que l'autre. La seule différence claire dans les données est le prix : Voxtral Small Transcribe 3 est l'option la moins chère en entrée, et aucune différence n'est indiquée sur le prix de sortie.
Pour choisir entre les deux, la séparation pratique découle de cela. Si votre charge de travail est de la transcription à gros volume où le coût d'entrée domine, Voxtral Small Transcribe 3 est le choix par défaut naturel parce qu'il est moins cher en entrée. Si vous êtes déjà standardisé sur les modèles OpenAI ailleurs dans votre stack et que vous voulez garder une surface fournisseur réduite, GPT Transcribe est un choix raisonnable, et l'écart de prix en entrée est la seule chose à laquelle vous renoncez. Comme aucun des deux modèles n'offre de paramètres, d'outils ou de sortie structurée, ne choisissez ni l'un ni l'autre en espérant piloter le décodage ou obtenir des champs lisibles par machine ; prévoyez de post-traiter vous-même le texte de transcription.
Appeler l'un ou l'autre modèle via api14 fonctionne de la même manière. L'API est compatible OpenAI, donc vous envoyez votre audio au même endpoint avec la même forme de requête, et la seule chose qui change entre les deux est l'identifiant du modèle. Utilisez "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0" pour router vers le modèle de Mistral, ou "openai/gpt-transcribe" pour router vers celui d'OpenAI. Cela rend le changement peu coûteux : vous pouvez exécuter la même requête sur les deux identifiants et comparer les transcriptions sur votre propre audio avant de vous engager.
Il n'y a aucun cas dans les faits donnés où GPT Transcribe est clairement le meilleur choix en termes de capacités, puisque les deux sont équivalents sur les modalités, les paramètres et le type de sortie, et que la comparaison des contextes n'est pas résolue. La position honnête est que le choix se résume au prix et à la préférence de fournisseur, avec Voxtral Small Transcribe 3 en tête sur le seul signal de prix qui est indiqué.
Changer de modèle en une chaîne
Les deux modèles utilisent le même endpoint et la même structure de requête. Remplacez la valeur de model "mistralai/voxtral-small-transcribe-3-0" par "openai/gpt-transcribe" : 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/gpt-transcribe",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
Plus de comparatifs
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro contre Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro contre Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro contre Moondream: Parakeet Ultra
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro contre NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 contre Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 contre Moondream: Parakeet Ultra
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 contre NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 contre Moondream: Parakeet Ultra