ElevenLabs: Scribe v2 Medical बनाम Google: Gemini 3.5 Transcribe
api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर ElevenLabs: Scribe v2 Medical ($0.01 / मिनट (≈ ₹1.21)) और Google: Gemini 3.5 Transcribe ($0.000420 / मिनट (≈ ₹0.0397)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।
स्पेसिफिकेशन
| ElevenLabs: Scribe v2 Medical | Google: Gemini 3.5 Transcribe | |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | ElevenLabs | |
| ऑडियो | $0.01 / मिनट (≈ ₹1.21) | $0.000420 / मिनट (≈ ₹0.0397) |
| आउटपुट | - | $42.00 / 1M टोकन (≈ ₹3,970.56) |
| संदर्भ विंडो | - | 98,304 |
| अधिकतम आउटपुट | - | 32,768 |
| इनपुट | audio | audio |
| आउटपुट | transcription | transcription |
| टूल कॉलिंग | ||
| संरचित आउटपुट | ||
| Reasoning नियंत्रण | ||
| जोड़ा गया | 7 अक्टू॰ 2026 | 25 सित॰ 2026 |
मुख्य अंतर
- Google: Gemini 3.5 Transcribe इनपुट tokens पर 97% सस्ता है।
विस्तार से
ElevenLabs: Scribe v2 Medical, ElevenLabs का एक transcription मॉडल है, जिसे 2026-10-07 को जारी किया गया और api14 पर elevenlabs/scribe-v2-medical के रूप में पहचाना गया। Google: Gemini 3.5 Transcribe, Google का एक transcription मॉडल है, जिसे 2026-09-25 को जारी किया गया और google/gemini-3.5-transcribe के रूप में पहचाना गया। दोनों transcription श्रेणी में आते हैं, इसलिए इनका लक्ष्य एक ही व्यापक काम है: ऑडियो इनपुट लेना और transcript लौटाना।
दोनों मॉडल आकार में करीब हैं। दोनों ऑडियो को इनपुट के रूप में स्वीकार करते हैं और transcription को आउटपुट के रूप में देते हैं, और इनमें से कोई भी कोई समर्थित parameter उजागर नहीं करता, इसलिए आप request body के जरिए sampling या अन्य generation सेटिंग्स को ट्यून नहीं कर सकते। सूचीबद्ध अंतर context का है: Gemini 3.5 Transcribe की context length 98304 tokens है, जबकि Scribe v2 Medical की कोई context length सूचीबद्ध नहीं है। कीमत पर, इनपुट के मामले में Gemini 3.5 Transcribe दोनों में से सस्ता है। आउटपुट मूल्य निर्धारण डेटा में अलग नहीं किया गया है, और ऐसा कोई संकेत नहीं है कि कोई भी मॉडल अकेले tools, structured output, या reasoning प्रदान करता है, इसलिए ये यहां निर्णायक कारक नहीं हैं।
अधिकांश transcription काम के लिए, व्यावहारिक चुनाव दो चीजों पर आता है: कीमत और ऑडियो की लंबाई। यदि आप बड़ी मात्रा में ऑडियो transcribe कर रहे हैं और इनपुट लागत मायने रखती है, तो Gemini 3.5 Transcribe सस्ता इनपुट विकल्प है, जो इसे batch jobs, लंबी रिकॉर्डिंग, और किसी भी ऐसी चीज के लिए स्वाभाविक default बनाता है जहां आप बड़े पैमाने पर ऑडियो की प्रति इकाई भुगतान कर रहे हैं। Scribe v2 Medical अधिक विशेषीकृत नाम है, और इसका medical ढांचा संकेत देता है कि यह clinical या medical dictation शैली के ऑडियो के लिए है, इसलिए इसका उपयोग तब करें जब सामग्री medical प्रकृति की हो और आप उस domain को ध्यान में रखकर बनाया गया मॉडल चाहते हों। यदि आपका ऑडियो छोटा और सामान्य है, तो कोई भी मॉडल काम कर देगा, और कीमत का अंतर सबसे सरल निर्णायक है।
api14 के जरिए किसी भी मॉडल को कॉल करना एक ही तरह से काम करता है क्योंकि API OpenAI compatible है। आप अपने ऑडियो को सामान्य request आकार के साथ transcription endpoint पर भेजते हैं, और दोनों के बीच केवल model id बदलता है। जब आप ElevenLabs medical transcription मॉडल चाहते हैं तो elevenlabs/scribe-v2-medical का उपयोग करें, और जब आप Google मॉडल चाहते हैं तो google/gemini-3.5-transcribe का। आपके client code, आपके authentication, और आपके request handling में बाकी सब कुछ वैसा ही रहता है, इसलिए इनके बीच स्विच करना एक लाइन का बदलाव है और आप अपने integration को फिर से लिखे बिना अपने ही ऑडियो पर परिणामों की तुलना कर सकते हैं।
एक कारण Scribe v2 Medical को मिश्रण में रखने का भी है, भले ही कीमत आपको Gemini 3.5 Transcribe की ओर ले जाए। चूंकि ElevenLabs मॉडल विशेष रूप से medical transcription के लिए स्थित है, clinical या medically विशेषीकृत ऑडियो वह जगह है जहां इसकी इच्छित ताकत है, और यही वह स्थिति है जिसमें Google मॉडल की सस्ती इनपुट कीमत निर्णायक कारक होने की सबसे कम संभावना है। सामान्य प्रयोजन या उच्च मात्रा वाले transcription के लिए, Gemini 3.5 Transcribe अपनी कम इनपुट लागत और अपनी सूचीबद्ध context length को देखते हुए समझदार default है।
एक string से बदलें
दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "elevenlabs/scribe-v2-medical" से "google/gemini-3.5-transcribe" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।
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: "google/gemini-3.5-transcribe",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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