Meta: Muse Voice Transcribe 1.0 対 OpenAI: GPT Transcribe
api14カタログの最新のUSD料金と機能をもとに、Meta: Muse Voice Transcribe 1.0（$0.01 / 分 (≈ ￥2)）とOpenAI: GPT Transcribe（$0.02 / 分 (≈ ￥2)）を並べて比較します。どちらも同じOpenAI互換APIで動作します。
仕様
| Meta: Muse Voice Transcribe 1.0 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| プロバイダー | Meta | OpenAI |
| 音声 | $0.01 / 分 (≈ ￥2) | $0.02 / 分 (≈ ￥2) |
| コンテキストウィンドウ | - | - |
| 最大出力 | - | - |
| 入力 | audio | audio |
| 出力 | transcription | transcription |
| ツール呼び出し | ||
| 構造化出力 | ||
| 推論の調整 | ||
| 追加日 | 2026/09/11 | 2026/08/05 |
主な違い
- Meta: Muse Voice Transcribe 1.0は入力トークンが33%安くなっています。
詳しく見る
メタ: Muse Voice Transcribe 1.0 は Meta の文字起こしモデルであり、OpenAI: GPT Transcribe は OpenAI の文字起こしモデルです。どちらも同じカテゴリに属するため、たまたま音声を受け付ける汎用チャットモデルや推論モデルではありません。音声を送ると文字起こしが返ってきます。Meta のモデルは 2026 年 9 月 11 日にリリースされ、OpenAI のモデルは 2026 年 8 月 5 日にリリースされたため、どちらも api14 の文字起こしラインナップに最近追加されたものです。
公開されている事実を見る限り、両モデルは形状がほぼ同一です。どちらも唯一の入力モダリティとして音声を受け付け、唯一の出力モダリティとして文字起こしを返します。どちらもコンテキスト長を記載していないため、1 回の呼び出しで取り込める音声量に文書化された違いはありません。どちらも対応パラメータを記載していないため、temperature や language hints などの調整ノブに文書化された違いはありません。定性的な比較でフラグが立つ違いは 1 つだけです。入力は Meta: Muse Voice Transcribe 1.0 の方が安価です。出力価格は双方でほぼ同じであり、コンテキストサイズ、ツール使用、構造化出力、推論に意味のある違いはありません。要するに、これは同じ仕事をする 2 つのモデルの選択であり、Meta 側に入力の価格優位があります。
ほとんどの文字起こし作業では、その価格優位が決め手になります。ワークロードが入力される音声、バッチジョブ、アーカイブ、通話録音、会議のキャプチャによって支配されているなら、Meta: Muse Voice Transcribe 1.0 の方が安価な選択であり、公開されている機能の中に別方向へ押しやるものはありません。OpenAI: GPT Transcribe を選ぶのは、スタックの残りとの一貫性のために OpenAI モデルファミリー内に留まりたい場合、または自分の音声での評価で、アクセント、ドメイン語彙、ノイズの多い録音の扱いがより優れていると示された場合です。どちらのモデルも対応パラメータを公開していないため、API を通じてどちらも調整できず、選択は価格と、それぞれが自分のデータでどう性能を発揮するかに帰着します。
どちらのモデルも api14 を通じて呼び出す方法は同じです。API が OpenAI 互換だからです。クライアントを api14 のベース URL に向け、OpenAI に対して使うのと同じリクエスト形状で音声を送り、model フィールドを設定します。Meta のモデルを使うには、model id を "meta/muse-voice-transcribe-1.0" に設定します。OpenAI のモデルを使うには、"openai/gpt-transcribe" に設定します。リクエスト内で他に変わるものはありません。これにより両方を安価にテストできます。同じ音声を各 model id に通し、文字起こしを比較してから、どちらかに決めればよいのです。異なるジョブを異なるモデルにルーティングしたい場合は、リクエストごとに切り替えることもできます。
OpenAI: GPT Transcribe を選ぶ理由は、機能というより適合性にあります。チームがすでに OpenAI モデルに標準化しているなら、文字起こしを "openai/gpt-transcribe" に保つことで、2 つ目のベンダー関係を避け、請求とログを 1 か所にまとめられます。自分の音声でその出力品質をすでに検証済みなら、これも妥当なデフォルトです。公開されている事実には、移行を正当化するような能力差が示されていないからです。決定前に最新の料金表で現在のレートを確認し、残る疑問は自分の文字起こし品質テストで決着させてください。
文字列1つで切り替え
どちらのモデルも同じエンドポイントとリクエスト形式を使います。modelの値を"meta/muse-voice-transcribe-1.0"から"openai/gpt-transcribe"に変えるだけで、プロンプト、ストリーミング、ツールはそのまま動きます。
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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