Fish Audio: Transcribe 1 대 Microsoft AI: MAI-Transcribe 2
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Fish Audio: Transcribe 1(US$0.02 / 분 (≈ ₩28))와(과) Microsoft AI: MAI-Transcribe 2(US$21.00 / 분 (≈ ₩28,302))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Fish Audio: Transcribe 1 | Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Fish Audio | Microsoft |
| 오디오 | US$0.02 / 분 (≈ ₩28) | US$21.00 / 분 (≈ ₩28,302) |
| 컨텍스트 윈도우 | - | - |
| 최대 출력 | - | - |
| 입력 | audio | audio |
| 출력 | transcription | transcription |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 29. | 2026. 9. 3. |
주요 차이점
- Fish Audio: Transcribe 1의 입력 토큰 가격이 100% 더 저렴합니다.
자세히 보기
Fish Audio: Transcribe 1은 Fish Audio의 전사 모델이고, Microsoft AI: MAI-Transcribe 2는 Microsoft의 전사 모델입니다. 둘 다 api14에서 같은 카테고리에 속하므로, 텍스트를 작성하거나 질문에 답하기 위해 찾게 되는 범용 채팅이나 추론 모델이 아닙니다. 이들은 오디오를 입력받아 전사 결과를 돌려주기 위해 존재합니다. Fish Audio의 모델은 제공자 릴리스 날짜가 2026-07-29이고, Microsoft의 모델은 2026-09-03이므로, 서류상으로는 Microsoft 항목이 둘 중 더 최신입니다.
기능 면에서 둘은 라벨이 시사하는 것보다 더 비슷합니다. 둘 다 오디오를 유일한 입력 모달리티로 받아들이고, 둘 다 전사를 유일한 출력 모달리티로 반환합니다. 둘 다 공개된 컨텍스트 길이를 명시하지 않으므로, 한 번의 호출에서 각각 얼마나 많은 오디오나 동반 텍스트를 처리할 수 있는지 비교할 문서화된 수치가 없습니다. 둘 다 지원 파라미터를 명시하지 않으므로, temperature, 언어 힌트, 타임스탬프 같은 조정 가능한 항목의 문서화된 세트가 어느 쪽에도 없습니다. 정성적 비교는 컨텍스트 윈도우, 도구 사용, 구조화된 출력, 추론에 대해 차이를 표시하지 않으므로, 그중 어느 것도 둘을 구분하지 않습니다. 한 가지 분명한 차이는 비용입니다. Fish Audio: Transcribe 1이 입력에서 더 저렴한 옵션입니다. 출력 가격은 다르다고 표시되지 않으므로, 그 부분에서는 둘을 거의 같게 취급하십시오.
둘 중 하나를 고르는 기준에서 실용적인 구분은 그로부터 따라옵니다. 입력 오디오가 청구서를 지배하는 대량 전사 워크로드라면, Fish Audio: Transcribe 1이 입력에서 더 저렴하고 나열된 기능 중 이를 막는 것이 없으므로 곧바로 선택할 수 있습니다. 강한 비용 압박이 없고 Microsoft 모델을 선호하거나, 팀이 이미 Microsoft 도구를 표준으로 사용하며 전사를 그 계열 안에 유지하고 싶다면, MAI-Transcribe 2가 합리적인 기본값입니다. 문서화된 기능 세트가 동일하므로, 주어진 사실 안에서 한쪽은 할 수 있고 다른 쪽은 할 수 없는 작업이 없습니다. 따라서 결정은 기능이 아니라 가격과 제공자 선호로 귀결됩니다.
api14를 통해 둘 중 하나를 호출하는 방식은 동일합니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. OpenAI 호환 전사 호출에 사용할 것과 같은 요청 형태로 오디오를 전사 엔드포인트에 보내면 되고, 두 모델 사이에서 바뀌는 것은 모델 id뿐입니다. Fish Audio 모델로 라우팅하려면 "fish-audio/transcribe-1"을 사용하고, Microsoft 모델로 라우팅하려면 "microsoft/mai-transcribe-2"를 사용하십시오. 클라이언트 코드, 인증, 응답 파싱의 나머지 모든 것은 그대로 유지되므로, 제공자 전환은 한 줄 변경이며 통합을 다시 작성하지 않고도 두 모델을 자신의 오디오로 벤치마크할 수 있습니다.
제공된 사실에는 더 비싼 모델이 필요한 사례가 없습니다. 컨텍스트 윈도우, 도구, 구조화된 출력, 추론이 모두 다르지 않다고 표시되어 있고 출력 가격도 구분되지 않으므로, 기능상의 이유로 MAI-Transcribe 2를 강제로 선택하게 되는 것은 없습니다. 더 저렴한 Fish Audio 모델 대신 그것을 고를 정직한 이유는 제공자에 대한 선호나 더 많은 비용을 지불하겠다는 의도적 선택뿐이며, 기능 격차 때문이 아닙니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "fish-audio/transcribe-1"에서 "microsoft/mai-transcribe-2"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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: "microsoft/mai-transcribe-2",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
더 많은 비교
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro 대 Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro 대 Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro 대 Moondream: Parakeet Ultra
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro 대 NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 대 Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 대 Moondream: Parakeet Ultra
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 대 NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 대 Moondream: Parakeet Ultra