Fish Audio: Transcribe 1 대 OpenAI: GPT Transcribe
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Fish Audio: Transcribe 1(US$0.02 / 분 (≈ ₩28))와(과) OpenAI: GPT Transcribe(US$0.02 / 분 (≈ ₩21))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Fish Audio: Transcribe 1 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Fish Audio | OpenAI |
| 오디오 | US$0.02 / 분 (≈ ₩28) | US$0.02 / 분 (≈ ₩21) |
| 컨텍스트 윈도우 | - | - |
| 최대 출력 | - | - |
| 입력 | audio | audio |
| 출력 | transcription | transcription |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2026. 7. 29. | 2026. 8. 5. |
주요 차이점
- OpenAI: GPT Transcribe의 입력 토큰 가격이 25% 더 저렴합니다.
자세히 보기
Fish Audio: Transcribe 1은 Fish Audio의 전사 모델로, 모델 id fish-audio/transcribe-1로 등록되어 있습니다. OpenAI: GPT Transcribe는 OpenAI의 전사 모델로, 모델 id openai/gpt-transcribe로 등록되어 있습니다. 둘 다 api14의 동일한 전사 카테고리에 속하며, 같은 시기에 출시되었습니다. Fish Audio의 항목은 2026-07-29, OpenAI의 항목은 2026-08-05 날짜입니다. 개발자 입장에서 실용적인 출발점은 이것들이 같은 작업, 즉 오디오를 텍스트로 바꾸는 일을 위한 두 경쟁 옵션이라는 점입니다.
확인 가능한 사실만 보면, 두 모델은 형태가 매우 비슷해 보입니다. 둘 다 오디오를 유일한 입력 모달리티로 받고, 전사를 유일한 출력 모달리티로 반환합니다. 어느 쪽도 컨텍스트 길이를 명시하지 않으므로, 한쪽이 다른 쪽보다 더 긴 오디오를 처리한다고 말할 근거는 없습니다. 어느 쪽도 지원 파라미터를 명시하지 않으며, 비교 데이터는 도구 사용, 구조화 출력, 추론을 의미 있게 다르지 않거나 알 수 없음으로 표시합니다. 따라서 한 모델만 가진 능력은 여기에 없습니다. 주어진 정성적 차이 하나는 입력 가격입니다. OpenAI의 모델이 둘 중 입력 쪽에서 더 저렴합니다. 출력 가격은 거의 같거나 알 수 없음으로 표시되어 있어, 그 이상 구체적으로 말할 수 없습니다. 요컨대 이것은 문서상 한 모델이 다른 모델보다 더 뛰어난 사례가 아니라, 같은 모달리티 프로필을 가진 두 모델이 청구서의 입력 쪽에서 차이를 보이는 사례입니다.
이 점이 선택 방식에 영향을 줍니다. 워크로드가 입력 중심이라면, 즉 돌려받는 텍스트 양에 비해 오디오 분량이 많다면, openai/gpt-transcribe의 더 저렴한 입력 쪽이 그쪽으로 기울 이유입니다. 워크로드가 더 균형에 가깝거나, 단순히 개인적인 이유로 Fish Audio 모델을 선호한다면, fish-audio/transcribe-1도 합리적인 선택입니다. 여기 나열된 차원에서는 둘이 그 외에는 비슷하기 때문입니다. 어느 쪽도 컨텍스트 길이가 공개되지 않았으므로, 한쪽이 다른 쪽보다 더 긴 파일을 받는다고 가정하지 마십시오. 확정하기 전에 자신의 오디오 길이로 테스트하십시오. 마찬가지로 어느 쪽도 지원 파라미터를 명시하지 않으므로, 먼저 확인하지 않고 temperature나 language hints 같은 조정 가능한 옵션을 어느 모델에든 전제로 설계하지 마십시오.
api14를 통해 어느 쪽을 호출하든 방식은 같습니다. 게이트웨이가 OpenAI 호환 API를 노출하기 때문입니다. 클라이언트를 같은 base URL로 향하게 하고, 전사하려는 오디오와 함께 같은 요청 형태를 보내며, 요청 본문에서 모델 id만 바꾸면 됩니다. Fish Audio 모델에는 fish-audio/transcribe-1을, OpenAI 모델에는 openai/gpt-transcribe를 사용하십시오. 인증, 재시도 로직, 스트리밍 처리, 응답 파싱은 그대로 유지됩니다. 따라서 둘 사이 전환은 한 줄 변경이며, 이는 자신의 오디오에서 출력 품질을 비교하거나 가격이 바뀔 때 트래픽을 옮기고 싶을 때 유용합니다.
데이터에는 어느 모델이 품질 면에서 더 나은 선택이라고 말할 강한 근거가 없습니다. 어느 쪽도 벤치마크, 점수, 순위가 주어지지 않았기 때문입니다. 정직한 입장은 선택이 입력 가격, 즉 OpenAI 모델이 더 저렴한 점과, 각 모델이 자신의 오디오에서 생성하는 전사에 대한 자신의 평가로 귀결된다는 것입니다. 실제 녹음 샘플을 두 id로 모두 실행하고, 텍스트를 비교한 뒤, 그것이 결정하게 하십시오.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "fish-audio/transcribe-1"에서 "openai/gpt-transcribe"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: "openai/gpt-transcribe",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
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