Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 tegen OpenAI: Whisper 1
Een vergelijking naast elkaar van Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (US$ 21,00 / minuut (≈ € 18,70)) en OpenAI: Whisper 1 (US$ 0,02 / minuut (≈ € 0,02)) met actuele USD-prijzen en mogelijkheden uit de catalogus van api14. Beide werken via dezelfde OpenAI-compatibele API.
Specificaties
| Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | OpenAI: Whisper 1 | |
|---|---|---|
| Aanbieder | Microsoft | OpenAI |
| Geluid | US$ 21,00 / minuut (≈ € 18,70) | US$ 0,02 / minuut (≈ € 0,02) |
| Contextvenster | - | - |
| Maximale output | - | - |
| Invoer | audio | audio |
| Uitvoer | transcription | transcription |
| tool-aanroepen | ||
| Gestructureerde output | ||
| Instelbaar redeneren | ||
| Toegevoegd | 3 sep 2026 | 27 apr 2026 |
Belangrijkste verschillen
- OpenAI: Whisper 1 is 100% goedkoper op inputtokens.
In detail
Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 is een transcriptiemodel gemaakt door Microsoft. OpenAI: Whisper 1 is een transcriptiemodel gemaakt door OpenAI. Beide vallen in dezelfde transcriptiecategorie, dus je kiest tussen twee spraak-naar-tekst-systemen in plaats van tussen een transcriptiemodel en iets dat een ander werk doet. Elk accepteert audio als invoer en retourneert een transcriptie als uitvoer, en geen van beide is een algemeen chat- of redeneermodel.
De twee modellen lijken sterk op elkaar zodra je hun specificaties naast elkaar legt. Beide nemen audio en beide produceren transcripties, dus de invoer- en uitvoermodaliteiten komen overeen. Contextlengte wordt voor geen van beide vermeld, dus er is geen gedocumenteerd cijfer om te vergelijken, en de kwalitatieve vergelijking markeert grotere context als onbekend in plaats van een kant te bevoordelen. Hetzelfde geldt voor toolondersteuning, gestructureerde uitvoer en redeneren: geen daarvan wordt als exclusief voor een van beide modellen vermeld. Het enige duidelijke verschil dat wordt gegeven is de prijs op invoer, waar Whisper 1 het goedkopere model is om audio in te voeren. Uitvoerprijzen worden niet als verschillend gemarkeerd, dus behandel de twee daar als vergelijkbaar. Ondersteunde parameters zijn leeg voor beide, dus er is geen verschil op parameterniveau om rekening mee te houden.
Voor de meeste transcriptietaken komt de keuze neer op kosten en provider voorkeur in plaats van capaciteit. Als je veel audio door het model stuurt, maakt de goedkopere invoerprijs van Whisper 1 het de economische standaard, aangezien de twee verder overeenkomen in wat ze accepteren en retourneren. Als je stack al rond Microsoft modellen is gebouwd, of je specifiek de transcriptie-uitvoer van Microsoft wilt vergelijken met die van OpenAI, is MAI-Transcribe 2 degene om aan te roepen. Omdat geen van beide modellen tools, gestructureerde uitvoer of redeneren adverteert, moet je geen van beide kiezen in de verwachting dat het meer doet dan audio omzetten in tekst; eventuele downstream parsing, samenvatting of classificatie moet in je eigen code gebeuren nadat de transcriptie terugkomt.
Een van beide modellen aanroepen via api14 werkt hetzelfde omdat de API OpenAI compatibel is. Je stuurt je audio naar het transcriptie-endpoint met het model id ingesteld op "microsoft/mai-transcribe-2" of "openai/whisper-1", en de rest van je request vorm blijft identiek. Schakelen tussen de twee is een wijziging van één regel in het model id, wat het gemakkelijk maakt om dezelfde audio door beide te laten lopen en de transcripties te vergelijken voordat je je vastlegt op één voor productie.
Er is een redelijke reden om het andere model achter de hand te houden, zelfs nadat je er één hebt gekozen. Als je je om kostenredenen standaardiseert op Whisper 1 maar later moet aansluiten op een bestaande Microsoft pipeline, is overschakelen naar MAI-Transcribe 2 slechts die wijziging van het model id. Omgekeerd, als je begint met MAI-Transcribe 2 voor provider afstemming, blijft Whisper 1 een goedkopere invoeroptie om op terug te vallen wanneer het volume groeit.
Wissel met één string
Beide modellen gebruiken hetzelfde endpoint en dezelfde verzoekstructuur. Verander de waarde van model van "microsoft/mai-transcribe-2" naar "openai/whisper-1", prompts, streaming en tools blijven werken.
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/whisper-1",
file: fs.createReadStream("audio.mp3"),
});
console.log(result.text);
Meer vergelijkingen
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro tegen Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro tegen Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro tegen Moondream: Parakeet Ultra
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro tegen NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 tegen Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 tegen Moondream: Parakeet Ultra
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 tegen NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 tegen Moondream: Parakeet Ultra