ElevenLabs: Scribe v2 Medical kontra Google: Gemini 3.5 Transcribe
Porównanie ElevenLabs: Scribe v2 Medical (0,01 USD / minuta (≈ 0,05 zł)) i Google: Gemini 3.5 Transcribe (0,000420 USD / minuta (≈ 0,00165 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.
Specyfikacja
| ElevenLabs: Scribe v2 Medical | Google: Gemini 3.5 Transcribe | |
|---|---|---|
| Dostawca | ElevenLabs | |
| Dźwięk | 0,01 USD / minuta (≈ 0,05 zł) | 0,000420 USD / minuta (≈ 0,00165 zł) |
| Wyjście | - | 42,00 USD / 1M tokenów (≈ 165,35 zł) |
| Okno kontekstu | - | 98 304 |
| Maks. wyjście | - | 32 768 |
| Wejście | audio | audio |
| Wyjście | transcription | transcription |
| Wywołania narzędzi | ||
| Ustrukturyzowane wyjście | ||
| Sterowanie rozumowaniem | ||
| Dodano | 7 paź 2026 | 25 wrz 2026 |
Najważniejsze różnice
- Google: Gemini 3.5 Transcribe jest o 97% tańszy na tokenach wejściowych.
Szczegółowo
ElevenLabs: Scribe v2 Medical to model transkrypcji od ElevenLabs, wydany 2026-10-07 i identyfikowany w api14 jako elevenlabs/scribe-v2-medical. Google: Gemini 3.5 Transcribe to model transkrypcji od Google, wydany 2026-09-25 i identyfikowany jako google/gemini-3.5-transcribe. Oba należą do kategorii transkrypcji, więc są przeznaczone do tego samego ogólnego zadania: przyjmowania dźwięku na wejściu i zwracania transkrypcji.
Oba modele mają podobny kształt. Oba przyjmują dźwięk jako dane wejściowe i zwracają transkrypcję jako dane wyjściowe, a żaden nie udostępnia żadnych obsługiwanych parametrów, więc nie można dostroić próbkowania ani innych ustawień generowania poprzez treść żądania. Podana różnica dotyczy kontekstu: Gemini 3.5 Transcribe ma długość kontekstu 98304 tokenów, podczas gdy Scribe v2 Medical nie ma podanej długości kontekstu. Jeśli chodzi o cenę, Gemini 3.5 Transcribe jest tańszy z dwóch pod względem danych wejściowych. Ceny danych wyjściowych nie są zróżnicowane w danych i nie ma sygnału, że którykolwiek model jako jedyny oferuje narzędzia, ustrukturyzowane dane wyjściowe lub rozumowanie, więc nie są to czynniki decydujące.
W przypadku większości prac transkrypcyjnych praktyczny wybór sprowadza się do dwóch rzeczy: ceny i długości dźwięku. Jeśli transkrybujesz duże ilości dźwięku i koszt danych wejściowych ma znaczenie, Gemini 3.5 Transcribe jest tańszą opcją wejściową, co czyni go naturalnym domyślnym wyborem dla zadań wsadowych, długich nagrań i wszystkiego, gdzie płacisz za jednostkę dźwięku na dużą skalę. Scribe v2 Medical to bardziej specjalistyczna nazwa, a jej medyczne ukierunkowanie sugeruje, że jest przeznaczona do dźwięku w stylu klinicznym lub medycznym dyktowaniu, więc sięgnij po nią, gdy treść ma charakter medyczny i chcesz model stworzony z myślą o tej dziedzinie. Jeśli Twój dźwięk jest krótki i rutynowy, oba modele wykonają zadanie, a różnica w cenie jest najprostszym czynnikiem rozstrzygającym.
Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa w ten sam sposób, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz dźwięk do punktu końcowego transkrypcji w zwykłym kształcie żądania, a jedyną rzeczą, która zmienia się między nimi, jest identyfikator modelu. Użyj elevenlabs/scribe-v2-medical, gdy chcesz model transkrypcji medycznej ElevenLabs, oraz google/gemini-3.5-transcribe, gdy chcesz model Google. Wszystko inne w kodzie klienta, uwierzytelnianiu i obsłudze żądań pozostaje bez zmian, więc przełączanie między nimi to zmiana jednej linii i możesz porównać wyniki na własnym dźwięku bez przepisywania integracji.
Istnieje również argument za utrzymaniem Scribe v2 Medical w zestawieniu, nawet gdy cena kieruje Cię w stronę Gemini 3.5 Transcribe. Ponieważ model ElevenLabs jest pozycjonowany specjalnie do transkrypcji medycznej, dźwięk o charakterze klinicznym lub specjalistycznym medycznie jest miejscem, gdzie leży jego zamierzona siła, i to jest sytuacja, w której tańsza cena danych wejściowych modelu Google najmniej prawdopodobnie będzie czynnikiem decydującym. Do transkrypcji ogólnego przeznaczenia lub o dużej objętości Gemini 3.5 Transcribe jest rozsądnym domyślnym wyborem ze względu na niższy koszt danych wejściowych i podaną długość kontekstu.
Zmień jednym ciągiem znaków
Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "elevenlabs/scribe-v2-medical" na "google/gemini-3.5-transcribe", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.
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);
Więcej porównań
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro kontra Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro kontra Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro kontra Moondream: Parakeet Ultra
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro kontra NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 kontra Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 kontra Moondream: Parakeet Ultra
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 kontra NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 kontra Moondream: Parakeet Ultra