Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.

Nowy tutaj? Zobacz, jak to działa Minutowa wycieczka po piaskownicy, modelach i Twoim kluczu API.

Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 kontra OpenAI: Whisper 1

Porównanie Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (21,00 USD / minuta (≈ 82,28 zł)) i OpenAI: Whisper 1 (0,02 USD / minuta (≈ 0,08 zł)) obok siebie na podstawie aktualnych cen w USD i możliwości z katalogu api14. Oba działają przez to samo API zgodne z OpenAI.

Specyfikacja

	Microsoft AI: MAI-Transcribe 2	OpenAI: Whisper 1
Dostawca	Microsoft	OpenAI
Dźwięk	21,00 USD / minuta (≈ 82,28 zł)	0,02 USD / minuta (≈ 0,08 zł)
Okno kontekstu	-	-
Maks. wyjście	-	-
Wejście	audio	audio
Wyjście	transcription	transcription
Wywołania narzędzi
Ustrukturyzowane wyjście
Sterowanie rozumowaniem
Dodano	3 wrz 2026	27 kwi 2026

Najważniejsze różnice

OpenAI: Whisper 1 jest o 100% tańszy na tokenach wejściowych.

Szczegółowo

Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 to model transkrypcji stworzony przez Microsoft. OpenAI: Whisper 1 to model transkrypcji stworzony przez OpenAI. Oba należą do tej samej kategorii transkrypcji, więc wybierasz między dwoma systemami zamiany mowy na tekst, a nie między modelem transkrypcji a czymś, co wykonuje inne zadanie. Każdy przyjmuje dźwięk jako dane wejściowe i zwraca transkrypcję jako dane wyjściowe, a żaden nie jest modelem ogólnego przeznaczenia do czatu ani rozumowania.

Oba modele wyglądają bardzo podobnie, gdy zestawisz ich specyfikacje. Oba przyjmują dźwięk i oba tworzą transkrypcje, więc modalności wejścia i wyjścia są zgodne. Długość kontekstu nie jest podana dla żadnego z nich, więc nie ma udokumentowanej wartości do porównania, a porównanie jakościowe oznacza większy kontekst jako nieznany, zamiast faworyzować jedną stronę. To samo dotyczy obsługi narzędzi, ustrukturyzowanego wyjścia i rozumowania: żadne z nich nie jest wymienione jako wyłączne dla któregokolwiek modelu. Jedyna wyraźna podana różnica to cena wejścia, gdzie Whisper 1 jest tańszym modelem do wprowadzania dźwięku. Cena wyjścia nie jest oznaczona jako różna, więc traktuj oba jako zbliżone pod tym względem. Obsługiwane parametry są puste dla obu, więc nie ma różnicy na poziomie parametrów, którą trzeba by uwzględnić w planowaniu.

W przypadku większości zadań transkrypcji wybór sprowadza się do kosztu i preferencji dostawcy, a nie do możliwości. Jeśli przepuszczasz przez model dużo dźwięku, tańsza cena wejścia w Whisper 1 czyni go ekonomicznym domyślnym wyborem, ponieważ poza tym oba są zgodne co do tego, co przyjmują i zwracają. Jeśli Twój stos jest już zbudowany wokół modeli Microsoft, albo konkretnie chcesz ocenić wyniki transkrypcji Microsoft względem OpenAI, MAI-Transcribe 2 jest tym, który należy wywołać. Ponieważ żaden model nie reklamuje narzędzi, ustrukturyzowanego wyjścia ani rozumowania, nie wybieraj żadnego z nich, oczekując, że zrobi więcej niż zamiana dźwięku na tekst; wszelkie dalsze przetwarzanie, streszczanie czy klasyfikacja muszą odbywać się w Twoim własnym kodzie po otrzymaniu transkrypcji.

Wywoływanie któregokolwiek modelu przez api14 działa tak samo, ponieważ API jest zgodne z OpenAI. Wysyłasz dźwięk do punktu końcowego transkrypcji z identyfikatorem modelu ustawionym na "microsoft/mai-transcribe-2" albo "openai/whisper-1", a reszta kształtu żądania pozostaje identyczna. Przełączanie między nimi to zmiana identyfikatora modelu w jednej linii, co ułatwia przepuszczenie tego samego dźwięku przez oba i porównanie transkrypcji przed wybraniem jednego do produkcji.

Istnieje uzasadniony powód, by trzymać drugi model w odwodzie nawet po wybraniu jednego. Jeśli standaryzujesz na Whisper 1 ze względów kosztowych, ale później musisz dopasować się do istniejącego potoku Microsoft, przełączenie na MAI-Transcribe 2 to tylko ta zmiana identyfikatora modelu. Odwrotnie, jeśli zaczynasz od MAI-Transcribe 2 ze względu na zgodność z dostawcą, Whisper 1 pozostaje tańszą opcją wejścia, do której możesz wrócić, gdy wolumen wzrośnie.

Zmień jednym ciągiem znaków

Oba modele używają tego samego endpointu i tej samej struktury żądania. Zmień wartość model z "microsoft/mai-transcribe-2" na "openai/whisper-1", prompty, streaming i narzędzia działają dalej.

Microsoft AI: MAI-Transcribe 2: szczegóły i piaskownica →OpenAI: Whisper 1: szczegóły i piaskownica →

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);

Więcej porównań

MAI-Transcribe 2 vs Whisper 1: cena API, kontekst i funkcje · api14