Fish Audio: Transcribe 1 mot OpenAI: GPT Transcribe
En jämförelse sida vid sida av Fish Audio: Transcribe 1 (0,02 US$ / minut (≈ 0,21 kr)) och OpenAI: GPT Transcribe (0,02 US$ / minut (≈ 0,15 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Fish Audio: Transcribe 1 | OpenAI: GPT Transcribe | |
|---|---|---|
| Leverantör | Fish Audio | OpenAI |
| Ljud | 0,02 US$ / minut (≈ 0,21 kr) | 0,02 US$ / minut (≈ 0,15 kr) |
| Kontextfönster | - | - |
| Max utdata | - | - |
| Indata | audio | audio |
| Utdata | transcription | transcription |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 29 juli 2026 | 5 aug. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: GPT Transcribe är 25% billigare på indata-tokens.
Mer i detalj
Fish Audio: Transcribe 1 är en transkriberingsmodell från Fish Audio, listad under modell-id fish-audio/transcribe-1. OpenAI: GPT Transcribe är en transkriberingsmodell från OpenAI, listad under modell-id openai/gpt-transcribe. Båda ligger i samma transkriberingskategori på api14, och båda släpptes under samma period, med Fish Audios post daterad 2026-07-29 och OpenAIs daterad 2026-08-05. För en utvecklare är den praktiska utgångspunkten att dessa är två konkurrerande alternativ för samma uppgift: att omvandla ljud till text.
Utifrån tillgängliga fakta ser de två modellerna mycket lika ut till formen. Båda accepterar ljud som sin enda indatamodalitet och båda returnerar transkribering som sin enda utdatamodalitet. Ingen av dem listar en kontextlängd, så det finns ingen angiven grund för att säga att den ena hanterar längre ljud än den andra. Ingen av dem listar parametrar som stöds, och jämförelsedata markerar verktygsanvändning, strukturerad utdata och resonemang som inte meningsfullt annorlunda eller okänt, så det finns ingen förmåga här som den ena modellen har och den andra saknar. Den enda kvalitativa skillnaden som anges är pris på indata: OpenAIs modell är den billigare av de två på indata. Utdatapris är markerat som ungefär lika eller okänt, så inget mer specifikt kan sägas där. Kort sagt, detta är inte ett fall där en modell är mer kapabel än den andra på papper; det är ett fall med två modeller med samma modalitetsprofil och en skillnad på indatasidan av räkningen.
Det formar hur du bör välja. Om din arbetsbelastning är indatatung, vilket innebär många ljudminuter i förhållande till mängden text du får tillbaka, är den billigare indatasidan hos openai/gpt-transcribe anledningen att luta åt det hållet. Om din arbetsbelastning är närmare balanserad, eller om du helt enkelt föredrar Fish Audio-modellen av egna skäl, förblir fish-audio/transcribe-1 ett rimligt val, eftersom de två annars är jämförbara på de dimensioner som listas här. Eftersom ingen kontextlängd publiceras för någon av dem, anta inte att den ena accepterar en längre fil än den andra; testa med dina egna ljudlängder innan du binder dig. På samma sätt, eftersom ingen av dem listar parametrar som stöds, bygg inte kring justerbara alternativ som temperatur eller språktips för någon av modellerna utan att verifiera först.
Att anropa någon av dem via api14 fungerar på samma sätt, eftersom gatewayen exponerar ett OpenAI-kompatibelt API. Du pekar din klient mot samma bas-URL, skickar samma förfrågningsform med ljudet du vill transkribera, och ändrar bara modell-id i förfrågningskroppen: använd fish-audio/transcribe-1 för Fish Audio-modellen, eller openai/gpt-transcribe för OpenAI-modellen. Din autentisering, återförsökslogik, strömningshantering och svarsanalys förblir som de är. Det gör att byta mellan dem till en enradsändring, vilket är användbart när du vill jämföra utdatakvalitet på ditt eget ljud eller flytta trafik om prissättningen ändras.
Det finns inget starkt stöd i data för att säga att en modell är det bättre valet på kvalitetsgrunder, eftersom ingen benchmark, poäng eller rangordning anges för någon av dem. Den ärliga positionen är att valet kokar ner till pris på indata, där OpenAIs modell är billigare, och till din egen utvärdering av de transkriptioner var och en producerar på ditt ljud. Kör ett urval av dina riktiga inspelningar genom båda id:n, jämför texten, och låt det avgöra.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "fish-audio/transcribe-1" till "openai/gpt-transcribe", promptar, streaming och verktyg fortsätter att fungera.
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);
Fler jämförelser
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro mot Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro mot Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro mot Moondream: Parakeet Ultra
- AssemblyAI: Universal-3.6 Pro mot NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 mot Mistral: Voxtral Small Transcribe 3
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 mot Moondream: Parakeet Ultra
- Mistral: Voxtral Mini Transcribe 3 mot NVIDIA: Nemotron 3.5 Transcribe
- Mistral: Voxtral Small Transcribe 3 mot Moondream: Parakeet Ultra