Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 mot OpenAI: Whisper 1
En jämförelse sida vid sida av Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 (21,00 US$ / minut (≈ 205,72 kr)) och OpenAI: Whisper 1 (0,02 US$ / minut (≈ 0,21 kr)) med aktuella USD-priser och funktioner från api14-katalogen. Båda körs via samma OpenAI-kompatibla API.
Specifikationer
| Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 | OpenAI: Whisper 1 | |
|---|---|---|
| Leverantör | Microsoft | OpenAI |
| Ljud | 21,00 US$ / minut (≈ 205,72 kr) | 0,02 US$ / minut (≈ 0,21 kr) |
| Kontextfönster | - | - |
| Max utdata | - | - |
| Indata | audio | audio |
| Utdata | transcription | transcription |
| Verktygsanrop | ||
| Strukturerad utdata | ||
| Styrning av resonemang | ||
| Tillagd | 3 sep. 2026 | 27 apr. 2026 |
Viktiga skillnader
- OpenAI: Whisper 1 är 100% billigare på indata-tokens.
Mer i detalj
Microsoft AI: MAI-Transcribe 2 är en transkriptionsmodell skapad av Microsoft. OpenAI: Whisper 1 är en transkriptionsmodell skapad av OpenAI. Båda tillhör samma kategori för transkription, så du väljer mellan två system för tal till text snarare än mellan en transkriptionsmodell och något som gör ett annat jobb. Båda tar ljud som indata och returnerar en transkription som utdata, och ingen av dem är en allmän chatt eller resonemangsmodell.
De två modellerna ser väldigt lika ut när man ställer upp deras specifikationer sida vid sida. Båda tar ljud och båda producerar transkriptioner, så modaliteterna för indata och utdata matchar. Kontextlängd anges inte för någon av dem, så det finns ingen dokumenterad siffra att jämföra, och den kvalitativa jämförelsen markerar större kontext som okänd snarare än att föredra ena sidan. Samma sak gäller verktygsstöd, strukturerad utdata och resonemang: inget av dessa anges som exklusivt för någon av modellerna. Den enda tydliga skillnaden som anges är priset på indata, där Whisper 1 är den billigare modellen att mata in ljud i. Utdatapriset markeras inte som annorlunda, så betrakta de två som nära varandra där. Stödda parametrar är tomma för båda, så det finns ingen skillnad på parameternivå att planera kring.
För de flesta transkriptionsuppgifter handlar valet om kostnad och leverantörspreferens snarare än förmåga. Om du skickar mycket ljud genom modellen gör det billigare indatapriset på Whisper 1 den till det ekonomiska standardvalet, eftersom de två annars är samstämmiga kring vad de tar emot och returnerar. Om din stack redan är byggd kring Microsofts modeller, eller om du specifikt vill utvärdera Microsofts transkriptionsutdata mot OpenAIs, är MAI-Transcribe 2 den du ska anropa. Eftersom ingen av modellerna annonserar verktyg, strukturerad utdata eller resonemang, bör du inte välja någon av dem med förväntningen att den gör mer än att omvandla ljud till text; all nedströms tolkning, sammanfattning eller klassificering måste ske i din egen kod efter att transkriptionen har kommit tillbaka.
Att anropa någon av modellerna via api14 fungerar på samma sätt eftersom API:et är OpenAI-kompatibelt. Du skickar ditt ljud till transkriptionsslutpunkten med modell-id:t satt till antingen "microsoft/mai-transcribe-2" eller "openai/whisper-1", och resten av din förfrågningsform förblir identisk. Att växla mellan de två är en ändring av modell-id:t på en rad, vilket gör det enkelt att köra samma ljud genom båda och jämföra transkriptionerna innan du bestämmer dig för en för produktion.
Det finns ett rimligt skäl att behålla den andra modellen i bakfickan även efter att du har valt en. Om du standardiserar på Whisper 1 av kostnadsskäl men senare behöver matcha en befintlig Microsoft-pipeline, är ett byte till MAI-Transcribe 2 bara den där ändringen av modell-id:t bort. Omvänt, om du börjar på MAI-Transcribe 2 för leverantörsanpassning, förblir Whisper 1 ett billigare indataalternativ att falla tillbaka på när volymen växer.
Byt med en sträng
Båda modellerna använder samma endpoint och anropsformat. Ändra model-värdet från "microsoft/mai-transcribe-2" till "openai/whisper-1", 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/whisper-1",
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