# OpenAI 發布語音轉文字模型 GPT Transcribe，AA-WER 詞錯率 3.31%（排行第 9），價格比前代便宜 25%

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> 原作者：Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-29

> 原始來源：https://x.com/artificialanlys/status/2082285338509418727

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## 中文摘要

OpenAI 發布語音轉文字模型 GPT Transcribe，AA-WER 詞錯率 3.31%（排行第 9），價格比前代便宜 25%。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/6f95c73511a9d89c.jpg)
> GPT Transcribe 在 Artificial Analysis AA-WER v2 基準測試中取得 3.3% 的字詞錯誤率（WER），相較前代 GPT-4o Transcribe 的 4% 降低了 0.7 個百分點，排名第 9。

**基準評測與模型表現**
根據 Artificial Analysis 的評測資料顯示，GPT Transcribe 在 AA-WER（Artificial Analysis Word Error Rate）綜合評分中拿下 3.31%（排名第九），並在各個分項資料集中展現出不同的辨識實力：
- 在 `AA-AgentTalk` 資料集上獲得 2.22% 的 WER
- 在 `VoxPopuli-Cleaned-AA` 資料集上獲得 2.72% 的 WER
- 在 `Earnings22-Cleaned-AA` 資料集上獲得 6.10% 的 WER
- 處理速度達到約 34 倍的即時速度（34× real-time），足以應付大多數的批次轉錄工作負載，不過仍落後於排行榜上最快的模型（例如 Smallest AI 的 Pulse Pro 速度可達約 251 倍即時速度）

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/cd53d17d523d0006.jpg)
> GPT Transcribe 在 AA-AgentTalk 資料集取得 2.2% WER、VoxPopuli-Cleaned-AA 取得 2.7% WER、Earnings22-Cleaned-AA 則取得 6.1% WER

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/67370d6609894f9b.jpg)
> 本圖對照詞錯率與處理速度：GPT Transcribe 以約 34 倍即時速度取得 3.31% 詞錯率，速度明顯落後榜上最快的模型，準確度則優於前代 GPT-4o Transcribe（約 38 倍速、4.0%）。

**API 定價與上下文支援**
GPT Transcribe 是 OpenAI 最新推出的非串流（批次）語音轉錄模型，已透過 OpenAI API 平台正式上線，主要提供以下功能與定價優勢：
- 支援三種不同的上下文輸入以提升轉錄品質：描述錄音主題或場景的文字 prompt、可能出現在音訊中的專有名詞或縮寫等關鍵字（keywords），以及適用於多語言與程式碼切換（code-switching）音訊的多語言提示（multiple language hints）。
- 價格訂在每 1,000 分鐘音訊 4.50 美元（折合每分鐘 0.0045 美元），比起前一代 GPT-4o Transcribe 的每 1,000 分鐘 6.00 美元便宜了 25%，不過更平價的 GPT-4o Mini Transcribe 仍維持在每 1,000 分鐘 3.00 美元供應。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/a44eeb89ef69ee09.jpg)
> GPT Transcribe 的每 1,000 分鐘音訊價格為 4.50 美元，相較於前代 GPT-4o Transcribe 的 6.00 美元降低了 25%。

**串流模型同步推出**
除了批次轉錄的 GPT Transcribe 之外，OpenAI 也同步發布了串流語音轉錄模型 `GPT-Live-Transcribe`。Artificial Analysis 目前正針對該串流模型進行基準評測，並計畫在日後於串流語音轉錄排行榜上公佈評測結果，呼應了本站先前策展過〈[OpenAI 推出 GPT-Live-Transcribe 模型](/curated/2763)〉的低延遲即時轉錄佈局。

## 媒體內容

**GPT Transcribe 在 Artificial Analysis AA-WER v2 基準測試中取得 3.3% 的字詞錯誤率（WER），相較前代 GPT-4o Transcribe 的 4% 降低了 0.7 個百分點，排名第 9。**

**數據表**

|   |   |
| --- | --- |
| Fun-Realtime-ASR-preview | 1.7% |
| Scribe v2, ElevenLabs | 2.2% |
| MAI-Transcribe-1.5 | 2.4% |
| Smallest AI Pulse Pro | 2.4% |
| Voxtral Small, Mistral | 2.8% |
| Gemini 3.1 Pro Preview (High) | 2.8% |
| Universal-3.5 Pro, AssemblyAI | 3% |
| Solaria-3, Gladia | 3.2% |
| GPT Transcribe, OpenAI | 3.3% |
| Resonant-1 | 3.4% |
| Inkling (256K), Thinking Machines | 3.5% |
| Qwen3.5 Omni Plus | 3.5% |
| Gemini 3.1 Pro Preview (Low) | 3.6% |
| Voxtral Mini Transcribe 2, Mistral | 3.6% |
| Soniox v5 Async | 3.8% |
| GPT-4o Transcribe, OpenAI | 4% |
| Grok Speech to Text, SpaceXAI | 4% |
| Speechmatics 增強版 | 4% |
| Whisper Large v3, OpenAI | 4.1% |
| Amazon Transcribe | 4.1% |
| Modulate STT Batch English VFast | 4.2% |
| Canary Qwen 2.5B, NVIDIA | 4.3% |
| Chirp 3, Google | 4.3% |
| Smallest AI Pulse | 4.4% |
| GPT-4o Mini Transcribe, OpenAI | 4.5% |
| Cohere Transcribe | 4.6% |
| Nova 2 Pro, Amazon | 4.9% |
| Melia | 4.9% |
| Nova-3, Deepgram | 5.2% |
| Qwen3 ASR Flash, Alibaba | 5.8% |
| Rev AI | 5.9% |

**GPT Transcribe 在 AA-AgentTalk 資料集取得 2.2% WER、VoxPopuli-Cleaned-AA 取得 2.7% WER、Earnings22-Cleaned-AA 則取得 6.1% WER**

**數據表**

| 圖表資料：模型 | AA-AgentTalk | VoxPopuli-Cleaned-AA | Earnings22-Cleaned-AA |
| --- | --- | --- | --- |
| Fun-Realtime-ASR-preview | 2.0% | 1.2% | 1.8% |
| Scribe v2, ElevenLabs | 1.5% | 1.7% | 4.0% |
| MAI-Transcribe-1.5 | 2.0% | 1.6% | 4.0% |
| Smallest AI Pulse Pro | 1.8% | 1.6% | 4.4% |
| Voxtral Small, Mistral | 2.3% | 1.7% | 4.8% |
| Gemini 3.1 Pro Preview (High) | 1.5% | 1.8% | 6.5% |
| Universal-3.5 Pro, AssemblyAI | 1.9% | 2.3% | 5.9% |
| Solaria-3, Gladia | 2.2% | 2.9% | 5.6% |
| Inkling (256K), Thinking Machines | 3.1% | 2.3% | 5.4% |
| GPT Transcribe, OpenAI | 2.2% | 2.7% | 6.1% |
| Voxtral Mini Transcribe 2, Mistral | 3.0% | 2.2% | 6.3% |
| Resonant-1 | 2.1% | 2.6% | 6.8% |
| Soniox v5 Async | 3.1% | 2.3% | 6.7% |
| Qwen3.5 Omni Plus | 1.6% | 4.8% | 6.1% |
| Gemini 3.1 Pro Preview (Low) | 1.7% | 2.0% | 8.9% |
| Speechmatics Enhanced | 3.4% | 2.9% | 6.6% |
| Whisper Large v3, OpenAI | 3.4% | 2.4% | 7.0% |
| Grok Speech to Text, SpaceXAI | 3.1% | 2.2% | 7.7% |
| GPT-4o Transcribe, OpenAI | 2.7% | 2.8% | 7.7% |
| Amazon Transcribe | 3.0% | 4.3% | 6.0% |
| Canary Qwen 2.5B, NVIDIA | 3.2% | 4.3% | 6.3% |
| Modulate STT Batch English VFast | 2.8% | 8.9% | 7.4% |
| Smallest AI Pulse | 3.6% | 4.0% | 6.6% |
| GPT-4o Mini Transcribe, OpenAI | 3.7% | 2.4% | 8.1% |
| Chirp 3, Google | 2.5% | 3.7% | 8.7% |
| Cohere Transcribe | 3.1% | 5.4% | 6.7% |
| Melia | 4.2% | 3.9% | 7.2% |
| Nova 2 Pro, Amazon | 4.0% | 5.3% | 6.2% |
| Nova-3, Deepgram | 3.6% | 2.9% | 10.5% |
| Qwen3 ASR Flash, Alibaba | 5.9% | 4.1% | 7.3% |
| Rev AI | 5.8% | 3.6% | 8.4% |

**GPT Transcribe 的每 1,000 分鐘音訊價格為 4.50 美元，相較於前代 GPT-4o Transcribe 的 6.00 美元降低了 25%。**

**數據表**

| 模型 | 每 1000 分鐘音訊之美元金額 |
| --- | --- |
| Modulate STT Batch English VFast | 0.42 |
| Wizper (L, v3), fal.ai | 0.5 |
| Canary Qwen 2.5B, Replicate | 0.74 |
| Whisper (L, v3), fal.ai | 1.15 |
| Parakeet TDT 0.6B V3, Together.ai | 1.5 |
| Whisper Large v3, together.ai | 1.5 |
| Soniox v5 Async | 1.66 |
| Grok Speech to Text, SpaceXAI | 1.67 |
| Voxtral Mini Transcribe 2 | 3 |
| GPT-4o Mini Transcribe | 3 |
| Nova 2 Pro | 3.1 |
| Rev AI | 3.33 |
| Resonant-1 | 3.6 |
| Scribe v2 | 3.67 |
| Smallest AI Pulse Pro | 4 |
| Melia | 4 |
| Voxtral Small | 4 |
| Nova-3 | 4.3 |
| GPT Transcribe | 4.5 |
| Smallest AI Pulse | 5 |
| MAI-Transcribe-1 | 6 |
| GPT-4o Transcribe | 6 |
| Amazon Transcribe | 6 |
| Gemini 3.1 Pro Preview (Low) | 7.72 |
| Solaria-3 | 10.16 |
| Enhanced | 12.5 |
| Gemini 3 Flash (High) | 13.7 |
| Gemini 3.1 Pro Preview (High) | 18.15 |

## 標籤

新產品, 功能更新, ASR, STT, OpenAI