Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
OpenAIs dedikerede tale-til-tekst-model til at omdanne lyd til præcise teksttransskriptioner i store mængder.
Oversigt. GPT-4o Mini Transcribe (2025-12-15) er OpenAIs dedikerede tale-til-tekst-model bygget på GPT-4o Mini-familien. Den tager lyd plus en valgfri tekstprompt som inddata og returnerer en teksttransskription, hvilket gør den til et specialbygget endepunkt for dem, der har brug for inferens fokuseret specifikt på at gøre tale til præcis tekst frem for generel chat eller ræsonnering. 2025-12-15-versionen bringer forbedringer i præcision og pålidelighed i forhold til OpenAIs tidligere transskriptionsmodeller.
Vigtigste styrker. Som et smalt lyd-til-tekst-endepunkt udfører den en enkelt, veldefineret opgave frem for ræsonnering i flere trin, hvilket holder dens adfærd forudsigelig for behandlingskæder til transskription. OpenAI positionerer denne version som mere præcis og pålidelig end tidligere transskriptionsudgivelser i samme familie. Dens kompakte design afspejler den omkostningseffektive tilgang til store mængder fra den bredere GPT-4o Mini-familie, hvilket gør den velegnet til arbejdsopgaver, der skal behandle meget lyd uden kompleks efterfølgende logik.
Anvendelsesområder. Brug denne model, når du har brug for at konvertere talt lyd til tekst i store mængder — transskription af opkald, mødereferater, stemmedrevne grænseflader eller behandlingskæder for teksting. Den passer til indstillinger med kort svartid og høj gennemstrømning, hvor opgaven udelukkende er transskription frem for opsummering, analyse eller samtaler over flere runder. Hvis din arbejdsgang kræver, at modellen ræsonnerer over transskriptionen, foretager verktøjskald eller fører en samtale på systemniveau, bør du kombinere den med en separat tekstmodel efterfølgende i stedet for at forvente, at den gør det arbejde selv.
Begrænsninger. Transskriptionsendepunktet kører på et mindre kontekstvindue (16.000 tokens) og en lavere grænse for uddata (2.000 tokens) end den almindelige GPT-4o Mini-chatmodel, så det er ikke egnet til meget lang lyd i en enkelt forespørgsel eller til at generere lang tekst. Det understøtter ikke verktøjskald, lyduddata eller en konventionel systemprompt — det valgfrie promptfelt er beregnet til at påvirke ordvalg og stil frem for at styre adfærd. OpenAI har ikke oplyst, hvor træningsdataene slutter, eller antallet af parametre for denne variant.
Bemærkning om suverænitet. GPT-4o Mini Transcribe er bygget og drives af OpenAI, en amerikansk modelskaber, så lyd og tekst, der behandles gennem dette endepunkt, er underlagt amerikansk lovgivning. Specifikke politikker for dataplacering og ingen træning på dine data for dette transskriptionsendepunkt er ikke dokumenteret i den nuværende forskning og bør bekræftes direkte hos OpenAI, før du håndterer følsom lyd.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Pris | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L0 | 0,00272 € per lydminut | Online |
8 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Modelnavnet angiver eksplicit egenskaber til transskribering (gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15). Et kontekstvindue på 128k giver plads til hele sessioner og transskriptioner. Dette er varianten af modelfamilien til dette specifikke formål.
Et kontekstvindue på 128k understøtter historik over mange runder og sagskontekst. Modelfamiliens prissætning passer til drift af support i store mængder, selvom kvaliteten i mellemklassen (6,7) placerer den på et acceptabelt snarere end et stærkt niveau.
Et kontekstvindue på 128k og egenskaber til transskribering muliggør behandling af mødereferater. Omkostningseffektiv inferens passer til arbejdsflow med mange møder, selvom et kvalitetsindeks på 6,7 tyder på en acceptabel snarere end stærk nøjagtighed ved kritiske resuméer.
Et kontekstvindue på 128k giver plads til lange dokumenter. Familiens omkostningseffektivitet passer til opsummering i store mængder, men et kvalitetsindeks på 6,7 indikerer en acceptabel snarere end stærk præstation ved opgaver, hvor nøjagtighed er kritisk.
Et kontekstvindue på 128k muliggør indlæsning af dokumenter og arbejdsflow til informationssøgning. Lukkede vægte og amerikansk oprindelse begrænser suveræn drift, men prisprofilen passer til prisbevidst dokument-QA i stor skala.
Egenskaber til transskribering og et kontekstvindue på 128k muliggør en behandlingskæde fra tale til tekst og svar. Velegnet til prisdrevne samtaleagenter, selvom manglen på eksplicit TTS eller streaming i sanntid tyder på begrænsninger ved stemmeoplevelser i drift.
Et kontekstvindue på 128k understøtter ekstraktion fra flere dokumenter. Kvalitet i mellemklassen (6,7) er acceptabel til ikke-kritisk ekstraktion, selvom manglen på værktøjskald begrænser agentiske arbejdsflow til ekstraktion.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod transskription-modellerne på Stav.
Ingen benchmarkkilde endnu
curl https://api.stav.ai/v1/audio/transcriptions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-F model="openai/gpt-4o-mini-transcribe-2025-12-15" \
-F file="@meeting.mp3"→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på