GPT Realtime Whisper vs Whisper Large v3 Turbo
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
OpenAI-এর GPT Realtime Whisper এবং OpenAI-এর Whisper Large v3 Turbo হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। GPT Realtime Whisper মডেলে রয়েছে 448 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.01/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Whisper Large v3 Turbo মডেলে রয়েছে 448 টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT Realtime Whisper
অডিও ও স্পিচ এআইOpenAI-এর GPT Realtime Whisper হলো ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 0K কনটেক্সট উইন্ডো, 140 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.006/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 44/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3 Turbo
অডিও ও স্পিচ এআইOpenAI-এর Whisper Large v3 Turbo হলো ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 0K কনটেক্সট উইন্ডো, 180 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.0006/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 42/100 ইন্টেলিজেন্স স্
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Whisper Large v3 Turbo is 10.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Whisper Large v3 Turbo is faster at 180 tok/s vs 140 tok/s.
- Whisper Large v3 Turbo leads on SWE-bench coding (36.0% vs 36.0%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT Realtime Whisper | Whisper Large v3 Turbo |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 44 | 42 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.01 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 448 tokens~1 A4 pages of text | 448 tokens~1 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 0K | 0K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | 36% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 46% | 46% |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT Realtime Whisper · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 0K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 0K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- 140 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 150ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- $0.006/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
Whisper Large v3 Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 0K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 0K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- 180 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 120ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
- ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (809M) — vLLM, Ollama বা প্রাইভেট GPU ক্লাস্টারে সেলফ-হোস্টিংযোগ্য
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- সম্পূর্ণ প্রিসিশনে লোকাল GPU সার্ভারে হোস্ট করতে পর্যাপ্ত VRAM ও হার্ডওয়্যার অবকাঠামো প্রয়োজন
- অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT Realtime Whisper | Whisper Large v3 Turbo |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.04 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 3K | 3K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT Realtime Whisper | Whisper Large v3 Turbo |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-realtime-whisper | whisper-large-v3-turbo |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2026-05 | 2024-10 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | 2024 (audio corpus) |
| আর্কিটেকচার | Streaming speech-to-text transformer | Distilled encoder-decoder speech transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | 809M |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 0K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.006/1M) | পূর্ণ 0K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.0006/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | audio | audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT Realtime Whisper vs Whisper Large v3 Turbo: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT Realtime Whisper or Whisper Large v3 Turbo?
GPT Realtime Whisper is more intelligent. It scores 44 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Whisper Large v3 Turbo is faster, generating 180 tokens per second compared with 140 tokens per second.
Which model has lower latency?
Whisper Large v3 Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.12s compared with 0.15s.
চূড়ান্ত মতামত
GPT Realtime Whisper (ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Whisper Large v3 Turbo (ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT Realtime Whisper এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য Whisper Large v3 Turbo সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য Whisper Large v3 Turbo সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GPT Realtime Whisper নাকি Whisper Large v3 Turbo কোনটি ভালো?+
বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT Realtime Whisper এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।
GPT Realtime Whisper এবং Whisper Large v3 Turbo-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+
GPT Realtime Whisper-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.01 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Whisper Large v3 Turbo-এর মূল্য $0.00 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Whisper Large v3 Turbo বেশি সাশ্রয়ী।
কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+
GPT Realtime Whisper মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 448 টোকেন এবং Whisper Large v3 Turbo মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 448 টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Whisper Large v3 Turbo দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 3.5 Live Translate বনাম GPT Realtime Whisper: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Whisper Large v3 Turbo বনাম Gemini 3.5 Live Translate: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Whisper Large v3 Turbo বনাম Whisper Large v3: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Aion-Mini: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-3.0 বনাম Gemini 3.6 Flash: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
- Aion-Mini বনাম Laguna XS 2.1: বেঞ্চমার্ক, এপিআই দাম ও স্পিড তুলনা (২০২৬)তুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: OpenAI ও OpenAI অফিশিয়াল এপিআই ডকুমেন্টেশন এবং স্বাধীন বেঞ্চমার্ক ইভালুয়েশন (২০২৬)।