Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Whisper Large v3 Turbo by OpenAI and Whisper Large v3 by OpenAI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Whisper Large v3 Turbo holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 448 tokens. In latency-sensitive production environments, Whisper Large v3 Turbo leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Whisper Large v3 Turbo
দ্রুত ASRদ্রুত, accurate স্পিচ-প্রতি-টেক্সট মডেল এর জন্য transcription এবং captioning.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3
বহুভাষিক ASRrobust ওপেন Whisper checkpoint এর জন্য বহুভাষিক transcription এবং captioning.
$0.01 / 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 55 tok/s.
- Whisper Large v3 leads on SWE-bench coding (36.0% vs 36.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Whisper Large v3 Turbo | Whisper Large v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 45 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.01 / 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 | 180 tok/s | 55 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।
Whisper Large v3 Turbo · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Roughly eight times দ্রুততর চেয়ে Whisper বৃহৎ v3
- Far cheaper প্রতি minute এর অডিও
- অত্যন্ত close প্রতি v3 সঠিকতা এর ওপর clean স্পিচ
- Excellent সঠিকতা-প্রতি-গতি ratio এর জন্য bulk jobs
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Slightly কম accurate চেয়ে v3 এর ওপর difficult বা noisy অডিও
- Still নয় true স্ট্রিমিং মডেল
Whisper Large v3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Supports 99+ ভাষাসমূহ সহ শক্তিশালী সঠিকতা
- ওপেন-ওয়েটস এর জন্য সেলফ-হোস্টিং এবং ফাইন-টিউনিং
- Robust এর ওপর noisy এবং accented অডিও
- অত্যন্ত শক্তিশালী এর ওপর accented এবং noisy স্পিচ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- নয় রিয়েল-টাইম — batch বা chunked প্রক্রিয়াকরণ শুধুমাত্র
- No নির্মিত-মধ্যে diarisation বা speaker labels
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Whisper Large v3 Turbo | Whisper Large v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.09 |
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 | Whisper Large v3 Turbo | Whisper Large v3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | whisper-large-v3-turbo | whisper-large-v3 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| রিলিজ তারিখ | 2024-10 | 2023-11 |
| নলেজ কাটঅফ | 2024 (audio corpus) | 2023 (audio corpus) |
| আর্কিটেকচার | Distilled encoder-decoder speech transformer | Encoder-decoder speech transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 809M | 1.55B |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 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 ($0.0006/1M) | পূর্ণ 0K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.006/1M) |
| 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) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | 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 | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 4 GB VRAM (নেটিভ BF16) | 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) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | audio | audio |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Whisper Large v3 Turbo or Whisper Large v3?
Whisper Large v3 is more intelligent. It scores 45 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 55 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 0.35s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Whisper Large v3 Turbo if your priority is Fast, cheap transcription at scale. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Whisper Large v3 if your workflow prioritizes Batch transcription, subtitling and multilingual captioning. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Whisper Large v3 Turbo compare to Whisper Large v3 in API token pricing and cost per token?+
Whisper Large v3 Turbo costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Whisper Large v3 costs $0.01 input and $0.00 output. Overall, Whisper Large v3 Turbo is the more cost-effective model for high-volume API pipelines.
Which model has a larger context window: Whisper Large v3 Turbo or Whisper Large v3?+
Both Whisper Large v3 Turbo and Whisper Large v3 offer an identical context window of 448 tokens (~336 words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Whisper Large v3 Turbo or Whisper Large v3?+
Both models achieve an identical 36% score on SWE-bench Verified, demonstrating matched software engineering capabilities.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Whisper Large v3 Turbo and Whisper Large v3?+
Whisper Large v3 Turbo is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Whisper Large v3 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Whisper Large v3 Turbo and Whisper Large v3?+
Whisper Large v3 Turbo generates approximately 180 tokens per second, while Whisper Large v3 delivers 55 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Whisper Large v3 Turbo provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Whisper Large v3 Turbo and Whisper Large v3 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Whisper Large v3 Turbo to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Whisper Large v3. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- GPT Realtime Whisper vs Whisper Large v3 Turbo: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Whisper Large v3 Turbo vs Gemini 3.5 Live Translate: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Whisper Large v3 vs Gemini 3.5 Live Translate: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
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: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs