GetInfoUs
হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI-এর Whisper Large v3 Turbo এবং OpenAI-এর Whisper Large v3 হলো দুটি শীর্ষস্থানীয় এআই মডেল। Whisper Large v3 Turbo মডেলে রয়েছে 448 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং এর এপিআই মূল্য $0.00/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন, যেখানে Whisper Large v3 মডেলে রয়েছে 448 টোকেন কনটেক্সট এবং মূল্য $0.01/$0.00 প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন। নিচে উভয় মডেলের বেঞ্চমার্ক, গতি ও খরচের বিস্তারিত তুলনা দেওয়া হলো।

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
OpenAI

Whisper Large v3 Turbo

অডিও ও স্পিচ এআই

OpenAI-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

Intelligence Index42 / 100
Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

448 tokens

SWE-bench Verified:

36%

OpenAI

Whisper Large v3

অডিও ও স্পিচ এআই

OpenAI-এর Whisper Large v3 হলো ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি এআই মডেল, যা 0K কনটেক্সট উইন্ডো, 55 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $0.006/$0 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 45/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদ

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

448 tokens

SWE-bench Verified:

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%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যWhisper Large v3 TurboWhisper Large v3
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4245
Provider
OpenAIOpenAI
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 text448 tokens~1 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
0K0K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s55 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 ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Whisper Large v3
+0.0% SWE-bench lead
খরচ
Whisper Large v3 Turbo
10.0x cheaper monthly runtime
স্পিড
Whisper Large v3 Turbo
+227% faster generation
কনটেক্সট
Tied
448 tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Whisper Large v3 TurboWhisper Large v3
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

36%vs36%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

46%vs46%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

66%vs66%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1255ptsvs1255pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

5.5%vs5.5%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

23%vs23%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

24.5%vs24.5%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

39%vs39%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

46%vs46%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

61%vs61%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs55 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Whisper Large v3 Turbo0.12s
Whisper Large v30.35s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Whisper Large v3 Turbo2.90s
Whisper Large v39.44s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Whisper Large v3 Turbo মাসিক API বিল
$0.00 / month
$0.0006/1M in · $0/1M out
Whisper Large v3 মাসিক API বিল
$0.01 / month
$0.006/1M in · $0/1M out
Whisper Large v3 Turbo saves approximately $0.01 / month (90%) under this workload.10.0x Savings

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

Whisper Large v3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • 0K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 0K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
  • 55 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 350ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
  • ওপেন-ওয়েটস আর্কিটেকচার (1.55B) — 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।

MetricWhisper Large v3 TurboWhisper Large v3
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.03$0.09
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
3K3K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যWhisper Large v3 TurboWhisper Large v3
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)whisper-large-v3-turbowhisper-large-v3
API প্রোটোকলOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ2024-102023-11
নলেজ কাটঅফ2024 (audio corpus)2023 (audio corpus)
আর্কিটেকচারDistilled encoder-decoder speech transformerEncoder-decoder speech transformer
প্যারামিটার স্কেল809M1.55B
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed CloudUnlimited (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 TTLস্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টটেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই)টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংপ্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুটপ্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সনেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAGনেটিভ 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 বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMBF16 / 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 ক্লাসিফিকেশনOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট
ইনপুট মডালিটিaudioaudio
আউটপুট মডালিটিtexttext

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

Whisper Large v3 Turbo (ন্যাচারাল ভয়েস সিনথেসিস, রিয়েল-টাইম অডিও প্রসেসিং ও স্পিচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য তৈরি, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং Whisper Large v3 (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 Whisper Large v3 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 Whisper Large v3 Turbo নাকি Whisper Large v3 কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে Whisper Large v3 এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

Whisper Large v3 Turbo এবং Whisper Large v3-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

Whisper Large v3 Turbo-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $0.00 / $0.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং Whisper Large v3-এর মূল্য $0.01 / $0.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে Whisper Large v3 Turbo বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

Whisper Large v3 Turbo মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 448 টোকেন এবং Whisper Large v3 মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 448 টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে Whisper Large v3 Turbo দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডোএআই বেঞ্চমার্করিজনিং মডেলটুল কলিংমডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

Related reading

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)।