Whisper Large v3 Turbo vs Gemini 3.5 Live Translate
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Whisper Large v3 Turbo von OpenAI und Gemini 3.5 Live Translate von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Whisper Large v3 Turbo bietet ein Kontextfenster von 448 Tokens bei API-Preisen von $0.00/$0.00 pro 1M Tokens, während Gemini 3.5 Live Translate 131.1K Tokens Kontext zu $5.00/$20.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Whisper Large v3 Turbo
Natives Sprach- & AudiomodellWhisper Large v3 Turbo von OpenAI ist ein KI-Modell für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription mit 0K Kontextfenster, 180 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 42/100 und $0.0006/$0 pro 1M T
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Gemini 3.5 Live Translate
Natives Sprach- & AudiomodellGemini 3.5 Live Translate von Google ist ein KI-Modell für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription mit 131K Kontextfenster, 130 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 84/100 und $5/$20 pro 1M
$5.00 / 1M
$20.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Whisper Large v3 Turbo is 30000.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window (131K vs 0K tokens).
- Whisper Large v3 Turbo is faster at 180 tok/s vs 130 tok/s.
| Feature | Whisper Large v3 Turbo | Gemini 3.5 Live Translate |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 84 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $20.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $3.70 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 448 tokens~1 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 0K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 130 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 36% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 46% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $1.00 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- 0K Kontextfenster und bis zu 0K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 180 Token/Sekunde bei nur 120 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (809M) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Gemini 3.5 Live Translate · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (Arena Elo 1420)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 130 Token/Sekunde bei nur 300 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($5/$20 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei hohem Anfragevolumen empfiehlt sich der Einsatz von Prompt-Caching und Batch-API zur Kostenoptimierung
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Whisper Large v3 Turbo | Gemini 3.5 Live Translate |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.85 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 3K | 8K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Whisper Large v3 Turbo | Gemini 3.5 Live Translate |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | whisper-large-v3-turbo | models/gemini-3-5-live-translate |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2024-10 | 2026-06 |
| Knowledge Cutoff | 2024 (audio corpus) | February 2026 |
| Architecture | Distilled encoder-decoder speech transformer | Low-latency neural speech-to-speech cross-lingual transformer |
| Parameters | 809M | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.0006/1M in) across full 0K window | Flat rate ($5/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Implicit + Explicit Context Caching at $1/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) | Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | audio | audio |
| Output Modalities | text | audio, text |
Whisper Large v3 Turbo vs Gemini 3.5 Live Translate: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Whisper Large v3 Turbo or Gemini 3.5 Live Translate?
Gemini 3.5 Live Translate is more intelligent. It scores 84 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 130 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Whisper Large v3 Turbo is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $3.70 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Whisper Large v3 Turbo has lower latency, with a time to first token of 0.12s compared with 0.30s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.5 Live Translate has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 448 tokens.
Fazit
Sowohl Whisper Large v3 Turbo (Optimal für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini 3.5 Live Translate (Optimal für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Gemini 3.5 Live Translate führt bei komplexem Reasoning und Coding, Whisper Large v3 Turbo liefert den höheren Token-Durchsatz und Whisper Large v3 Turbo ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Whisper Large v3 Turbo oder Gemini 3.5 Live Translate?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini 3.5 Live Translate vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Whisper Large v3 Turbo und Gemini 3.5 Live Translate?+
Whisper Large v3 Turbo kostet $0.00 / $0.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 3.5 Live Translate liegt bei $5.00 / $20.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Whisper Large v3 Turbo günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Whisper Large v3 Turbo bietet 448 Tokens Kontext gegenüber 131.1K Tokens bei Gemini 3.5 Live Translate. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Whisper Large v3 Turbo vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).