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 de OpenAI y Gemini 3.5 Live Translate de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Whisper Large v3 Turbo ofrece una ventana de contexto de 448 tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 3.5 Live Translate ofrece 131.1K tokens de contexto a $5.00/$20.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Whisper Large v3 Turbo
Modelo de Voz y Audio NativoWhisper Large v3 Turbo de OpenAI es un modelo de IA diseñado para síntesis de voz natural, transcripción acústica y procesamiento de audio en tiempo real, con ventana de contexto de 0K, velocidad de 180 tokens/s, índice de inteligencia de 4
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Gemini 3.5 Live Translate
Modelo de Voz y Audio NativoGemini 3.5 Live Translate de Google es un modelo de IA diseñado para síntesis de voz natural, transcripción acústica y procesamiento de audio en tiempo real, con ventana de contexto de 131K, velocidad de 130 tokens/s, índice de inteligencia
$5.00 / 1M
$20.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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.
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 0K con hasta 0K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 120 ms
- Pesos abiertos (809M) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Gemini 3.5 Live Translate · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 131K con hasta 16K tokens de salida máxima (Arena Elo 1420)
- Rendimiento ágil de 130 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 300 ms
- Economía de API competitiva ($5/$20 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Whisper Large v3 Turbo (Ideal para síntesis de voz natural, transcripción acústica y procesamiento de audio en tiempo real, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 3.5 Live Translate (Ideal para síntesis de voz natural, transcripción acústica y procesamiento de audio en tiempo real, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 3.5 Live Translate lidera en inteligencia general y programación, Whisper Large v3 Turbo ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Whisper Large v3 Turbo resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Whisper Large v3 Turbo o Gemini 3.5 Live Translate?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini 3.5 Live Translate obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Whisper Large v3 Turbo frente a Gemini 3.5 Live Translate?+
Whisper Large v3 Turbo cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 3.5 Live Translate cuesta $5.00 / $20.00. En costo combinado, Whisper Large v3 Turbo es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Whisper Large v3 Turbo cuenta con 448 tokens de contexto frente a 131.1K tokens de Gemini 3.5 Live Translate. En velocidad de inferencia, Whisper Large v3 Turbo ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de OpenAI y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).