Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Whisper Large v3 Turbo de OpenAI et Whisper Large v3 de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Whisper Large v3 Turbo propose une fenêtre de contexte de 448 tokens au tarif de $0.00/$0.00 par million de tokens, tandis que Whisper Large v3 offre 448 tokens de contexte à $0.01/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Whisper Large v3 Turbo
Modèle Audio et Vocal NatifWhisper Large v3 Turbo de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 0K, une vitesse de 180 tokens/s, un indice d’intellig
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3
Modèle Audio et Vocal NatifWhisper Large v3 de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, offrant une fenêtre de contexte de 0K, une vitesse de 55 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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% |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 0K et capacité de sortie maximale de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 120 ms
- Poids ouverts (809M) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 0K et capacité de sortie maximale de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Débit rapide de 55 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 350 ms
- Poids ouverts (1.55B) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Whisper Large v3 Turbo | Whisper Large v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | whisper-large-v3-turbo | whisper-large-v3 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2024-10 | 2023-11 |
| Knowledge Cutoff | 2024 (audio corpus) | 2023 (audio corpus) |
| Architecture | Distilled encoder-decoder speech transformer | Encoder-decoder speech transformer |
| Parameters | 809M | 1.55B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.0006/1M in) across full 0K window | Flat rate ($0.006/1M in) across full 0K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| 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) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 2 GB VRAM (4-bit Quantized) · 4 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | audio | audio |
| Output Modalities | text | text |
Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3: Réponses Rapides (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.
Verdict
Whisper Large v3 Turbo (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Whisper Large v3 (Conçu pour la synthèse vocale naturelle, la transcription audio et le dialogue parlé en temps réel, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Whisper Large v3 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Whisper Large v3 Turbo assure un débit supérieur et Whisper Large v3 Turbo offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Whisper Large v3 Turbo ou Whisper Large v3 ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Whisper Large v3 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Whisper Large v3 Turbo et Whisper Large v3 ?+
Whisper Large v3 Turbo est facturé $0.00 / $0.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.01 / $0.00 pour Whisper Large v3. En coût pondéré, Whisper Large v3 Turbo est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Whisper Large v3 Turbo prend en charge 448 tokens contre 448 tokens pour Whisper Large v3. Côté vitesse de génération, Whisper Large v3 Turbo est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de OpenAI et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).