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Head-to-Head Model Comparison

Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का Whisper Large v3 Turbo और OpenAI का Whisper Large v3 दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Whisper Large v3 Turbo में 448 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Whisper Large v3 में 448 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.01/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

Whisper Large v3 Turbo

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का Whisper Large v3 Turbo प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 0K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 180 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.0006/$0 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 42/100 इंटेलीजे

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

ऑडियो और स्पीच AI मॉडल

OpenAI का Whisper Large v3 प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 0K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 55 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.006/$0 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 45/100 इंटेलीजेंस स्कोर

Intelligence Index45 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

448 tokens

SWE-bench Verified:

36%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureWhisper 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%

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Whisper Large v3
+0.0% SWE-bench lead
Cost
Whisper Large v3 Turbo
10.0x cheaper monthly runtime
Speed
Whisper Large v3 Turbo
+227% faster generation
Context
Tied
448 tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Whisper Large v3 Turbo Monthly API Bill
$0.00 / month
$0.0006/1M in · $0/1M out
Whisper Large v3 Monthly API Bill
$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 · Strengths & Key Advantages

  • 0K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 0K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
  • 180 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 120ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (809M) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages

  • 0K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 0K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
  • 55 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 350ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (1.55B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त
Considerations & Trade-offs
  • पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
  • अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureWhisper Large v3 TurboWhisper Large v3
Official API Model ID (SDK)whisper-large-v3-turbowhisper-large-v3
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-102023-11
Knowledge Cutoff2024 (audio corpus)2023 (audio corpus)
ArchitectureDistilled encoder-decoder speech transformerEncoder-decoder speech transformer
Parameters809M1.55B
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($0.0006/1M in) across full 0K windowFlat rate ($0.006/1M in) across full 0K window
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix caching at $0/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentText-only completion (No GUI action loop)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportFull 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 BillingText BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Audio (~25–32 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / 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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiesaudioaudio
Output Modalitiestexttext

Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

Whisper Large v3 Turbo (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Whisper Large v3 (प्राकृतिक वॉइस सिंथेसिस, रियल-टाइम ऑडियो प्रोसेसिंग और ट्रांसक्रिप्शन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Whisper Large v3 जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Whisper Large v3 Turbo तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Whisper Large v3 Turbo बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Whisper Large v3 Turbo या Whisper Large v3 में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Whisper Large v3 आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Whisper Large v3 Turbo और Whisper Large v3 में किसका API सस्ता है?+

Whisper Large v3 Turbo की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Whisper Large v3 की $0.01 / $0.00 है। समग्र लागत में Whisper Large v3 Turbo अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Whisper Large v3 Turbo में 448 टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Whisper Large v3 में 448 टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Whisper Large v3 Turbo तेज़ है।

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Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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स्रोत: OpenAI और OpenAI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।