Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのWhisper Large v3 TurboとOpenAIのWhisper Large v3は、注目度の高い主要AIモデルです。Whisper Large v3 Turboは448 トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のWhisper Large v3は448 トークンのコンテキストで入力$0.01/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Whisper Large v3 Turbo
音声・スピーチAIモデルOpenAI の Whisper Large v3 Turbo は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。0K のコンテキストウィンドウ、毎秒 180 トークンの生成速度、知能指数 42/100（1Mトークンあたり入力$0.0006・出力$0）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3
音声・スピーチAIモデルOpenAI の Whisper Large v3 は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。0K のコンテキストウィンドウ、毎秒 55 トークンの生成速度、知能指数 45/100（1Mトークンあたり入力$0.006・出力$0）を実現しています。
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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% |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- 0K のコンテキストウィンドウと最大 0K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%）
- 毎秒 180 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 120ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (809M)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages
- 0K のコンテキストウィンドウと最大 0K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%）
- 毎秒 55 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 350ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (1.55B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Whisper Large v3 Turbo（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とWhisper Large v3（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではWhisper Large v3がリードし、応答速度とスループットではWhisper Large v3 Turboが優れ、APIコスト効率ではWhisper Large v3 Turboが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Whisper Large v3 Turbo と Whisper Large v3 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Whisper Large v3 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Whisper Large v3 Turbo と Whisper Large v3 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Whisper Large v3 Turbo は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Whisper Large v3 は入力$0.01 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Whisper Large v3 Turbo がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Whisper Large v3 Turbo が 448 トークン、Whisper Large v3 が 448 トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Whisper Large v3 Turbo がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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公的ソース: OpenAIおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。