Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAI의 Whisper Large v3 Turbo와 OpenAI의 Whisper Large v3는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Whisper Large v3 Turbo는 448 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.00/$0.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Whisper Large v3는 448 토큰 컨텍스트와 $0.01/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Whisper Large v3 Turbo
네이티브 음성 및 오디오 모델OpenAI의 Whisper Large v3 Turbo 모델은 자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식에 최적화된 AI 모델로, 0K 컨텍스트 윈도우, 초당 180 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 42/100점(1M 토큰당 입력 $0.0006 / 출력 $0)을 제공합니다.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3
네이티브 음성 및 오디오 모델OpenAI의 Whisper Large v3 모델은 자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식에 최적화된 AI 모델로, 0K 컨텍스트 윈도우, 초당 55 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 45/100점(1M 토큰당 입력 $0.006 / 출력 $0)을 제공합니다.
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
한눈에 보는 핵심 차이점
- 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% |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- 0K 컨텍스트 윈도우 및 최대 0K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- 초당 180 토큰의 빠른 처리 속도와 120ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (809M)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages
- 0K 컨텍스트 윈도우 및 최대 0K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- 초당 55 토큰의 빠른 처리 속도와 350ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (1.55B)를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
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 |
기술 사양 (Specifications)
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: 핵심 요약 문답 (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.
종합 평가
Whisper Large v3 Turbo(자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Whisper Large v3(자연스러운 음성 합성(TTS), 실시간 오디오 처리 및 고정밀 음성 인식, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Whisper Large v3가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Whisper Large v3 Turbo가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Whisper Large v3 Turbo가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Whisper Large v3 Turbo와 Whisper Large v3 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Whisper Large v3가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Whisper Large v3 Turbo와 Whisper Large v3의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Whisper Large v3 Turbo는 100만 토큰당 입력 $0.00 / 출력 $0.00이며, Whisper Large v3는 입력 $0.01 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Whisper Large v3 Turbo가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Whisper Large v3 Turbo가 448 토큰, Whisper Large v3가 448 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Whisper Large v3 Turbo가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
공식 출처: OpenAI 및 OpenAI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).