Whisper Large v3 Turbo vs Whisper Large v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Whisper Large v3 Turbo da OpenAI e Whisper Large v3 da OpenAI são dois modelos de IA de destaque. O Whisper Large v3 Turbo oferece uma janela de contexto de 448 tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Whisper Large v3 oferece 448 tokens de contexto a $0.01/$0.00 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Whisper Large v3 Turbo
Modelo Nativo de Voz e ÁudioO Whisper Large v3 Turbo da OpenAI é um modelo de IA projetado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, oferecendo janela de contexto de 0K, velocidade de 180 tokens/s, índice de inteligência de 42
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Whisper Large v3
Modelo Nativo de Voz e ÁudioO Whisper Large v3 da OpenAI é um modelo de IA projetado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, oferecendo janela de contexto de 0K, velocidade de 55 tokens/s, índice de inteligência de 45/100 e
$0.01 / 1M
$0.00 / 1M
448 tokens
36%
Principais Diferenças em Resumo
- 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% |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações 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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Whisper Large v3 Turbo · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 0K com limite máximo de saída de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Taxa de transferência rápida de 180 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 120 ms
- Pesos abertos (809M) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Whisper Large v3 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 0K com limite máximo de saída de 0K tokens (SWE-bench Verified 36% · GPQA Diamond 46%)
- Taxa de transferência rápida de 55 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 350 ms
- Pesos abertos (1.55B) para auto-hospedagem local ou em nuvem privada via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requer servidores GPU com memória VRAM adequada para execução local em precisão total
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Whisper Large v3 Turbo (Indicado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Whisper Large v3 (Indicado para síntese de voz natural, transcrição de áudio e interação falada em tempo real, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Whisper Large v3 lidera em inteligência geral e programação, Whisper Large v3 Turbo oferece geração mais rápida e Whisper Large v3 Turbo apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Whisper Large v3 Turbo ou Whisper Large v3?+
Nas avaliações de inteligência e código, Whisper Large v3 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Whisper Large v3 Turbo ou Whisper Large v3?+
O Whisper Large v3 Turbo custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Whisper Large v3 custa $0.01 / $0.00. No custo combinado, Whisper Large v3 Turbo é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Whisper Large v3 Turbo suporta 448 tokens de contexto contra 448 tokens do Whisper Large v3, enquanto Whisper Large v3 Turbo entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fontes oficiais: Documentação oficial de API da OpenAI e OpenAI e benchmarks independentes (2026).