OpenAI 刚刚发布 GPT-Transcribe 和 GPT-Live-Transcribe 两套语音转文字模型。两者分别面向已完成的录音文件和持续输入的实时音频，均支持上下文、关键词和多语言提示。
这次更新的重点不只是增加了两个模型，而是将文件转录和实时转录拆成了两条独立产品线。过去，开发者经常需要在同一套语音识别方案中兼顾准确率、延迟和成本，现在可以根据音频是否正在发生，选择不同的模型和调用方式。
GPT-Live-Transcribe：处理实时音频
gpt-live-transcribe 面向麦克风、电话、会议或直播等持续产生的音频。
模型通过 Realtime transcription session 接收音频流，并随着语音输入持续返回文字增量。在一段语音被提交后，系统还会返回该片段的最终转录文本。
服务端可以通过 WebSocket 接入，浏览器和移动端也可以通过 WebRTC 接入。模型支持调整转录延迟：较低的延迟设置可以更早返回部分文字，较高的延迟设置则可能提高转录质量。
其适用场景包括直播字幕、会议实时记录、电话转录、语音助手和通话辅助。
GPT-Live-Transcribe 按音频时长计费，价格为每分钟 0.017 美元。按照公开单价计算，一小时音频的模型费用约为 1.02 美元。
实时模型价格更高，主要对应的是持续音频接入、增量文字输出和更低响应延迟。对于直播字幕和语音交互产品，转录结果能否及时出现，通常与最终准确率同样重要。
gpt-transcribe 主要处理已经录制完成的音频文件，也可以为 Realtime 会话中已经提交的语音片段生成最终转录文本。
文件转录继续使用：/v1/audio/transcriptions
开发者可以一次性获取完整结果，也可以让接口分段返回已经生成的文字。这里的流式返回，是指完整音频文件的转录结果逐步输出，并不是持续接收正在发生的现场音频。
GPT-Transcribe 的价格为每分钟 0.0045 美元，一小时音频的模型费用约为 0.27 美元。GPT-Live-Transcribe 的每分钟价格约为 GPT-Transcribe 的 3.8 倍。
因此，已经录制完成的会议、播客、采访和客服录音，可以使用 GPT-Transcribe 处理。没有实时显示需求时，文件转录的成本明显更低。
两套模型的价格差异，也反映出语音转录正在从“一个模型覆盖所有任务”，转向按照延迟要求和处理方式分层计费。
GPT-Transcribe 和 GPT-Live-Transcribe 均支持三类转录上下文：
这些参数可以帮助模型处理专业术语、多语言切换、产品编号和特定名称。
关键词只是识别提示，并不代表模型必须输出对应词语。开发者仍需要检查模型是否误插入音频中没有出现的关键词。
上下文参数的结构化，是这次更新中较重要的变化。语音识别不再只依赖音频信号，调用方还可以将业务场景、术语库和语言信息传入模型。
对于医疗、金融、客服、教育和企业会议等垂直场景，模型本身的通用准确率之外，专业词汇能否稳定识别，往往直接影响转录结果是否可用。
GPT-Transcribe 可以用于批量工作负载，例如由应用程序将多份录音加入任务队列，分别调用文件转录接口。
但 OpenAI 当前的 Batch API 不包括：
/v1/audio/transcriptions
因此，音频转录的批量处理仍需要由应用侧自行组织，不能直接通过 /v1/batch 提交，也不适用 Batch API 的折扣和独立额度。
在实际系统中，开发者还需要自行处理任务队列、并发限制、失败重试、文件上传和结果回写。
OpenAI 将实时转录和文件转录分开，说明语音识别产品的竞争重点正在发生变化。
第一，实时转录开始成为独立能力。直播字幕、电话客服和语音助手关注的不只是最终文本是否准确，还包括首段文字出现时间、增量结果稳定性和最终文本完成速度。
第二，上下文正在成为转录系统的一部分。产品可以根据用户、行业和对话场景，动态传入术语和语言信息，而不是只依赖一个固定模型处理所有音频。
第三，基础转录能力的接入门槛继续下降。开发者可以更快获得实时或文件转录能力，但产品之间的差异会更多转向音频处理、上下文管理、交互设计和业务流程整合。
两套模型都不能只依靠官方描述完成选型。实际效果仍与音频类型、口音、背景噪声、电话音质、专业术语和多语言环境有关，需要使用真实业务音频进行测试。
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