GPT-4o 語音轉錄：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）
什麼是 GPT-4o Transcribe？
GPT-4o Transcribe 是 OpenAI 推出的基於 GPT-4o 的語音轉文本模型，於 2025年3月20日 發布，具備 16,000 個 token 的上下文視窗、多語言轉錄能力，API 定價為每 100 萬輸入 token 2.50 美元、每 100 萬輸出 token 10 美元（截至 2026年7月）。
此模型專為將語音音訊轉換為書面文本而設計，是一款專用的自動語音辨識（ASR）模型，而非通用對話模型，因此其主要用途為轉錄，而非推理、文件生成或工具調用。
OpenAI 在發布 GPT-4o Transcribe 的同時，也推出了 GPT-4o Mini Transcribe，作為新一代音訊模型的一部分。OpenAI 表示，相較於最初的 Whisper 模型，新模型在詞錯誤率、語言辨識及轉錄準確性方面皆有所提升，特別是在口音、背景噪音及語速變化等情境下表現更佳。
官方 OpenAI 模型 ID 為 gpt-4o-transcribe。該模型亦以 openai/gpt-4o-transcribe 的形式出現在 Gate.AI 模型列表中。
GPT-4o Transcribe 適用於開發會議轉錄工具、客服分析、媒體處理系統、可檢索音訊檔案、語音介面及多語種語音工作流程等場景。
GPT-4o Transcribe 的核心參數與定價
以下參數根據 OpenAI 官方文件及 Gate.AI 模型卡，數據截至 2026年7月。
| 規格 | 經驗證的數值 |
|---|---|
| 提供方 | OpenAI（截至 2026年7月） |
| 模型家族 | GPT-4o 音訊模型（截至 2026年7月） |
| 模型類型 | 語音轉文本及自動語音辨識模型（截至 2026年7月） |
| 發布日期 | 2025年3月20日（截至 2026年7月） |
| 上下文視窗 | 16,000 token（截至 2026年7月） |
| 最大輸出 | 2,000 token（截至 2026年7月） |
| 知識截止日期 | 2024年6月1日（截至 2026年7月） |
| 輸入定價 | OpenAI 收費每 100 萬輸入 token 2.50 美元（截至 2026年7月） |
| 快取輸入定價 | 官方文件截至 2026年7月未明確說明 |
| 輸出定價 | OpenAI 收費每 100 萬輸出 token 10.00 美元（截至 2026年7月） |
| 預計轉錄成本 | OpenAI 預計每分鐘音訊約 0.006 美元（截至 2026年7月） |
| 計價單位 | 每 100 萬 token；OpenAI 亦公布每分鐘的估算成本（截至 2026年7月） |
| 支援的輸入模態 | 音訊及可選文本提示（截至 2026年7月） |
| 支援的輸出模態 | 文本（截至 2026年7月） |
| 回應格式 | JSON 及純文本（截至 2026年7月） |
| 支援的上傳格式 | MP3、MP4、MPEG、MPGA、M4A、WAV、WebM（截至 2026年7月） |
| 最大標準上傳檔案大小 | 每個檔案 25 MB（截至 2026年7月） |
| OpenAI API 存取 | /v1/audio/transcriptions 轉錄 API（截至 2026年7月） |
| OpenAI 模型 ID | gpt-4o-transcribe（截至 2026年7月） |
| Gate.AI模型 ID | openai/gpt-4o-transcribe，詳見Gate.AI模型卡（截至 2026年7月） |
| Gate.AI定價 | 在本頁查閱的Gate.AI模型卡上顯示不可用（截至 2026年7月） |
| 免費 API 存取 | OpenAI 公布的模型速率限制表未支援（截至 2026年7月） |
| 微調支援 | 截至 2026年7月官方未確認 |
| 批量 API 支援 | 截至 2026年7月官方未確認 |
| 函數調用 | 作為轉錄模型功能不支援（截至 2026年7月） |
| 通用結構化輸出模式 | 未有文件說明；轉錄回應支援 JSON 或文本（截至 2026年7月） |
| 授權與限制 | 受 OpenAI API 條款、使用政策及透過Gate.AI存取時的適用條款約束（截至 2026年7月） |
OpenAI 模型頁面確認了 16,000 token 上下文視窗、2,000 token 最大輸出及 2024年6月1日知識截止日期。
OpenAI 現行定價文件顯示，GPT-4o Transcribe 的費用為每 100 萬輸入 token 2.50 美元、每 100 萬輸出 token 10 美元，預計每分鐘音訊轉錄成本約為 0.006 美元。
Token 計價與每分鐘估算成本分別反映不同的計費角度。實際費用會因音訊特性、分詞方式、轉錄長度、平台定價及服務費等因素而有所不同。
GPT-4o Transcribe 在生產環境中的應用價值
支援多語種轉錄
GPT-4o Transcribe 能夠在多語種工作流程中將語音音訊轉換為文本。OpenAI 報告顯示，該模型在語言辨識及詞錯誤率方面較原 Whisper 模型有明顯提升。適用於電話、訪談、講座、會議及媒體檔案等場景，但準確率仍受語言、方言、音質及術語等影響。
適應複雜錄音環境
此模型針對口音、背景噪音及語速變化等情況進行優化，適合呼叫中心音訊、遠端會議、實地訪談及用戶產生錄音等場景。但嚴重失真、語音重疊、麥克風品質不佳或音訊截斷等問題仍會影響準確性。
支援上下文提示
開發者可透過提示詞輸入人名、縮寫、產品術語或專業詞彙，有助於提升技術或產業錄音的辨識效果，但無法保證拼寫完全正確或轉錄無誤。
輸出應用級文本
GPT-4o Transcribe 支援 JSON 及純文本輸出，可直接用於搜尋、索引、摘要、分類、字幕生成及後續語言模型工作流程。
支援檔案及串流轉錄
此模型相容於 OpenAI 的 Transcriptions API 及串流工作流程，支援上傳錄音檔案或分步回傳轉錄事件。建議在實際生產環境下測試延遲及串流效能。
GPT-4o Transcribe 支援哪些輸入輸出模態？
| 模態 | 是否支援 | 說明 |
|---|---|---|
| 音訊輸入 | 是 | 主要輸入，用於轉錄 |
| 文本提示輸入 | 是 | 可選上下文，有助於術語辨識 |
| 圖像輸入 | 否 | 本專用模型不支援 |
| 直接影片理解 | 否 | 可上傳 MP4 容器中的音訊，但任務僅限語音轉錄 |
| 文本輸出 | 是 | 支援 JSON 或純文本 |
| 音訊輸出 | 否 | 不產生語音輸出 |
| 圖像輸出 | 否 | 不支援 |
| 原生說話人分離 | 否 | 需使用 gpt-4o-transcribe-diarize 進行說話人分段 |
| SRT 或 VTT 輸出 | 否 | 這些格式僅 Whisper-1 有文件說明，GPT-4o Transcribe 不支援 |
| 單詞級時間戳 | 否 | OpenAI 僅為 whisper-1 文件說明 timestamp_granularities[] |
OpenAI 支援上傳 MP3、MP4、MPEG、MPGA、M4A、WAV、WebM 檔案。標準上傳檔案大小上限為 25 MB。較長音訊需壓縮或拆分，建議在語句自然停頓處切割，避免中斷語意。
GPT-4o Transcribe 支援 JSON 及純文本回應。Whisper-1 還支援 SRT、VTT 及詳細 JSON 輸出格式。
GPT-4o Transcribe 的局限性
GPT-4o Transcribe 是專用轉錄模型，無法取代通用語言模型進行推理、摘要、內容生成、資料庫操作或流程編排。
基礎模型不提供原生說話人標籤。如需說話人分離的轉錄結果，建議使用 gpt-4o-transcribe-diarize，該模型支援包含說話人、起止時間等資訊的 diarized_json 回應。
GPT-4o Transcribe 不支援 Whisper-1 的字幕及時間戳選項。OpenAI 僅為 Whisper-1 文件說明 SRT、VTT、詳細 JSON 及單詞級時間戳，GPT-4o Transcribe 暫不支援。
25 MB 上傳限制可能要求對長錄音進行壓縮或分段。音訊分割若發生在語句中間，可能導致上下文遺失，建議於自然停頓處切割。
語音辨識輸出可能出現詞語錯誤、遺漏、標點錯誤或人名拼寫不準。這是自動語音辨識的通用局限，並非 GPT-4o Transcribe 獨有。建議結合實際語言、麥克風、說話人及聲學環境評估準確性。
模型的知識截止日期為 2024年6月1日，可能影響對新詞、新產品或新術語的辨識。可透過提示詞補充上下文詞彙，但無法保證轉錄完全準確。
涉及高風險場景（如醫療紀錄、法律證據、金融通訊、安全報告及合規無障礙內容）必須由專業人員複核。未經驗證的轉錄結果不應視為權威或無誤的正式紀錄。
GPT-4o Transcribe 最適合哪些應用場景？
當模型的輸出格式、定價、延遲及準確性符合應用需求時，GPT-4o Transcribe 適用於下列場景。
| 應用場景 | 適用原因 | 重要限制 |
|---|---|---|
| 會議轉錄 | 將會議錄音轉為可檢索文本 | 基礎模型不區分說話人 |
| 客服分析 | 生成轉錄用於質檢、情感分析、主題分類 | 噪音及語音重疊需實際測試 |
| Podcast 與訪談處理 | 生成可編輯轉錄稿便於發布和檢索 | 長檔案需壓縮或分段 |
| 講座轉錄 | 支援多語種語音及上下文提示 | 技術術語、公式及人名需人工複核 |
| 字幕準備 | 為字幕流程生成初步文本層 | 時序、分段及無障礙合規需額外處理 |
| 語音介面輸入 | 將語音轉為下游模型或業務系統可用文本 | 本身不是完整語音代理 |
| 可檢索音訊檔案 | 使錄音媒體可透過文本索引 | 需關注隱私、授權、儲存與保留策略 |
| 研究訪談 | 生成編碼及定性分析的初稿 | 敏感或歧義片段需人工校對 |
模型選擇應基於代表性測試，而非對準確性的泛化假設。音訊品質、語言混合、領域術語、延遲需求、輸出格式及複核成本皆會顯著影響適用性。
GPT-4o Transcribe 與 GPT-4o Mini Transcribe、Whisper-1 的比較
| 比較維度 | GPT-4o Transcribe | GPT-4o Mini Transcribe | Whisper-1 | 適用場景說明 |
|---|---|---|---|---|
| 主要定位 | 基於 GPT-4o 的語音轉錄 | 更低成本的 GPT-4o Mini 轉錄 | 成熟的 Whisper 語音轉文本模型 | 可依品質、成本及格式需求選擇 |
| OpenAI 輸入價格 | 每 100 萬 token 2.50 美元 | 每 100 萬 token 1.25 美元 | 採用不同的公開定價結構 | Mini 適合大量、成本敏感型處理 |
| OpenAI 輸出價格 | 每 100 萬 token 10 美元 | 每 100 萬 token 5 美元 | 採用不同的公開定價結構 | 應綜合整體工作負載成本評估 |
| 估算成本 | 每分鐘 0.006 美元 | 每分鐘 0.003 美元 | 詳見 OpenAI 現行定價 | Mini 適合大規模轉錄場景 |
| 上下文視窗 | 16,000 token | 16,000 token | 官方未按同一格式說明 | GPT-4o 系列有明確 token 限制 |
| JSON 輸出 | 支援 | 支援 | 支援 | 均可用於基礎轉錄處理 |
| 純文本輸出 | 支援 | 支援 | 支援 | 均適合簡單文本流程 |
| SRT/VTT 輸出 | 不支援 | 不支援 | 支援 | Whisper-1 適合字幕場景 |
| 單詞級時間戳 | 不支援 | 不支援 | 支援 | Whisper-1 適合需詳細時序的場景 |
| 提示詞支援 | 支援 | 支援 | 支援（模型行為有差異） | 有助於領域術語辨識 |
| 內建說話人標籤 | 不支援 | 不支援 | 不支援 | 需用 GPT-4o Transcribe Diarize 進行說話人歸屬 |
| 綜合場景 | 注重準確率的 GPT-4o 轉錄 | 更低成本的 GPT-4o 家族轉錄 | 格式豐富的傳統轉錄工作流程 | 各模型適用場景不同，無絕對優劣 |
OpenAI 表示，GPT-4o Transcribe 在詞錯誤率及語言辨識方面較原 Whisper 模型有提升。
GPT-4o Mini Transcribe 在 OpenAI 公布的 token 及每分鐘估算價格上僅為 GPT-4o Transcribe 一半，適合對吞吐量及成本更敏感的場景。
當應用需要 SRT、VTT、詳細 JSON 或單詞級時間戳時，Whisper-1 仍具備價值。OpenAI 僅為 Whisper-1 文件說明這些選項，GPT-4o Transcribe 暫不支援。
如何透過 Gate.AI 存取 GPT-4o Transcribe？
GPT-4o Transcribe 以 openai/gpt-4o-transcribe 形式出現在 Gate.AI 模型列表中。根據 Gate.AI 模型卡，該模型被歸類為 OpenAI 語音轉文本模型。
開發者在使用 Gate.AI 時，應於生產前確認現行的轉錄介面、認證方式、音訊上傳格式、支援的回應格式、帳戶可用性及計費資訊，詳見 Gate.AI 模型頁面及文件。
GPT-4o Transcribe 亦可透過 OpenAI 官方 Transcriptions API 直接使用。
OpenAI Python 範例
from pathlib import Pathfrom openai import OpenAIclient = OpenAI()audio_path = Path("/path/to/file/audio.mp3")if not audio_path.is_file():raise FileNotFoundError(f"Audio file not found: {audio_path}")with audio_path.open("rb") as audio_file:transcription = client.audio.transcriptions.create(model="gpt-4o-transcribe",file=audio_file,response_format="text",)print(transcription.text)
建議將 API Key 設為環境變數，而非直接寫入應用程式碼：
export OPENAI_API_KEY="replace-with-your-secret-key"
OpenAI curl 範例
curl --request POST \--url https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions \--header "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \--header "Content-Type: multipart/form-data" \--form "file=@/path/to/file/audio.mp3" \--form "model=gpt-4o-transcribe" \--form "response_format=text"
OpenAI 官方文件確認了介面、Bearer 認證、multipart 上傳格式、模型 ID、回應格式參數及回傳的轉錄文本。
常見問題
GPT-4o Transcribe 的上下文視窗是多少？
GPT-4o Transcribe 擁有 16,000 token 的上下文視窗及 2,000 token 的最大輸出（截至 2026年7月）。這些限制僅適用於轉錄模型，不應視為通用聊天模型的限制。
GPT-4o Transcribe 的費用是多少？
OpenAI 公布的 GPT-4o Transcribe 定價為每 100 萬輸入 token 2.50 美元、每 100 萬輸出 token 10 美元，預計每分鐘音訊轉錄成本約為 0.006 美元（截至 2026年7月）。Gate.AI 定價於本頁查閱的模型卡上未公布。
開發者如何存取 GPT-4o Transcribe？
開發者可透過 OpenAI 的 /v1/audio/transcriptions 介面，指定模型 ID gpt-4o-transcribe 使用該模型。同時，該模型亦以 openai/gpt-4o-transcribe 出現在 Gate.AI 模型列表中，整合前請確認 Gate.AI 現行的音訊請求格式及計費條款。
GPT-4o Transcribe 比 Whisper-1 更好嗎？
兩者適用場景不同。GPT-4o Transcribe 更適合追求新一代 OpenAI 轉錄品質及語言辨識的工作流程，而 Whisper-1 支援 SRT、VTT、詳細 JSON 及單詞級時間戳。建議透過代表性音訊測試選擇最適合的模型。
