# OpenWhispr vs Whisper（OpenAI） OpenWhispr 每月有 291,756 次造訪，月增率 -13.3%，定價模式為免費。Whisper（OpenAI）每月有 0 次造訪，成長率 —，定價模式為免費。 | 指標 | [OpenWhispr](https://openaitools.app/tw/tool/openwhispr) | [Whisper（OpenAI）](https://openaitools.app/tw/tool/whisper-github) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://openwhispr.com | https://github.com/openai/whisper | | 分類 | AI 語音轉文字, AI 逐字稿, 音訊轉文字 AI, AI 筆記工具 | AI 語音辨識, AI 語音轉文字, AI 轉錄工具, AI 翻譯 | | 定價模式 | 免費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 291,756 | 0 | | 月成長率 | -13.3% | — | | 主要市場 | 美國 | 全球 | | 直接造訪 | 72,621 | 0 | | 評論分數 | 4.5 | 4.8 | | 收藏數 | 0 | 3 | | 支援平台 | 網站 | 開源 | ## OpenWhispr OpenWhispr 解決的是一個簡單的算術問題：大多數人每分鐘只能打約 40 個字，但說話速度接近 150 字。應用透過可自訂的快捷鍵收音，把語音送進辨識模型，再把結果貼到目前聚焦的輸入框——ChatGPT、Claude、Cursor、Slack、Docs、Gmail 或 IDE 都行。由於它運作在作業系統層級而非某個應用內部，因此更像一種通用輸入方式，而不是單一用途的小工具。 它最關鍵的取捨在於音訊去哪裡處理。本機模式把 Whisper 或 NVIDIA Parakeet 等模型完全跑在您的硬體上，資料不出本機；雲端模式是選用功能，可接入自己的服務商金鑰，轉寫完成後錄音即刪除。專案以 MIT 授權在 GitHub 公開原始碼，並公布 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA 與 GDPR 相關合規資料——這對免費工具來說並不常見，目的正是說服那些原本會否決聽寫軟體的安全審查。 在基礎轉寫之外，OpenWhispr 還疊加了語音指令與 AI 潤飾。您可以說「幫我整理一下」或「給 Mike 草擬一封郵件」，模型會據此重整粗糙的口述內容。自訂詞彙表能從您的修改中自動學習人名與行業術語，例如產品名、內部服務或資料庫識別碼，而這正是通用聽寫工具最容易出錯的地方。語言支援超過 100 種並自動辨識，中途切換語言也能持續運作。 **價格與方案:** 下載與使用免費，程式碼以 MIT 授權開源。本機端側轉寫以及自帶 API Key 的雲端轉寫不額外收取軟體費用；若選擇付費雲端服務商，費用直接支付給該服務商。另有獨立定價頁面與企業洽談入口，面向組織級部署。 - **全域聽寫:** 按下自訂快捷鍵，說的話就會輸入到目前聚焦的應用，聊天工具、編輯器、瀏覽器與終端機都適用。 - **本機或雲端處理:** 用 Whisper、NVIDIA Parakeet 等端側模型換取完全隱私，或切換到自帶金鑰的雲端轉寫。 - **AI 潤飾與語音指令:** 說出「幫我整理一下」或「草擬一封郵件」等指令，模型會在成稿前重構並潤飾原始口述內容。 - **自訂詞彙自動學習:** 人名、術語與技術名詞會從您的修改中自動學習，反覆出現的詞彙不會再被聽錯。 - **100+ 語言與離線模式:** 自動辨識一百多種語言，且在沒有網路連線時依然可以正常使用。 **優勢:** 真正免費且以 MIT 授權開源，原始碼可公開查閱。; 端側模型讓聽寫可完全離線進行，音訊不離開您的電腦。; 可在所有應用中運作，而不是被困在某個編輯器或聊天視窗內。; 公布 SOC 2 Type II、ISO 27001、HIPAA 與 GDPR 相關合規資料，這在免費工具中很少見。 **限制:** 本機模型需要一定磁碟空間，並對硬體效能有一定要求。; 若想使用雲端處理，需要自行申請並管理 API Key。; 雲端功能依賴第三方服務商，品質與成本因服務商而異。 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/openwhispr.md) ## Whisper（OpenAI） Whisper 是 OpenAI 推出的通用語音辨識模型，訓練資料為規模龐大且多樣化的網路音訊。它不把聲學、語言與標點模組層層堆疊，而是把每種語音任務都視為 token 預測問題：轉寫、翻譯、語種識別與語音活動偵測共用同一個 Transformer 編碼器-解碼器，僅以特殊任務 token 加以區分。正因這種單一模型設計，一行簡單的 pip 安裝指令就能在筆電上跑起多語言轉寫，也讓 Whisper 成為開放語音轉寫領域的事實基準。 該倉庫提供六種模型規模——tiny、base、small、medium、large 以及更快的 turbo——在精準度與記憶體、速度之間取捨。每種規模另有僅支援英文的 .en 版本，通常在英文音訊上表現更好；而要把非英語語音翻譯成英文，則應使用多語言版本。實際 VRAM 需求從 tiny 的約 1 GB 到 large 的約 10 GB 不等，因此較小模型可在消費級硬體甚至 CPU 上順暢執行，大模型通常需搭配 GPU。 由於 Whisper 是一個模型與 Python 套件，而不是託管產品，因此沒有儀表板、帳號或額度。你安裝後把命令列指向音訊檔，再自行開發上層整合。它透過 ffmpeg 支援多種音訊格式，且各語言精準度差異明顯——高資源語言表現強，低資源語言較弱，投入正式轉寫前值得留意。 **價格與方案:** 完全免費且開源。程式碼與權重以 MIT 授權釋出於 GitHub，不收使用費或按分鐘計費；你只需負擔執行所需的運算成本，以及若搭配 OpenAI 託管服務所產生的 API 費用。 - **多任務單一模型:** 一個 Transformer 同時完成轉寫、語音翻譯成英文、語種識別與語音活動偵測，透過特殊任務 token 切換。 - **多種模型規模:** 可選 tiny、base、small、medium、large 與 turbo 權重，另有僅英文的 .en 版本，在精準度、VRAM 與速度間靈活取捨。 - **廣泛的語言涵蓋:** 多語言權重可轉寫與翻譯數十種語言，並對混合語言音訊自動偵測語種。 - **命令列與 Python API:** 透過 pip 安裝 openai-whisper，即可在終端機或自有 Python 程式碼中轉寫檔案，音訊解碼由 ffmpeg 處理。 - **寬鬆的 MIT 授權:** 可自由在商業或個人專案中嵌入、修改與再散布程式碼與權重，無需授權費。 **優勢:** 完全免費開源，採用寬鬆的 MIT 授權; 多語言辨識精準度出色，並支援自動語種偵測; 可在地端執行，音訊無需離開你的硬體; 多種模型規模，可依可用算力匹配精準度 **限制:** 沒有託管介面、帳號或官方支援，需自行安裝與維運; 大模型需要大量 VRAM 與 GPU 才能達到可接受速度; 在低資源語言與嘈雜音訊上精準度明顯下降; 安裝需要 Python、PyTorch 與 ffmpeg，對非開發者有些門檻 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/whisper-github.md) ## 常見問題 ### OpenWhispr 與 Whisper（OpenAI）的每月流量相比如何？ OpenWhispr 每月有 291,756 次造訪，而 Whisper（OpenAI）有 0。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ OpenWhispr 的月增率為 -13.3%；Whisper（OpenAI）為 —。 ### 價格相比如何？ OpenWhispr：免費。下載與使用免費，程式碼以 MIT 授權開源。本機端側轉寫以及自帶 API Key 的雲端轉寫不額外收取軟體費用；若選擇付費雲端服務商，費用直接支付給該服務商。另有獨立定價頁面與企業洽談入口，面向組織級部署。 Whisper（OpenAI）：免費。完全免費且開源。程式碼與權重以 MIT 授權釋出於 GitHub，不收使用費或按分鐘計費；你只需負擔執行所需的運算成本，以及若搭配 OpenAI 託管服務所產生的 API 費用。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [TurboScribe](https://openaitools.app/tw/tool/turboscribe-ai) | 27,661,771 | +2.1% | 免費增值 | TurboScribe is an AI transcription service that turns audio and video into accurate text in 98+ languages. It offers effectively unlimited transcription on paid plans, handles large uploads up to 10 hours or 5GB per file | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/turboscribe-ai.md) | | 2 | [Otter AI](https://openaitools.app/tw/tool/otter-ai) | 7,360,981 | +9.6% | 免費增值 | AI 會議助理，即時轉錄、自動摘要，把每次對話變成可搜尋的知識 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/otter-ai.md) | | 3 | [Happy Scribe](https://openaitools.app/tw/tool/happyscribe-com) | 4,088,330 | +8% | 免費增值、免費試用、付費 | 支援 150+ 語言的 AI 轉錄與會議記錄 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/happyscribe-com.md) | | 4 | [Video Transcriber AI](https://openaitools.app/tw/tool/video-transcriber-ai) | 1,320,064 | +11% | 免費增值 | 幾秒鐘內把任何影片或音訊變成文字 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/video-transcriber-ai.md) | | 5 | [Deepgram Voice AI](https://openaitools.app/tw/tool/deepgram-voice-ai) | 863,852 | +31.8% | 免費試用 | 在同一套 API 平台中提供即時語音辨識、語音合成與語音代理能力 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deepgram-voice-ai.md) | | 6 | [Transkriptor](https://openaitools.app/tw/tool/transkriptor-com) | 628,671 | -3.6% | 免費試用、付費 | 把音訊與影片變成可搜尋文字檔的 AI 轉錄服務 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/transkriptor-com.md) | | 7 | [AssemblyAI](https://openaitools.app/tw/tool/assemblyai) | 453,591 | -6.9% | 免費增值、需聯絡報價 | 面向開發者的語音轉文字與語音智慧 API | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/assemblyai.md) | | 8 | [通義聽悟](https://openaitools.app/tw/tool/tongyi-tingwu) | 425,484 | -10% | 免費 | 你的工作學習 AI 助手。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/tongyi-tingwu.md) | | 9 | [Superwhisper](https://openaitools.app/tw/tool/superwhisper) | 238,286 | -13.9% | 免費增值 | 提供更精緻跨平台的語音輸入體驗，但缺乏 OpenWhispr 原生的開源彈性與自架選項。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/superwhisper.md) | | 10 | [Gladia](https://openaitools.app/tw/tool/gladia) | 232,451 | +6.4% | 免費增值、需聯絡報價 | 為生產級語音產品打造的語音轉文字與音訊智慧 API | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gladia.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/openwhispr-vs-whisper-github More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)