# OpenAI 平台 vs Whisper（OpenAI） OpenAI 平台记录了 234,678,639 月访问量，月度环比增长为 -9.6%，定价为付费。Whisper（OpenAI）记录了 0 月访问量，增长率为 —，定价为免费。 | 指标 | [OpenAI 平台](https://openaitools.app/zh/tool/openai) | [Whisper（OpenAI）](https://openaitools.app/zh/tool/whisper-github) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://openai.com | https://github.com/openai/whisper | | 分类 | AI Models, AI API, Large Language Models (LLMs), AI 聊天机器人 | AI 语音识别, AI 语音转文字, AI 转写工具, AI Translate | | 定价模式 | 付费 | 免费 | | 月访问量 | 234,678,639 | 0 | | 月度环比增长率 | -9.6% | — | | 主要市场 | 美国 | 全球 | | 直接访问量 | 105,101,079 | 0 | | 评价得分 | 4.8 | 4.8 | | 收藏数 | 144 | 3 | | 支持平台 | 网站 | 开源 | ## OpenAI 平台 ChatGPT 面向终端用户，而 openai.com 与 OpenAI 开发者平台（developers.openai.com）则提供支撑全球数千个生产级 AI 应用的基础 API、SDK 与企业基础设施。2026 年末，OpenAI 的 API 目录以 GPT-6 与 GPT-6.1 模型套件为核心——全部具备 105 万 token 上下文窗口与最高 128K 输出 token。阵容涵盖用于前沿推理与关键任务的 GPT-6 Astra、以五分之一价格提供接近 Astra 智能水平的 GPT-6.1 Sol、用于快速视觉推理与计算机使用的 GPT-6.1 Terra，以及用于超大规模低延迟任务的 GPT-6 Luna，另有 `gpt-5.3-codex` 与 `gpt-6-astra-law` 等专用模型。 OpenAI 平台早已超越基础的聊天补全端点。通过统一的 `v1/responses` API，开发者可以编排具备内置服务端工具的有状态多步骤智能体——包括实时网页搜索、向量文件搜索、代码解释器沙箱与图形界面计算机使用——而无需拼接外部编排框架。每个旗舰模型都支持可配置的推理强度（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh` 与 `max`）、严格的 JSON Schema 结构化输出以及图像/音频多模态输入，而 `gpt-live-1` 则驱动按秒计费的语音对语音智能体。 OpenAI 采用透明的用量计费模式，并按用量层级（Build、Launch 与 Grow，最高可扩展至每分钟 4000 万以上 token）缩放。2026 年，6.x 世代的大幅降价把 GPT-6 Luna 的入门级智能水平降到每百万输入 token 0.10 美元、每百万输出 token 0.50 美元，GPT-6.1 Sol 为 2/10 美元，旗舰 GPT-6 Astra 为 10/50 美元。工程团队可通过自动 Prompt Caching 将重复上下文的开销削减 90%，借助 Batch API 为异步工作负载节省 50%，并以 10% 的合规溢价实现区域数据驻留。 **定价与套餐:** 基于用量的按 token 计费 API：GPT-6 Astra 每百万输入 10 美元、每百万输出 50 美元；GPT-6.1 Sol 每百万输入 2 美元、输出 10 美元；GPT-6.1 Terra 每百万输入 1 美元、输出 5 美元；GPT-6 Luna 每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元；GPT-Live-1 语音每分钟 0.05 美元；缓存输入享 90% 折扣，Batch API 享 50% 折扣。 - **具备 105 万上下文的 GPT-6 与 GPT-6.1 模型阵容:** 涵盖 GPT-6 Astra（每百万 token 10/50 美元）、GPT-6.1 Sol（2/10 美元）、GPT-6.1 Terra（1/5 美元）与 GPT-6 Luna（0.10/0.50 美元），全部具备 1,050,000 token 上下文窗口与最高 128K 输出。 - **可配置的推理强度控制:** 按每次 API 请求在六个粒度层级（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）调节思考 token 预算，以平衡延迟、准确性与成本。 - **Responses API 与原生计算机使用工具:** 在单次有状态 API 调用中，把模型推理与托管网页搜索、文件搜索、函数调用以及自主的图形界面计算机操作结合起来。 - **GPT-Live-1 实时语音 API:** 构建超低延迟的多模态语音智能体，按秒计费（每分钟 0.05 美元），无需向上取整到整分钟。 - **90% Prompt Caching 折扣与 Batch API:** 缓存输入 token 仅按标准输入费率的 10% 计费，而异步的 24 小时 Batch API 作业可将输入与输出 token 成本同时削减 50%。 **优势:** 从 GPT-6 Luna（每百万 token 0.10/0.50 美元）到前沿 GPT-6 Astra（每百万 token 10/50 美元）的百倍成本弹性; 整个旗舰 GPT-6 与 GPT-6.1 家族共享统一的 105 万 token 上下文窗口与 128K 输出上限; 缓存输入 token 享 90% 折扣、Batch API 享 50% 折扣，可大幅降低生产推理账单; 行业标准 SDK、结构化输出与内置的 Responses API 工具，可最大限度减少智能体模板代码 **局限:** 超过标准窗口阈值的长上下文请求会触发约 2 倍的单 token 计费费率; 旗舰 GPT-6 Astra（每百万 token 输入 10 美元 / 输出 50 美元）显著贵于 Claude Opus 5.5（4/20 美元）与 Grok 4.7（2/6 美元）; 区域数据驻留端点会对 2026 年 3 月之后发布的模型加收 10% 的价格 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/openai.md) ## Whisper（OpenAI） Whisper 是 OpenAI 推出的通用语音识别模型，训练于规模庞大且多样化的网络音频数据。它不把声学、语言和标点模块层层堆叠，而是把每种语音任务都视为 token 预测问题：转写、翻译、语种识别和语音活动检测共用同一个 Transformer 编码器-解码器，仅通过特殊任务 token 加以区分。正因这种单模型设计，一条简单的 pip 安装命令就能在笔记本上跑起多语言转写，也让 Whisper 成为开放语音转写领域的事实基准。 该仓库提供六种模型规模——tiny、base、small、medium、large 以及更快的 turbo——在精度与显存、速度之间权衡。每种规模还有仅支持英文的 .en 版本，通常在英文音频上表现更好；而要把非英语语音翻译成英文，则应使用多语言版本。实际显存需求从 tiny 的约 1 GB 到 large 的约 10 GB 不等，因此较小模型可在消费级硬件甚至 CPU 上流畅运行，大模型通常需要搭配 GPU。 由于 Whisper 是一个模型和 Python 包，而非托管产品，它没有控制台、账号或配额。你安装后把命令行指向音频文件，再自行编写上层集成。它通过 ffmpeg 支持多种音频格式，且各语言精度差异明显——高资源语言表现强，低资源语言较弱，投入生产转写前值得留意。 **定价与套餐:** 完全免费且开源。代码与权重以 MIT 许可证发布在 GitHub 上，不收使用费或按分钟计费；你只需承担运行所用的算力成本，以及若搭配 OpenAI 托管服务产生的 API 费用。 - **多任务单一模型:** 一个 Transformer 同时完成转写、语音翻译成英文、语种识别和语音活动检测，通过特殊任务 token 切换。 - **多种模型规模:** 可选 tiny、base、small、medium、large 与 turbo 权重，另有仅英文的 .en 版本，在精度、显存与速度间灵活取舍。 - **广泛的语言覆盖:** 多语言权重可转写和翻译数十种语言，并对混合语言音频自动检测语种。 - **命令行与 Python API:** 通过 pip 安装 openai-whisper，即可在终端或自有 Python 代码中转写文件，音频解码由 ffmpeg 处理。 - **宽松的 MIT 许可证:** 可自由地在商业或个人项目中嵌入、修改和再分发代码与权重，无需授权费。 **优势:** 完全免费开源，采用宽松的 MIT 许可证; 多语言识别精度出色，并支持自动语种检测; 可本地运行，音频无需离开你的硬件设备; 多种模型规模，可按可用算力匹配精度 **局限:** 没有托管界面、账号或官方支持，需自行安装与运维; 大模型需要大量显存和 GPU 才能达到可接受速度; 在低资源语言和嘈杂音频上精度明显下降; 配置需要 Python、PyTorch 和 ffmpeg，对非开发者有一定门槛 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/whisper-github.md) ## 常见问题 ### OpenAI 平台和 Whisper（OpenAI）在月流量上如何比较？ OpenAI 平台有 234,678,639 月访问量，而 Whisper（OpenAI）有 0。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ OpenAI 平台的月度环比增长率为 -9.6%；Whisper（OpenAI）为 —。 ### 价格如何比较？ OpenAI 平台: 付费。基于用量的按 token 计费 API：GPT-6 Astra 每百万输入 10 美元、每百万输出 50 美元；GPT-6.1 Sol 每百万输入 2 美元、输出 10 美元；GPT-6.1 Terra 每百万输入 1 美元、输出 5 美元；GPT-6 Luna 每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元；GPT-Live-1 语音每分钟 0.05 美元；缓存输入享 90% 折扣，Batch API 享 50% 折扣。 Whisper（OpenAI）: 免费。完全免费且开源。代码与权重以 MIT 许可证发布在 GitHub 上，不收使用费或按分钟计费；你只需承担运行所用的算力成本，以及若搭配 OpenAI 托管服务产生的 API 费用。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免费增值 | 提供 Google Gemini 模型的直接 API 访问与慷慨的免费原型开发额度，但缺乏 OpenAI 的生态系统广度。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio.md) | | 2 | [Qwen 4 (通义千问 4)](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | 免费增值 | 阿里云第四代基础大模型家族与全模态 AI 助手 — 涵盖 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 与 Qwen 3.8-Flash-Next 架构 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qwen-4.md) | | 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付费 | 将数百个第三方模型整合在单一 API 密钥下，提供比 OpenAI 精选目录更丰富的模型选择。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai.md) | | 4 | [BigModel（智谱大模型开放平台）](https://openaitools.app/zh/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | 免费增值 | Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/bigmodel.md) | | 5 | [Happy Scribe](https://openaitools.app/zh/tool/happyscribe-com) | 4,088,330 | +8% | 免费增值，免费试用，付费 | 支持 150+ 语言的 AI 转录与会议纪要 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/happyscribe-com.md) | | 6 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 优化用于生成式媒体与影像模型的极速无服务器执行，而非通用的文本 LLM。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai.md) | | 7 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 专门为开源模型提供高性能无服务器推论与专用 GPU 集群，绕过了封闭的商业限制。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) | | 8 | [Video Transcriber AI](https://openaitools.app/zh/tool/video-transcriber-ai) | 1,320,064 | +11% | 免费增值 | 几秒钟把任何视频或音频变成文字 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/video-transcriber-ai.md) | | 9 | [Replicate AI](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付费 | 专注于通过简单的 API 运行和微调开源视觉与语言模型，不像 OpenAI 那样提供托管的闭源模型。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai.md) | | 10 | [Deepgram Voice AI](https://openaitools.app/zh/tool/deepgram-voice-ai) | 863,852 | +31.8% | 免费试用 | 在同一套 API 平台中提供实时语音识别、语音合成与语音助手能力 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deepgram-voice-ai.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/openai-vs-whisper-github 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)