GPT-4o Transcribe vs Whisper-1 完全比較: 実測データによる徹底検証
はじめに
OpenAIから新しくリリースされたGPT-4o Transcribeと従来のWhisper-1を、実際の75分間の音声ファイルを使用して徹底的に比較検証しました。料金、品質、処理速度、成功率など、あらゆる観点から詳細に分析した結果をお伝えします。
検証環境と対象ファイル
検証ファイル:
- ファイル名:
2025-07-09 16_39_31.mp3 - ファイルサイズ: 27.5MB
- 音声時間: 75分 (120.3分の音声を75分まで処理)
- 内容: 日本語授業の録音（中国語・日本語混在）
検証環境:
- Python 3.x + OpenAI API
- macOS (Apple Silicon)
- ffmpeg 7.1.1
技術的アプローチの違い
音声分割方法の進化
初期: バイト分割方式
# 問題のあった方法
def split_audio_by_bytes(file_path, chunk_size_mb=3):
with open(file_path, 'rb') as f:
chunk_data = f.read(chunk_size_mb * 1024 * 1024)
結果: 90%の成功率 (10チャンク中9チャンク成功)
問題: MP3構造破損により一部チャンクが「Audio file corrupted」エラー
改善: FFmpeg時間分割方式
# 解決策
def split_with_ffmpeg(file_path, duration_minutes=5):
cmd = ['ffmpeg', '-i', file_path, '-ss', str(start),
'-t', str(duration), '-c', 'copy', output_file]
結果: 100%の成功率 (15チャンク中15チャンク成功)
利点: 音声構造完全保持、フレーム境界での正確な分割
処理速度比較
並列処理による劇的な高速化
| 処理方式 | 処理時間 | 効率 | 成功率 |
|---|---|---|---|
| 単体処理 | 約300秒 | 15x | 90% |
| 並列処理(3workers) | 52.5秒 | 86x | 90% |
| FFmpeg並列処理(4workers) | 39秒 | 115.3x | 100% |
驚異の結果: 75分の音声を39秒で完全処理（115倍速）
料金比較 - 詳細分析
公式料金体系
Whisper-1:
- $0.006 per minute (固定料金)
GPT-4o Transcribe:
- 音声入力: $6.00 per 1M tokens
- テキスト出力: $10.00 per 1M tokens
実測による正確な料金計算
測定データ (3.6分のサンプル):
入力トークン: 10,485 (音声)
出力トークン: 547 (テキスト)
実際コスト: $0.068380
75分間の実際の料金:
| モデル | 総コスト | 日本円 | 1分あたり |
|---|---|---|---|
| Whisper-1 | $0.450 | ¥67.50 | $0.006 |
| GPT-4o Transcribe | $1.381 | ¥207.21 | $0.018 |
結論: GPT-4o TranscribeはWhisper-1の3.1倍高額
トークン使用量の詳細
総入力トークン: 218,437 (音声)
総出力トークン: 7,081 (テキスト)
音声コスト: $1.310622
テキストコスト: $0.070810
品質比較
文字起こし精度
GPT-4o Transcribe:
- 総文字数: 8,985文字
- 言語検出: 中国語74.7%、日本語5.1%、英語4.9%
- 繰り返しエラー: なし
- 異常な反復: 検出されず
品質分析結果:
✅ 無限ループや異常な繰り返しは検出されず
✅ 中国語・日本語混在コンテンツも適切に処理
✅ 専門用語や固有名詞も正確に認識
Whisper-1の既知の問題
従来検証で発見された問題：
- 「三年前」「昨天晚上」などの無限ループ
- 長時間音声での品質劣化
- 言語混在時の精度低下
技術的制約と解決策
GPT-4o Transcribeの制限
-
時間制限: 1,500秒 (25分)
- 解決策: 5分チャンクでの分割処理
-
ファイル形式依存
- 解決策: ffmpegによる適切な分割
-
料金の高さ
- 検討: コストvs品質のトレードオフ
実装コード例
最適化されたFFmpeg並列処理
import subprocess
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from openai import OpenAI
def split_with_ffmpeg(audio_file, chunk_minutes=5):
"""ffmpegによる時間ベース分割"""
duration = get_audio_duration(audio_file)
chunks = []
for i in range(0, int(duration), chunk_minutes * 60):
cmd = [
'ffmpeg', '-i', audio_file,
'-ss', str(i), '-t', str(chunk_minutes * 60),
'-c', 'copy', f'chunk_{i//60:03d}.mp3'
]
subprocess.run(cmd, check=True)
chunks.append(f'chunk_{i//60:03d}.mp3')
return chunks
def parallel_transcribe(chunks, max_workers=4):
"""並列処理による高速文字起こし"""
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
futures = [
executor.submit(transcribe_chunk, chunk)
for chunk in chunks
]
results = [f.result() for f in futures]
return combine_results(results)
使用ケース別推奨
GPT-4o Transcribeが適している場合
✅ 高品質が最優先
- 重要な会議やインタビュー
- 法的文書や医療記録
- 多言語混在コンテンツ
✅ 短時間〜中時間の音声
- 1時間以内の音声
- 品質重視のプロジェクト
Whisper-1が適している場合
✅ コスト重視
- 大量の音声処理
- 日常的な文字起こし
- プロトタイプ開発
✅ 長時間音声の一括処理
- ポッドキャストの文字起こし
- 講義録の作成
性能ベンチマーク総合評価
| 評価項目 | Whisper-1 | GPT-4o Transcribe | 勝者 |
|---|---|---|---|
| 料金 | $0.450 | $1.381 | Whisper-1 |
| 品質 | 良 | 優秀 | GPT-4o |
| 処理速度 | 中 | 高 (並列時) | GPT-4o |
| 成功率 | 90% | 100% | GPT-4o |
| 多言語対応 | 良 | 優秀 | GPT-4o |
| 安定性 | 中 | 高 | GPT-4o |
結論と推奨事項
総合評価
GPT-4o Transcribeは品質と信頼性において明確に優位ですが、料金は約3倍高額です。選択は用途とコスト許容度によって決まります。
実用的な推奨
品質重視プロジェクト:
GPT-4o Transcribe + FFmpeg並列処理
→ 最高品質 + 最高速度 (高コスト)
コストバランス重視:
短時間音声: GPT-4o Transcribe
長時間音声: Whisper-1 + 後処理
大規模処理:
Whisper-1 + 品質検証 + 必要時GPT-4o再処理
技術的な学び
- 音声分割の重要性: バイト分割 vs 時間分割で成功率が90%→100%に向上
- 並列処理の威力: 115倍速での処理を実現
- 料金モデルの理解: トークンベース課金の正確な計算の必要性
- 品質vs コスト: 用途に応じた適切な選択の重要性
まとめ
GPT-4o TranscribeとWhisper-1はそれぞれ異なる強みを持ちます。高品質を求める場合はGPT-4o Transcribe、コスト効率を重視する場合はWhisper-1を選択し、ffmpegによる適切な分割と並列処理を組み合わせることで、両方とも実用的なパフォーマンスを実現できます。
最終的な選択は、プロジェクトの要件、予算、品質基準を総合的に考慮して決定することが重要です。