How much does speech-to-text cost per minute?

In 2026, transcription APIs bill roughly $0.0037 to $0.024 per minute of audio. Deepgram and AssemblyAI's batch tiers sit at the cheap end (well under half a cent a minute), OpenAI Whisper is around $0.006, and the big-cloud services — Google, AWS, Azure — are typically more expensive per minute but bundle into existing cloud accounts. Real-time streaming usually costs more than batch transcription of recorded files.

Why is real-time transcription more expensive than batch?

Streaming speech-to-text holds a live connection and returns partial results with low latency, which is more compute-intensive than transcribing a finished file in the background. Most providers charge a premium for real-time over batch. If your use case can tolerate a few minutes of delay — meeting notes, podcast transcripts, call analytics — batch mode is noticeably cheaper for the same audio.

Is open-source Whisper cheaper than the API?

Running open-source Whisper on your own GPU removes the per-minute fee, but you pay for the GPU, ops and idle time. Below a few hundred hours a month the hosted API is almost always cheaper and far simpler; above that, self-hosting can win. The crossover depends on utilisation — a GPU transcribing 24/7 amortises well, one used a few hours a day does not.

Calcolatore dei costi di trascrizione audio: prezzo all'ora

Calcolatore dei costi di trascrizione audio

✓ Ultima verifica: 15-07-2026· Fonte: pagina ufficiale dei prezzi del fornitore· Monitoraggio automatico — segnalare il cambiamento →

La trascrizione viene fatturata al minuto di audio e il fornitore più economico può essere cinque volte meno del più costoso. Inserisci il tuo audio mensile per classificare ogni API di sintesi vocale in base a ciò che pagheresti effettivamente.

Prezzo al minuto, spread quintuplo

Fatturazione delle API di sintesi vocale da parte di minuto di audio, non in base alla dimensione del file o al conteggio delle parole, il che rende semplice la pianificazione del volume: stima le tue ore, moltiplica per sessanta, moltiplica per la tariffa al minuto. Il problema è quanto è ampio lo spread. I livelli batch di Deepgram e AssemblyAI trascrivono un minuto per ben meno di mezzo centesimo, l'API Whisper di OpenAI costa circa sei decimi di centesimo e i servizi hyperscaler - Google, AWS Transcribe, Azure - in genere fanno pagare da due a quattro volte di più al minuto. Nel corso di migliaia di ore al mese, questo divario si trasforma in migliaia di dollari all’anno per un rendimento identico.

Batch vs tempo reale è l’altro grande quadrante

La seconda leva dei costi è latenza. La trascrizione in streaming in tempo reale (sottotitoli in tempo reale, agenti vocali, monitoraggio delle chiamate) mantiene una connessione aperta e restituisce le parole mentre vengono pronunciate e i fornitori addebitano un sovrapprezzo per questo. La trascrizione batch dei file registrati viene eseguita in background ed è decisamente più economica. Se il tuo prodotto può attendere qualche minuto (riepilogo delle riunioni, trascrizioni dei podcast, analisi delle chiamate archiviate), utilizza batch e intasca la differenza. Paga solo per il tempo reale in cui l'utente sta veramente aspettando le parole.

Quando ospitare autonomamente Whisper

Whisper open source rimuove la tariffa al minuto ma aggiunge GPU, operazioni e costi di inattività. Al di sotto di poche centinaia di ore al mese l'API ospitata vince sia in termini di prezzo che di semplicità; oltre a ciò, una GPU ben utilizzata che funziona vicino all'orologio può batterlo. Trova il tuo crossover su calcolatore self-hosted e API. Se la trascrizione alimenta un LLM (riepiloghi, domande e risposte sulle chiamate), aggiungi il costo del token sul file Calcolatore del costo del token LLMe sommare l'intera pipeline su Stima dei costi delle app AI.

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Come funziona questa calcolatrice

IL Calcolatore dei costi di trascrizione audio stima la spesa mensile per la sintesi vocale in base al numero ore audio al mese you process and which fornitore e livello selezioni. La maggior parte delle API di trascrizione (OpenAI Whisper, Deepgram, AssemblyAI, Google) fatturano al minuto o all'ora di audio, quindi lo strumento moltiplica il volume per la tariffa oraria di ciascun fornitore e mostra i risultati fianco a fianco. I principali fattori di costo sono semplicemente la durata audio totale e il prezzo del livello scelto, poiché i livelli più alti con funzionalità come diarizzazione, timestamp o modelli premium in genere prevedono una tariffa oraria più elevata.

Il confronto tra i fornitori è importante perché le tariffe orarie variano ampiamente e, su larga scala, una piccola differenza si moltiplica rapidamente nel corso di migliaia di ore. Il compromesso chiave da tenere d’occhio è prezzo rispetto all’accuratezza: il livello più economico potrebbe richiedere una correzione manuale maggiore, mentre un modello più costoso può ridurre i tempi di pulizia. Fai una stima del tuo volume mensile reale prima di impegnarti e ricontrolla periodicamente le tariffe, poiché i prezzi del fornitore cambiano.

Domande frequenti

Quanto costa la sintesi vocale al minuto?

Nel 2026, le API di trascrizione fatturano da circa 0,0037 a 0,024 dollari al minuto di audio. I livelli batch di Deepgram e AssemblyAI si collocano nella fascia più economica (ben meno di mezzo centesimo al minuto), OpenAI Whisper costa circa $ 0,006 e i servizi big-cloud - Google, AWS, Azure - sono in genere più costosi al minuto ma si integrano negli account cloud esistenti. Lo streaming in tempo reale di solito costa più della trascrizione batch dei file registrati.

Perché la trascrizione in tempo reale è più costosa di quella batch?

Lo streaming di sintesi vocale mantiene una connessione live e restituisce risultati parziali con bassa latenza, il che comporta un maggiore dispendio di calcolo rispetto alla trascrizione di un file finito in background. La maggior parte dei fornitori addebita un sovrapprezzo per il real-time over batch. Se il tuo caso d'uso può tollerare qualche minuto di ritardo (appunti di riunioni, trascrizioni di podcast, analisi delle chiamate), la modalità batch è notevolmente più economica per lo stesso audio.

Whisper open source è più economico dell'API?

L'esecuzione di Whisper open source sulla tua GPU rimuove la tariffa al minuto, ma paghi per GPU, operazioni e tempo di inattività. Al di sotto di poche centinaia di ore al mese l'API ospitata è quasi sempre più economica e molto più semplice; al di sopra di ciò, il self-hosting può vincere. Il crossover dipende dall'utilizzo: una GPU che trascrive 24 ore su 24, 7 giorni su 7 si ammortizza bene, una usata poche ore al giorno no.

Ogni API di trascrizione classificata in base al tuo volume