2026 年最佳語音轉文字 API：價格比較

標價每小時 $0.15 的 API，處理一小時音訊時可能收取 $0.30；另一個標價每小時 $0.36 的 API，反而只收 $0.36。同樣是一小時音訊，計費方式就可能讓 STT 預算出現巨大差異，而這往往比準確率排行榜更值得先看清楚。

2026 年該選哪個最佳語音轉文字 API，取決於你要轉錄錄音檔，還是要驅動即時語音代理。預算有限、以錄音檔為主，可先測試 AssemblyAI Universal-2，每小時 $0.15；若是重視輪流發言與即時互動的語音代理，則可從 Deepgram Flux 或 Nova-3 串流開始。需要支援 90 種以上語言及廣泛說話者分離功能，則可測試 ElevenLabs Scribe v2，批次價格為每小時 $0.22。以下價格都是按量付費的旗艦方案，已換算成每音訊小時價格，尚未計入大量用量折扣。

批次與串流，其實是兩種不同產品

批次轉錄和即時串流應該視為兩種獨立採購。批次 API 通常按處理的音訊小時計費，流程多半是上傳後輪詢結果；串流 API 則按工作階段分鐘數計費，WebSocket 保持開啟時的閒置時間也可能算錢，而且成敗高度取決於部分結果出現得夠不夠快。

部分結果延遲、結果定稿延遲，以及回合結束延遲，分別代表不同時間點：第一批文字何時出現、文字何時不再變動，以及系統何時判定對方說完。把這些定義混在一起比較供應商，容易得出誤導性的排名；Dexto 和 versusref 的串流比較也提醒了這一點。

實際上可以這樣分：

• 大型錄音檔案庫、Podcast、會議與通話紀錄：優先看每小時價格、說話者分離準確度、大檔案處理能力，以及人工修正所需時間。
• 即時字幕或電話語音代理：優先看穩定的部分結果、斷句判定、打斷處理，以及包含 LLM 和 TTS 在內的端到端延遲。
• AWS 或 GCP 上的客服中心通話：採購條件與每通道計費，往往比每小時 $0.05 的牌價差距更重要。

「請用真實客戶錄音測試這些 API。吵雜的房間、印度口音、Hindi-English 語碼轉換……先看準確度、延遲和可靠性，價格放到最後。」— @Aditya_Chawla20

該貼文比較了每小時 $0.21 的 AssemblyAI、每小時 $0.22 的 ElevenLabs Scribe v2，以及接近每小時 $0.26 的 Deepgram Nova-3，最後認為 5 美分的價差遠不如模型能否撐過真實音訊重要。

一小時音訊到底要花多少錢？

Deepgram 的價格區間來自促銷價與一般單語言預錄音訊價格；規劃預算前，請先到 Deepgram 定價頁面確認目前適用的方案。

多聲道計費陷阱

一小時立體聲音訊，不一定只算一個可計費小時。AssemblyAI 和 Google 會分別計算每個聲道，因此一段 60 分鐘、雙聲道的通話，使用 Universal-2 時是 $0.15 x 2 = $0.30；同一段通話使用 Google Standard 則是 $0.96 x 2 = $1.92。AWS Transcribe 的時長費用包含最多兩個聲道，因此在 CometAPI 引用的美國東部高用量案例中，這段立體聲通話的批次費用仍接近 $0.36。比較任何兩個每小時價格前，先確認聲道如何計算。

加購功能可能讓排名完全翻盤

基本轉錄只是起點。根據 CometAPI 的逐項拆解，Deepgram Nova-3 單語言預錄音訊原價為 $0.0077/分鐘，加上說話者分離後變成 $0.0097/分鐘，再加上內容遮蔽則是 $0.0117/分鐘；關鍵詞提示還會另外增加 $0.0013/分鐘。AssemblyAI 的錄音說話者分離費用為 $0.02/小時，但串流說話者分離則是 $0.12/小時。ElevenLabs 的即時關鍵詞功能增加 $0.08/小時，實體辨識增加 $0.07/小時。

每份被接受的轉錄文字，其總成本應該是：API 處理費 + 付費功能 + 重試 + 儲存／傳輸 + 人工修正時間。以 CometAPI 的實際算例來看，在審稿成本每小時 $30 的情況下，一條每小時 $0.15、需要修正 8 分鐘的流程，總成本是 $4.15；另一條每小時 $0.60、只需修正 3 分鐘的流程，總成本反而是 $2.10。

打造語音代理時，先測試輪流發言

語音代理通常不是敗在乾淨音訊的 WER，而是敗在打斷與停頓處理。比較時應把輪流發言機制、上下文控制、即時價格與主要限制放在一起看。

工具呼叫與 LLM 延遲也要納入測量。一位在 X 上打造飯店語音代理的開發者回報，即使 STT 很快，工具呼叫後仍會出現 5–7 秒的無聲時間：@albertolco88。這種端到端落差不會出現在只比較 STT 的表格中。

轉錄錄音時，文字與說話者分離要分開評分

r/speechtech 上的一項使用者測試，以一段真實的 2 小時 22 分鐘瑞典語會議錄音為對象，會中有 6 位說話者，並與 pyannote ground truth 比較。測試者發現 Deepgram 速度最快，說話者分離也最強；ElevenLabs 的瑞典語文字轉錄較好，但漏掉了 6 位說話者中的 2 位；AssemblyAI 的準確度接近，卻在該流程中慢得多。測試者最後採用多家供應商搭配，而不是宣布單一勝者。

「Deepgram 是三者中最強的，而且速度非常快。」— u/DoctorNootNoot，發表於 r/speechrecognition

以下三項錄音測試，可以區分出真正可用的 API 與令人抓狂的 API：

• 同一句話中的語碼轉換。多語言會議討論串中的開發者表示，說話者在句子中途混用芬蘭語與英語，或西班牙語與英語時，語言切換區段容易變得難以辨識。Universal-3.5 Pro 列出支援 18 種語言之間的語碼轉換；Gladia 與 Speechmatics 則把多語言偵測視為自身優勢。沒有任何供應商能在開箱即用的情況下完美處理所有歐洲語言組合，因此務必測試你的實際語言配對。
• 大規模說話者分離。確認支援多少名說話者（ElevenLabs 批次列出 32 人，Azure 列出 35 人，Speechmatics 即時方案未說明上限），也要確認是否支援即時說話者分離，以及這項功能會增加多少費用與延遲。同一位瑞典語測試報告作者表示，AssemblyAI 的處理時間對其正式環境流程來說太慢，儘管文字準確度相近。
• 大型檔案。OpenAI 將音訊上傳上限設為 25 MB，長時間錄音因此更難處理。以批次為主的 API 通常接受 URL 工作，支援數小時檔案及可靠的非同步輪詢。批次轉錄討論串中的一位使用者表示「無法上傳大型檔案」，也不了解 URL 處理方式；這種採用障礙不會出現在任何 WER 表格裡。

自行部署 Whisper large-v3 仍然是離線處理選項。在 Echosaw 的相同音訊測試中，測試了 22.7 分鐘的英文朗讀與會議語音。託管 API 在乾淨章節的 WER 都低於 2.1%，而雙 vCPU 的 Whisper 設定則為 10–17%，並且有片段遺失；會議音訊在 0.5 倍即時速度下更達到 32.7%。正式環境的自建部署通常會搭配 GPU、VAD 與分塊處理，才能取得實用吞吐量。

雲端、專用服務，還是自行部署？

• 雲端原生方案。Google Dynamic Batch 每小時 $0.18，適合已在 GCP 上、且不急著處理的大型檔案庫；Standard 每小時 $0.96，則不適合即時使用。AWS Transcribe 適合 S3／IAM 通話流程，並包含兩個聲道。Azure Speech 的批次價格接近每小時 $0.18，即時價格接近每小時 $1.00，並提供每月 5 小時的免費即時額度。儲存、傳輸與內容遮蔽費用，仍要另外計算。
• 低價託管批次。Groq Whisper Turbo 每小時 $0.04，純批次傾印的價格低於所有託管 API，但沒有串流或已公布的說話者分離功能。Soniox 非同步價格約每小時 $0.10，是上表中最低的批次價格，並將 60 種以上語言、說話者分離與時間戳納入其中，不過獨立基準測試資料相對較少。
• 混合流程。如果 ElevenLabs 在文字轉錄上表現較好，就用它處理文字；Deepgram 在說話者分離上領先，就交給它處理；便宜的溢出批次工作則可交給 Whisper 或 Groq。這種拆分會增加協調成本，但如果你的音訊沒有任何一家供應商能同時在文字與說話者標籤上勝出，兩次便宜的呼叫，可能比一次昂貴的人工修正更划算。

遷移提醒：OpenAI 已將 whisper-1、gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 與 gpt-4o-transcribe-diarize 標記為棄用，預定於 2027 年 2 月 26 日停止服務。仍在使用這些模型的團隊，應在截止日前測試替代方案，尤其要留意單字時間戳與說話者分離行為的差異。

用自己的音訊跑一個 7 天測試

供應商公布的 WER 使用不同資料集、正規化方式與模型版本，不能直接互相比較。收集 30–50 段真實通話或會議片段，涵蓋你的口音、噪音與專業詞彙，先人工製作一次基準逐字稿，再在不改變其餘流程的情況下，把完全相同的音訊串流或上傳給兩到三家供應商。

記錄音訊秒數、聲道數量、啟用的功能、模型版本、部分結果延遲、結果定稿延遲、代理端到端延遲、說話者分離錯誤率，以及每份可接受轉錄文字所需的修正分鐘數。姓名、電子郵件、金額與產品術語等商業關鍵詞，應與一般 WER 分開評分。每小時價格最低、卻讓人工審核時間翻倍的方案，通常才是總成本更高的選擇。

常見問題

2026 年最便宜的語音轉文字 API 是哪個？

在上表列出的支援說話者分離的託管批次方案中，Soniox 約每小時 $0.10，以及 AssemblyAI Universal-2 每小時 $0.15，是最低的牌價。Groq Whisper Turbo 每小時 $0.04 更便宜，但不提供串流或說話者分離。

哪個 API 的串流延遲最低？

根據 Dexto 的供應商宣稱整理：ElevenLabs 模型延遲約 150 毫秒，Deepgram 回合結束延遲約 260 毫秒，Speechmatics 平均定稿時間低於 350 毫秒。仍應使用自己的通話測試部分結果、定稿與端到端延遲。

哪個 STT API 最適合語音代理？

原生輪流發言功能可選 Deepgram Flux；需要上下文提示可選 AssemblyAI；若使用 ElevenLabs 語音堆疊並重視廣泛語言支援，可選 ElevenLabs Realtime；若是 OpenAI 原生堆疊且能自行實作斷句判定，則可選 OpenAI 即時轉錄。

哪個最適合多語言與語碼轉換音訊？

ElevenLabs（90 種以上）、AssemblyAI U2（99 種；3.5 Pro 為 18 種並支援語碼轉換）、Gladia Solaria-1（100 種以上）、Speechmatics（55 種以上）。請測試你的確切語言配對；句子中途切換語言時，轉換區段仍可能出現錯誤。

應該使用單一供應商，還是把轉錄與說話者分離拆開？

如果某家供應商在文字上領先，卻在你的音訊中落後於其他服務的說話者標籤，例如上方提到的瑞典語六人測試，混用多家供應商可能比單獨使用其中一家更好。請把協調成本與雙重計費，和省下的人工修正時間放在一起比較。

OpenAI Whisper 會停止服務嗎？

OpenAI 已將包含 whisper-1 與 gpt-4o-transcribe 變體在內的舊版轉錄模型標記為棄用，預定於 2027 年 2 月 26 日停止服務。目前可使用 gpt-transcribe 處理檔案，或使用 gpt-live-transcribe 處理即時音訊。

延伸閱讀：最佳文字轉語音 API、2026 年最佳聲音克隆 API、Gemini 3.5 Transcribe API 使用指南。