2026 年最佳语音转文字 API：价格对比

按 $0.15/小时计费的 API，处理一小时音频可能收取 $0.30；而标价 $0.36/小时的 API，同一个文件反而只收 $0.36。这个计费细节对 STT 预算的影响，往往比任何准确率排行榜都大，但大多数对比文章都会把它藏在细节里。

2026 年该选哪款语音转文字 API，首先取决于你的任务：是转写录音文件，还是驱动实时语音 Agent。预算有限、主要处理录音时，可以先看 AssemblyAI Universal-2，价格为 $0.15/小时；如果要做实时 Agent、特别在意轮次切换，则优先测试 Deepgram Flux 或 Nova-3 流式转写。需要覆盖 90 多种语言，并希望获得较完整的说话人分离支持，可以测试 ElevenLabs Scribe v2，批处理价格为 $0.22/小时。下表均采用按量付费的旗舰价格，并统一换算为每小时音频价格，未计入阶梯折扣。

批处理和流式转写，其实是两种产品

不要把批处理转写和实时流式转写当成同一类采购。批处理 API 通常按处理的音频小时数收费，流程是上传文件后轮询结果；流式 API 则按会话分钟数收费，只要 WebSocket 保持连接，哪怕处于空闲状态也可能计费，同时成败很大程度取决于部分结果的返回速度。

部分结果延迟、结果定稿延迟和轮次结束延迟，分别对应三个不同时间点：系统何时显示第一批文字、文字何时不再变化，以及系统何时判断用户已经说完。把这些定义混在一起比较供应商，结论很容易失真。Dexto 和 versusref 的流式对比也特别提醒了这一点。

实际选型可以这样区分：

• 大型录音库、播客、会议和通话记录：重点看每小时价格、说话人分离准确率、大文件处理能力，以及后期修正所需的时间。
• 实时字幕或电话 Agent：重点看稳定的部分结果、断句判断、打断处理，以及包含 LLM 和 TTS 在内的端到端延迟。
• AWS 或 GCP 上的呼叫中心：采购流程和按通道计费，往往比每小时 $0.05 的价差更重要。

“一定要用真实客户录音测试这些 API。嘈杂环境、印度口音、印地语和英语混说……先看准确率、延迟和可靠性，价格放到最后。”——@Aditya_Chawla20

该帖子比较了 AssemblyAI 的 $0.21/小时、ElevenLabs Scribe v2 的 $0.22/小时，以及接近 $0.26/小时的 Deepgram Nova-3，最终认为这 5 美分的差距不如模型能否扛住真实音频重要。

一小时音频到底要花多少钱

Deepgram 的价格区间来自促销价和常规单语录音价格的差异。做预算前，请先在 Deepgram 定价页面确认当前生效的层级。

别被多通道计费坑了

一小时立体声音频，不一定只算一小时。AssemblyAI 和 Google 会分别对每个通道计费，因此一通 60 分钟、双通道的电话，在 Universal-2 上的费用是 $0.15 x 2 = $0.30；同一通电话使用 Google Standard，则是 $0.96 x 2 = $1.92。AWS Transcribe 的时长费用包含最多两个通道，因此在 CometAPI 引用的美国东部高用量示例中，这段立体声通话的批处理费用仍接近 $0.36。比较任何两个“每小时价格”前，先确认通道是怎么计算的。

附加功能可能彻底改变排名

基础转写只是账单的第一行。根据 CometAPI 的逐项拆解，Deepgram Nova-3 单语录音转写价格为 $0.0077/分钟，加上说话人分离后变为 $0.0097/分钟，再加上脱敏则变为 $0.0117/分钟；关键词提示还会额外增加 $0.0013/分钟。AssemblyAI 的录音说话人分离收费为 $0.02/小时，但流式说话人分离要 $0.12/小时。ElevenLabs 的实时关键词功能增加 $0.08/小时，实体检测增加 $0.07/小时。

每份最终可用转写的总成本 = API 处理费 + 付费功能 + 重试成本 + 存储/传输费用 + 人工修正时间。CometAPI 的示例按审核人员每小时 $30 计算：一条 $0.15/小时、需要修正 8 分钟的路线，总成本为 $4.15；另一条 $0.60/小时、只需修正 3 分钟的路线，总成本为 $2.10。

做语音 Agent，先测试轮次切换

语音 Agent 通常不是败在干净音频的 WER，而是败在打断和停顿处理上。对比时，要把轮次切换机制、上下文控制、实时价格和关键限制放在一起看。

工具调用和 LLM 延迟也要算进去。X 上一位酒店 Agent 开发者表示，即使 STT 很快，工具调用结束后仍会出现 5–7 秒的静默：@albertolco88。这种端到端空档不会出现在只比较 STT 的表格里。

转写录音时，把文字准确率和说话人分离分开评估

r/speechtech 上分享的一项用户测试，使用一段真实的 2 小时 22 分钟瑞典语会议录音，参会者有 6 人，并以 pyannote 结果作为基准。测试者发现，Deepgram 速度最快，说话人分离表现也最好；ElevenLabs 的瑞典语文本更好，但漏掉了 6 名说话人中的 2 名；AssemblyAI 的准确率接近 Deepgram，不过在该流程中慢得多。最终，测试者选择组合多个供应商，而不是宣布某一家全面胜出。

“Deepgram 是三者中最强的，而且速度非常快。”——r/speechrecognition 用户 u/DoctorNootNoot

下面三个录音场景的检查项，往往决定一个 API 是真正可用，还是让人抓狂：

• 同一句话中途切换语言。多语言会议讨论帖中的开发者表示，当说话人在句中混用芬兰语和英语，或西班牙语和英语时，语言切换位置容易出现乱码。Universal-3.5 Pro 声称支持 18 种语言之间的代码切换；Gladia 和 Speechmatics 则把多语言检测作为优势。没有哪个供应商能开箱即用地完美处理所有欧洲语言组合，因此一定要测试自己的实际语言对。
• 大规模说话人分离。要确认支持多少位说话人（ElevenLabs 批处理列出 32 人，Azure 列出 35 人，Speechmatics 实时模式未说明上限），还要确认是否支持实时说话人分离，以及它会增加多少价格和延迟。同一位瑞典语基准测试的作者称，尽管 AssemblyAI 的文本准确率接近其他方案，但处理速度对于其生产流程来说太慢。
• 大文件处理。OpenAI 将音频上传限制在 25 MB，长录音会因此变得麻烦。批处理优先的 API 通常支持基于 URL 创建任务、多小时文件和稳定的异步轮询。批量转写讨论帖中有用户表示自己“无法上传大文件”，也不理解 URL 处理方式——这类采用障碍不会出现在任何 WER 表格中。

自托管 Whisper large-v3 仍然是离线场景的选择。在 Echosaw 的同音频测试中，测试素材包含 22.7 分钟的英语朗读和会议语音。托管 API 在干净章节上的 WER 均低于 2.1%；一套双 vCPU 的 Whisper 环境则达到 10–17%，并出现片段丢失；在会议音频上，实时速度为 0.5x 时 WER 达到 32.7%。生产环境的自托管方案通常需要配合 GPU、VAD 和分块处理，才能获得实用吞吐量。

云服务、专业 API，还是自托管

• 云厂商原生方案。Google Dynamic Batch 价格为 $0.18/小时，适合已经使用 GCP、且对时效要求不高的大型归档；Standard 价格为 $0.96/小时，用于实时场景会很贵。AWS Transcribe 适合基于 S3/IAM 的通话流程，并包含两个通道。Azure Speech 的批处理价格接近 $0.18/小时，实时价格接近 $1.00/小时，并提供每月 5 小时的实时免费额度。存储、传输和脱敏费用要单独计算，不能只看转写这一行。
• 便宜的托管批处理。Groq Whisper Turbo 的价格为 $0.04/小时，在普通批量转写中低于所有托管 API，但不提供流式能力，也未说明支持说话人分离。Soniox 异步价格约为 $0.10/小时，是上表中同时捆绑 60+ 种语言、说话人分离和时间戳的最低批处理价格，不过独立基准测试资料相对较少。
• 混合式流程。如果 ElevenLabs 在文本质量上更好、Deepgram 在说话人分离上更强，可以分别使用两者；廉价的溢出批处理则交给 Whisper 或 Groq。这种拆分会增加编排成本，但当没有一家供应商能在你的音频上同时做好文字和说话人标签时，调用两个便宜方案，可能比为一个昂贵方案支付人工修正成本更划算。

迁移提醒：OpenAI 已将 whisper-1、gpt-4o-transcribe、gpt-4o-mini-transcribe 和 gpt-4o-transcribe-diarize 标记为弃用，计划于 2027 年 2 月 26 日停止服务。仍在使用这些模型的团队，应在截止日期前测试替代方案，尤其要关注词级时间戳和说话人分离行为是否不同。

用自己的音频跑一轮 7 天测试

供应商公布的 WER 使用了不同数据集、规范化方法和模型版本，不能直接横向比较。准备 30–50 段真实通话或会议片段，确保包含你的口音、噪声和专业词汇；手工转写一份基准文本，然后把完全相同的音频交给两到三家供应商，同时保持其余流程不变。

记录音频秒数、通道数量、启用的功能、模型版本、部分结果延迟、定稿延迟、Agent 端到端延迟、说话人分离错误率，以及每份最终转写需要修正的分钟数。姓名、邮箱、金额和产品术语等业务关键内容，应与普通 WER 分开评分。每小时价格最低、却让人工审核量翻倍的方案，通常并不是总成本最低的方案。

常见问题

2026 年最便宜的语音转文字 API 是哪家？

在上表列出的支持说话人分离的托管批处理方案中，Soniox 约 $0.10/小时、AssemblyAI Universal-2 $0.15/小时，是最低的标价。Groq Whisper Turbo 价格为 $0.04/小时，如果只需要原始批处理、不需要流式能力或说话人分离，它更便宜。

哪个 API 的流式延迟最低？

根据 Dexto 汇总的供应商数据：ElevenLabs 模型延迟约 150 ms，Deepgram 轮次结束延迟约 260 ms，Speechmatics 平均定稿延迟低于 350 ms。仍然建议用自己的通话测试部分结果、定稿和端到端延迟。

哪个 STT API 最适合语音 Agent？

需要原生轮次切换，可以从 Deepgram Flux 开始；需要上下文提示，可以看 AssemblyAI；如果整个语音技术栈都使用 ElevenLabs，并且需要广泛语言覆盖，可以测试 ElevenLabs Realtime；如果是 OpenAI 原生技术栈，并且能自行实现断句，则可以考虑 OpenAI 实时转写。

哪个方案最适合多语言和代码切换音频？

ElevenLabs（90+）、AssemblyAI U2（99；3.5 Pro 为 18 种并支持代码切换）、Gladia Solaria-1（100+）和 Speechmatics（55+）都值得测试。关键是验证你的具体语言组合，因为句中切换语言时，过渡位置仍可能出现乱码。

应该只用一家供应商，还是把转写和说话人分离组合起来？

如果某家供应商在你的音频上文字质量最好，但说话人标签不如另一家，就像上面提到的瑞典语六人测试一样，组合多个供应商可能胜过单独使用任何一家。需要把编排成本和双重调用费用，与节省下来的人工修正时间放在一起核算。

OpenAI Whisper 要停止服务了吗？

OpenAI 已将包括 whisper-1 和 gpt-4o-transcribe 系列在内的旧版转写模型标记为弃用，计划于 2027 年 2 月 26 日停止服务。当前可选路径是：文件转写使用 gpt-transcribe，实时音频使用 gpt-live-transcribe。

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