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OpenAI: Whisper Large V3 Turbo
openai/whisper-large-v3-turbo
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
A documentação do modelo descreve openai/whisper-large-v3-turbo como uma variante ajustada e podada de Whisper large-v3 para reconhecimento automático de fala multilíngue e tradução de fala para inglês. A documentação informa inferência muito mais rápida que a variante não podada, com perda menor de qualidade, além de detecção automática de idioma, marcações temporais opcionais, processamento em lote e áudios longos no Transformers. O catálogo da OpenRouter também registra disponibilidade de áudio para transcrição. As fontes fornecidas não incluem resultados de testes comparativos, portanto velocidade e qualidade devem ser validadas na carga de trabalho pretendida.[1][2]
Pontos fortes
- A documentação indica suporte a reconhecimento de fala multilíngue e tradução de fala para inglês.[1][2]
- A documentação informa inferência muito mais rápida que no Whisper large-v3 devido à poda de camadas do decodificador, e descreve a perda de qualidade como menor.[2]
- A integração com Transformers cobre detecção automática de idioma, transcrição ou tradução para inglês, marcações temporais opcionais, processamento em lote e áudios longos.[2]
Limitações
- A poda reduz as camadas do decodificador e a documentação informa uma degradação menor de qualidade; nenhuma fonte fornecida quantifica o impacto na precisão para esta variante exata.[1][2]
- O pacote de evidências contém uma ficha do modelo e uma entrada do catálogo da OpenRouter, mas não resultados comparativos nem avaliação independente; o comportamento informado deve ser verificado com os áudios e idiomas-alvo.[1][2]
- Capacidades de fala além da transcrição e da tradução para inglês, como classificação de locutores ou diarização, são descritas como não avaliadas de forma robusta; recomenda-se avaliação contextual antes da implantação.[2]
Onde usar
- Pode ser avaliado para transcrição de alto volume quando uma inferência mais rápida for mais importante do que evitar a perda menor de qualidade informada.[2]
- Pode atender a recursos de transcrição multilíngue ou tradução de fala para inglês que se beneficiem da detecção automática de idioma e das marcações temporais opcionais.[2]
- Pode ser considerado para gravações longas por meio das opções documentadas sequencial ou por segmentos, sujeito à validação da união dos trechos e da precisão no domínio-alvo.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: Whisper Large V3 TurboFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · OpenAI: Whisper Large V3 TurboFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Whisper Large V3 Turbo is an optimized version of OpenAI's Whisper Large V3 speech recognition model, designed for speed and cost efficiency. It supports transcription across 99+ languages with a...
Especificações
- ID do modelo
- openai/whisper-large-v3-turbo
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 01.05.2026
- Comprimento de contexto
- 0
- Modalidade
- audio->transcription
- Modalidades de entrada
- audio
- Modalidades de saída
- transcription
- Preço por token
- Sem preço por token no snapshot da fonte — consulte o OpenRouter para a unidade de cobrança
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | — |
| Escrita | Sem medição | — |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | entrada: audio |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
Não há avaliações fornecidas para este modelo.
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfra | 0 | — | — | — | — | 100% |
| PrimeIntellectbf16 | 0 | — | — | — | — | 100% |
| Groq | 0 | — | — | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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