Papan peringkat suara-ke-teks bahasa Mongolia
GPT-4o TranscribeTitik operasi: gpt-4o-transcribe

GPT-4o Transcribe — Penanda aras suara-ke-teks bahasa Mongolia

Keputusan sebenar daripada GPT-4o Transcribe Batch API (titik operasi dipertingkat, bahasa mn) dinilai ke atas 4 set data bahasa Mongolia dan 265 sampel audio. Setiap nombor di bawah diukur — bukan pemasaran. WER, kelajuan dan harga ditunjukkan apa adanya, jujur tanpa basa-basi.

Bahasa:MNPemisahan pentutur:noneSampel:265Jalanan:Aug 14, 2026, 4:21 PMEndpoint:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
06710047%
Ketepatan

265/265 sampel ditranskripsi · 100% berjaya

06710053%
Kadar ralat perkataan

Lebih rendah lebih baik · pada 265 sampel

Metrik utama
Kadar ralat aksara27.6%
Faktor kelajuan purata2.11×gandaan masa nyata
Faktor kelajuan keseluruhan2.11×
Kependaman purata per sampel3.7s
Jumlah audio diproses1849.3s30.8 min

Harga

Harga senarai GPT-4o Transcribe untuk transkripsi kelompok. Tanpa diskaun atau kadar yang dirunding — kadar mentah per minit.

Setiap 1000 minit
$6
kelompok
Setiap minit
$0.0060
berkesan
Setiap 1000 minit (30.8 minit ini)
$11.10
akan kos
Sumber terbuka?
milik

Sumber harga: harga awam GPT-4o Transcribe. Duudlaga Flow ditunjukkan untuk konteks sahaja — halaman ini mengasingkan GPT-4o Transcribe supaya nombor tidak dibesar-besarkan oleh produk kami.

WER & CER per set data

Kadar ralat perkataan dan aksara per set data. Lebih rendah lebih baik — dan ini nombor sebenar GPT-4o Transcribe, yang lemah pada Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Set data sumber →
WER
61.3%
CER
31.1%
Shunya Labs Mongolian Speech
Set data sumber →
WER
41.7%
CER
19.4%
Common Voice 20 (MN)
Set data sumber →
WER
65.9%
CER
36.4%
Modern Voice
WER
47.4%
CER
25.5%
WERCER

Ringkasan set data

Ketepatan, kelajuan dan masa terkumpul bagi setiap set data.

Set dataSumberSampelBerjayaWERCERKetepatanKelajuanAudio (sa)Proses (sa)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5961.3%31.1%38.7%2.73×330.6s121.2s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6041.7%19.4%58.3%1.67×645.1s386.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5465.9%36.4%34.1%2.01×269.8s133.9s
Modern Voice9292/9247.4%25.5%52.6%2.59×603.8s233.4s

WER vs kelajuan — per sampel

Setiap titik ialah satu sampel audio. Titik ideal di kiri bawah (ralat kecil, laju). GPT-4o Transcribe mempunyai ralat tinggi pada banyak sampel Common Voice 24.

Keputusan per sampel

Kebenaran rujukan ditunjukkan apa adanya dalam lajur Dijangka. Lajur hasil menyerlahkan merah hanya perkataan yang GPT-4o Transcribe silap — tanpa palang/tukar, hanya kesilapan.

265 baris
merahperkataan salah dalam hasilbiasaditranskripsi dengan betulLajur Dijangka ditunjukkan apa adanya sebagai kebenaran rujukan
#AudioSampelSet dataDijangka (kebenaran rujukan)Hasil GPT-4o TranscribeWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж яваагаа хэлье.12.5%6.9%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад сая санагдаж байгаа гэхэд ердөө гурван сарийн хугацаатай байсан л гэж үү?58.3%22.7%1/0/6
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо би дуртай хүнтэйгээ салахыг хүсч байгаа.85.7%51.9%0/0/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас голдуу хэрээр гэр, хэцэр дээр хийж явдаг хүн.40.0%9.8%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хаварын сүүлчээс барлагийн хоёр зоогоор нэргүүл шарив.100.0%66.2%0/3/7
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Айсин наашаараад ир, гэж гэртээ оров.57.1%24.3%0/1/3
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Оо, өндөртэд таныг тохойод би баталж чадахгүй.62.5%23.9%0/1/4
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 33 дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%8.9%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчлонгоудаа шүүлт өгч үз.42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ирүүсөөл үлдүүрээсээ салаагүй явсна юм чинь.57.1%25.0%0/1/3
Halaman 1 daripada 27

Metodologi

Bagaimana nombor ini diperoleh.

Penyedia: GPT-4o Transcribe (OpenAI gpt-4o-transcribe hosted transcription (Mongolian prompt hint; 'mn' is not an accepted language code).).

Endpoint https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Bahasa mn. Titik operasi gpt-4o-transcribe. Pemisahan pentutur none.

Set data: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 sampel, jumlah 1849.3s audio.

URL sumber set data:

Metrik: WER dan CER dikira dengan jajaran Levenshtein perkataan/aksara piawai, dinormalisasi untuk huruf besar/kecil dan tanda baca. Ketepatan = 100 − WER. Faktor kelajuan = tempoh audio ÷ masa pemprosesan (× masa nyata). Semua permintaan ialah panggilan sebenar ke Batch API GPT-4o Transcribe, bukan cache atau simulasi.

Penyerlahan perbezaan: Lajur hasil dijajar dengan kebenaran rujukan dan mewarnakan merah setiap penggantian dan penyisipan. Pemadaman (perkataan hilang dari hasil) tidak ditunjukkan dalam lajur hasil — lajur Dijangka sudah memuatkan keseluruhan kebenaran rujukan apa adanya.

Dijana oleh GPT-4o Transcribe Benchmark Runner · GPT-4o Transcribe Batch API v2 · dijalankan Aug 14, 2026, 4:21 PM