🎙️ Audio i głos

Whisper

🇵🇱 Po polsku✦ PolecanyPay‑per‑use (API od $0,006/min, ~0,02 PLN/min; open‑source self‑hosting)

Whisper to model transkrypcji i tłumaczenia mowy od OpenAI z API i open source, obsługujący także język polski.

O narzędziu

Whisper to system rozpoznawania i tłumaczenia mowy od OpenAI, dostępny jako otwartoźródłowy model oraz przez API OpenAI. Model został pierwotnie opisany w publikacji OpenAI jako uniwersalny system ASR (automatic speech recognition) uczony na setkach tysięcy godzin wielojęzycznego audio, a kolejne wersje (np. Whisper Large-v3) poprawiły dokładność i szybkość działania. Whisper jest wykorzystywany jako backend w wielu produktach do transkrypcji, generowania napisów, analizy nagrań i sterowania głosem. OpenAI oferuje także dedykowane endpointy Whisper w ramach platformy API, równolegle z nowszymi modelami transkrypcyjnymi GPT (np. GPT‑5.5 + Whisper 3 jako stack dla audio). Narzędzie jest kierowane do zespołów produktowych, twórców aplikacji audio, podcasterów, firm badawczych i zespołów contact center, które potrzebują skalowalnej transkrypcji w wielu językach, w tym po polsku.

Do czego się przydaje

Automatyczna transkrypcja podcastów, wywiadów i webinarów do tekstu w celu publikacji na blogu lub w formie napisów.
Przetwarzanie nagrań z call center i rozmów sprzedażowych (telefon, VoIP) na tekst do dalszej analizy jakości rozmów i treningu zespołów.
Dodawanie napisów do kursów online i szkoleń wideo na platformach e‑learningowych, z możliwością tłumaczenia treści na inne języki.
Budowa aplikacji notatek głosowych i asystentów osobistych, które zamieniają długie monologi użytkownika na uporządkowany tekst.
Generowanie napisów w czasie zbliżonym do rzeczywistego dla wydarzeń live (konferencje, webinary, streamy), z integracją z narzędziami do streamingu.
Transkrypcja nagrań badawczych (FGI, IDI, wywiady użytkowników) na potrzeby badań UX i analizy jakościowej.
Indeksowanie i przeszukiwanie archiwów audio/wideo w firmach medialnych lub instytucjach publicznych poprzez automatyczne tworzenie pełnotekstowych transkryptów.
Tworzenie wielojęzycznych chatbotów głosowych, w których Whisper odpowiada za rozpoznawanie mowy, a modele typu GPT‑5.5 generują odpowiedzi.

Funkcje i możliwości

Whisper API to endpoint w platformie OpenAI do transkrypcji i tłumaczenia mowy na tekst, oparty na modelu Whisper i jego nowszych wariantach serwerowych. Udostępnia prosty interfejs REST do przesyłania plików audio (m.in. MP3, MP4, WAV, M4A) oraz parametrów takich jak docelowy język, tryb tłumaczenia i temperaturę dekodowania. Obsługuje zarówno transkrypcję w języku oryginalnym, jak i bezpośrednie tłumaczenie na angielski lub inne języki. API jest dostępne komercyjnie od momentu wprowadzenia Whisper do oferty OpenAI i stanowi zalecany sposób korzystania z modelu dla zastosowań produkcyjnych.

Modele AI

Whisper 3 (flagowy model transkrypcji i tłumaczenia mowy w API OpenAI, 2025+)Whisper large-v3 (open‑source model wysokiej dokładności, ~2,7% WER na LibriSpeech test‑clean)Whisper medium (zbalansowany model open‑source, kompromis między szybkością a dokładnością)Whisper small (szybszy, lżejszy model open‑source do urządzeń o mniejszej mocy obliczeniowej)Whisper tiny (najmniejszy wariant dla zastosowań embedded i prototypowych)

Zalety

Wysoka dokładność rozpoznawania mowy – dla Whisper large‑v3 raportowana ok. 2,7% Word Error Rate na benchmarku LibriSpeech test‑clean przy czystym audio.
Obsługa ponad 90–99 języków, w tym języka polskiego, z bardzo dobrą jakością dla głównych języków europejskich.
Dostępność zarówno jako open‑source (licencja MIT, możliwość self‑hostingu), jak i w pełni zarządzane API OpenAI z rozliczaniem per minuta.
Możliwość bezpośredniego tłumaczenia mowy na inny język (np. mowa → angielski) bez pośredniej transkrypcji w języku źródłowym.
Głęboka integracja z ekosystemem OpenAI (ChatGPT, GPT‑5.5, DALL‑E 4), co upraszcza budowę aplikacji łączących audio, tekst i obraz.
Skalowalność do tysięcy godzin materiału dzięki trybom batch transcription i możliwości uruchamiania wielu instancji modelu w infrastrukturze własnej.

Cennik

OpenAI Whisper API$0,006/min (~0,02 PLN/min) nagrania audio, rozliczanie w oparciu o długość przetwarzanego materiału, ten sam cennik niezależnie od języka.
OpenAI Whisper Batchtypowo ok. 50% taniej niż standardowe API za tę samą liczbę minut (np. efektywnie ~$0,003/min, ~0,01 PLN/min) przy przetwarzaniu dużych wsadów, rozliczenie per zadanie wsadowe.
Self‑hosted Whisper (open‑source): $0/mies. za licencję modelu, koszty własnej infrastruktury GPU/CPU zależne od skali (np. instancje GPU w chmurze od ok. $0,5–$3/h, 2–12 PLN/h).
ChatGPT Plus (integracje głosowe z Whisper): $20/mies. (~80 PLN), dostęp do nowszych modeli GPT‑5.5 i funkcji głosowych opartych o Whisper/GPT‑audio dla użytkowników indywidualnych.
OpenAI API usage (pakiety mieszane): brak stałej opłaty abonamentowej, rozliczanie pay‑as‑you‑go za Whisper, GPT‑5.5, DALL‑E 4 i inne modele z możliwością ustawiania limitów miesięcznych.

API i integracje

Whisper jest dostępny przez REST API OpenAI jako wyspecjalizowane endpointy do transkrypcji (transcriptions) i tłumaczenia (translations), przyjmujące przesyłane pliki audio lub dane binarne. W katalogu modeli OpenAI występuje jako model audio (m.in. Whisper 3), a rozliczanie odbywa się per minuta przetwarzanego audio, z możliwością korzystania z Batch API dla dużych wsadów. Deweloperzy mogą sterować parametrami takimi jak język, temperatura, format odpowiedzi (JSON, srt, vtt) oraz opcjonalne prompty tekstowe. Oficjalne SDK obejmują m.in. języki Python, JavaScript/TypeScript, a także integracje z platformami chmurowymi partnerów. Platforma umożliwia łączenie Whisper z modelami GPT‑5.5, GPT‑5.3 Instant i DALL‑E 4 w jednym projekcie, korzystając z jednego klucza API i wspólnych mechanizmów uwierzytelniania.

Szczegóły

Kategoria: Audio i głos
Cennik: Pay‑per‑use (API od $0,006/min, ~0,02 PLN/min; open‑source self‑hosting)
Język polski: ✓ Wspierany
Strona: openai.com →

Tagi

Transkrypcja mowyAudioOpenAIPolskiAPIOpen‑source