OpenAI 28 lipca 2026 roku udostępniło dwa nowe modele speech-to-text: GPT Transcribe do dokładnej transkrypcji plików i zakończonych fragmentów audio oraz GPT Live Transcribe do transkrypcji strumieniowej z niskim opóźnieniem. Oba modele potrafią korzystać z dodatkowego kontekstu, podpowiedzi słów kluczowych i informacji o oczekiwanych językach, co ma poprawiać zapis nazw własnych, terminologii branżowej i rozmów wielojęzycznych.
Jeśli budujesz aplikację do spotkań, podcastów albo call center, wybór jest prostszy niż wcześniej: nagrany materiał kierujesz do GPT Transcribe, a mikrofon, rozmowę telefoniczną lub inny strumień audio do GPT Live Transcribe. Modele są dostępne przez OpenAI API, dlatego przed wdrożeniem przydatne będą również nasze poradniki ChatGPT Plus a dostęp do API OpenAI i jak zdobyć klucz API OpenAI.
- GPT Transcribe czy GPT Live Transcribe – czym się różnią?
- Kontekst i słowa kluczowe pomagają w trudniejszych nagraniach
- Gdzie nowe modele speech-to-text znajdą zastosowanie?
GPT Transcribe czy GPT Live Transcribe – czym się różnią?
| Model | Najlepszy scenariusz | Sposób pracy |
|---|---|---|
| GPT Transcribe | Nagrane pliki, zakończone rozmowy, finalne transkrypcje | Dokładny wynik po przetworzeniu pliku lub zatwierdzonego fragmentu audio. |
| GPT Live Transcribe | Mikrofon, telefonia, transmisja i audio na żywo | Zwraca fragmenty transkrypcji w trakcie napływania dźwięku. |
GPT Transcribe obsługuje zarówno gotowe pliki, jak i finalne transkrypcje zatwierdzonych tur w sesjach Realtime. GPT Live Transcribe jest zoptymalizowany pod niskie opóźnienie i zwraca kolejne fragmenty tekstu w czasie rzeczywistym. OpenAI wskazuje WebSocket dla serwerowych potoków audio oraz WebRTC w aplikacjach przeglądarkowych jako typowe sposoby pracy z transkrypcją na żywo.
Kontekst i słowa kluczowe pomagają w trudniejszych nagraniach
Jednym z praktycznych problemów automatycznej transkrypcji są słowa, których model nie spodziewa się w zwykłej rozmowie: nazwiska, nazwy firm, modele produktów, skróty techniczne albo terminologia medyczna i prawna. Oba nowe modele przyjmują free-form transcription context oraz keyword hints. Developer może więc zasugerować, jakiego słownictwa należy się spodziewać.
- Keyword hints – lista istotnych nazw i terminów, które mogą pojawić się w audio.
- Language hints – wskazanie jednego lub kilku spodziewanych języków.
- Free-form context – dodatkowe informacje o temacie i sytuacji nagrania.
- Code-switching – lepsza obsługa rozmów przełączających się pomiędzy językami.
To szczególnie użyteczne w systemach produkcyjnych. Jeśli aplikacja transkrybuje rozmowę serwisu technicznego, może wcześniej przekazać nazwy urządzeń i podzespołów. Przy spotkaniu biznesowym można podpowiedzieć nazwiska uczestników i nazwę produktu. Taka kontrola nie gwarantuje bezbłędnego wyniku, ale ogranicza część pomyłek typowych dla ogólnego modelu ASR.
Gdzie nowe modele speech-to-text znajdą zastosowanie?
Speech-to-text jest jedną z tych technologii AI, które często działają w tle produktu i użytkownik nawet nie wie, jakiego modelu używa. Nowe modele OpenAI są skierowane właśnie do developerów budujących takie funkcje w swoich aplikacjach.
- AI do transkrypcji spotkań – automatyczne protokoły i notatki.
- AI do transkrypcji podcastów i filmów – napisy, tekst artykułu i wyszukiwanie w materiale.
- AI do rozmów telefonicznych – zapis w czasie rzeczywistym dla agentów i call center.
- AI do napisów na żywo – strumieniowa transkrypcja mikrofonu i transmisji.
- Speech-to-text do aplikacji – zamiana mowy na dane wejściowe dla kolejnych modeli i automatyzacji.
Transkrypcja staje się osobną warstwą infrastruktury AI
OpenAI rozwija wyspecjalizowane modele audio równolegle do dużych modeli multimodalnych. To ma sens: system do transkrypcji na żywo ma inne wymagania niż chatbot, który jednocześnie rozumuje, korzysta z narzędzi i odpowiada głosem. W przypadku transkrypcji liczą się przede wszystkim dokładność, latency, języki i możliwość podawania kontekstu.
Naturalne rozwinięcia tego newsa to AI do transkrypcji spotkań, najlepsze AI do zamiany mowy na tekst, speech-to-text API, GPT Transcribe vs Whisper oraz model AI do transkrypcji na żywo.
Źródła
Artykuł powstał na podstawie oficjalnego changelogu i dokumentacji OpenAI API, w tym kart obu modeli oraz przewodników opisujących transkrypcję plików i audio w czasie rzeczywistym.
