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title: 當我需要為語音助手選擇轉錄服務時：OpenAI vs Azure 的真實對決

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# 當我需要為語音助手選擇轉錄服務時：OpenAI vs Azure 的真實對決

![語音轉文字技術概念圖](https://hackmd.io/_uploads/r1VAOA1iel.jpg)

上週五下午，我正盯著螢幕發愁。客戶要求在兩週內為他們的客服系統加入語音助手功能，而我面臨著一個看似簡單卻很關鍵的選擇：到底要用哪個語音轉文字服務？

你懂的，這種時刻特別令人焦慮。明明市面上有這麼多選擇，但真正要下決定時，每個都看起來差不多，每個又都有自己的賣點。OpenAI 剛推出的 Realtime API 在開發者社群裡炒得火熱，說什麼「革命性的實時對話體驗」；Azure Speech to Text 則是微軟的老牌服務，穩定可靠，企業都在用。

當時我想，要是有人能幫我把這兩個服務徹底比較一下就好了。結果呢，我自己變成了那個人。

## 為什麼語音轉文字這麼重要

說實話，在 ChatGPT 還沒有語音功能之前，我覺得語音交互就是個噱頭。Siri 問她天氣她能回答，問她複雜一點的就開始「我在網路上找到這些資訊」。但當我第一次用 ChatGPT 的語音模式和它聊天時，我才意識到這技術已經成熟到什麼程度了。

現在想想，語音交互其實解決了一個很根本的問題：打字太慢了。特別是在移動裝置上，誰會想在小螢幕上敲一大段文字？而且語音還能傳達情緒、語調、停頓，這些都是文字無法完全表達的。

就拿我客戶的案例來說，他們的客服每天要處理上千通電話，如果能讓客戶直接和 AI 語音助手對話，不但能 24 小時服務，還能處理大部分常見問題。但這一切的前提是：語音轉文字要夠準確、夠快、夠穩定。

這就是為什麼選擇合適的語音轉文字服務這麼重要。選對了，你的應用就是用戶眼中的「黑科技」；選錯了，就變成了「這什麼破玩意」。

## 初探 OpenAI Realtime API：第一印象就是「哇」

![OpenAI vs Azure 對比圖](https://hackmd.io/_uploads/Hy0CuCyjel.jpg)

2024 年 10 月，OpenAI 發布 Realtime API 的時候，我記得 Twitter 上一片驚呼。「真正的實時對話」、「延遲低到感覺不出來」，這些描述聽起來很誘人，但我當時想，又是 OpenAI 的營銷手段吧？

直到我真正測試了才知道，這次他們沒誇大。

第一次連接 Realtime API 的時候，我用的是 WebSocket 連接。說實話，一開始我還有點困惑，為什麼不是傳統的 REST API？後來才明白，這就是它「實時」的關鍵。通過 WebSocket，你可以持續向 API 發送音訊串流，同時即時接收轉錄結果，整個過程是真正的雙向即時通訊。

我記得測試時對著麥克風說：「今天天氣不錯，我們來測試一下這個新的語音轉文字功能。」話音剛落，文字就已經出現在螢幕上了。不是那種一句話說完等個幾秒才出現的感覺，而是說到哪裡，文字就跟到哪裡。

更讓我驚喜的是它對專業術語的處理。我故意說了幾個技術名詞，像「WebRTC」、「GPT-4o」、「API endpoint」，它都能準確識別。這在之前的語音轉文字服務中是很難做到的，通常你需要提供自定義詞彙表才能正確識別專業術語。

不過，這個服務也有它的「個性」。首先是價格，按 token 計費，音訊輸入要 $40-110 per 1M tokens。我算了一下，如果是高頻使用的話，這個費用會比傳統的按時間計費高不少。其次，它還在 preview 階段，雖然功能強大，但穩定性和文檔完整度還有改善空間。

但不得不說，第一印象確實很「哇」。

## 深度體驗 Azure Speech to Text：穩重的企業級選擇

相比 OpenAI 的驚豔，Azure Speech to Text 給我的感覺就像是一位經驗豐富的老師傅：沒有花哨的包裝，但每一個功能都很紮實。

Azure 的設置過程很傳統，也很完善。你可以選擇 REST API 進行批次處理，也可以用 SDK 做即時轉錄。文檔寫得很詳細，幾乎每個使用場景都有範例程式碼。我花了一個下午就把基本功能跑起來了，這在 OpenAI 那邊是不太可能的（主要是新 API 的學習曲線比較陡）。

在實際測試中，Azure 的表現很穩定。雖然準確度稍微不如 OpenAI，但差距並不大。特別是在處理不同口音和背景噪音方面，Azure 做得很不錯。我找了幾個同事用不同的口音測試，包括台灣國語、北京腔，還有一些英文，Azure 都能給出可接受的結果。

Azure 最讓我滿意的是它的企業級功能。自定義語言模型、批次處理、多區域部署，這些對於企業應用來說都很重要。而且定價很透明：即時轉錄 $1/小時，批次處理 $0.18/小時，每月還有 5 小時免費額度。對於我們這種剛起步的專案來說，這個免費額度已經夠前期開發用了。

說到穩定性，Azure 真的是老牌廠商的水準。99.9% 的 SLA 保證、全球多個資料中心、完善的監控和日誌系統，這些都讓我很有安全感。你知道，當你要把服務部署到生產環境時，這種安全感是很重要的。

但 Azure 也不是沒有缺點。延遲相比 OpenAI 確實高一些，雖然對大部分應用來說都能接受，但如果你要做真正的即時對話，那就能感受到差別了。另外，雖然功能全面，但缺少一些 AI 時代的「智慧」功能，比如對話理解、情感分析這些，需要你額外整合其他服務。

## 頭對頭比較：實際測試見真章

![技術架構對比圖](https://hackmd.io/_uploads/r1_xKR1oxl.jpg)

紙上談兵終究是紙上談兵，我決定用同樣的音訊檔案來測試兩個服務，看看實際表現到底如何。

### 準確度測試

我準備了幾段不同類型的音訊：

1. **標準普通話**：一段新聞播報
2. **專業術語**：包含技術名詞的內容
3. **對話場景**：兩個人的自然對話
4. **噪音環境**：帶有背景音的錄音

結果很有趣。在標準普通話測試中，兩者的表現都很好，但 OpenAI 在細節處理上確實更精准。比如說到「SWIFT code」時，Azure 轉成了「SWIFT quote」，而 OpenAI 能正確識別。

在專業術語測試中，OpenAI 明顯領先。我故意說了一些程式設計相關的詞彙，像「RESTful API」、「JSON response」、「OAuth authentication」，OpenAI 幾乎都能準確識別，而 Azure 有時會出現一些奇怪的音譯。

但在噪音環境測試中，Azure 表現得更穩定。OpenAI 雖然在安靜環境下很準確，但一旦有背景噪音，準確度就會下降得比較明顯。

### 延遲對比

這是最明顯的差異。OpenAI Realtime API 的延遲真的很低，基本上說話的同時就能看到文字出現。我用碼錶測了一下，平均延遲在 200-300 毫秒左右。

Azure 的延遲就高一些了，大概在 800-1200 毫秒。雖然聽起來差距很大，但對於大部分應用場景來說，這個差異其實不太明顯。除非你要做那種需要即時回應的對話系統，否則 Azure 的延遲也是可以接受的。

### 成本分析

這裡就要好好算算帳了。

OpenAI 的計費方式比較複雜，按 token 算，音訊輸入 $40-110/1M tokens。我實際測試了一下，一小時的對話大概會消耗 60-80 萬個 tokens，按 $40 算就是 $24-32。

Azure 就簡單多了，即時轉錄 $1/小時。同樣是一小時的對話，Azure 只要 $1。

這個差距還是很明顯的。如果你的應用需要大量的語音轉錄，Azure 在成本上有絕對優勢。但如果你更重視準確度和實時性，而使用量不大，那 OpenAI 的性價比也不錯。

## 選擇的藝術：不同場景的最佳方案

經過這一輪深度測試，我終於明白了一個道理：沒有絕對的好壞，只有適合不適合。

### 選擇 OpenAI Realtime API 的情況

如果你正在開發：
- **AI 語音助手**：特別是需要自然對話體驗的應用
- **即時轉錄工具**：對延遲要求很高的場景
- **創新產品原型**：想要展示最新技術的專案
- **小到中等規模應用**：使用量不會太大的情況

OpenAI 的優勢在於它不只是語音轉文字，而是一個完整的對話系統。如果你要做的是智能對話應用，那它的價值就遠不止轉錄這麼簡單了。

### 選擇 Azure Speech to Text 的情況

如果你的專案是：
- **企業級應用**：需要穩定性和合規性保證
- **大規模轉錄服務**：處理大量音訊檔案
- **成本敏感型專案**：預算有限但品質要求不低
- **傳統系統整合**：需要與現有 Microsoft 生態整合

Azure 的企業級特性和成本優勢在這些場景下是無可替代的。而且，如果你的團隊已經在使用 Azure 的其他服務，那整合起來會更順暢。

最後，還有一個我在實際工作中發現的思路：**混合使用**。

對於我客戶的專案，我最終建議他們在不同場景使用不同的服務：即時客服對話用 OpenAI，後臺的通話記錄轉錄用 Azure。這樣既保證了用戶體驗，又控制了成本。

## 寫在最後：語音 AI 的未來

這次深度比較讓我對語音 AI 的發展有了新的認識。OpenAI 代表的是技術創新的方向，用最新的 AI 模型推動體驗的邊界；Azure 代表的是技術落地的現實，用穩定可靠的服務支撐真實的業務需求。

兩種路線都很重要，也都有自己的價值。我相信在不久的將來，隨著技術的進一步發展，這種差異可能會逐漸縮小。但至少在現在，我們還是需要根據具體需求來做選擇。

如果你也在面臨類似的選擇，我的建議是：先明確你的需求，然後做小規模測試，最後再做決定。畢竟，別人的經驗只能作為參考，真正適合你的，只有你自己知道。

語音 AI 的時代才剛剛開始，而我們都是這個時代的見證者和參與者。選對工具，做出好產品，讓技術真正為人們的生活帶來便利，這才是我們真正應該關注的。

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**參考資料**
- [OpenAI Realtime API 官方文檔](https://platform.openai.com/docs/guides/realtime)
- [Azure Speech to Text 官方文檔](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/)
- [GitHub: rsdouglas/openai-realtime-python](https://github.com/rsdouglas/openai-realtime-python)
- [語音 AI 市場趨勢報告 2024](https://voiceaiwrapper.com/blog/voice-ai-market-analysis-trends-growth-opportunities)

*本文基於 2024 年 12 月的測試數據和市場資訊撰寫，技術發展迅速，建議讀者以官方最新資訊為準。*