Whisper API 가격: 텍스트 단계의 추가 비용

텍스트 측면의 작업당 비용

음성-텍스트 변환과 텍스트 생성은 서로 다른 단위로 가격이 책정되므로 별도로 살펴보는 것이 도움이 됩니다. 이 페이지는 텍스트 부분만 다루며, 이는 이 서비스가 판매하는 부분입니다. 아래 수치는 가격표에서 직접 가져온 것입니다: 입력 토큰 100만 개당 $0.15, 출력 토큰 100만 개당 $0.50입니다.

작업	입력 토큰	출력 토큰	비용
10분 스탠드업 미팅, 짧은 요약	2,000	300	$0.00045
1시간 미팅, 요약 및 액션 아이템	12,000	800	$0.0022
3시간 워크숍, 구조화된 노트	36,000	1,500	$0.00615
전체 창에 가까운 긴 보고서	96,000	4,000	$0.0164

여기의 토큰 수는 추정치입니다. 영어 음성 기준 대략 1시간 분량은 약 9,000단어이며, 이는 약 12,000 토큰에 해당합니다. 하지만 실제 숫자는 화자와 텍스트 변환 형식에 따라 달라집니다.

계산 방법

1시간 미팅을 가정해 봅시다. 입력은 12,000 토큰이므로 12,000 / 1,000,000 x $0.15 = $0.0018입니다. 출력은 800 토큰이므로 800 / 1,000,000 x $0.50 = $0.0004입니다. 총합은 $0.0018 + $0.0004 = $0.0022로, 0.2센트보다 약간 많은 금액입니다.

출력 토큰 비용은 입력 토큰 비용보다 3배 이상 비싸므로 전략이 중요합니다: 긴 텍스트를 읽는 것은 저렴하지만, 긴 텍스트를 생성하는 데 비용이 많이 듭니다. 원본 텍스트 길이의 5%에 해당하는 요약본은 원본 전체를 다시 쓰는 것보다 훨씬 저렴합니다.

자신의 사용량으로 테스트할 수 있도록 함수 형태로 계산식을 나타낸 것입니다:

Copy# Base URL https://api.whisperapis.com/v1, model "uncensored"
def text_cost(input_tokens, output_tokens):
    # $0.15 per 1M input tokens, $0.50 per 1M output tokens
    return input_tokens * 0.15 / 1_000_000 + output_tokens * 0.50 / 1_000_000

print(round(text_cost(12_000, 800), 6))    # one-hour meeting -> 0.0022
print(round(text_cost(36_000, 1_500), 6))  # three-hour workshop -> 0.00615

가장 큰 행의 계산도 확인하세요: 96,000 x $0.15 / 1M = $0.0144, 그리고 4,000 x $0.50 / 1M = $0.002이며, 합계는 $0.0164입니다.

오디오 부분은 별도 항목입니다

이 서비스는 오디오를 전사하지 않으므로 분당 오디오 요금이 없습니다. 해당 작업은 직접 선택한 Whisper 기반 서비스를 사용해야 합니다. 다양한 제공업체의 호스팅 전사 서비스는 일반적으로 오디오의 분 또는 시간 단위로 청구하는 반면, 자체 호스팅 환경에서는 해당 수수료 대신 GPU 또는 CPU 시간 비용과 자체 유지보수 비용이 발생합니다. 가격이 자주 변경되므로 블로그에서 복사한 숫자에 의존하기보다 현재 가격을 확인하세요.

예산 책정을 위해 두 항목을 합산하세요: 오디오 시간 x 음성 변환 요금 + 전사 텍스트 x 토큰 요금. 미팅을 처리하는 대부분의 파이프라인에서 전사 항목이 더 큰 비중을 차지합니다. 1시간 분량의 미팅 텍스트 처리 비용은 1센트에도 미치지 못하기 때문입니다. 이미 보유한 하드웨어에서 Whisper를 직접 실행한다면 텍스트 API가 유일한 직접 청구 항목이 될 수 있습니다.

설정 세부 정보가 필요하면 빠른 시작에서 텍스트 단계의 요청 형식을 확인할 수 있습니다.

선불 크레딧, 무료 티어 없음

무료 티어와 구독이 없습니다. 선불 크레딧으로 결제하며 크레딧은 만료되지 않습니다. 신규 사용자는 결제 없이 테스트할 수 있는 하나의 방법을 제공합니다. 가입 후 API 키 페이지에서 $0.50 체험 크레딧을 위한 원클릭 버튼이 있습니다. 1인 1회 제공되며 7일 동안 유효하고 카드가 필요하지 않습니다.

$0.50은 생각보다 훨씬 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 1시간 분량 미팅당 $0.0022이므로, 약 227번의 요약(0.50 / 0.0022 = 227.3)을 수행할 수 있습니다. 체험용 키는 동시 요청 2개, 분당 요청 60개로 제한되므로 녹음 파일 일괄 처리 파이프라인 테스트에는 충분합니다.

시험 기간이 끝나면 $20부터 $500까지의 정수 금액으로 선불 크레딧을 충전할 수 있습니다. 카드(Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) 또는 암호화폐(TRC20의 USDT, Base의 USDC)로 결제할 수 있습니다. 대액 충전 시 받는 크레딧 보너스는 다음과 같습니다:

충전	보너스	제공된 크레딧
$20	없음	$20.00
$50	+5%	$52.50
$100	+10%	$110.00
$200	+15%	$230.00

가격 책정 페이지에서 현재 목록을 한 곳에서 확인할 수 있습니다.

1개월 치 미팅 비용

팀이 주당 40회의 1시간 분량 미팅을 녹음한다고 가정해 보겠습니다. 월 약 173회(40 x 52 / 12 = 173.3)입니다. 각 미팅의 텍스트 비용은 $0.0022이므로 월 총 비용은 약 173.3 x $0.0022 = $0.38입니다. $20 충전으로 해당 작업량을 4년 이상 처리할 수 있으며, 크레딧은 만료일이 없습니다.

이제 더 많은 작업을 가정해 보겠습니다: 한 달에 5,000개의 1시간 분량 녹음을 처리하며, 입력은 12,000 토큰, 요약은 800 토큰인 경우입니다. 이는 5,000 x $0.0022 = $11입니다. 고객이 상세한 노트를 원하므로 출력 토큰을 3,000개로 늘리면, 녹음당 출력 비용은 3,000 x $0.50 / 1M = $0.0015가 되어 녹음당 총 비용은 $0.0018 + $0.0015 = $0.0033이 되고, 월 총 비용은 $16.50이 됩니다.

비용이 증가한 원인을 확인하세요. 텍스트 분량은 변하지 않았고 답변 길이만 변했습니다. 비용이 예상보다 빠르게 증가한다면 가장 먼저 출력 크기를 확인하세요.

수동 작업과 비교

정직한 비교는 당신의 시간과 비교하는 것입니다. 1시간 분량 녹음을 듣고 노트를 작성하는 비서는 1시간 이상을 소비합니다. 모델은 같은 1시간 분량 텍스트를 몇 초 만에 읽고 노트를 아마도 30초 만에 작성합니다. 1시간 분량 미팅당 $0.0022이므로, 텍스트 단계는 비용이 많이 드는 부분이 아닙니다. 오디오 전사, 파이프라인 구축을 위한 엔지니어링 시간, 출력 검토 비용이 더 많이 듭니다.

모델은 실수를 하므로 중요한 내용에는 짧은 인간 검수를 예산에 포함하세요. 생성된 노트를 2분간 훑어보는 검토자는 처음부터 작성하는 것보다 여전히 빠르며, 가끔 발생하는 허위 소유주나 오인된 수치를 잡을 수 있습니다. 실패하거나 거부된 요청에는 비용이 발생하지 않으므로 실제로 받은 답변에만 텍스트 비용이 발생합니다.

텍스트 요금을 낮게 유지하는 방법

• 답변 길이를 제한하세요. 짧은 요약만 필요할 때 max_tokens을 설정하세요. 선택 사항이지만, 이상한 텍스트에서 답변이 비정상적으로 길어지는 것을 방지합니다.
• 전사본을 다시 보내지 마세요. 한 회의에서 세 가지 출력이 필요하면, 각 호출이 12,000 입력 토큰에 대해 비용을 지불하는 세 번의 호출 대신 JSON 객체로 하나의 요청에 요청하세요.
• 응답에서 사용량 확인 usage 블록은 프롬프트 및 생성 토큰을 보고하며 스트리밍 응답에는 응답 끝에 사용량 데이터가 포함됩니다. X-Balance-USD 응답 헤더는 남은 크레딧을 보여줍니다.
• 재시도는 저렴하게 유지 실패하거나 거부된 요청에는 요금이 부과되지 않으므로 오류 발생 시 재시도 루프가 요금에 추가되지 않습니다.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.whisperapis.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
messages = [{"role": "user", "content": "Summarize in five bullets: ..."}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=messages,
    max_tokens=900,
)
u = resp.usage
print(u.prompt_tokens, u.completion_tokens)
print(text_cost(u.prompt_tokens, u.completion_tokens))

이러한 습관에 잔액 헤더를 매일 확인하는 습관을 더하면, 한 달 말보다 하루 안에 비용 문제를 확인할 수 있습니다. 문서에는 응답 헤더와 오류 코드가 나열되어 있습니다.

더 많은 가이드

• Whisper API 서버: 설정 옵션 및 텍스트 단계
• LLM API 회의록: Python으로 요약하기
• Midjourney API: 문제 해결 및 대체 방안