В статье подробно разобран практический способ снизить затраты на транскрибацию аудио через OpenAI, просто ускоряя исходный файл с помощью ffmpeg в 2–3 раза. Это позволяет сократить длительность аудио (и соответственно количество аудиотокенов), что прямо влияет на цену обработки: при трёхкратном ускорении стоимость токенов ввода снижается до $0,04 с $0,07 (при двукратном ускорении — $0,07). Автор показывает скрипты для скачивания и обработки аудио с помощью yt-dlp и ffmpeg, а затем передачи ускоренного файла в OpenAI через API. Эксперимент подтверждает, что ускорение практически не влияет на качество распознавания, если не превышать трёхкратную скорость: итоговые транскрипции мало отличаются по смыслу, а стоимость заметно ниже.

• Тест на докладе длиной ~40 минут показал экономию до 33% на аудиотокенах и снижение итоговой цены транскрипта с $0,09 до $0,07.
• Качество при ускорении x2–x3 сохраняется на приемлемом уровне; ускорение x4 приводит к искажению результата.
• OpenAI рассчитывает цену за транскрипцию по длине аудио (whisper-1) или количеству токенов (gpt-4o-transcribe); снижение длительности файла — простой способ снизить затраты.
• Статья полезна для аналитиков, журналистов и разработчиков, обрабатывающих большие объёмы аудиоконтента, и даёт пошаговый рецепт для экономии времени и бюджета.

Совет автора: перед транскрибацией всегда пытайтесь ускорить аудио до x2–x3 и используйте современные модели OpenAI для лучшего соотношения стоимости и качества. Для большей экономии сверяйте актуальные тарифы и учитывайте лимиты на продолжительность аудио в выбранной модели.