目錄(15 節)
即時聽寫定上載檔案:延遲、計費、準確度三條數點揀
同一條問題,答案跟場景走:客服要一秒內,會議字幕三秒可接受,逐字稿可以等一個鐘。揀錯路線嘅代價唔係貴,係你要重寫接入層,或者永遠交唔到正式稿。
「你哋支援即時聽寫嗎?」
呢條問題答「支援」或者「唔支援」,兩邊都會誤導。
即時同批次唔係兩個功能,係兩條產品線。接口、計費、失敗模式、準確度上限,四樣都唔同。
揀錯嘅代價唔止貴。你會發現接入層寫錯方向:原本一個 POST 嘅流程,變成要開 socket、管重連、處理 partial 覆寫。
反過來,用串流做存檔稿,你會永遠差最後一步:冇人保證你手上嗰版係最終版。
本文唔講接口點寫(WebSocket 實作指南 已經寫得細),只講決策:三條數,五個場景,一個混合做法。
重點摘要
- 延遲唔係一個數,係三段相加:收音緩衝、模型處理、網絡回傳。你控制得到嘅通常只有第二段。
- 我哋兩條線都按音頻小時計:實時 HK$1.40、批次 HK$0.80。差 1.75 倍,唔係「免費送」。
- 有平台按連線時長收費,空轉都算錢;長開熱線嘅成本差距,通常在呢一項爆出嚟。
- 串流冇「未來」可以參考,講到句尾前只能靠猜;批次可以整句重讀,標點同數字格式穩定啲。
- 正式稿最穩陣嘅做法係混合:會中出實時字幕,會後用批次重跑同一段音檔,以批次版為準。
先問一個問題:遲三秒,你會唔會做錯決定
延遲預算 係指「你嘅流程容忍幾多秒誤差」,唔係「引擎幾快」。
同一個 3 秒延遲,喺三個場景有兩種命運:
- 客服即時提示:3 秒 = 客已經講完下一句,提示永遠慢半拍。容忍度大約 1 秒。
- 會議即時字幕:3 秒 = 觀眾讀到上一句,剛剛好。容忍度 2 至 5 秒。
- 訪問逐字稿:3 秒同 3 分鐘冇分別。容忍度等於「你幾時要交」。
所以「夠唔夠快」唔可以抽象答。先寫低你嘅容忍秒數,再揀路線。
寫唔出數字,就代表你未想清楚個流程。
延遲:三段相加,你只控制得到一段
首字延遲 係指「對方開口,到你見到第一個字」嘅時間。
拆開係三段:
| 段 | 內容 | 你控制得到? |
|---|---|---|
| 收音緩衝 | 前端要累積幾多毫秒音頻才送出去 | 可以,代價係更碎嘅封包 |
| 模型處理 | 音頻入模型到出第一個 token | 唔可以(供應商決定) |
| 網絡回傳 | 結果由伺服器返到你畫面 | 部分(地區、連線質素) |
大部分團隊只調第一段,然後投訴第三段。
實際做法係反過來:先量三段,再決定邊段值得改。
例如一條 8 秒嘅查詢句,收音緩衝收細一半,畫面快咗 0.2 秒,但每次只出兩三個字。使用者會覺得「窒」,唔會覺得「快」。真正令佢覺得順嘅,係句子完整先刷新。
【實測】把收音緩衝由 500 毫秒降到 100 毫秒,畫面更新快咗,但文字反而跳得更厲害,因為每次只夠講半個字。使用者觀感係「窒」,唔係「快」。
呢個就係串流嘅本質取捨:更新越密,猜錯越多。
想知實際數字,就要喺你嘅網絡、你嘅裝置上量。冇一份通用 benchmark 可以代你量。
計費:實時按音頻小時,但差距唔止單價
我哋嘅公開費率:批次 HK$0.80、實時 HK$1.40,兩者都按音頻小時、按秒計、只扣成功。
換句話講,實時貴 75%。呢個溢價買嘅係「唔使等」。
用一條實例計。假設一間客服中心 8 條線,每日在線 8 小時,一個月 22 日:
- 音頻時數:8 × 8 × 22 = 1,408 小時
- 批次月費:1,408 × 0.80 = HK$1,126
- 實時月費:1,408 × 1.40 = HK$1,971
差 HK$845。對一間 call centre 嚟講唔算多,但呢個數只計「全部錄音都轉」。
真正嘅分歧在另一種計費方式。
連線時長計費 係指「socket 開住幾久就收幾久」,唔理中間有冇人講話。
有供應商採呢種模式。你嘅線開足 8 小時,講話時間可能只有 3 小時,但收費按 8 小時。
同一間公司如果行連線時計費,月費會用 1,408 小時計,而唔係實際語音時數。差距就唔止 75%。
判斷方法:問一句「如果我開住條線但冇人講話,會唔會收錢」。答案會直接決定你要唔要做語音活動偵測去開關連線。
語音活動偵測(VAD) 係指「只喺偵測到人聲時才送音頻」。開源方案例如 Silero VAD(2026-10-31 查閱)就係常用嘅一個。用佢省連線費嘅前提,係對方真係按連線時長收費;如果按音頻秒計,咁做只係省頻寬,唔會省錢。
準確度:串流冇「未來」,批次可以重讀
二次解碼 係指「同一段音頻,用完整上下文再跑一次」。
串流做唔到呢件事。原因係結構性,唔係調參數可以解決:
- 模型只睇到已到達嘅音頻。句尾未講完,佢就要先出字。
- 出咗嘅字可以改,但改嘅動作要你自己處理;畫面已經跳過,觀眾已經讀過。
- 遇到人名、數字、中英夾雜,前文越少,猜錯機會越大。
批次唔同。整句話喺手上,標點、斷句、數字寫法可以一次算清。
所以同一條錄音,串流版同批次版一定唔完全一樣。差異有幾大,要你自己量;量法見 廣東話 ASR 實測方法,本文唔重複測試協議。
有一點要講清楚:呢個差異唔代表串流「唔準」。對字幕、即時提示,串流完全夠用。問題只在於你係唔係要用同一份輸出做存檔。
用同一份輸出做兩件事,就係大部分團隊踩嘅坑。
五個場景,五個答案
| 場景 | 延遲預算 | 建議路線 | 原因 |
|---|---|---|---|
| 客服即時提示 | 1 秒內 | 實時 | 提示要喺對方回應前出現 |
| 會議即時字幕 | 2 至 5 秒 | 實時 | 觀眾可以接受滯後一句 |
| 訪問逐字稿 | 幾分鐘 | 批次 | 質素優先,可重跑 |
| 講座、課程存檔 | 一個鐘以上 | 批次+分段 | 成本同失敗代價主導 |
| 合規抽查錄音 | 隔日 | 批次 | 要可對帳、可重跑、有紀錄 |
呢張表有個規律:越接近「即時決策」,越要實時;越接近「存檔責任」,越要批次。
中間嗰格(會議字幕)最尷尬。你既想即時,又想事後有一份正式稿。
答案就係下面嘅混合路線。
混合路線:即時出字幕,會後批次重做
做法好簡單,三步:
- 會中開串流,出即時字幕,與會者跟得上。
- 會後把同一段錄音交去批次路線,重新轉一次。
- 以批次版為正式稿,串流版只留作過程紀錄。
代價係同一條音頻收兩次費。一場 45 分鐘會議,兩條線合計約 HK$1.65。
換嚟嘅係:正式稿穩定、可重跑、可對帳,而且唔會因為中途斷線而少一段。
【獨家觀察】混合路線嘅真正好處唔係「兩份稿」,係「兩份責任分開」。即時字幕出錯,影響係當刻體驗;正式稿出錯,影響係存檔同法律風險。呢兩件事唔應該用同一份輸出。
如果連 HK$1.65 都要省,直接只行批次,會後 10 分鐘交稿。大部分內部會議都夠用。
唔好嘅做法係:只行串流,然後把串流稿當正式稿交出去。呢個做法省錢,但你要接受「永遠唔知漏咗幾多字」。
決策清單:五條問題,答完就有答案
按次序問,唔使跳:
- 延遲預算幾秒? 寫具體數字,唔好寫「要快」。
- 同一份輸出會唔會做存檔? 會 → 批次,或者混合。
- 你嘅用量係「事件式」定「長開」? 長開 → 先確認對方點計連線空轉。
- 失敗要唔要重跑? 要 → 揀可以整段重跑而唔會亂帳嘅路線。
- 有冇時間碼需求? 要 SRT/VTT → 兩條線都唔會直接給你,要另做對齊,見 逐字稿交付格式。
答完第 1、2 條,答案基本上已經定型。
第 3 條係最容易被忽略、亦最容易令預算爆嘅一條。
我哋自己嘅限制,講明白
我哋實時路線用 WebSocket,逐段推結果;批次路線係提交任務再輪詢。
兩條線嘅輸出都係 json 同 text。冇 SRT、冇逐句時間戳。
批次路線單次上限 200MB 或 4 小時;同步單次 4.5MB 或 8 分鐘。長檔要分段,見 四小時會議錄音流程。
如果你要嘅係「一條錄音、一份 SRT、跟住上 YouTube」,我哋唔係最順嘅工具。要另配對齊工具。
如果你要嘅係「大量會議錄音,穩定出文字,可以對帳」,批次路線會比串流實在。
規格對照可以睇 ASR API 選型五個規格位;成本要同人手打字比,見 轉文字 vs 請人打字。
常見問題
即時聽寫係唔係一定比批次唔準?
唔一定「唔準」,係「唔同」。串流冇後文可以修正,句尾同專名較易出錯;批次有整句上下文,輸出穩定啲。差異有幾大要自己量,唔好信任何通用百分比。
我可以只用實時,事後唔重跑嗎?
可以,如果輸出只作即時參考。要交存檔、要對外、要簽核,就唔好。重跑一次成本很低,錯一次成本很高。
實時路線係唔係一定要開住條線?
視乎你嘅用法。要即時提示,線要開住;只係偶爾查詢,用批次更平。若供應商按連線時長收費,空轉時間要另外計。
同一條音檔,兩條線都跑,會唔會出兩個唔同結果?
會。呢個係預期行為,唔係 bug。做法係指定一份為準,另一份標明用途,唔好兩份撈住用。
八分鐘以上可唔可以用實時?
我哋嘅同步路線有 8 分鐘上限,超過會回 audio_too_long 並附 duration_seconds 同非同步入口。實時串流係另一條線,按連線長度計,唔受同一個上限約束,但長會議要自己管重連。
關於呢篇文
本文由港嘢內容團隊整理。費率取自我哋公開定價(2026-10-31 查閱);上限數字取自公開 API 文件(2026-10-31 查閱)。延遲三段嘅拆法同混合路線建議,來自我哋處理會議同客服錄音嘅實務經驗。想睇接口實作,讀 WebSocket 教學;想睇專名點救,讀 粵語熱詞辨識。有問題歡迎 聯絡我們,公司背景見 關於港嘢。
資料來源:港嘢公開 API 文件(同步 4.5MB/8 分鐘、非同步 200MB/4 小時、按音頻秒計費、實時與批次費率);Deepgram 預錄音檔文件(2GB 上限、超過 10 分鐘回 504,2026-10-31 查閱);AssemblyAI 提交介面(純非同步、回 transcript id,2026-10-31 查閱);ElevenLabs 語音轉文字文件(3GB、標準模式 10 小時,2026-10-31 查閱);Whisper 論文(arXiv 2212.04356,固定窗口切段、無未來上下文)。本文由港嘢內容團隊編輯及覆核。
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