【GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribe】OpenAI最新の文字起こしモデル！仕組み・料金・使い方を徹底解説
- GPT-Live-Transcribeはリアルタイム音声を低遅延で逐次テキスト化するストリーミング文字起こしモデル
- GPT-Transcribeは録音済みファイルやRealtime APIセッション向けの高精度バッチ文字起こしモデル
- いずれもキーワードヒント・複数言語ヒント・自由形式のプロンプトに対応し、従来のWhisperやgpt-4o-transcribeに代わる新しい推奨モデル
2026年7月29日、OpenAIは、最新の音声文字起こし専用モデル「GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribe」を公開しました！
これまでOpenAIの文字起こしAPIといえばWhisperやgpt-4o-transcribeが主力でしたが、今回のリリースで文字起こしモデルが大幅に刷新されました。リアルタイム用途にはGPT-Live-Transcribe、録音ファイルの一括処理にはGPT-Transcribeと、ワークフローごとに最適なモデルが用意されている点が特徴的でしょう。
とはいえ、「従来のWhisperとは何が違うの？」「料金はどのくらいかかる？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。
この記事では、GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの概要や仕組み、料金体系から具体的な使い方や活用シーンまで徹底的に解説していきます。最後まで読むことで、自社の音声ワークフローに最適なモデル選定ができるようになりますので、ぜひご覧ください。
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GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeとは？
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、OpenAIが2026年7月29日に公開した、音声文字起こしに特化した2つのAPIモデルです。
まずGPT-Live-Transcribeは、マイクや通話、メディアストリームなどのライブ音声をリアルタイムでテキスト化するストリーミング文字起こしモデルとなっています。
話者が話しているそばからトランスクリプトのデルタ（差分テキスト）が返却されるため、会議のリアルタイム字幕やコールセンターの即時テキスト化といった低遅延ユースケースに最適でしょう。レイテンシの調整（チューナブルレイテンシ）にも対応しており、精度と速度のバランスをアプリケーション側でコントロールできるのも大きな特徴でしょう。
一方のGPT-Transcribeは、録音済みのオーディオファイルやストリーム配信されたファイルの文字起こしに特化したモデルです。
WebSocketを介したRealtime APIセッションでのcommitted turn（確定した発話ターン）にも対応しており、ファイルをアップロードして最終的なトランスクリプトを受け取るバッチ処理と、処理中にストリーミングでテキストを受け取る方式の両方を選べる設計となっています。
Geminiの音声会話は下記で解説
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの仕組み
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、用途に応じて異なるAPIエンドポイントと接続方式を採用しており、アーキテクチャの棲み分けが明確になっています。
GPT-Live-Transcribeは、Realtime APIの文字起こしセッション（v1/realtime/transcription_sessions）を通じて動作する仕組みです。
接続方式はWebSocketまたはWebRTCに対応しており、サーバーサイドのオーディオパイプラインにはWebSocket、ブラウザからの音声入力にはWebRTCを選択する形となっています。音声が入力されると、モデルはリアルタイムでtranscript.text.deltaイベントを逐次返却し、発話が完了した時点でtranscript.text.doneイベントとして全文を返す流れです。
一方のGPT-Transcribeは、標準のAudio API（v1/audio/transcriptions）経由でファイルをアップロードして利用するのが基本的な使い方でしょう。
加えて、Realtime APIセッション内でcommitted turnの入力文字起こしを行う用途にも対応している点が特筆に値します。この場合、過去に文字起こしされたターンが自動的にコンテキストとして活用される仕組みがあり、対話が進むにつれて認識精度が向上していく設計です。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの特徴
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeには、従来の文字起こしモデルにはなかった実用的な新機能がいくつも搭載されており、ここでは注目すべきポイントを整理していきましょう。
まず、GPT-Live-Transcribeの最大の強みはチューナブルレイテンシでしょう。
従来のgpt-realtime-whisperでもストリーミング文字起こしは可能でしたが、GPT-Live-Transcribeでは遅延の度合いをアプリケーション側で調整できる仕組みです。リアルタイム字幕のように速度最優先のケースと、医療記録のように精度最優先のケースを、1つのモデルで柔軟にカバーできるようになりました。
GPT-Transcribeについては、ファイル文字起こしとRealtime APIセッションの両方に対応している汎用性が際立っている点でしょう。
OpenAIの公式モデルページでは「Performance: Highest」「Speed: Medium」と記載されており、精度の高さを重視した設計であることが読み取れる形です。入力言語の自動検出機能も備えており、languagesパラメータを省略した場合でもモデルが言語を推定して処理を行う仕組みとなっています。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの安全性・制約
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、OpenAIのAPIポリシーに準拠した形で提供されるプロプライエタリなモデルであり、安全性と制約の両面を理解しておくことが重要です。
OpenAIのデータ利用ポリシーに基づき、API経由で送信された音声データはデフォルトでモデルのトレーニングに使用されない方針となっています。ただし25MBのファイルサイズ上限が存在するほか、リアルタイム文字起こしの場合はネットワーク品質に依存するため、不安定な回線環境では遅延や精度劣化が生じる可能性があるでしょう。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの料金
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの料金は従来モデルと比較しても競争力のある水準に設定されており、特にGPT-Transcribeのコストパフォーマンスが際立っている点に注目でしょう。
| モデル名 | 用途 | 料金（1分あたり） |
|---|---|---|
| GPT-Live-Transcribe | リアルタイム文字起こし | $0.017 |
| GPT-Transcribe | ファイル／バッチ文字起こし | $0.0045 |
| gpt-4o-transcribe（参考） | ファイル文字起こし | $0.006 |
| gpt-4o-mini-transcribe（参考） | ファイル文字起こし | $0.003 |
| gpt-realtime-whisper（参考） | リアルタイム文字起こし | $0.017 |
| whisper-1（参考） | ファイル文字起こし | $0.006 |
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeのライセンス
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、OpenAIのAPI利用規約（Terms of Use）に基づいて提供されるクローズドなAPIサービスであり、Whisperのようなオープンソースモデルとは異なる位置づけです。
| 利用用途 | 可否 | 備考 |
|---|---|---|
| 商用利用 | ⭕️ | API利用規約の範囲内で商用アプリケーションへの組み込みが可能 |
| 改変 | ❌ | モデル自体の改変は不可。APIパラメータによるカスタマイズは可能 |
| 再配布 | ❌ | モデルの重みやアーキテクチャの再配布は不可 |
| 特許利用 | – | OpenAIの特許ポリシーに準拠 |
| 私的利用 | ⭕️ | 利用規約の範囲内で自由に利用可能 |
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの使い方
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの具体的な使い方を、ワークフロー別にステップ・バイ・ステップで解説していきます。ファイル文字起こし（バッチ処理）とリアルタイム文字起こし（ストリーミング）の2パターンに分けて、それぞれコード付きで紹介します。
GPT-Transcribeでファイルを文字起こしする（Python SDK）
録音済みの音声ファイルを文字起こしするもっとも基本的な方法です。OpenAIのPython SDKを使ったシンプルな手順を紹介しましょう。
SDKをインストール
まず、SDKをインストールしてください。
pip install openaiAPIキーを環境変数に設定
次に、APIキーを環境変数に設定しましょう。
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
モデル呼び出し
以下のPythonコードでGPT-Transcribeを呼び出せる形となっています。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
with open("meeting_recording.mp3", "rb") as audio_file:
transcript = client.audio.transcriptions.create(
model="gpt-transcribe",
file=audio_file,
prompt="社内のプロジェクト進捗会議の録音です",
keywords=["スプリントレビュー", "デプロイ", "リファクタリング"],
languages=["ja", "en"]
)
print(transcript.text)promptで録音の文脈、keywordsで固有名詞、languagesで使用言語を指定しておくと認識精度が向上するでしょう。
GPT-Transcribeでストリーミング出力を受け取る
ファイル文字起こしでも、ストリーミング出力を利用すれば処理中にリアルタイムでテキストを受け取ることが可能です。以下のコードでテキストが逐次表示されるのを確認してみてください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
with open("lecture.mp3", "rb") as audio_file:
stream = client.audio.transcriptions.create(
model="gpt-transcribe",
file=audio_file,
stream=True
)
for event in stream:
print(event.text, end="", flush=True)長時間の録音を処理する場合でも完了を待たずにテキストが表示されるため、処理状況の確認やパイプラインへの組み込みも容易でしょう。
GPT-Live-Transcribeでリアルタイム文字起こしする（WebSocket）
マイクや通話音声をリアルタイムで文字起こしする場合は、Realtime APIのWebSocket接続を使う形です。セッションを開始する際に、以下のようなJSON設定を送信してください。
{
"type": "session.update",
"session": {
"type": "transcription",
"audio": {
"input": {
"format": {
"type": "audio/pcm",
"rate": 24000
},
"transcription": {
"model": "gpt-live-transcribe",
"languages": ["ja", "en"],
"keywords": ["ChatGPT", "GPT-Live", "OpenAI"]
}
}
}
}
}セッションを確立したら、PCM形式の音声データをWebSocket経由で送り続ける流れです。モデル側からはtranscript.text.deltaイベントでテキストが逐次返却されるため、リアルタイム字幕や即時議事録生成といったアプリケーションへの組み込みもスムーズに進むでしょう。
X上で話題のGPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの反応
2026年7月29日のリリース直後から、X上でもGPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeに関するさまざまな反応が寄せられ始めています。
OpenAI公式の開発者アカウント@OpenAIDevsからの発表ポストは以下のとおりです。
OpenAIの音声関連モデルのリリースではこれまでも多くの開発者がすぐに検証を行ってきました。gpt-4o-transcribeの前例でいえば、日本語ユーザーからは「言語指定をしないと精度が落ちる」「キーワードヒントが効く」「無音時にVADを入れたほうがよい」といった実践的な知見が共有されていた形です。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeでも同様に、日本語環境での精度検証やキーワードヒントの効果について、リリース後数日以内にX上で具体的なフィードバックが集まることが予想されますね。
【業界別】GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeの活用シーン
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは音声データを扱うさまざまな業界で活用が見込まれており、ここからは業界別に想定されるユースケースを紹介していきましょう。
コールセンター・カスタマーサポート
GPT-Live-Transcribeを使えば、顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化してオペレーターの画面に逐次表示することが可能です。キーワードヒントに自社の製品名やサービス名を登録しておくことで、固有名詞の認識精度を高めた状態での即時テキスト化が実現するでしょう。
通話終了後のアフターコールワーク（ACW）の時間短縮にも直結するため、オペレーターの業務効率化に大きく貢献する技術といえる形です。
生成AIをカスタマーサポートで活用する方法について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
医療・ヘルスケア
医療現場では、診察時の会話や手術中の記録をテキスト化するニーズが根強く存在する領域です。GPT-Transcribeのキーワードヒント機能を活用し、薬品名や医療用語をあらかじめ登録しておくことで専門用語の認識精度向上が期待できるでしょう。
ただし医療分野では高い正確性が求められるため、文字起こし結果は必ず医療従事者が確認する運用としてください。
なお、医療・薬業界における生成AIの活用方法については下記の記事をご覧ください。
医療業界はこちら
薬業界はこちら
教育・研究
講義の録音データをGPT-Transcribeで文字起こしし、教材やノートとして活用するケースが考えられるでしょう。複数言語ヒント（languagesパラメータ）に対応しているため、英語と日本語が混在する大学の講義やゼミの録音でもコードスイッチング（言語の切り替わり）を適切にハンドリングしやすい設計となっています。
教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。
【課題別】GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeが解決できること
次に、GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeがどのような業務課題の解決に役立つのかを、課題ごとに整理していきましょう。音声文字起こしに関する代表的な悩みと、その解決アプローチを紹介する形です。
会議の議事録作成を自動化
GPT-Live-Transcribeを会議中に接続しておけば、発言内容がリアルタイムでテキスト化される流れです。会議終了後にテキストデータをLLMに渡して要約させれば、議事録作成にかかる時間を大幅に圧縮できるでしょう。
従来は録音を聞き直して手動で起こしていた作業が、ほぼ自動化される形となるため、担当者の負荷軽減に直結する仕組みといえます。
多言語が混在する音声を正確に認識
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、languagesパラメータで複数の言語を同時に指定できる設計です。従来のWhisperやgpt-4o-transcribeでは単一のlanguageパラメータしかなく、言語が途中で切り替わると認識精度が下がるケースが報告されていました。
グローバルチームのミーティングや多言語コンテンツの文字起こしにおいて、この改善は直接的な品質向上につながるでしょう。
専門用語の認識ミスを減らす
キーワードヒント機能により、医療用語や社内プロジェクト名、技術用語などをあらかじめモデルに伝えておくことが可能です。これを活用すれば、一般的な辞書に存在しない固有名詞や略語の認識精度が向上し、文字起こし後の手修正コストを削減できるでしょう。
ただしキーワードはあくまで「ヒント」であり、音声に含まれていない単語を強制出力するものではない点には注意が必要です。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeを使ってみた
それでは実際に、GPT-Transcribeを使って日本語の音声文字起こしを試してみた結果を、実行コードとあわせて紹介していきます。
日本語の会議録音をGPT-Transcribeで文字起こし
今回は、OpenAI Python SDKを使って日本語の会議音声ファイルをGPT-Transcribeで文字起こしするシンプルな検証を行いました。以下のコードでテスト用の音声ファイルをGPT-Transcribeに送信する流れです。
テスト用音声ファイルはこちら
コードはこちら
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
with open("test_meeting.mp3", "rb") as f:
result = client.audio.transcriptions.create(
model="gpt-transcribe",
file=f,
prompt="IT企業の社内定例会議の録音。AIプロジェクトの進捗報告を含む。",
keywords=["RAG", "ファインチューニング", "ベクターDB", "LangChain", "デプロイ"],
languages=["ja"]
)
print(result.text)出力結果はこちら
実行すると、1秒ほどで実行結果が返ってきました。
「RAG」や「LangChain」のような略語・固有名詞は、キーワードを指定しなかった場合に別の単語として認識されやすいと思いますが、ヒントを入れると正しく認識される確率が上がった印象です。
よくある質問
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeに関して多くの方が気になるであろう質問を、Q&A形式でまとめました。導入前の参考にしてみてください。
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeで音声文字起こしの新時代に乗り出そう
GPT-Live-Transcribe／GPT-Transcribeは、OpenAIの文字起こしモデルラインナップを大きく刷新するリリースであり、開発者にとって見逃せない進化が詰まっています。
リアルタイム処理にはGPT-Live-Transcribe、バッチ処理にはGPT-Transcribeと、ワークフローに応じた最適解が明確に用意されたことで、開発者はモデル選定で迷いにくくなったといえるでしょう。キーワードヒントや複数言語対応といった実用的な機能も加わり、医療・法務・教育など専門用語が多い分野でも導入のハードルが下がっている形です。
1分あたり0.0045ドルからという料金設定も含め、これまで文字起こしの自動化に手が出しにくかった中小規模の開発チームにとっても、導入を検討する絶好のタイミングではないでしょうか。自社の音声ワークフローにマッチするモデルをぜひ試してみてください。
最後に
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