הדגם Whisper, שפותח על ידי OpenAI, הוכיח להיות כלי עצמתי לתמלול מדיבור לטקסט. עם זאת, כאשר מדובר בקצב, יישום ה-API של Groq של Whisper עולה בביצועים על ה-API של OpenAI בצורה משמעותית.

בבדיקת מהירות באמצעות קובץ אודיו בן 30 דקות, ה-API של Groq השלים את התמלול בתוך 24 שניות בלבד, בעוד שה-API של OpenAI לקח 67 שניות. זה אומר שה-API של Groq היה מסוגל לתמלל את האודיו בכ-שליש מהזמן של ה-API של OpenAI.

היתרון המרכזי של ה-API של Groq הוא החומרה המתמחה והתשתית המאופטמת שלו, המאפשרות לו לעבד נתוני אודיו מהר הרבה יותר מהשירותים הענן הרב-תכליתיים המוצעים על ידי OpenAI. הפער במהירות הופך אף יותר בולט כאשר עובדים עם קבצי אודיו גדולים יותר, מה שהופך את ה-API של Groq לבחירה מרשימה עבור יישומי קול בזמן אמת או קרוב לזמן אמת.

חשוב לציין שלה-API של Groq יש מגבלות מסוימות, כמו מגבלות קצב, שמשתמשים צריכים להיות מודעים להן. בנוסף, שירות ההמרה מטקסט לדיבור של DeepGram המשמש ביישום דורש מנוי בתשלום, אם כי הוא מציע גם ניסיון חינמי נדיב.

בכללותו, השילוב של ה-API של Groq עבור תמלול Whisper ושירות ההמרה מטקסט לדיבור של DeepGram מספק פתרון שיחת קול עצמתי ויעיל, עם פוטנציאל לזמני הסקה משמעותית מהר יותר בהשוואה לגישה המבוססת על OpenAI.