今天这两个工具能接成一条线。AssemblyAI 把音频变成带说话人和时间戳的结构化文本,Modal 给这批文本一个按秒计费的批处理场地。
选它们是因为两边账单都算得出来:一个按音频时长,一个按计算秒数。本期两个主角均未在你的账号部署,未做性能与并发实测。
它替你把「一批录音变成可检索文本」做成 API 调用。返回的不是纯文本,是带说话人、词级时间戳、置信度的结构化 JSON。
省掉的动作很具体:不用自己部署 ASR、不用转码、不用切分说话人。异步走 POST 提交加 webhook 回收,实时走 WebSocket。
美元标价,官方定价页口径,核验日期 2026-10-09。按量付费,无订阅、无最低消费,页面写的是「Start free, pay-as-you-go after that」。
| 异步转写模型 | 单价 ||---|---|| Universal-3.5 Pro(18 种语言,原生 code switching) | $0.21 每小时 || Universal-2(99 种语言) | $0.15 每小时 |
换算成任务量级:1 小时音频 $0.15(Universal-2),1,000 小时 $150,换 Pro 是 $210。
要注意的坑逐条写:
只转一两段十分钟的语音,用本地 Whisper 更省事。
audio_url 用自己对象存储的直链,绕开本地上传 2.2GB 的上限;开 speaker_labels,开语言检测,长音频把语言固定死,别让它逐段猜。https://www.assemblyai.com/pricing,核验日期 2026-10-09https://www.assemblyai.com/docs/pre-recorded-audio/rate-limits,核验日期 2026-10-09https://www.assemblyai.com/docs/streaming/concurrency,核验日期 2026-10-09https://www.assemblyai.com/docs/getting-started/transcribe-an-audio-file,核验日期 2026-10-09
它替你把「临时要一批 CPU 或一张 GPU 跑批」变成一条命令。代码推到它的容器里执行,跑完容器缩到零。
省掉的是租机器、配环境、跑完记得关这三步。官方原话是不为闲置资源付费。
美元标价,核验日期 2026-10-09。计价单位是秒,网页能直接切到每秒价目。
| 项目 | 每秒单价(官方) | 折合每小时(按官方单价换算) ||---|---|---|| CPU 物理核(约 2 vCPU) | $0.0000131 | 约 $0.0472 || 内存 | $0.00000222 每 GiB | 约 $0.008 || H100 SXM5 | $0.001097 | 约 $3.95 || A100 80GB | $0.000694 | 约 $2.50 || RTX PRO 6000 | $0.000842 | 约 $3.03 || L4 | $0.000222 | 约 $0.80 || T4 | $0.000164 | 约 $0.59 |
Volume 存储 $0.09 每 GiB 每月,每月含 1 TiB 出网免费,超出 $0.04 每 GiB。档位三档:
| 档位 | 月费 | 关键上限 ||---|---|---|| Starter | $0 加计算费,每月赠 $30 额度 | 3 席位,100 容器,10 GPU 并发,日志留 1 天 || Team | $250 加计算费,每月赠 $100 额度 | 席位不限,5000 容器,50 GPU 并发,日志留 30 天 || Enterprise | 定制 | 更高并发,审计日志与 SSO |
要注意的坑逐条写:
不需要 GPU、也不想脱离本机环境,直接用本地脚本就够。
scaledown_window 默认空闲 60 秒才缩容,可设 2 秒到 20 分钟,窗口越长空闲计费越多;min_containers 是常驻保底,函数闲着也在烧钱。(物理核数 × 0.0000131 + GiB × 0.00000222) × 运行秒数。4 核加 8 GiB 跑 100 小时约 $25.3,这是按官方单价的算术换算,不是实测账单。要 GPU 就替换成上表对应那一行。min_containers 或 buffer_containers;只有每个新容器的第一个调用慢,就把载权重、建连接挪到全局作用域或初始化方法里,权重预下载进镜像或 Volume。https://modal.com/pricing,核验日期 2026-10-09https://modal.com/docs/guide/cold-start,核验日期 2026-10-09

你是转写稿的校对与结构化处理器。输入是转写接口返回的 utterances 数组,每条带 speaker、start、end、text。 规则: 1. 只做整理,不改写内容,不许补原文没有的信息。 2. 输出 JSON 数组,字段固定为 speaker、start_ms、end_ms、text、topic、actionable、confidence。 3. topic 只能从给定主题列表里选,选不出填 other,不要自造新主题。 4. actionable 只在原句出现明确待办、承诺或截止时间时填 true,并附 evidence 原文片段。 5. 专有名词与给定 keyterms 列表不一致时,标进 needs_review,不要自行替换。 6. confidence 低于 0.7 的条目单独成组,不要混进主输出。 7. 不要寒暄,不要总结,不要解释你的做法。
验证标准:随机抽 3 条,对着原始音频时间点听一遍,确认说话人没串线;检查 actionable 为 true 的条目都能在原句里找到依据;确认 keyterms 里的人名地名没被改写成别的写法;核对输出条数等于输入的 utterances 条数,做了拆分或合并要说明原因。
本期两个主角均未在你的账号部署,未做性能、并发与账单实测。价格取自官方公开页,核验日期 2026-10-09,美元口径,不含税费。AssemblyAI 的实时档单价与加购项价格未在定价页正文读到,按待确认处理;免费档小时数未核到,只有并发 5 路这一条文档口径。Modal 表里的每小时折算价与算例是我按官方每秒单价换算的算术值,不是实测账单,区域与非抢占系数尚未代入验算。