Whisper란 무엇인가요?

Whisper는 68만 시간의 데이터를 학습해 소음 섞인 다국어 음성도 정확하게 텍스트로 변환하고 번역하는 오픈소스 AI.

Whisper는 어떤 상황에서 사용하나요?

Whisper는 유튜브·영화·강의 자동 자막 생성(SRT/VTT), 사내 보안 서버에서 회의록 자동 작성, 콜센터 통화 데이터 분석 및 텍스트화 등의 상황에서 활용할 수 있습니다.

Whisper의 주요 기능은 무엇인가요?

Whisper의 핵심 기능으로는 99개 언어 다국어 음성 전사 및 영어 번역 통합, GPT-4o-transcribe 및 GPT-4o-mini-transcribe 기반 스트리밍 전사 지원(2025), Large-v3-Turbo 고속 추론 모델로 정확도·속도 균형 최적화 등이 있습니다.

위스퍼

Whisper

68만 시간의 데이터를 학습해 소음 섞인 다국어 음성도 정확하게 텍스트로 변환하고 번역하는 오픈소스 AI

부분 무료Python SDKWebAPI오픈소스

웹사이트 방문하기openai.com

검증된 사실

최신 버전: v20250625
최근 변경: 2025-03-20 GPT-4o-transcribe 및 GPT-4o-mini-transcribe 모델 Audio API 추가. 2025-12-15 모델 스냅샷 업데이트. 소스: https://developers.op

2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터

제품 화면

2026-06-20 확인

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free (open source) / API $0.006/min

오픈소스 로컬 설치 시 완전 무료. OpenAI API whisper-1 모델은 분당 $0.006. 2026년 신규 GPT-Realtime-Whisper 스트리밍은 분당 $0.017, GPT-Realtime-Translate는 분당 $0.034.

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최근 업데이트와 소식

버전 업데이트2026-05-07
OpenAI, 실시간 음성 모델 공개 — GPT-Realtime-Whisper
OpenAI가 사람이 말하는 동안 추론·번역·전사하는 차세대 실시간 음성 모델군을 공개했습니다. GPT-5급 추론의 GPT-Realtime-2, 70개 입력 언어를 13개 출력 언어로 실시간 번역하는 GPT-Realtime-Translate, 발화 즉시 전사하는 스트리밍 STT GPT-Realtime-Whisper가 포함됩니다.
근거: 2026년 5월 7일 OpenAI가 GPT-Realtime-2·Translate·Whisper로 구성된 차세대 실시간 음성 모델을 API에 도입했습니다.

소개AI 요약

OpenAI Whisper는 68만 시간의 다국어 데이터로 학습된 오픈소스 자동 음성 인식(ASR) 모델입니다. 99개 언어를 지원하며 소음 환경에서도 높은 정확도를 발휘하고, 다국어 음성을 영어 텍스트로 즉시 번역하는 기능을 내장합니다. 2026년에는 GPT-Realtime-Whisper 스트리밍 모델이 API에 추가되어 실시간 전사도 지원합니다.

활용 워크플로우

다국어 음성 전사(ASR)99개 이상의 언어를 인식하여 텍스트로 변환하며, 특히 한국어를 포함한 주요 언어에서 인간 수준의 정확도를 제공합니다.

X-to-English 실시간 번역어떤 언어의 음성이든 즉시 영어 텍스트로 번역하여 출력하므로 글로벌 미디어 콘텐츠의 영어 자막 초안 제작에 최적화되어 있습니다.

Large-v3-Turbo 모델 최적화최신 Turbo 모델을 통해 기존 Large-v3 모델 대비 인식 품질 손실을 최소화하면서 추론 속도를 8배 이상 향상시켰습니다.

구문 단위 타임스탬프 생성음성 구문별로 정밀한 시작/종료 시간 데이터를 포함하여 SRT, VTT 등 영상 자막 파일 제작 공정을 자동화합니다.

위스퍼AI 허브

배경 소음 및 악센트 강건성카페 소음이나 강한 지역 악센트가 포함된 오디오에서도 음성 핵심 데이터를 추출하여 왜곡 없는 텍스트 결과물을 도출합니다.

로컬 인프라 프라이버시 배포보안이 중요한 기업 회의나 기밀 인터뷰 데이터를 외부 API 전송 없이 로컬 GPU 서버에서 독립적으로 처리할 수 있습니다.

VAD(음성 활동 감지) 통합무음 구간을 자동으로 감지하고 제거하여 불필요한 연산을 줄이고 전사 처리 효율성을 극대화합니다.

다국어 음성 전사(ASR)99개 이상의 언어를 인식하여 텍스트로 변환하며, 특히 한국어를 포함한 주요 언어에서 인간 수준의 정확도를 제공합니다.

Large-v3-Turbo 모델 최적화최신 Turbo 모델을 통해 기존 Large-v3 모델 대비 인식 품질 손실을 최소화하면서 추론 속도를 8배 이상 향상시켰습니다.

구문 단위 타임스탬프 생성음성 구문별로 정밀한 시작/종료 시간 데이터를 포함하여 SRT, VTT 등 영상 자막 파일 제작 공정을 자동화합니다.

위스퍼AI 허브

로컬 인프라 프라이버시 배포보안이 중요한 기업 회의나 기밀 인터뷰 데이터를 외부 API 전송 없이 로컬 GPU 서버에서 독립적으로 처리할 수 있습니다.

VAD(음성 활동 감지) 통합무음 구간을 자동으로 감지하고 제거하여 불필요한 연산을 줄이고 전사 처리 효율성을 극대화합니다.

연동OpenAI APIHugging FacePyTorchFFmpegLangChainAdobe Premiere ProGoogle ColabFaster-Whisper

핵심 차별점: 오픈 소스 기반의 강력한 모델 확장성을 통해 보안이 중요한 로컬 환경부터 대규모 API 서비스까지 최상의 음성 인식 성능을 무료 또는 저비용으로 구현할 수 있습니다.

주요 기능AI 요약

99개 언어 다국어 음성 전사 및 영어 번역 통합
GPT-4o-transcribe 및 GPT-4o-mini-transcribe 기반 스트리밍 전사 지원(2025)
Large-v3-Turbo 고속 추론 모델로 정확도·속도 균형 최적화
Word-level 타임스탬프 지원으로 자막 자동 생성
소음·배경음 혼재 환경에서 정확도 9.6/10 수준 유지
오픈소스로 로컬 GPU 환경에 설치해 완전 프라이버시 구현 가능

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

다양한 오디오 환경(악센트, 배경 소음, 전문 용어)에 대한 강력한 처리 능력을 가집니다.
다양한 악센트, 배경 소음, 전문 용어에 대한 높은 전사 정확도를 제공합니다.
99개 언어의 전사를 지원하며, 음성을 영어 텍스트로 번역할 수 있습니다.
사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며 기존 시스템에 원활하게 통합됩니다.
콘텐츠 요약, 미디어 재생, 퀴즈 및 플래시카드 생성과 같은 학습 보조 도구를 포함한 추가 기능을 제공합니다.
API 사용 시 초기 비용이 낮아 사내 리소스가 부족한 회사에 적합합니다.

단점

다국어 오디오 통합 시 문제가 발생할 수 있습니다.
일부 사용자들은 전반적인 사용자 편의성과 고객 지원이 부족하다고 평가합니다.
API 사용 시 데이터가 타사 서버에서 처리되며, 명시적인 개인 정보 보호 정책이 포함되어 있지 않아 데이터 프라이버시 문제가 발생할 수 있습니다.
화자 분리(speaker diarization)나 요약과 같은 추가 오디오 인텔리전스 기능을 제공하지 않습니다.
전사 후 원본 오디오 파일을 보존하지 않아 정확성 확인 및 잠재적 오류 수정이 어렵습니다.
안드로이드 클라이언트 지원이 제한적입니다.