OpenAI는 분당 요금 청구하니, 오디오 속도를 올려 시간 단축하기

• OpenAI의 오디오 트랜스크립션 요금은 입력 오디오의 길이에 따라 산정됨
• ffmpeg 같은 도구로 오디오를 2~3배 속도로 변환한 뒤 업로드하면 트랜스크립션 품질 저하 없이 처리 속도와 비용 절감 가능함
• 실제 40분 오디오를 2배, 3배로 속도 변환 시 비용이 23~33% 절감됨
• gpt-4o-transcribe 모델은 25분 미만 오디오만 지원하므로, 속도 올리기가 유용한 우회책임
• 2~3배까지는 결과 품질이 유지되나 4배 속도에서는 트랜스크립션 정확도 급락 현상 발생함

요약 소개

OpenAI의 트랜스크립션 및 오디오 요금 정책을 더 효율적으로 활용할 수 있는 간단한 방법으로, 오디오 변환 속도를 높여 더 짧은 시간 안에 동일한 내용을 처리하도록 해 요금과 시간을 모두 절약하는 전략임. ffmpeg와 같은 오픈소스 도구로 오디오 파일을 2~3배 빠르게 변환한 후 OpenAI API에 업로드하면 품질 손실 없이 가격과 소요 시간을 낮출 수 있음. 이 방법은 특히 입력 길이(via gpt-4o-transcribe 모델의 25분 제한)가 긴 오디오에 더 효과적임.

트랜스크립션 속도/비용 절약의 핵심 방법

• OpenAI의 오디오 트랜스크립션 서비스는 받아들이는 오디오의 길이를 기준으로 요금을 책정함
• 따라서 음성 파일을 ffmpeg 등으로 미리 2~3배 가속하여 업로드하면, 입력 토큰 수가 크게 줄어들고, 트랜스크립션 처리 시간 역시 짧아지는 효과가 있음
• 이 방법을 실제로 적용하면 40분 분량 오디오 기준 입력 토큰 비용이 33% 이상 절감됨 (3x 적용 시 $0.07, 2x 적용 시 $0.09)
• 출력 토큰 비용은 오디오 속도와 무관하게 거의 동일하게 나타남(입력 요약 길이 기준 자동 할당 결과임)
• 2배, 3배 속도는 트랜스크립션 정확도가 안정적이지만 4배 속도에서는 모델이 내용을 제대로 인식하지 못하는 한계가 발생함

사용 스크립트 예시

다음 오픈소스 도구 사용 필요:

• yt-dlp : YouTube 등에서 오디오 추출
• ffmpeg : 오디오 변환 및 속도 조절
• llm : 텍스트 요약 자동화

참고용 전체 워크플로우:

• yt-dlp로 오디오 추출 후,
• ffmpeg로 오디오를 2~3배로 변환하여 mp3 저장
• OpenAI API(gpt-4o-transcribe)로 mp3 업로드 및 트랜스크립션 텍스트 획득
• 해당 결과 텍스트를 llm에 입력해 원하는 요약문 자동 생성

실제 경험담 및 시행착오

• 처음에는 YouTube의 자동 트랜스크립션을 받으려 했으나, yt-dlp의 구버전(2025.04.03)이어서 다운로드 오류 발생
• 프로그램 업데이트 이후에는 정상 작동했으나, 그 사이 수동 추출 및 ffmpeg 가속→OpenAI API 처리 방식에 도전하게 됨
• M3 MacBook Air에서 로컬 Whisper로 실행 시 배터리 부하와 실행 속도 이슈 발생, 클라우드(OpenAI API)로 오프로드하는 것이 더 빠르고 효율적임

트랜스크립션 품질과 알고리듬 특성

• 오디오 속도를 2배~3배로 높여도, 사람이 원본 음성을 빠르게 재생해 듣는 것과 비슷하게 AI 모델도 본질 정보 인식이 거의 가능함
• 이미지 파일 용량 최적화(손실/비손실 포맷)와 비슷하게, 청취 정보의 일부분 손실(높은 속도에서 간헐적 단어 손실 등)이 생겨도 요약과 이해에는 큰 지장 없음
• 두뇌가 잘못된 스펠링, 일부 단어 생략된 텍스트도 보완해 인식하듯, 트랜스크립션 알고리듬 역시 가속된 오디오에서도 대부분 주요 정보를 잘 추출함

실제 요금 비교 및 절감 폭

• OpenAI의 gpt-4o-transcribe 기준, 오디오 속도별 비용은 다음과 같이 계산됨

  • 2배속(1,186초): $0.09
  • 3배속(791초): $0.07
  • 입력 오디오가 길 경우(예: 2,372초 원본)은 모델 요건상 처리 불가
  • Whisper-1 모델 기준 $0.006/분, 결과적으로 이 방법을 쓰면 최대 67% 가량 비용 절감이 가능함

• 출력 토큰 비용은 입력 속도와 상관없이 거의 동일 (모델의 컨텍스트 윈도 및 요약 방식 영향)

• 4배속 적용 시에는 출력 결과가 반복 문장 등으로 심각히 저하됨

권장 사항 및 결론

• OpenAI의 음성 트랜스크립션을 빠르고 저렴하게 이용하려면 2~3배로 오디오 가속이 가장 효율적임
• 너무 빠른 속도(4x)는 정확도 저하 문제 있음
• 간단하고 실행이 쉬운 방법이며, 품질 유지와 비용 절감 모두에 유리함
• 일반적인 비즈니스 오디오 요약, 회의록 등 장시간 음성 데이터 처리가 필요한 스타트업과 IT 실무자에게 직접적인 비용/시간 절감 수단으로 활용 가능함

요약(TL;DR)

• OpenAI는 오디오 길이 또는 입력/출력 토큰 기준으로 요금 청구함
• ffmpeg로 음성을 2~3배 빠르게 변환해 입력하면 시간과 비용 모두 절약 가능함
• 입력 토큰(또는 시간) 감소로 요금이 낮아짐
• 2배, 3배까지는 최적 속도이며, 4배 이상부터는 트랜스크립션 품질 저하 현상 있음