Wymagane do działania strony (logowanie, preferencje, bezpieczeństwo). Zawsze włączone.
Grok Voice Transcribe 2.0 od xAI utrzymuje cenę, deklaruje lepszą dokładność
Nowy model rozpoznawania mowy xAI, Grok Voice Transcribe 2.0, zachowuje stawki z 1.0: 0,10 USD/godz. wsadowo i 0,20 USD/godz. w streamingu. Deklaracje dokładności pochodzą od dostawcy.
W tym artykule
18 września 2026 r. xAI wydało Grok Voice Transcribe 2.0, model rozpoznawania mowy, który według firmy mniej więcej dwukrotnie zwiększa dokładność względem poprzednika przy niezmienionych cenach: 0,10 USD za godzinę audio w transkrypcji wsadowej i 0,20 USD za godzinę w transkrypcji strumieniowej. Diaryzacja, znaczniki czasu i wzmacnianie kluczowych terminów pozostają dostępne bez dodatkowych opłat.

Co deklaruje xAI
Firma podaje współczynnik błędów słownych (WER) na poziomie 6,8% dla krótkich fraz, w porównaniu z 20,6% dla wersji 1.0, i twierdzi, że nowy model zajmuje pierwsze miejsce pod względem dokładności wśród 32 modeli strumieniowych w rankingu Artificial Analysis. Jako partner projektowy przy tej premierze wymienione zostało Loom. Żadne z tych wartości nie zostały niezależnie odtworzone; pochodzą z zapowiedzi xAI oraz z jednego zewnętrznego rankingu, który xAI zdecydowało się przytoczyć.
Dlaczego stała cena jest bardziej przydatnym sygnałem
Ceny rozpoznawania mowy spadają u dostawców od miesięcy, więc to, że xAI utrzymuje dotychczasową cenę, deklarując jednocześnie duży skok dokładności, jest łatwiejszym do weryfikacji punktem odniesienia niż sama wartość dokładności: sygnatura wywołania API i model kosztów pozostają bez zmian, co obniża koszt zmiany dla zespołów, które już zintegrowały się z wersją 1.0.
Co zrobić, zanim domyślna wersja zostanie zmieniona
Ten sam endpoint /v1/stt przyjmuje zarówno grok-voice-transcribe-1.0, jak i grok-voice-transcribe-2.0, a xAI zapowiedziało, że w nadchodzących tygodniach wersja 2.0 stanie się domyślną w API, a wersja 1.0 zostanie oznaczona jako przestarzała. Zespoły z istniejącymi integracjami powinny jawnie wskazać wersję, ponownie wykonać własny pomiar współczynnika błędów słownych na reprezentatywnych nagraniach i dopiero wtedy zdecydować o odejściu od wersji 1.0 — zamiast akceptować nową domyślną wersję wyłącznie w oparciu o deklarację dokładności dostawcy.
Źródła: x.ai — Grok Voice Transcribe 2.0, MarkTechPost — relacja z premiery.