Guía de API de Speech to Text: Comparativa de las mejores opciones en 2026 y mejores prácticas de integración

La integración de capacidades de voz a texto (Speech to Text) en aplicaciones ha pasado de ser una función "deseable" a una funcionalidad principal para muchos productos. Desde la transcripción de reuniones y asistentes de voz, hasta subtítulos de vídeo, análisis de centros de llamadas y funciones de accesibilidad, muchos casos de uso críticos dependen de una API de Speech to Text fiable.

Esta guía está escrita para desarrolladores y responsables de decisiones técnicas. Comparamos las principales API de voz a texto en función de sus especificaciones técnicas, modelos de precios y experiencia del desarrollador, e incluimos ejemplos de código de integración.

6 factores clave al elegir una API de Speech to Text

Al evaluar las API de STT, estas son las 6 dimensiones más importantes:

1. Precisión

El WER (Word Error Rate o Tasa de Error de Palabras) es la métrica estándar para medir la precisión. Aunque las API líderes suelen alcanzar un WER inferior al 5% en conjuntos de datos de referencia, el rendimiento en el mundo real es lo que finalmente importa, especialmente en presencia de ruido, acentos y términos específicos de un dominio.

2. Latencia

En cuanto a la latencia, deben evaluarse dos modos por separado:

• Modo batch (por lotes): Se sube el audio completo y se recibe una transcripción terminada. La latencia se mide como la relación entre el tiempo de procesamiento y la duración del audio.
• Modo streaming: Transmisión de audio en tiempo real con transcripción en vivo. La latencia se mide por el tiempo hasta el primer byte (time-to-first-byte) y el retraso de extremo a extremo.

3. Soporte de idiomas

Las consideraciones clave incluyen cuántos idiomas admite la API y con qué eficacia gestiona el contenido en varios idiomas, como el "code-switching" o alternancia de códigos entre inglés y español. Además, también debe tenerse en cuenta el soporte para dialectos y acentos.

4. Conjunto de funciones

Si se admiten funciones como diarización de hablantes, marcas de tiempo, puntuación, puntuaciones de confianza a nivel de palabra, vocabulario personalizado y filtrado de palabras malsonantes.

5. Modelo de precios

¿Se cobra por duración de audio o por volumen de solicitudes? ¿Hay un nivel gratuito disponible? ¿Se ofrecen descuentos por volumen?

6. Experiencia del desarrollador

Calidad de la documentación, disponibilidad de SDK, claridad en el manejo de errores y capacidad de respuesta del soporte técnico.

Comparativa de API de Speech to Text

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#1 Fish Audio API: La solución integral para desarrolladores

Fish Audio es conocido por sus capacidades de TTS de primer nivel, pero su API de Speech to Text es igualmente impresionante. Diseñada pensando en los desarrolladores, se sitúa entre los mejores proveedores en cuanto a precisión, latencia y completitud de funciones.

Especificaciones técnicas principales

Precisión

La API de STT de Fish Audio alcanza aproximadamente un 4.5% de WER en las pruebas estándar, lo que la sitúa entre los líderes de la industria. Lo más importante es que mantiene un rendimiento constante incluso en condiciones difíciles:

Muchas API funcionan bien en condiciones ideales, pero su calidad disminuye drásticamente ante el ruido o el cambio de idioma. La consistencia de Fish Audio es uno de sus puntos fuertes.

Latencia

La API de Fish Audio admite dos modos:

• Modo batch: La velocidad de procesamiento es de aproximadamente 0.3-0.5 veces la duración del audio; una grabación de 10 minutos suele completarse en 3-5 minutos.
• Modo streaming: El tiempo hasta el primer byte es de unos 200-300 ms, con una latencia de extremo a extremo de entre 500 y 800 ms, lo que la hace ideal para transcripciones en tiempo real.

Soporte de idiomas

Soporta más de 50 idiomas, cubriendo los principales idiomas globales. La característica más destacada es el manejo de idiomas mixtos: los procesos de alternancia de códigos, como inglés-mandarín e inglés-japonés, se completan de forma natural sin interrupciones en el reconocimiento.

Análisis detallado de funciones

Diarización de hablantes

La API identifica y etiqueta automáticamente a los diferentes hablantes. A cada segmento de salida se le asigna un ID de hablante, que puede vincularse a nombres reales en la capa de aplicación.

{

"segments": [

{

"speaker": "speaker_1",

"start": 0.0,

"end": 3.2,

"text": "Let's discuss the project timeline today."

},

{

"speaker": "speaker_2",

"start": 3.5,

"end": 6.8,

"text": "Sure, I'll start with an update from the dev team."

}

]

}

Marcas de tiempo

Admite marcas de tiempo tanto a nivel de frase como de palabra. Para la generación de subtítulos, las marcas de tiempo a nivel de palabra permiten efectos de resaltado palabra por palabra.

Puntuación y formato

Inserta automáticamente la puntuación y formatea de forma inteligente entidades como números, fechas y monedas. Por ejemplo, "March fifteenth at two pm" se convierte en "March 15th at 2:00 PM".

Vocabulario personalizado

Puede cargar listas de vocabulario personalizado para mejorar la precisión del reconocimiento de términos técnicos, nombres de marcas y nombres propios. Esta función es especialmente útil para aplicaciones especializadas en medicina, derecho y finanzas.

Ejemplos de integración de la API

Ejemplo de Batch en Python

import requests

API_KEY = "your_api_key"

API_URL = "https://api.fish.audio/v1/speech-to-text"

Upload audio file for transcription

with open("meeting_recording.mp3", "rb") as audio_file:

response = requests.post(

API_URL,

headers={

  "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",

  "Content-Type": "audio/mpeg"

},

data=audio_file,

params={

  "language": "en",

  "speaker_diarization": True,

  "punctuation": True,

  "timestamps": "word"

}

)

result = response.json()

print(result["text"])

Ejemplo de Streaming en Python

import websocket

import json

API_KEY = "your_api_key"

WS_URL = "wss://api.fish.audio/v1/speech-to-text/stream"

def on_message(ws, message):

data = json.loads(message)

if data["type"] == "partial":

print(f"[Live] {data['text']}", end="\r")

elif data["type"] == "final":

print(f"[Final] {data['text']}")

def on_open(ws):

Send audio data

with open("audio_chunk.wav", "rb") as f:

ws.send(f.read(), opcode=websocket.ABNF.OPCODE_BINARY)

ws.send(json.dumps({"type": "end"}))

ws = websocket.WebSocketApp(

f"{WS_URL}?api_key={API_KEY}&language=en",

on_message=on_message,

on_open=on_open

)

ws.run_forever()

Ejemplo en JavaScript/Node.js

const fetch = require('node-fetch');

const fs = require('fs');

const API_KEY = 'your_api_key';

const API_URL = 'https://api.fish.audio/v1/speech-to-text';

async function transcribe(audioPath) {

const audioBuffer = fs.readFileSync(audioPath);

const response = await fetch(API_URL, {

method: 'POST',

headers: {

'Authorization': Bearer ${API_KEY},

'Content-Type': 'audio/mpeg'

},

body: audioBuffer

});

const result = await response.json();

return result.text;

}

transcribe('meeting.mp3').then(console.log);

La ventaja unificada: flujo de trabajo STT + TTS

El valor único de Fish Audio reside en ofrecer API de STT y TTS en una sola plataforma. Esto permite construir flujos de procesamiento de voz completos en un solo lugar, como:

• Traducción de voz: Transcripción STT → traducción de texto → TTS genera el audio en el idioma de destino.
• Resúmenes de reuniones: Transcripción STT → resumen de texto → TTS genera un resumen en audio.
• Reutilización de contenido: STT extrae el texto de un podcast → edición y refinamiento de contenido → TTS genera versiones de audio multilingües.

Ambas API comparten el mismo sistema de autenticación y cuenta de facturación, lo que reduce los costes operativos y de desarrollo.

Precios

La API de Fish Audio adopta un modelo de precios basado en el uso. Consulte la página de precios para conocer las tarifas actuales. Hay un nivel gratuito disponible para pruebas y se ofrecen descuentos para grandes volúmenes de uso.

Documentación y soporte

La documentación de la API de Fish Audio está bien organizada e incluye:

• Una guía de inicio rápido.
• Referencia de la API que cubre todos los puntos finales y parámetros.
• Ejemplos de código (Python, JavaScript, cURL).
• Explicaciones de códigos de error.
• Recomendaciones de mejores prácticas.

Otras API líderes: comparativa rápida

OpenAI Whisper API

La API de OpenAI Whisper es un servicio basado en la nube construido sobre el modelo Whisper.

Fortalezas: Alta precisión, sólido soporte multilingüe y precios competitivos ($0.006/min).

Limitaciones: Sin soporte para streaming (solo batch), sin diarización de hablantes y un conjunto de funciones relativamente básico.

Ideal para: Escenarios de transcripción por lotes donde no se requiere procesamiento en tiempo real.

Google Cloud Speech-to-Text

Google Cloud Speech-to-Text es un servicio de STT de nivel empresarial, con la estabilidad y la escalabilidad como sus principales argumentos de venta.

Fortalezas: Soporte para más de 125 idiomas, procesamiento tanto en streaming como por lotes y SLA empresarial.

Limitaciones: Configuración compleja, precios poco intuitivos (se cobra por incrementos de 15 segundos) y menos atractivo para desarrolladores pequeños.

Ideal para: Empresas que ya utilizan intensivamente el ecosistema de Google Cloud y aplicaciones a gran escala que requieren alta disponibilidad.

Microsoft Azure Speech

El servicio de voz de Microsoft, profundamente integrado con el ecosistema de Azure.

Fortalezas: Soporte para el entrenamiento de modelos personalizados, cumplimiento de seguridad de nivel empresarial y precios competitivos para el procesamiento por lotes.

Limitaciones: Sus ventajas disminuyen fuera del ecosistema de Azure y la organización de la documentación puede resultar confusa.

Ideal para: Empresas que ya están en Azure y escenarios que requieren modelos de voz personalizados.

AWS Transcribe

El servicio de transcripción de Amazon, integrado con el ecosistema de AWS.

Fortalezas: Soporte para múltiples formatos de audio e integración fluida con S3, Lambda y otros servicios de AWS.

Limitaciones: El precio es relativamente más alto ($0.024/min), con una precisión que no es de primer nivel.

Ideal para: Equipos que ya operan en el ecosistema de AWS y necesitan integración con otros servicios de Amazon.

AssemblyAI

Un proveedor independiente de IA de voz que ha crecido rápidamente en los últimos años.

Fortalezas: Alta precisión, funciones ricas (resumen, análisis de sentimiento, moderación de contenido) y un diseño de API moderno.

Limitaciones: El precio por segundo ($0.002/seg = $0.12/min) hace que el audio de larga duración sea costoso.

Ideal para: Escenarios que necesitan complementos de análisis de voz y equipos con presupuestos más holgados.

Árbol de decisión para elegir su API de Speech to Text

¿Necesita transcripción en tiempo real/streaming?

├─ Sí → Fish Audio / Google Cloud / Azure / AssemblyAI

└─ No → Todas las opciones son viables

¿Necesita diarización de hablantes?

├─ Sí → Fish Audio / Google Cloud / Azure / AWS / AssemblyAI

└─ No → Considere Whisper API (menor coste)

¿Necesita soporte para varios idiomas (mix de idiomas)?

├─ Sí → Fish Audio (la capacidad más sólida de gestión de idiomas mixtos)

└─ No → Elija según otros factores

¿Ya está vinculado a una plataforma en la nube?

├─ Google Cloud → Google Cloud STT

├─ Azure → Azure Speech

├─ AWS → AWS Transcribe

└─ Ninguna → Fish Audio / AssemblyAI / Whisper API

¿Necesita STT + TTS unificados?

├─ Sí → Fish Audio (la única plataforma que ofrece calidad de primer nivel para STT y TTS)

└─ No → Elija según otros factores

Mejores prácticas de integración

1. Preprocesamiento de audio

Preprocesar el audio antes de enviarlo a la API puede mejorar la precisión:

• Frecuencia de muestreo: 16 kHz o superior.
• Canales: El mono suele funcionar mejor que el estéreo (a menos que necesite distinguir hablantes por canal).
• Formato: La mayoría de las API admiten MP3, WAV y FLAC. El formato WAV ofrece calidad sin pérdidas pero genera archivos grandes, mientras que el MP3 ofrece un buen equilibrio entre calidad y tamaño.
• Reducción de ruido: Si el ruido de fondo es notable, considere aplicar reducción de ruido durante el preprocesamiento.

2. Manejo de errores

Las API de STT pueden fallar debido a problemas de red, de calidad de audio o carga del servidor. Implemente:

• Lógica de reintento: Retroceso exponencial (1s, 2s, 4s...).
• Tiempos de espera (Timeouts): Establezca tiempos razonables para el procesamiento por lotes (por ejemplo, el doble de la duración del audio).
• Respaldo: Cambie a una API de respaldo si la principal no está disponible.

3. Control de costes

• Elija el modo adecuado: Utilice el procesamiento por lotes cuando no necesite resultados en tiempo real (suele ser más barato).
• Comprima el audio: Comprima el audio dentro de una pérdida de calidad aceptable para reducir los costes de transferencia y procesamiento.
• Almacene resultados en caché: Evite volver a transcribir el mismo audio.

4. Privacidad y cumplimiento

• Transmisión de datos: Asegure la transmisión cifrada a través de HTTPS/WSS.
• Retención de datos: Comprenda la política de retención de datos del proveedor de la API.
• Contenido sensible: Para contenido médico, legal y otros temas sensibles, elija servicios con certificaciones de cumplimiento.

Conclusión

Elegir la API de voz a texto adecuada requiere equilibrar la precisión, la latencia, el soporte de idiomas, las funciones, el precio y la experiencia del desarrollador.

Para la mayoría de los desarrolladores y equipos técnicos, la API de Fish Audio es una opción altamente recomendada en 2026. Situada entre las mejores en precisión y latencia, ofrece capacidades excepcionales de manejo de idiomas mixtos, proporciona un conjunto completo de funciones (incluyendo diarización de hablantes, marcas de tiempo y vocabulario personalizado) y ofrece un valor único a través de su plataforma unificada de STT y TTS.

Si ha invertido profundamente en una plataforma en la nube específica (Google/Azure/AWS), el uso del servicio STT de esa plataforma puede reducir los costes de integración. Si solo necesita una transcripción básica por lotes sin requisitos de tiempo real, la API de OpenAI Whisper ofrece un valor sólido.

Pruebe algunas opciones utilizando los niveles gratuitos con audio real de su caso de uso antes de tomar una decisión final.