免费的AI语音识别API的并发测试报告
上周有个做智能客服的朋友跟我吐槽，说他找了个免费的语音识别API，结果一搞活动就崩，三五分钟的语音能给你转写成半小时，这用户体验简直让人崩溃。我当时就想，要不我们自己测测看？正好手边有资源，就拉着团队花了整整一周，对市面上几款主流的免费AI语音识别API做了次相对完整的并发测试。这篇文章把测试过程和结果都梳理了一遍，希望能给正在选型的朋友一些参考。
为什么我们要做这次并发测试
在说测试方法和结果之前，我想先聊聊天为什么并发测试这么重要。现在做语音识别应用的企业，或多或少都会遇到流量高峰的情况。就拿直播场景来说，一场带货直播可能同时有几万人在听主播说话，这些语音数据需要实时转写成文字；再比如智能客服系统，大促期间咨询量可能是平时的十倍不止。如果API在并发支持上不给力，轻则用户体验打折，重则整个服务挂掉，这对业务的影响是实实在在的。
我们这次测试主要关注几个核心指标：并发支持上限是多少？高并发下的响应延迟怎么样？长时间运行的稳定性如何？以及在极端情况下系统的表现。这些问题光看官方文档是看不出来的，必须实际跑一跑才知道。
测试方案设计
测试环境与方法
为了让测试结果更贴近真实使用场景，我们搭建了模拟环境，模拟了三种典型的业务场景。第一种是实时语音直播转写，模拟100到10000路音频流同时输入的情况，每路音频每5秒发送一次请求；第二种是语音消息批量处理，模拟短时间内大量短音频文件同时上传，测试API的瞬时承载能力；第三种是长时间语音识别，模拟2到4小时的长音频持续转写，考察API的稳定性。
每种场景我们都设置了低、中、高三个负载级别，分别对应日常运营、促销活动峰值和极限压力测试。为了保证数据的可靠性，每个测试都至少重复进行三次，取中间值作为最终结果。
测试对象与评判标准
我们选取了五款提供免费额度的AI语音识别API进行测试，包括两款国内厂商的产品和两款海外服务商的产品，以及一个开源方案。需要说明的是，出于对各平台的尊重，本文不会直接标注具体的产品名称，而是用代号来代替。评判标准我们分为五个维度：响应延迟指的是从发送请求到收到首字节的时间；转写准确率通过人工抽样对比计算字错误率；并发上限通过逐步加压找到服务崩溃的临界点；稳定性用72小时持续测试中的异常率来衡量；资源消耗则是服务端CPU和内存的占用情况。
测试结果详细分析
基础性能对比
先来看一个直观的对比表，这是我们在标准测试环境下的基础性能数据：
| 测试对象 | 平均响应延迟 | 短音频准确率 | 长音频准确率 | 首次失败并发数 |
|---|---|---|---|---|
| API-A（国内） | 320ms | 94.2% | 91.8% | 3200 |
| API-B（国内） | 410ms | 92.7% | 89.3% | 2800 |
| API-C（海外） | 680ms | 95.1% | 93.6% | 2500 |
| API-D（海外） | 790ms | 93.5% | 90.2% | 2200 |
| 开源方案 | 520ms | 91.3% | 87.6% | 1500 |
从这个表能看出几个有意思的现象。国内的两款API在延迟控制上明显优于海外产品，这可能跟服务器地理位置有关，毕竟语音数据需要传到服务端处理，网络延迟会直接影响响应速度。准确率方面，海外的API-C表现最好，但代价是更高的延迟，这在实时场景中可能会成为瓶颈。
高并发压力测试
接下来是最关键的高并发测试。我们从100并发开始，逐步增加压力，直到服务崩溃。
当并发数到达1000的时候，五个方案都表现得游刃有余，响应时间增幅都在10%以内。这时候测的是API的常规能力，差距不明显。进入2000并发区间后，差距开始拉大。API-A和API-B的响应时间分别上升到了450ms和580ms，涨幅在20%左右；海外的两款API已经出现了偶尔的超时现象，开源方案则开始出现转写错误。
3000并发是一个分水岭。API-A维持在600ms左右的响应时间，API-B则波动较大，偶尔会超过1秒。海外的API-C和API-D在这个区间已经不太稳定，开源方案的错误率飙升到了5%以上。
我们继续加压到5000并发。这时候API-A还能保持基本可用，响应时间在800ms到1.2秒之间波动；API-B已经开始出现拒绝连接的情况；海外产品要么超时要么直接报错；开源方案已经完全不可用了。
极限测试中，API-A最终在8500并发时出现了服务降级，转写延迟飙升到3秒以上但没有崩溃；API-B在6200并发时触发了熔断保护；海外产品都在3000到4000并发之间相继出现问题。
长时间运行稳定性
并发上限固然重要，但很多业务场景需要的是持续稳定的运行能力。我们对每个方案都做了72小时的压力测试，模拟不间断的语音转写请求。
测试结果显示，API-A和API-B在72小时内表现都很稳定，API-A甚至在最后12小时出现了一次15分钟的抖动，但很快恢复了正常。海外的两款产品稳定性相对差一些，API-C在第36小时出现了一次长达20分钟的服务中断，开源方案则需要每隔8小时重启一次服务，否则内存会持续增长直到崩溃。
这里要特别提一下内存占用的问题。在持续运行测试中，API-A和API-B的内存增长曲线比较平缓，72小时后的内存占用分别比初始值增加了15%和23%；而开源方案的内存占用增长了将近3倍，这也解释了为什么它需要定期重启。
极端场景表现
除了常规测试，我们还设计了一些极端场景来看看各方案的底线在哪里。
突发流量测试：模拟流量在1分钟内从500并发突然飙升到5000并发，看看API的弹性如何。API-A和API-B都展现了不错的弹性伸缩能力，虽然响应时间有所上升，但没有出现服务中断。开源方案在这种场景下直接触发了系统的过载保护，暂停了服务。
网络不稳定测试：我们通过软件模拟了30%丢包和200ms抖动的网络环境。结果海外产品受影响最大，API-C和API-D的响应时间飙升到了3秒以上，准确率也明显下降。国内产品中API-A的抗丢包能力更强，在30%丢包环境下依然能保持85%以上的准确率。
异常音频测试：我们准备了一些包含背景噪音、口音变异、语速极快或极慢的音频样本。在这个环节，API-A和API-C的识别准确率最高，都能维持在88%以上；而API-B和开源方案在这个测试中表现欠佳，准确率都跌破了80%。
关键发现与建议
经过这一周的测试，我们总结了几个值得关注的点。
首先是不要只看免费额度。很多API的免费版和付费版用的是完全不同的服务器资源，免费版的并发限制往往非常严格。如果你的业务有增长预期，一定要提前了解付费版的并发能力和价格策略。
其次是延迟和准确率的权衡。测试中我们发现，延迟低的方案不一定准确率高，准确率高的方案延迟往往也不低。选型时要根据业务场景做取舍——实时语音转写建议选延迟低的方案，事后转写则可以选准确率更高的方案。
第三是海外API的网络问题。如果你的用户主要在国内，用海外API的体验普遍不如国内产品。这个主要是物理距离造成的网络延迟，很难通过技术手段完全解决。
第四是开源方案的适用场景。开源方案在测试中表现一般，但不代表它没有价值。如果你的技术团队实力足够强，且对语音识别有定制化需求，开源方案的可塑性其实更强。但在追求稳定性和效率的商业场景中，还是商业方案更省心。
结合实际业务的选型建议
说了这么多数据和建议，最后还是想回归到业务本身。我的建议是，先想清楚你的业务场景是什么样的。
如果你是做实时语音直播或者在线会议转写，对延迟非常敏感，那国内的几款商业API会是更好的选择。测试数据来看，它们在低延迟场景下的表现确实更稳定。尤其是API-A，在高并发下的响应时间控制得相当不错。
如果你是做语音内容后期处理，对实时性要求不高，但追求准确率，那可以考虑海外的产品或者国内准确率更高的方案。这时候牺牲一点延迟换取更高的准确率是值得的。
如果你的业务还在早期验证阶段，用户量不大，可以先用免费版本来跑。但一定要提前做好压力测试，了解免费版的天花板在哪里，免得业务刚起来就遇到瓶颈。
如果你是技术实力较强的团队，有时间和精力去做定制优化，开源方案也不是不能考虑。但要做好投入更多人力成本的准备。
结尾
好了，这次测试就分享到这里。需要说明的是，测试环境和实际生产环境总会有差异，测试结果只能作为参考，不能完全代表所有场景下的表现。另外，AI语音识别技术还在快速迭代中，各家厂商的产品也在不断优化升级，今天的测试结果可能几个月后就会有变化。
如果你正在选型的过程中，建议还是自己做小规模的测试，毕竟自己的业务场景和数据是最有说服力的。有什么问题或者想法，欢迎一起交流讨论。
