會議記錄工具其實分三類
| 類別 | 代表 | 角色 |
|---|---|---|
| 會議 bot | Otter、Fireflies | 加入 Zoom / Meet / Teams、即時轉錄、團隊會議庫 |
| 研究 / 事後整理 | NotebookLM | 把錄音當 source，事後整逐字稿、摘要、citation |
| API 轉錄 | OpenAI Speech-to-Text、Whisper 開源 | 開發者自包流程，可自架、可整合 |
跑錯路線比工具選錯更費時間，先把這層分清楚。
Otter.ai：英文會議與個人 / 團隊逐字稿
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| Free | 300 monthly transcription minutes + 3 lifetime audio/video imports |
| Pro | $16.99/user/月 |
| Business | $30/user/月（unlimited audio/video imports） |
| 強項 | 英文即時轉錄、speaker diarization、會議搜尋 |
| 弱項 | 中文支援不如中文中心工具 |
適合：英文為主的線上會議、業務 / 客服重度線上溝通。
Fireflies.ai：團隊會議庫與協作
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| Free | unlimited transcription、800 mins 儲存 / seat |
| Pro | $10/seat/月（年付，8,000 mins 儲存、20 AI credits） |
| Business | $19/seat/月（年付，unlimited 儲存、30 AI credits） |
| 強項 | 跨會議搜尋、CRM 整合、團隊會議知識庫 |
| 弱項 | 個人單獨用相對 overkill |
適合：每週多場線上會議的銷售 / 客服 / 顧問團隊。
NotebookLM：錄完之後整理資料
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| Standard | 100 notebooks、50 sources / notebook、50 chats/day、3 audio generations/day |
| Pro | 500 notebooks、300 sources / notebook、500 chats/day、20 audio/day |
| 來源限制 | 單檔 200 MB 或 50 萬字；音檔品質差會 import 失敗 |
| 強項 | 中文逐字稿穩定、citation 強、Audio Overview 多種格式（Deep Dive / Brief / Critique / Debate）、80+ 語 |
| 弱項 | 不是 live bot；要事後上傳 |
適合：個人 / 中文為主 / 預算敏感 / 同時需要逐字稿 + 摘要 + 段落 citation。
Whisper / OpenAI：開發者自建流程
| 形態 | 內容 |
|---|---|
| OpenAI Speech-to-Text API | whisper-1、gpt-4o-mini-transcribe、gpt-4o-transcribe、gpt-4o-transcribe-diarize |
| 上傳上限 | 25 MB、支援格式有限 |
| Pricing（per minute） | Whisper $0.006、gpt-4o-mini-transcribe 約 $0.003、gpt-4o-transcribe 約 $0.006 |
| Whisper 開源 | 自架、本機跑、不出本機 |
| 強項 | 多語、可客製、可自架 |
| 弱項 | 沒有現成 SaaS UI，要自己包流程；hallucination / 錯字仍要人工 review |
適合：開發者、要客製、機敏內容自架。
中文、台語、中英混雜要保守看
跨工具的中文辨識準確率跨度大，受口音、錄音、術語密度影響。建議方法：
- 找一段你日常會議的代表錄音（5-10 分鐘）。
- 同一段在三家跑一次。
- 看自己場景的實際表現再決定。
不要相信「準確率 90%」這種跨產品宣稱數字，那是廠商在自家測試集上的表現，跟你的實際會議差距通常很大。
台語場景目前最實用的路徑是剪映 / CapCut 字幕，仍需人工校對。
一張表選工具
| 你的情境 | 建議 |
|---|---|
| 個人、中文為主、預算 0 | iPhone + NotebookLM |
| 個人、影音 / 字幕 | iPhone + NotebookLM + 剪映 / CapCut |
| 英文團隊、線上會議多 | Otter |
| 跨團隊會議庫、CRM 整合 | Fireflies |
| 機敏內容、不出本機 | Whisper 開源 |
| 開發者要客製 | OpenAI Speech-to-Text API |
延伸閱讀
常見問題
Q: 2026 年 AI 會議記錄工具推薦哪個？
看語言與場景。中文為主 → NotebookLM（免費、事後整理）；英文 / 團隊 → Otter 或 Fireflies；機敏內容 → Whisper 開源本機 或 OpenAI API。沒有一個工具通吃所有場景。
Q: Otter.ai 跟 Fireflies.ai 主要差在哪？
Otter 強在英文即時轉錄、speaker diarization、會議搜尋；Fireflies 強在團隊會議庫、跨會議搜尋、CRM 整合（免費 800 mins 儲存）。個人 / 英文 → Otter；團隊 / 跨會議庫 → Fireflies。
Q: Whisper 真的免費嗎？
OpenAI 開源 Whisper 本身免費（本機跑要自付硬體 / 電費）。OpenAI Speech-to-Text API 是 usage-based pricing（Whisper $0.006/min 等）。完全 0 成本只在開源版本機跑這條路成立。
Q: 哪個工具的中文辨識最好？
中文表現會被錄音品質、口音、術語密度大幅影響，跨工具比較難得到通用結論。實作建議：先用同一段測試錄音跑各家，看自己場景的結果，再決定。
Q: 有沒有支援台語的工具？
目前沒有完美方案。剪映 / CapCut 的台語字幕在實作中可用，但仍要人工修正；Whisper 也有部分台語能力但表現浮動。混合中台語比純台語效果好，這個 lane 整體仍在發展。
Q: 免費額度用完之後怎麼辦？
Otter Free 每月 300 minutes 與 3 lifetime imports；Fireflies Free 無限 transcription 但 800 mins 儲存；NotebookLM Standard 每日 50 chats / 3 audio。額度撞牆 → 升 paid tier 或改路線。
Q: 這些工具會保存我的錄音嗎？隱私安全嗎？
雲端工具會把錄音上傳到第三方伺服器處理，依各家隱私政策。要完全不出本機 → Whisper 開源本機跑。要中度隱私 + 雲端便利 → 選 retention / 不訓練政策友善的工具，並依公司資安規範決定。
整理：Penna｜小企鵝 Penchan