Typeless का विकल्प: Fn दबाएँ, बोलें। आपकी आवाज़ आपके डिवाइस पर रहती है।

Typeless एक बेहतरीन प्रोडक्ट है। मैंने इसे कई महीनों तक इस्तेमाल किया और अनुभव बहुत अच्छा रहा—सटीक पहचान, और LLM पॉलिश कैज़ुअल बातचीत को साफ़ और प्रोफ़ेशनल बना देता है। Fn दबाएँ, बोलें, छोड़ें, और यह अपने आप "उम" और "अ" हटा देता है, तैयार टेक्स्ट दे देता है। यह सहज अनुभव सच में बहुत अच्छा है।

लेकिन इस्तेमाल के दौरान मुझे तीन ऐसी समस्याएँ मिलीं जिन्हें नज़रअंदाज़ नहीं कर सकता:

1. आवाज़ अपलोड डिलीट नहीं हो सकती

हर बार जब आप Fn दबाते हैं, आपकी आवाज़ क्लाउड सर्वर पर जाती है। Typeless ज़ीरो डेटा रिटेंशन का दावा करता है, लेकिन यह पॉलिसी का वादा है, आर्किटेक्चरल गारंटी नहीं। कानूनी नोट्स, मेडिकल रिकॉर्ड, कॉन्फ़िडेंशियल बिज़नेस आइडिया—ऐसी कोई भी स्थिति जहाँ पूर्ण प्राइवेसी ज़रूरी है—क्लाउड अपलोड स्वीकार्य नहीं है।

Whisper Notes आपके Mac के Neural Engine या iPhone चिप पर OpenAI का Whisper large-v3-turbo लोकली चलाता है। ऑडियो कभी आपके डिवाइस से बाहर नहीं जाता। यह पॉलिसी नहीं—यह फ़िज़िकल रियलिटी है।

2. स्लो स्पीड—ASR के बाद LLM प्रोसेसिंग का इंतज़ार

Typeless का वर्कफ़्लो: स्पीच रिकग्निशन (ASR) → क्लाउड पर अपलोड → LLM पॉलिश → टेक्स्ट वापस। इस प्रक्रिया में समय लगता है।

Whisper Notes सीधे Neural Engine पर ट्रांसक्राइब करता है, लगभग 10-12x रियल-टाइम स्पीड पर। कोई नेटवर्क लेटेंसी नहीं। कोई सर्वर क्यू नहीं। 60 सेकंड की रिकॉर्डिंग लगभग 5 सेकंड में पूरी होती है।

ट्रेड-ऑफ़: Typeless धीमा है लेकिन पॉलिश्ड टेक्स्ट देता है; Whisper Notes तेज़ है लेकिन हूबहू शब्द-दर-शब्द।

3. $30/महीना सब्सक्रिप्शन

Typeless क्लाउड इंफ़्रास्ट्रक्चर चलाता है—सर्वर, थर्ड-पार्टी LLM API—जिसकी लागत लगातार आती है। सब्सक्रिप्शन उस इंफ़्रास्ट्रक्चर को फ़ंड करता है। क्लाउड सर्विसेज़ के लिए यह तर्कसंगत प्राइसिंग है।

Whisper Notes का कोई क्लाउड बैकएंड नहीं है। कम्प्यूटेशन आपके हार्डवेयर पर होता है, आपकी बिजली से। कोई रिकरिंग कॉस्ट नहीं तो कोई रिकरिंग फ़ीस नहीं। सॉफ़्टवेयर जो आपके अपने डिवाइस पर चलता है, ओपन-सोर्स मॉडल (Whisper) इस्तेमाल करता है—इसे किराए पर क्यों लिया जाए, खरीदा क्यों नहीं?

दोनों ऐप्स Fn key सिस्टम-वाइड डिक्टेशन सपोर्ट करते हैं। यह कोर फ़ीचर है।

Whisper Notes इसके अलावा देता है:

ऑडियो फ़ाइल इम्पोर्ट: पहले से रिकॉर्ड की गई ऑडियो या वीडियो फ़ाइलें ड्रैग करें। इंटरव्यू, मीटिंग, लेक्चर—कुछ भी जो पहले से कैप्चर किया गया है, ट्रांसक्राइब करें। Typeless सिर्फ़ लाइव डिक्टेशन पर फ़ोकस करता है।

मॉडल फ़्लेक्सिबिलिटी: फ़िलहाल Whisper large-v3-turbo चलाता है। भविष्य के अपडेट में अतिरिक्त मॉडल (Parakeet, Gemini-बेस्ड स्पीच मॉडल) सपोर्ट हो सकते हैं। Typeless प्रोप्राइटरी क्लाउड LLM इस्तेमाल करता है।

एक्सपोर्ट फ़ॉर्मेट: Text, SRT, VTT, JSON। अगर आपको सबटाइटल या स्ट्रक्चर्ड डेटा चाहिए, Whisper Notes संभाल लेता है। Typeless कर्सर पर टेक्स्ट इन्सर्शन के लिए ऑप्टिमाइज़ करता है।

अगर आपका वर्कफ़्लो सिर्फ़ मैसेज और ईमेल के लिए लाइव डिक्टेशन है, तो दोनों ऐप्स काम करते हैं। अगर आपको बैच ट्रांसक्रिप्शन, सबटाइटल जनरेशन, या मॉडल चॉइस चाहिए, Whisper Notes ज़्यादा यूज़ केसेज़ कवर करता है।

Typeless की कुछ असली ताकतें हैं जो इसे कुछ ख़ास यूज़र्स के लिए बेहतर विकल्प बनाती हैं:

पॉलिश्ड कैज़ुअल कम्युनिकेशन: अगर आप मुख्य रूप से Slack मैसेज और क्विक ईमेल के लिए इस्तेमाल करते हैं, Typeless का LLM क्लीनअप काफ़ी साफ़ आउटपुट देता है। यह अपने आप "उम", "अ" जैसे फ़िलर शब्द हटा देता है। जो यूज़र्स पॉलिश को शब्द-दर-शब्द सटीकता से ज़्यादा महत्व देते हैं, उनके लिए यह सच में फ़ायदेमंद है।

Windows सपोर्ट: Whisper Notes सिर्फ़ Mac/iOS पर उपलब्ध है। अगर आप Windows पर काम करते हैं, Typeless उन कुछ हाई-क्वालिटी ऑप्शन में से है जो दोनों प्लेटफ़ॉर्म कवर करता है।

Context-Aware फ़ॉर्मेटिंग: Typeless टारगेट एप्लिकेशन के अनुसार टोन और स्ट्रक्चर एडजस्ट करता है। Slack में कैज़ुअल फ़ॉर्मेटिंग; Gmail में प्रोफ़ेशनल फ़ॉर्मेटिंग। यह बेहतरीन सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग है।

फ़्री टियर: Typeless हर हफ़्ते 4,000 शब्द मुफ़्त देता है। अगर आप कम इस्तेमाल करते हैं, तो फ़्री टियर काफ़ी हो सकता है। Whisper Notes की शुरुआती कीमत $4.99 है (बहुत कम, लेकिन मुफ़्त नहीं)।

अगर आप क्लाउड प्रोसेसिंग पर भरोसा करते हैं, AI पॉलिश्ड आउटपुट चाहते हैं, और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म काम करते हैं, Typeless अच्छी तरह बना हुआ सॉफ़्टवेयर है। यह घटिया नहीं है; बस इसका आर्किटेक्चर अलग है।

भविष्य की योजना: लोकल LLM पॉलिश

हम ऑप्शनल लोकल LLM पोस्ट-प्रोसेसिंग जोड़ने पर विचार कर रहे हैं—लोकल ASR → लोकल LLM पॉलिश। डिवाइस पर मॉडल (जैसे Llama या Mistral) इस्तेमाल करके, आप पॉलिश्ड कैज़ुअल स्पीच पा सकते हैं, प्राइवेसी बनाए रखते हुए। न आवाज़ अपलोड होगी न टेक्स्ट। यह दोनों दुनिया का सबसे अच्छा संयोजन होगा: पॉलिश्ड आउटपुट + आर्किटेक्चरल प्राइवेसी गारंटी।

Whisper Notes आपकी बोली साफ़ नहीं करता। अगर आप बार-बार "उम" और "अ" बोलते हैं, ट्रांसक्रिप्ट में वे शामिल रहते हैं। यह शब्द-दर-शब्द ट्रांसक्रिप्शन है।

प्रोफ़ेशनल डॉक्यूमेंटेशन के लिए—कानूनी बयान, मेडिकल नोट्स, पत्रकारिता इंटरव्यू—शब्द-दर-शब्द ही एकमात्र स्वीकार्य तरीका है। जो बोला गया वही ट्रांसक्रिप्ट में आना चाहिए।

कैज़ुअल बातचीत के लिए, शब्द-दर-शब्द ट्रांसक्रिप्शन थोड़ा कच्चा लग सकता है। अगर आप बोलते हैं "तो, उम, जैसे, मुझे लगता है हमें, अ, शायद यह ट्राई करना चाहिए," तो आपको ठीक यही मिलेगा। Typeless इसे "मुझे लगता है हमें यह ट्राई करना चाहिए" में बदल देता।

भविष्य में विचार: हम ऑप्शनल लोकल LLM पोस्ट-प्रोसेसिंग (ऑन-डिवाइस, Llama या Mistral जैसे मॉडल) जोड़ सकते हैं उन यूज़र्स के लिए जो क्लीनअप चाहते हैं बिना क्लाउड अपलोड के। यह प्राइवेसी बनाए रखते हुए पॉलिश जोड़ेगा। लेकिन अभी यह लागू नहीं है।

मौजूदा हकीकत: अगर आपको पॉलिश्ड कैज़ुअल आउटपुट चाहिए, Typeless बेहतर UX देता है। अगर आपको शब्द-दर-शब्द सटीकता चाहिए या क्लाउड अपलोड नहीं चाहते, Whisper Notes सही विकल्प है।

हमने प्राइवेसी और स्पीड को ऑप्टिमाइज़ करना चुना। इसका मतलब है कैज़ुअल इस्तेमाल में कम पॉलिश्ड आउटपुट स्वीकार करना। ईमानदार रणनीति: हम सुविधा के बदले डेटा संप्रभुता चुनते हैं।