Typeless 平替怎麼選？實測千問與 SayIt 後的 AI 語音輸入心得

最近更新日期 2026-07-17

最近很多知識型創作者都在推薦 Typeless 這類 AI 語音輸入工具，一開始我看到的時候，其實有點疑惑。

這不就是語音辨識嗎？後來自己試了才發現，事情沒有那麼單純。

我後來覺得，真正好用的 AI 語音輸入工具，重點不只是把聲音變成文字，而是它能不能把你原本很口語、很跳躍、很像在碎念的內容，整理成一段可以直接貼出去的文字。

這中間差很多，因為我們平常講話的時候，會有停頓、贅字、重複、語氣詞，也會一邊講一邊修正自己的想法。

如果只是一般語音辨識，它可能真的可以把你說的話轉成文字，但轉出來通常還不能直接使用，你還要重新斷句、刪掉贅字、補標點、調整段落，最後才有辦法變成一段別人看得懂的訊息。

所以我後來重新理解這件事：

AI 語音輸入的價值，不是「不用打字」而已，而是它幫你把原本講得很散的內容，整理成別人看得懂的文字，但也不能過度失去你原本的語氣

為什麼 Typeless 會讓很多人覺得好用？

Typeless 這類工具會被推薦，不是因為它發明了語音轉文字，而是因為它把後面的整理流程一起處理掉。

像我自己的使用情境，最常出現在 LINE、工作溝通、內容草稿、任務交辦和臨時想法整理。

以前如果要跟對方講一大段事情，通常會遇到兩個問題。

第一，傳語音很才比較好講完整，但對方不一定方便聽。

第二，自己慢慢打字可以整理清楚，但很花時間，尤其手機上打字很慢

當你要交代一件比較複雜的事情，例如請對方協助處理一個任務、整理一段想法、回覆客戶問題，這時候單純語音訊息很方便自己，卻不一定方便對方。

反過來說，如果你用 AI 語音輸入，直接把想講的話講完，工具再幫你整理成條列、段落或比較乾淨的文字，就會變成一種介於語音和打字之間的溝通方式。

這才是它真正省時間的地方，真正的關鍵其實不只是「辨識」，而是「整理」。

為什麼我會開始找 Typeless 平替？

原因也很現實，現在每個月要訂閱的軟體服務已經很多了，Typeless 如果真的能省很多時間，當然值得，但不是每個人每天都會用到那麼多。

像我這種狀況就很尷尬，我需要它，但又沒有到非訂閱不可，所以我開始測試各種 Typeless 平替方案。

有些工具的做法其實蠻直覺的：先用 Whisper 做語音轉文字，再丟給大語言模型整理，最後輸出一段比較乾淨的內容。

理論上很合理，但實際用下來，我發現有一個很大的問題。

如果第一層語音辨識就錯了，後面再怎麼用 AI 修文字，也只是把錯誤包裝得比較漂亮，例如人名、工具名稱、專有名詞、口音造成的辨識錯誤，只要一開始被轉錯，後面的 AI 通常很難準確猜回來。

而且這類流程通常還要等待連線、轉寫、整理，整體時間一拉長，體驗就會開始變差。

我測過一些用快捷鍵搭配 Whisper 和大語言模型的做法，包含 Mac Whisper 這類原本就能語音轉寫、再搭配自訂指令整理的方案。

不是不能用，但總是要等那一下下，還有結果出來時經常還需要調整修改。

千問：目前我覺得最接近 Typeless 使用感的平替

後來我在小紅書看到有人分享千問的語音輸入功能，我下載桌面版試用後，發現確實很接近我想要的使用方式。

千問的語音輸入不是只把聲音轉成逐字稿，應該跟 Typeless 一樣的機制，辨識過程就已經幫你做基本整理，包含斷句、條列、段落和語意順序，對我來說，這就很接近 Typeless 最有價值的地方。

但一開始它有一個很大的問題：輸出是簡體中文。

如果只是偶爾用，簡轉繁還可以接受，Mac 上轉繁體還算方便，但如果每天都要拿來寫 LINE、文章草稿或工作訊息，每次都要手動轉換，就會覺得有點麻煩。

後來我有寫信給他們客服回饋希望能增加繁體中文輸出，也一直等它更新，一開始進展不快，我猜可能是繁體中文使用者比較少，所以優先順序沒那麼前面。

但後來它新增了可以自訂需求的功能，我就嘗試設定「最終結果以繁體中文輸出」，結果真的可以用。

目前我的使用感受是，千問已經可以做到相當接近 Typeless 的體驗，它可以把一段語音整理成比較好讀的文字，也能根據設定輸出繁體中文，只是偶爾還是會有一些偏中國用語的詞彙，需要自己稍微修一下。

但以平替角度來看，這個程度我可以接受，畢竟是免費的。

千問還有什麼缺點？

第一個缺點是體積。

我其實只想用它的語音輸入功能，不一定需要完整桌面版，但目前它是包在桌面版裡，軟體體積蠻大的，對只想要輕量語音輸入的人來說，會覺得有點重。

這幾天我發現已經有單獨的「千問輸入法」，只是它沒有自訂指令的功能，兩個系統功能竟然沒有同步，也是很特別。

第二個缺點是隱私。

這也是所有線上語音輸入工具都要注意的地方，如果你輸入的內容包含客戶資料、內部機密、尚未公開的商業策略、個人隱私或不想被第三方處理的內容，就不太適合直接丟到線上語音工具裡。

這不是說它一定有問題，而是使用場景要分清楚。

我的做法很簡單：

一般溝通、內容草稿、公開文章想法，可以用。

客戶敏感資訊、帳號密碼、內部決策、合約內容，不用。

SayIt：台灣開源工具很有潛力，但我目前遇到穩定性問題

在寫這篇文章前，我也重新找了一下最近有沒有新的 Typeless 平替方案。

我看到電腦王阿達介紹一款叫 SayIt 的工具，主打開源、台灣開發，而且資料保留在本機。

這幾個關鍵字會讓人很有興趣。

因為對很多人來說，語音輸入最大的不安就是隱私。

如果能有一個本機運作、可以自己設定 API、又能整理語音內容的工具，那它就剛好補上千問這類線上工具的缺口。

我一開始安裝測試時，也覺得轉寫效果不錯，它可以搭配 API 使用，如果你有可用的額度，成本理論上也不會太高。

但我後來測試時遇到一個問題：AI 整理不是每次都會穩定跑出來，有些紀錄看起來只是原始語音辨識結果，沒有真的經過 AI 整理。

我確認 API 額度沒有超過，也看到回報區有人提到類似狀況，所以我目前會先把它當成還需要再觀察的工具，前幾天 Sayit 更新版本已經處理了這個問題，但也有一個新問題，原本可以快速出結果的 Groq 模型聽說要下架了，我測試 Gemini 模型，速度就慢了不少，所以本質上還是跟 Typeless 有差異。

現階段我的實測來說，如果你要的是每天穩定使用、講完就貼出去，千問目前比較接近可用狀態。

Typeless、千問、SayIt 怎麼選？

如果你每天蠻常靠語音輸入工作，而且希望設定越少越好，Typeless 這類工具還是最省事。

如果你想找免費或低成本平替，而且可以接受桌面版比較大、偶爾需要修正少數用語，千問目前是我會優先拿來測試的方案。

如果你最重視資料隱私、偏好開源工具，那 SayIt 值得關注。

我會這樣分：

Typeless 平替快速 FAQ