GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-OSS 120B by OpenAI and DeepSeek V4 Pro by DeepSeek represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GPT-OSS 120B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GPT-OSS 120B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, DeepSeek V4 Pro provides an expanded memory horizon with 1,000K tokens. In latency-sensitive production environments, GPT-OSS 120B leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-OSS 120B
ওপেন হেভিওয়েটheavyweight ওপেন-weight GPT রিজনিং মডেল যা চলে এর ওপর একক GPU.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
45.5%
DeepSeek V4 Pro
এজেন্ট বুস্টOfficial পেশাদার edition এর V4 সম্বলিত 390% jump মধ্যে agentic এক্সিকিউশন সক্ষমতা এবং frugal $0.67 টাস্ক economic খরচ.
$1.32 / 1M
$3.96 / 1M
1M tokens
68.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-OSS 120B is 7.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- DeepSeek V4 Pro has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 80 tok/s.
- DeepSeek V4 Pro leads on SWE-bench coding (68.5% vs 45.5%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 120B | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 53 |
Provider | OpenAI | DeepSeek |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $1.32 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $3.96 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $0.76 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 80 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 45.5% | 68.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 68.5% | 81.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.14 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-OSS 120B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- o4-mini-ক্লাস পারফরম্যান্স সহ fully ওপেন-ওয়েটস
- চলে এর ওপর একক উচ্চ-মেমোরি GPU thanks প্রতি MoE রাউটিং
- শক্তিশালী টুল কলিং এর জন্য সেলফ-হোস্টেড এজেন্ট
- Near-o4-mini গুণমান এর ওপর ব্যক্তিগত ও সুরক্ষিত অবকাঠামো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Still behind প্রোপ্রাইটারি ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো এর ওপর রিজনিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র modality সহায়তা
- প্রয়োজন হয় serious GPU মেমোরি প্রতি self-host
DeepSeek V4 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- 390% measured leap মধ্যে মাল্টি-টার্ন স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট এক্সিকিউশন stability
- ব্যতিক্রমী টাস্ক economics সহ average $0.67 খরচ প্রতি জটিল benchmark টাস্ক
- সম্পূর্ণ 1M কনটেক্সট ইনপুট এবং 128K maximum আউটপুট টোকেন প্রজন্ম
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Succeeded মধ্যে raw architectural innovation দ্বারা V4.1-Flash causal encoder-decoder design
- Pure টেক্সট focus ছাড়াই নেটিভ উচ্চ-রেজোলিউশন ভিজ্যুয়াল প্রক্রিয়াকরণ
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-OSS 120B | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.14 | $0.67 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 52K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 25K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 120B | DeepSeek V4 Pro |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-oss-120b | deepseek-reasoner |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2026-08 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | May 2026 |
| আর্কিটেকচার | Sparse MoE transformer with reasoning | Next-Gen Sparse MoE with Agent RL Tuning |
| প্যারামিটার স্কেল | 117B (5.1B active MoE) | MoE (Colossal) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.15/1M) | পূর্ণ 1000K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.32/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.015/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.14/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 252 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 43 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 151 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-OSS 120B vs DeepSeek V4 Pro: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-OSS 120B or DeepSeek V4 Pro?
GPT-OSS 120B is more intelligent. It scores 56 compared with 53 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.76 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-OSS 120B has lower latency, with a time to first token of 0.48s compared with 0.58s.
Which model has a larger context window?
DeepSeek V4 Pro has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-OSS 120B if your priority is Self-hosted agents that need near-frontier quality on private data. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose DeepSeek V4 Pro if your workflow prioritizes Autonomous agent swarms, continuous code refactoring pipelines, and enterprise automation. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-OSS 120B compare to DeepSeek V4 Pro in API token pricing and cost per token?+
GPT-OSS 120B costs $0.15 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas DeepSeek V4 Pro costs $1.32 input and $3.96 output. Overall, GPT-OSS 120B is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-OSS 120B or DeepSeek V4 Pro?+
GPT-OSS 120B supports a context window of 131K tokens (~98k words), while DeepSeek V4 Pro supports 1,000K tokens (~750k words). Therefore, DeepSeek V4 Pro can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-OSS 120B or DeepSeek V4 Pro?+
GPT-OSS 120B scores 45.5% on SWE-bench Verified while DeepSeek V4 Pro scores 68.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, DeepSeek V4 Pro holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-OSS 120B and DeepSeek V4 Pro?+
GPT-OSS 120B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, DeepSeek V4 Pro provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-OSS 120B and DeepSeek V4 Pro?+
GPT-OSS 120B generates approximately 95 tokens per second, while DeepSeek V4 Pro delivers 80 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GPT-OSS 120B provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-OSS 120B and DeepSeek V4 Pro to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GPT-OSS 120B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to DeepSeek V4 Pro. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Claude Sonnet 5.5 vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4 Pro vs Claude Opus 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- DeepSeek V4 Pro vs GPT-6 Astra: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-OSS 120B vs Llama 5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 5 vs DeepSeek V4 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Super 120B A12B vs GPT-OSS 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs