GPT-OSS 20B vs Llama 3.1 8B
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-OSS 20B by OpenAI and Llama 3.1 8B by Meta 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, Llama 3.1 8B holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3.1 8B is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-OSS 20B provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, both models deliver balanced throughput and low time-to-first-token latency for interactive 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 20B
ওপেন রিজনিংওপেন-weight GPT রিজনিং মডেল এর জন্য সেলফ-হোস্টেড এজেন্ট এবং controllable ডিপ্লয়মেন্টসমূহ.
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Llama 3.1 8B
স্মল ওপেন Llamaশীর্ষস্থানীয় কমপ্যাক্ট ওপেন মডেল এর 2024 সহ 128K কনটেক্সট, বহুভাষিক fluency, এবং নেটিভ টুল ব্যবহার.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
22%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.1 8B is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-OSS 20B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Llama 3.1 8B is faster at 160 tok/s vs 160 tok/s.
- GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 22.0%).
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 20B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 46 | 60 |
Provider | OpenAI | Meta |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.50 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 33K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 22% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55% | 38% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.00 / 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 20B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-ওয়েটস — run it fully এর ওপর your own হার্ডওয়্যার
- ছোট enough এর জন্য laptop বা একক ভোক্তা GPU
- Cheap এর ওপর hosted providers এবং supports টুল কলিং
- চলে comfortably এর ওপর ভোক্তা হার্ডওয়্যার
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Clearly weaker চেয়ে ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলো এর ওপর hard রিজনিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র — no ভিশন বা অডিও ইনপুট
- Needs careful prompt tuning প্রতি reach এর সেরা আউটপুট
Llama 3.1 8B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ব্যতিক্রমী বুদ্ধিমত্তা এর জন্য 8B মডেল
- সম্পূর্ণ 128K কনটেক্সট উইন্ডো সহ clean recall
- বিশাল ওপেন-সোর্স ডেভেলপার ইকোসিস্টেম
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Smaller সক্ষমতা limits জটিল গণিত এবং architectural code রিজনিং
- টেক্সট-শুধুমাত্র মডেল
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-OSS 20B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.09 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 4K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 18K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-OSS 20B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-oss-20b | meta-llama/Llama-3.1-8B |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-08 | 2024-07 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | December 2023 |
| আর্কিটেকচার | Sparse MoE transformer with reasoning | Dense auto-regressive multilingual transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 21B (3.6B active MoE) | 8B |
| 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 ($0.1/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.01/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| 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) · 13 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 45 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 17 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 20B vs Llama 3.1 8B: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-OSS 20B or Llama 3.1 8B?
Llama 3.1 8B is more intelligent. It scores 60 compared with 46 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 8B is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 8B has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.26s.
Which model has a larger context window?
GPT-OSS 20B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-OSS 20B if your priority is Self-hosted agents, on-premise deployments and privacy-sensitive work. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.1 8B if your workflow prioritizes Local offline development, edge device inference, and cost-free SaaS backends. 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 20B compare to Llama 3.1 8B in API token pricing and cost per token?+
GPT-OSS 20B costs $0.10 per 1M input tokens and $0.50 per 1M output tokens, whereas Llama 3.1 8B costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Llama 3.1 8B 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 20B or Llama 3.1 8B?+
GPT-OSS 20B supports a context window of 131K tokens (~98k words), while Llama 3.1 8B supports 128K tokens (~96k words). Therefore, GPT-OSS 20B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-OSS 20B or Llama 3.1 8B?+
GPT-OSS 20B scores 32.5% on SWE-bench Verified while Llama 3.1 8B scores 22%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, GPT-OSS 20B holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-OSS 20B and Llama 3.1 8B?+
GPT-OSS 20B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Llama 3.1 8B focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-OSS 20B and Llama 3.1 8B?+
Both GPT-OSS 20B and Llama 3.1 8B deliver matching throughput at approximately 160 tokens per second. In latency-sensitive production environments, streaming response velocity is comparable, with real-world time-to-first-token (TTFT) determined primarily by provider routing and concurrency load.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-OSS 20B and Llama 3.1 8B to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 3.1 8B to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT-OSS 20B. 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
- Llama 3.1 8B vs Llama 3.1 70B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Llama 3.2 11B Vision vs Llama 3.1 8B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 12B v2 VL vs GPT-OSS 20B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: 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