GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT OSS Safeguard 120B by OpenAI and Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 by NVIDIA 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 Nemotron Safety Guard 8B v3 holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT OSS Safeguard 120B provides an expanded memory horizon with 131K tokens. In latency-sensitive production environments, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 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 Safeguard 120B
নিরাপত্তা মডেলসুরক্ষা মডেল এর জন্য policy screening, moderation এবং risk-aware রাউটিং.
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
41%
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
নিরাপত্তা মডেলবিশেষায়িত 8B moderation এবং সুরক্ষা screening মডেল প্রদানকারী স্বল্প-লেটেন্সি risk assessment, jailbreak defense, এবং কমপ্লায়েন্স শ্রেণিবিভাগ.
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is 4.4x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster at 180 tok/s vs 90 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 36 |
Provider | OpenAI | NVIDIA |
Input Price Cost per million input tokens | $0.15 / 1M | $0.05 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.60 / 1M | $0.10 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.10 / 1M | $0.03 / 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 | 2K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 90 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 41% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 65% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.01 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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 Safeguard 120B · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- ওপেন-weight সুরক্ষা classifier you পারে audit এবং fine-tune
- রিজনিং traces make moderation decisions explainable
- Fits cleanly -তে existing moderation পাইপলাইন
- রিজনিং traces make moderation decisions auditable
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- নয় intended as সাধারণ-purpose সহকারী
- Policy categories must be supplied দ্বারা operator
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- আল্ট্রা-দ্রুত টোকেন শ্রেণিবিভাগ গতি (180 tps) সহ minimal compute লেটেন্সি
- Granular detection জুড়ে 13 risk categories including প্রম্পট ইনজেকশন এবং PII leakage
- Plugs seamlessly -তে NeMo Guardrails এবং এন্টারপ্রাইজ API gateways
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- বিশেষায়িত শ্রেণিবিভাগ মডেল; unsuitable এর জন্য সাধারণ generative টেক্সট বা কোডিং
- প্রয়োজন হয় strict prompt framing এর জন্য optimal সুরক্ষা taxonomy scoring
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.13 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 40K | 2K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-oss-safeguard-120b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-10 | 2025-10 |
| নলেজ কাটঅফ | June 2024 | August 2025 |
| আর্কিটেকচার | Sparse MoE safety-classifier model | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 117B (5.1B 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 ($0.15/1M) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.05/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.015/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.01/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | টেক্সট জেনারেশন (GUI অ্যাকশন লুপ নেই) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | প্রম্পট-ভিত্তিক টেক্সট/JSON আউটপুট |
| 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) · 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 Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT OSS Safeguard 120B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?
GPT OSS Safeguard 120B is more intelligent. It scores 52 compared with 36 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is faster, generating 180 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 is cheaper at $0.03 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 has lower latency, with a time to first token of 0.18s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 128K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT OSS Safeguard 120B if your priority is Content moderation, policy screening and safety routing layers. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 if your workflow prioritizes API gateway safety filtering, compliance auditing, and prompt injection defense. 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 Safeguard 120B compare to Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 in API token pricing and cost per token?+
GPT OSS Safeguard 120B costs $0.15 per 1M input tokens and $0.60 per 1M output tokens, whereas Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 costs $0.05 input and $0.10 output. Overall, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 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 Safeguard 120B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
GPT OSS Safeguard 120B supports a context window of 131K tokens (~98k words), while Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 supports 128K tokens (~96k words). Therefore, GPT OSS Safeguard 120B can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT OSS Safeguard 120B or Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
GPT OSS Safeguard 120B scores 41% on SWE-bench Verified, while Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GPT OSS Safeguard 120B provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT OSS Safeguard 120B and Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
GPT OSS Safeguard 120B features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT OSS Safeguard 120B and Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
GPT OSS Safeguard 120B generates approximately 90 tokens per second, while Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 delivers 180 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT OSS Safeguard 120B and Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to GPT OSS Safeguard 120B. 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
- Nemotron 3.5 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron 3 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: 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