GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT OSS Safeguard 120B von OpenAI und Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 von NVIDIA gehören zu den führenden KI-Modellen. GPT OSS Safeguard 120B bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.15/$0.60 pro 1M Tokens, während Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 128K Tokens Kontext zu $0.05/$0.10 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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GPT OSS Safeguard 120B
Open-Weights-BasismodellGPT OSS Safeguard 120B von OpenAI ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 131K Kontextfenster, 90 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 52/100 und $0.15/$0.6 pro 1M T
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
41%
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Open-Weights-BasismodellLlama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 von NVIDIA ist ein KI-Modell für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität mit 128K Kontextfenster, 180 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 36/100 und $0.
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- 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.
| Feature | 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 |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT OSS Safeguard 120B · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 41% · GPQA Diamond 65%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 90 Token/Sekunde bei nur 520 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (117B (5.1B MoE)) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 2K maximale Output-Token (Arena Elo 1160)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 180 Token/Sekunde bei nur 180 ms Erstlatenz (TTFT)
- Offene Modellgewichte (8B) für lokales Self-Hosting und Fine-Tuning über vLLM, SGLang oder Ollama
Considerations & Trade-offs
- Erfordert dedizierte GPU-Hardware mit ausreichend VRAM für den lokalen Betrieb in voller Präzision
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT OSS Safeguard 120B | Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-oss-safeguard-120b | llama-3-1-nemotron-safety-guard-8b-v3 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-10 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | August 2025 |
| Architecture | Sparse MoE safety-classifier model | Specialized Guardrail Classifier Transformer |
| Parameters | 117B (5.1B active MoE) | 8B |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.05/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.01/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Prompt-based JSON extraction only |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 5 GB VRAM (4-bit Quantized) · 17 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Schnelle Antworten (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.
Fazit
Sowohl GPT OSS Safeguard 120B (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (Optimal für Self-Hosting im eigenen Rechenzentrum, Fine-Tuning und volle Datensouveränität, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: GPT OSS Safeguard 120B führt bei komplexem Reasoning und Coding, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 liefert den höheren Token-Durchsatz und Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – GPT OSS Safeguard 120B oder Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt GPT OSS Safeguard 120B vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von GPT OSS Safeguard 120B und Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3?+
GPT OSS Safeguard 120B kostet $0.15 / $0.60 pro 1M Input-/Output-Tokens, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 liegt bei $0.05 / $0.10. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
GPT OSS Safeguard 120B bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von OpenAI und NVIDIA, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).