Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs GPT-OSS 120B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron 3 Ultra 550B A55B de NVIDIA et GPT-OSS 120B de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron 3 Ultra 550B A55B propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $1.00/$3.00 par million de tokens, tandis que GPT-OSS 120B offre 131.1K tokens de contexte à $0.15/$0.60 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron 3 Ultra 550B A55B
Modèle de Base à Poids OuvertsNemotron 3 Ultra 550B A55B de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 65 tokens/s, un indice d’i
$1.00 / 1M
$3.00 / 1M
1M tokens
64.5%
GPT-OSS 120B
Modèle de Base à Poids OuvertsGPT-OSS 120B de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 95 tokens/s, un indice d’intelligence
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
45.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- GPT-OSS 120B is 5.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- GPT-OSS 120B is faster at 95 tok/s vs 65 tok/s.
- Nemotron 3 Ultra 550B A55B leads on SWE-bench coding (64.5% vs 45.5%).
| Caractéristique | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | GPT-OSS 120B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 60 | 56 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.00 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.00 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.68 / 1M | $0.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 65 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 64.5% | 45.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 76% | 68.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.25 / 1M | $0.01 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Nemotron 3 Ultra 550B A55B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 64.5% · GPQA Diamond 76%)
- Débit rapide de 65 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 620 ms
- Poids ouverts (550B (55B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-OSS 120B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 45.5% · GPQA Diamond 68.5%)
- Débit rapide de 95 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 480 ms
- Poids ouverts (117B (5.1B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama
Considerations & Trade-offs
- Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | GPT-OSS 120B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.14 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 48K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 24K | 22K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nemotron 3 Ultra 550B A55B | GPT-OSS 120B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-ultra-550b-a55b | gpt-oss-120b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | February 2026 | June 2024 |
| Architecture | Colossal Sparse MoE (550B Total / 55B Active) | Sparse MoE transformer with reasoning |
| Parameters | 550B (55B active MoE) | 117B (5.1B active MoE) |
| 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 ($1/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.25/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| 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) · 341 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1183 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 73 GB VRAM (4-bit Quantized) · 252 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| 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 |
Nemotron 3 Ultra 550B A55B vs GPT-OSS 120B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3 Ultra 550B A55B or GPT-OSS 120B?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B is more intelligent. It scores 60 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 120B is faster, generating 95 tokens per second compared with 65 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-OSS 120B is cheaper at $0.10 per 1M tokens blended, compared with $0.68 (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 0.62s.
Which model has a larger context window?
Nemotron 3 Ultra 550B A55B has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 131.1K tokens.
Verdict
Nemotron 3 Ultra 550B A55B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-OSS 120B (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Nemotron 3 Ultra 550B A55B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-OSS 120B assure un débit supérieur et GPT-OSS 120B offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron 3 Ultra 550B A55B ou GPT-OSS 120B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Nemotron 3 Ultra 550B A55B prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Nemotron 3 Ultra 550B A55B et GPT-OSS 120B ?+
Nemotron 3 Ultra 550B A55B est facturé $1.00 / $3.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.15 / $0.60 pour GPT-OSS 120B. En coût pondéré, GPT-OSS 120B est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron 3 Ultra 550B A55B prend en charge 1M tokens contre 131.1K tokens pour GPT-OSS 120B. Côté vitesse de génération, GPT-OSS 120B est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de NVIDIA et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).