Nemotron Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Nemotron Nano 9B v2 de NVIDIA et GPT-OSS 20B de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. Nemotron Nano 9B v2 propose une fenêtre de contexte de 131.1K tokens au tarif de $0.08/$0.20 par million de tokens, tandis que GPT-OSS 20B offre 131.1K tokens de contexte à $0.10/$0.50 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Nemotron Nano 9B v2
Modèle Léger et ÉconomiqueNemotron Nano 9B v2 de NVIDIA est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 140 tokens/s, un indice d’intelligenc
$0.08 / 1M
$0.20 / 1M
131.1K tokens
32.5%
GPT-OSS 20B
Raisonnement à Poids OuvertsGPT-OSS 20B de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, offrant une fenêtre de contexte de 131K, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence de 46/100 et un tar
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- Nemotron Nano 9B v2 is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-OSS 20B is faster at 160 tok/s vs 140 tok/s.
- GPT-OSS 20B leads on SWE-bench coding (32.5% vs 32.5%).
| Caractéristique | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 42 | 46 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.20 / 1M | $0.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 160 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 32.5% | 32.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 48% | 55% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 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 Nano 9B v2 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 48%)
- Débit rapide de 140 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 280 ms
- Poids ouverts (9B) 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 20B · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 33K tokens (SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 55%)
- Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 260 ms
- Poids ouverts (21B (3.6B 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 Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.06 | $0.09 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 18K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Nemotron Nano 9B v2 | GPT-OSS 20B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-nano-9b-v2 | gpt-oss-20b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-08 | 2025-08 |
| Knowledge Cutoff | June 2025 | June 2024 |
| Architecture | Efficient Dense Transformer | Sparse MoE transformer with reasoning |
| Parameters | 9B | 21B (3.6B 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 ($0.08/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.01/1M (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) · 6 GB VRAM (4-bit Quantized) · 19 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 13 GB VRAM (4-bit Quantized) · 45 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 Nano 9B v2 vs GPT-OSS 20B: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron Nano 9B v2 or GPT-OSS 20B?
GPT-OSS 20B is more intelligent. It scores 46 compared with 42 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-OSS 20B is faster, generating 160 tokens per second compared with 140 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron Nano 9B v2 is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GPT-OSS 20B has lower latency, with a time to first token of 0.26s compared with 0.28s.
Verdict
Nemotron Nano 9B v2 (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-OSS 20B (Conçu pour le raisonnement par chaîne de pensée à poids ouverts et haute efficacité, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : GPT-OSS 20B domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-OSS 20B assure un débit supérieur et Nemotron Nano 9B v2 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Nemotron Nano 9B v2 ou GPT-OSS 20B ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GPT-OSS 20B 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 Nano 9B v2 et GPT-OSS 20B ?+
Nemotron Nano 9B v2 est facturé $0.08 / $0.20 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.10 / $0.50 pour GPT-OSS 20B. En coût pondéré, Nemotron Nano 9B v2 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Nemotron Nano 9B v2 prend en charge 131.1K tokens contre 131.1K tokens pour GPT-OSS 20B. Côté vitesse de génération, GPT-OSS 20B 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).