GPT-OSS 20B vs Llama 3.1 8B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-OSS 20BとMetaのLlama 3.1 8Bは、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-OSS 20Bは131.1K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.10/出力$0.50、一方のLlama 3.1 8Bは128K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-OSS 20B
オープンウェイト推論モデルOpenAI の GPT-OSS 20B は、強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 46/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.5）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.50 / 1M
131.1K tokens
32.5%
Llama 3.1 8B
オープンウェイト基盤モデルMeta の Llama 3.1 8B は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 60/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
22%
ひと目でわかる主な違い
- 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%).
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-OSS 20B · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 32.5% · GPQA Diamond 55%）
- 毎秒 160 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 260ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (21B (3.6B MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Llama 3.1 8B · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 22% · GPQA Diamond 38%）
- 毎秒 160 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 220ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (8B)として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| 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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-OSS 20B | Llama 3.1 8B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-oss-20b | meta-llama/Llama-3.1-8B |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-08 | 2024-07 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | December 2023 |
| Architecture | Sparse MoE transformer with reasoning | Dense auto-regressive multilingual transformer |
| Parameters | 21B (3.6B 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 ($0.1/1M in) across full 131K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.01/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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 | 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) · 13 GB VRAM (4-bit Quantized) · 45 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 20B vs Llama 3.1 8B: よくある質問 (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.
総合評価
GPT-OSS 20B（強化学習により鍛えられた高効率なオープンウェイト論理推論、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とLlama 3.1 8B（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではLlama 3.1 8Bがリードし、応答速度とスループットではGPT-OSS 20Bが優れ、APIコスト効率ではLlama 3.1 8Bが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-OSS 20B と Llama 3.1 8B のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Llama 3.1 8B が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-OSS 20B と Llama 3.1 8B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-OSS 20B は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.50、Llama 3.1 8B は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Llama 3.1 8B がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-OSS 20B が 131.1K トークン、Llama 3.1 8B が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-OSS 20B がリードしています。
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.
公的ソース: OpenAIおよびMeta公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。