Nemotron 3.5 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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NVIDIAのNemotron 3.5 Content SafetyとOpenAIのGPT OSS Safeguard 120Bは、注目度の高い主要AIモデルです。Nemotron 3.5 Content Safetyは128K 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$0.08/出力$0.16、一方のGPT OSS Safeguard 120Bは131.1K トークンのコンテキストで入力$0.15/出力$0.60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。
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Nemotron 3.5 Content Safety
オープンウェイト基盤モデルNVIDIA の Nemotron 3.5 Content Safety 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 39/100（1Mトークンあたり入力$0.08・出力$0.16）を実現しています。
$0.08 / 1M
$0.16 / 1M
128K tokens
N/A
GPT OSS Safeguard 120B
オープンウェイト基盤モデルOpenAI の GPT OSS Safeguard 120B 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。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 90 トークンの生成速度、知能指数 52/100（1Mトークンあたり入力$0.15・出力$0.6）を実現しています。
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
41%
ひと目でわかる主な違い
- Nemotron 3.5 Content Safety is 2.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT OSS Safeguard 120B has a larger context window (131K vs 128K tokens).
- Nemotron 3.5 Content Safety is faster at 160 tok/s vs 90 tok/s.
| Feature | Nemotron 3.5 Content Safety | GPT OSS Safeguard 120B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 39 | 52 |
Provider | NVIDIA | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.08 / 1M | $0.15 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.16 / 1M | $0.60 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.05 / 1M | $0.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 2K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 90 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 41% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
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.
Nemotron 3.5 Content Safety · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 2K トークンの出力容量（Arena Elo 1200）
- 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 (12B)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
GPT OSS Safeguard 120B · 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 41% · GPQA Diamond 65%）
- 毎秒 90 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 520ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (117B (5.1B 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Nemotron 3.5 Content Safety | GPT OSS Safeguard 120B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.02 | $0.13 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 2K | 40K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 1K | 20K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Nemotron 3.5 Content Safety | GPT OSS Safeguard 120B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | nemotron-3-5-content-safety | gpt-oss-safeguard-120b |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-06 | 2025-10 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | June 2024 |
| Architecture | Multimodal Safety & Compliance Classifier | Sparse MoE safety-classifier model |
| Parameters | 12B | 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 ($0.08/1M in) across full 128K window | Flat rate ($0.15/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.02/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.015/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Text-only completion (No GUI action loop) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 7 GB VRAM (4-bit Quantized) · 26 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, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
Nemotron 3.5 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Nemotron 3.5 Content Safety or GPT OSS Safeguard 120B?
GPT OSS Safeguard 120B is more intelligent. It scores 52 compared with 39 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Nemotron 3.5 Content Safety is faster, generating 160 tokens per second compared with 90 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Nemotron 3.5 Content Safety is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.10 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Nemotron 3.5 Content Safety has lower latency, with a time to first token of 0.22s 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.
総合評価
Nemotron 3.5 Content Safety（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。）とGPT OSS Safeguard 120B（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GPT OSS Safeguard 120Bがリードし、応答速度とスループットではNemotron 3.5 Content Safetyが優れ、APIコスト効率ではNemotron 3.5 Content Safety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 Nemotron 3.5 Content Safety と GPT OSS Safeguard 120B 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 GPT OSS Safeguard 120B 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。
Nemotron 3.5 Content Safety と GPT OSS Safeguard 120B ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Nemotron 3.5 Content Safety は100万トークンあたり入力$0.08 / 出力$0.16、GPT OSS Safeguard 120B は入力$0.15 / 出力$0.60です。総合的なコスト効率では Nemotron 3.5 Content Safety 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 Nemotron 3.5 Content Safety が 128K トークン、GPT OSS Safeguard 120B が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Nemotron 3.5 Content Safety 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: NVIDIAおよびOpenAI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)。