GPT OSS Safeguard 120B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
OpenAI tarafından geliştirilen GPT OSS Safeguard 120B ve NVIDIA tarafından sunulan Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3, kendi sınıflarının öne çıkan yapay zeka modelleridir. GPT OSS Safeguard 120B, 131.1K token bağlam penceresi ve 1M token başına $0.15/$0.60 fiyat sunarken; Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3, 128K token bağlam penceresi ve $0.05/$0.10 fiyatla gelir. Aşağıda tüm benchmark, hız ve maliyet detaylarını inceleyebilirsiniz.
İstediğiniz Modelleri Seçin ve Karşılaştırın
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT OSS Safeguard 120B
Açık Ağırlıklı Temel ModelOpenAI tarafından geliştirilen GPT OSS Safeguard 120B; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 131K bağlam penceresi, 90 token/sn hız, 52/100 zeka indeksi ve 1M token baş
$0.15 / 1M
$0.60 / 1M
131.1K tokens
41%
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3
Açık Ağırlıklı Temel ModelNVIDIA tarafından geliştirilen Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3; özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği için tasarlanmış olup 128K bağlam penceresi, 180 token/sn hız, 36/100 zeka indeksi
$0.05 / 1M
$0.10 / 1M
128K tokens
N/A
Bir Bakışta Temel Farklar
- 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 |
Hangi Alanda Kim Kazanıyor?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Doğrulanmış Benchmark Puanları
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.
Gecikme Süresi ve Yanıt Hızı
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Gerçek Zamanlı Token Maliyet Simülatörü
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT OSS Safeguard 120B · Strengths & Key Advantages
- 131K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 33K çıktı tokenı kapasitesi (SWE-bench Verified 41% · GPQA Diamond 65%)
- Sadece 520 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 90 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (117B (5.1B MoE))
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 · Strengths & Key Advantages
- 128K bağlam penceresi ve yanıt başına maksimum 2K çıktı tokenı kapasitesi (Arena Elo 1160)
- Sadece 180 ms ilk token gecikmesi (TTFT) ile saniyede 180 token yüksek üretim hızı
- vLLM, SGLang veya Ollama üzerinden yerel GPU sunucularında barındırılabilen açık ağırlıklı mimari (8B)
Considerations & Trade-offs
- Tam hassasiyette yerel GPU çıkarımı için yeterli VRAM kapasitesine sahip donanım altyapısı gerektirir
- Çok karmaşık akademik ve bilimsel çıkarımlarda üst düzey ağır akıl yürütme modelleri daha derin sonuçlar verebilir
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 |
Teknik Özellikler
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: Hızlı Yanıtlar (SSS)
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.
Sonuç
Hem GPT OSS Safeguard 120B (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) hem de Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 (özel sunucuda kendi kendine barındırma (self-hosting), ince ayar ve tam veri egemenliği, kurumsal RAG mimarileri ve ölçeklenebilir üretim API entegrasyonları için idealdir.) güçlü üretim seçenekleridir: GPT OSS Safeguard 120B karmaşık akıl yürütme ve kodlama testlerinde öne çıkarken, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 daha yüksek üretim hızı sağlar; Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 ise yüksek hacimli API kullanımlarında daha ekonomiktir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Kodlama ve akıl yürütme için GPT OSS Safeguard 120B mi yoksa Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 mi daha iyi?+
Bileşik zeka endeksi ve yazılım testlerinde GPT OSS Safeguard 120B önde yer alıyor. Detaylı karşılaştırma için yukarıdaki SWE-bench ve GPQA tablolarına göz atabilirsiniz.
GPT OSS Safeguard 120B ve Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 API fiyatları nasıl karşılaştırılır?+
GPT OSS Safeguard 120B 1M giriş/çıkış tokeni başına $0.15 / $0.60 ücretlendirilirken, Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 $0.05 / $0.10 seviyesindedir. Karma maliyette Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 daha avantajlıdır.
Hangi modelin bağlam penceresi daha geniş ve hızı daha yüksek?+
GPT OSS Safeguard 120B 131.1K token bağlam penceresi sunarken Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 128K token kapasiteye sahiptir. Saniyedeki token üretim hızında ise Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 öndedir.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Nemotron 3.5 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron 3 Content Safety vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs GPT OSS Safeguard 120B: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Nemotron Content Safety Reasoning 4B vs Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmark, API Fiyatları ve Hız Karşılaştırması (2026)Karşılaştır
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.
Resmi kaynaklar: OpenAI ve NVIDIA resmi API dokümantasyonu, sistem kartları ve bağımsız benchmark testleri (2026).