Zum Inhalt springen
Alpha
  • Modelle
  • Ranglisten
  • Ori
Vertrieb kontaktieren

Fußzeile

OpenRouterOpenRouter
© 2026 OpenRouter, Inc

Produkt

  • Chat
  • Ranglisten
  • Leistungsvergleiche
  • Apps
  • Entdecken
  • Modelle
  • Ori
  • Sammlungen
  • Anbieter
  • Tools
  • Preise
  • Business
  • Enterprise
  • Labs

Unternehmen

  • Über
  • Blog
  • Kunden
  • Karriere
    Offene Stellen
  • Datenschutz
  • Nutzungsbedingungen
  • Vertrauenszentrum
  • Support
  • Funktioniert mit OR
  • Daten
  • Marke

Entwickler

  • Dokumentation
  • API-Referenz
  • Entwicklerplattform
  • Status
  • KI-Sitemap

Verbinden

  • Discord
  • GitHub
  • LinkedIn
  • X
  • YouTube
Favicon für openai

OpenAI: gpt-oss-20b

openai/gpt-oss-20b

Modellgewichte
Vergleich

gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for lower-latency inference and deployability on consumer or single-GPU hardware. The model is trained in OpenAI’s Harmony response format and supports reasoning level configuration, fine-tuning, and agentic capabilities including function calling, tool use, and structured outputs.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,004 $ / 0,017 $pro 1 Mio.
Kontext
131K
Veröffentlicht
5. Aug. 2025
Wissensstand
Juni 2024
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitLeistungsvergleicheAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Verschiedene Unternehmen hosten dasselbe Modell. OpenRouter leitet Ihre Anfrage je nach gewähltem Routing-Modus an eines davon weiter — Balanced (Preis + Geschwindigkeit), Nitro (am schnellsten) oder Floor (am günstigsten).

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Zusammenfassung der Benchmark-Ergebnisse für OpenAI: gpt-oss-20b (Artificial Analysis, Design Arena und Vals AI)
QuelleBenchmarkErgebnis
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) Coding Index20,7
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) Agentic Index1,2
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) GPQA Diamond68.8%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) HLE11.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) IFBench65.1%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) τ²-Bench Telecom60.2%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) AA-LCR34.7%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) τ-Bench Banking7.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) GDPval-AA0.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) CritPt1.4%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) LiveCodeBench77.7%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) SciCode38.9%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) Terminal-Bench Hard10.6%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) Terminal-Bench 4.00.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) Terminal-Bench 2.113.9%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) MMLU-Pro74.8%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (High) AIME 202589.3%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) GPQA Diamond61.1%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) HLE5.3%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) IFBench57.8%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) τ²-Bench Telecom50.3%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) AA-LCR31.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) CritPt0.0%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) LiveCodeBench65.2%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) Terminal-Bench Hard4.5%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) MMLU-Pro71.8%
Artificial Analysisgpt-oss-20b (Low) AIME 202562.3%
Design ArenaGPT OSS 20B Models Arena Data Visualization Elo933
Design ArenaGPT OSS 20B Models Arena Website Elo852
Vals AIGPT OSS 20B AIME86.0%
Vals AIGPT OSS 20B CaseLaw v243.8%
Vals AIGPT OSS 20B CorpFin v253.1%
Vals AIGPT OSS 20B GPQA Diamond68.9%
Vals AIGPT OSS 20B LiveCodeBench80.4%
Vals AIGPT OSS 20B LegalBench70.8%
Vals AIGPT OSS 20B MATH 50094.2%
Vals AIGPT OSS 20B MedQA82.9%
Vals AIGPT OSS 20B MGSM89.0%
Vals AIGPT OSS 20B MMLU Pro71.6%
Vals AIGPT OSS 20B TaxEval v263.7%

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Über regionales Routing innerhalb der EU verfügbar

OpenAI: gpt-oss-20b ist über regionsinternes EU-Routing verfügbar. An eu.openrouter.ai gesendete Anfragen werden in der EU entschlüsselt und ausschließlich an gemeinsam genutzte Anbieter-Endpunkte in Europa (EU/EWR, Vereinigtes Königreich und Schweiz) weitergeleitet.

Anbieter in Europa
Amazon Bedrock
Preise in Europa
  • Amazon Bedrock: 0,07 $/M tokens Eingabe, 0,15 $/M tokens Ausgabe
Basis-URL
https://eu.openrouter.ai/api/v1
Tarif
Erfordert Business oder Enterprise. Self-Service mit Business: kein Vertrag, kein monatlicher Mindestbetrag. OpenRouter Business für Routing innerhalb der EU

Im Fehlerfall gesperrt: Wenn kein gemeinsam genutzter Anbieter-Endpunkt in Europa verfügbar ist, schlägt die Anfrage fehl, statt die Region zu verlassen. Anfragen, die mit Ihrem eigenen BYOK-Schlüssel bedient werden, gehen an die Region Ihrer Bereitstellung, die Sie selbst kontrollieren. Dokumentation zum regionsinternen Routing

Weitere Modelle entdecken

KI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,006 $0,026 $0,0050 $0,41s121 tps
99,42 %
0,018 $0,090 $0,0090 $1,61s58 tps
99,98 %
0,020 $0,100 $--0,43s131 tps
99,98 %
0,029 $0,140 $0,0290 $0,56s59 tps
99,98 %
0,030 $0,130 $0,0300 $0,30s123 tps
99,91 %
0,030 $0,140 $--0,96s61 tps
99,74 %
0,030 $0,150 $0,0200 $1,93s94 tps
99,70 %
0,040 $0,180 $--1,04s84 tps
91,35 %
0,070 $0,150 $--0,41s408 tps
100,00 %
0,075 $0,300 $0,0375 $0,38s393 tps
100,00 %
Nicht beim Routing im Modus Standard verwendet:Warum diese Endpunkte nicht verwendet werden
0,070 $0,150 $--0,50s126 tps
100,00 %
Durchsatz
408Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
0,30s

P50, bester Anbieter

AutoExacto-Leistungsvergleiche
GPQA DiamondTAU-BenchDekaLLM68,5 %--SiliconFlow63,0 %--auto-routing66,7 %52,5 %Novita58,1 %--Darkbloom64,7 %51,1 %
+8 weitere Anbieter
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
97,36 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 97,36 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
97,10 %
Without Routing
93,96 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://heyditto.ai/
HeyDitto
neu
137BToken
2.
Favicon für https://jobleads.com/
JobLeads LLM
Use AI to find jobs for you
31,2BToken
3.
Favicon für https://centralcommand.io/
Central Command
neu
22,8BToken
4.
Favicon für https://fvchat.app/
FVChat
neu
9,8BToken
5.
Favicon für https://gdevelop.io/
GDevelop
AI assisted game engine.
7,11BToken

Häufig gestellte Fragen

gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for lower-latency inference and deployability on consumer or single-GPU hardware.

gpt-oss-20b kostet 0,004 $/M Eingabe-Token und 0,017 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,003 $/M tokens.

gpt-oss-20b hat ein Kontextfenster von 131.072 Token. Es unterstützt bis zu 32.768 Completion-Token.

Ja. gpt-oss-20b akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe bei 9 der 10 Anbieter, die es bereitstellen, und Anfragen, die Tools senden, werden an diese Anbieter weitergeleitet. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

gpt-oss-20b wird auf OpenRouter von 10 Anbietern bereitgestellt: Prime Intellect, Darkbloom, AkashML, DekaLLM, CoreWeave, DeepInfra, Parasail, SiliconFlow und 2 weitere. Anfragen werden an den besten verfügbaren Anbieter weitergeleitet, bei Ausfällen wird automatisch zu den anderen gewechselt, und Sie können Anbieter über das Anbieter-Routing festlegen oder ausschließen.

gpt-oss-20b wurde am 5. August 2025 veröffentlicht. Der Wissensstand reicht bis zum 30. Juni 2024.

Weitere Modelle von OpenAI

GPT-6.1 Terra Pro

GPT-6.1 Terra Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Terra, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Terra and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Terra instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT-6.1 Terra Pro (batch)

GPT-6.1 Terra Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Terra, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Terra and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Terra instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext0,50 $ / 2,50 $
GPT-6.1 Terra

GPT-6.1 Terra is the mid-tier model in OpenAI's GPT-6.1 series, priced below GPT-6.1 Sol. It is suited for everyday agentic, coding, and writing work, is particularly strong at understanding screenshots and on-screen content, and is efficient enough for high-volume workloads.

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT-6.1 Terra (batch)

GPT-6.1 Terra is the mid-tier model in OpenAI's GPT-6.1 series, priced below GPT-6.1 Sol. It is suited for everyday agentic, coding, and writing work, is particularly strong at understanding screenshots and on-screen content, and is efficient enough for high-volume workloads.

Text1,1M Kontext0,50 $ / 2,50 $
GPT-6 Luna Decisions

GPT-6 Luna Decisions is GPT-6 Luna served through OpenAI's Decisions API. Instead of generating text, it reads the content passed as state (text, JSON, or images) and returns typed, probabilistic answers to named questions in a single request: the probability of yes for a yes/no question (noul), a probability for every option plus the most likely one (choice), or a probability for every level of an ordered rubric plus the expected score (score).

It is built for classification, routing, moderation, and rubric grading where application code thresholds the returned numbers rather than parsing a chat reply. A request can carry up to 200 questions about the same content.

Entscheidungen0,10 $ / 0 $
GPT-6.1 Sol Pro

GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext2 $ / 10 $
GPT-6.1 Sol Pro (batch)

GPT-6.1 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6.1 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6.1 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6.1 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional work, and multi-step business workflow automation, and approaches Astra-level results on these tasks at a much lower cost. Compared with GPT-6 Sol, it makes fewer factual errors and is more reliable at respecting explicit restrictions and user intent during agentic tasks.

Text1,1M Kontext2 $ / 10 $
GPT-6.1 Sol (batch)

GPT-6.1 Sol is an upgrade to GPT-6 Sol from OpenAI, positioned below the flagship GPT-6 Astra in the GPT-6 series. It is suited for agentic coding, computer use, document-heavy professional work, and multi-step business workflow automation, and approaches Astra-level results on these tasks at a much lower cost. Compared with GPT-6 Sol, it makes fewer factual errors and is more reliable at respecting explicit restrictions and user intent during agentic tasks.

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT-6 Luna Pro

GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as GPT-6 Luna, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Luna and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Luna instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext0,10 $ / 0,50 $
GPT-6 Luna Pro (batch)

GPT-6 Luna Pro is the same underlying model as GPT-6 Luna, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Luna and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Luna instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext0,05 $ / 0,25 $
GPT-6 Luna

GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic tasks, and at higher reasoning effort it can take on complex software engineering and computer-use tasks that previously called for a Sol-tier model. It shares the GPT-6 family's gains in factual reliability and its clearer, more concise communication style.

Text1,1M Kontext0,10 $ / 0,50 $
GPT-6 Luna (batch)

GPT-6 Luna is the fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below GPT-6 Sol. It is suited for high-volume and latency-sensitive workloads such as chat, classification, and lightweight agentic tasks, and at higher reasoning effort it can take on complex software engineering and computer-use tasks that previously called for a Sol-tier model. It shares the GPT-6 family's gains in factual reliability and its clearer, more concise communication style.

Text1,1M Kontext0,05 $ / 0,25 $
GPT-6 Sol Pro

GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext2 $ / 10 $
GPT-6 Sol Pro (batch)

GPT-6 Sol Pro is the same underlying model as GPT-6 Sol, served with reasoning.mode set to pro for higher-quality responses on complex tasks.

Cost note: pro mode spends far more reasoning tokens per request, so a typical request costs several times more than the same request on GPT-6 Sol and takes much longer to complete. It is intended for hard, high-stakes problems where the extra accuracy justifies the cost. For everyday coding, agentic, and chat workloads, use GPT-6 Sol instead.

Learn more in OpenAI's docs: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT-6 Sol

GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional work, agentic coding, business workflow automation, and computer use, and is particularly strong at long-horizon software engineering tasks in real codebases. It approaches Astra-level factual reliability at a much lower cost and shares Astra's clearer, more concise communication style in technical and coding conversations.

Text1,1M Kontext2 $ / 10 $
GPT-6 Sol (batch)

GPT-6 Sol is the cost-efficient high-end model in OpenAI's GPT-6 series, positioned below the flagship GPT-6 Astra and above the fast GPT-6 Luna tier. It is suited for demanding professional work, agentic coding, business workflow automation, and computer use, and is particularly strong at long-horizon software engineering tasks in real codebases. It approaches Astra-level factual reliability at a much lower cost and shares Astra's clearer, more concise communication style in technical and coding conversations.

Text1,1M Kontext1 $ / 5 $
GPT Astra Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Astra family.

Text1,1M Kontext
GPT Sol Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Sol family.

Text1,1M Kontext
GPT Terra Latest

This model always redirects to the latest model in the GPT Terra family.

Text1,1M Kontext