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OpenAI: gpt-oss-20b

openai/gpt-oss-20b

Poids du modèle
Comparer

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.

Modalités
Prix en entrée / sortie
0,006 $US / 0,026 $USpar 1M
Contexte
131K
Publié
5 août 2025
Date limite des connaissances
juin 2024
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FournisseursTarificationPerformancesDisponibilitéÉvaluations comparativesApplicationsActivitéFAQExplorer

Fournisseurs

Différentes entreprises hébergent le même modèle. OpenRouter achemine votre requête vers l’une d’elles selon le mode de routage choisi — Balanced (prix + vitesse), Nitro (le plus rapide) ou Floor (le moins cher).

Tarification

Le prix moyen que les clients paient réellement pour ce modèle, à côté des prix affichés par les fournisseurs. Grâce à la mise en cache et aux remises, le prix réellement payé est souvent bien inférieur au prix affiché.

Performances

Le débit est la vitesse à laquelle le modèle écrit (jetons par seconde — plus il est élevé, mieux c’est). La latence est le temps total d’aller-retour (plus il est faible, mieux c’est). Le TTFT est le délai avant le premier jeton — le temps avant de voir quelque chose apparaître (plus il est faible, mieux c’est).

Disponibilité

La disponibilité correspond au pourcentage des 3 derniers jours pendant lequel au moins un fournisseur répondait aux requêtes. La disponibilité du service correspond au pourcentage de temps pendant lequel l’inférence a été assurée avec succès. OpenRouter surveille en continu les fournisseurs et utilise le meilleur fournisseur suivant lorsque l’un d’eux renvoie une erreur.

Évaluations comparatives

Scores aux évaluations standardisées et réponses de ce modèle aux prompts communs des tests de référence. Des pourcentages plus élevés sont meilleurs — et chaque rang indique la position de ce modèle parmi les modèles évalués sur cette source.

Résumé des scores aux tests de performance pour OpenAI: gpt-oss-20b (Artificial Analysis, Design Arena et Vals AI)
SourceTest de performanceScore
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%

Applications

Applications publiques qui envoient le plus de trafic à ce modèle. Un bon indicateur des charges de travail réelles en production — et un aperçu des cas d’usage auxquels ce modèle convient le mieux.

Activité

Volume de jetons et trafic des requêtes vers ce modèle au fil du temps.

API

Code prêt à l’emploi pour appeler ce modèle. L’API d’OpenRouter est compatible avec OpenAI — la plupart des SDK fonctionnent en remplaçant simplement l’URL de base. Seul le slug du modèle ci-dessous change d’un modèle à l’autre.

Disponible via le routage au sein de la région UE

OpenAI: gpt-oss-20b est disponible via le routage intrarégional dans l’UE. Les requêtes envoyées à eu.openrouter.ai sont déchiffrées dans l’UE et acheminées uniquement vers des points de terminaison partagés de fournisseurs en Europe (UE/EEE, Royaume-Uni et Suisse).

Fournisseurs en Europe
Amazon Bedrock
Tarifs en Europe
  • Amazon Bedrock : 0,07 $US/M tokens en entrée, 0,15 $US/M tokens en sortie
URL de base
https://eu.openrouter.ai/api/v1
Offre
Nécessite Business ou Enterprise. En libre-service avec Business : sans contrat ni minimum mensuel. OpenRouter Business pour le routage au sein de l’UE

Blocage en cas d’échec : si aucun point de terminaison de fournisseur partagé en Europe n’est disponible, la requête renvoie une erreur au lieu de quitter la région. Les requêtes traitées avec votre propre clé BYOK sont acheminées vers la région de votre déploiement, que vous contrôlez. Documentation sur le routage intrarégional

Explorer d’autres modèles

Classements des modèles d’IAClassement
Latence / débit
0,006 $US0,026 $US0,0050 $US0,45s115 tps
99,42 %
0,018 $US0,090 $US0,0090 $US1,55s56 tps
99,98 %
0,020 $US0,100 $US--0,42s130 tps
99,98 %
0,029 $US0,140 $US0,0290 $US0,56s57 tps
99,98 %
0,030 $US0,130 $US0,0300 $US0,30s124 tps
99,91 %
0,030 $US0,140 $US--0,85s64 tps
99,74 %
0,030 $US0,150 $US0,0200 $US1,82s97 tps
99,70 %
0,040 $US0,180 $US--1,06s41 tps
91,35 %
0,070 $US0,150 $US--0,41s419 tps
100,00 %
0,075 $US0,300 $US0,0375 $US0,38s380 tps
100,00 %
Non utilisé pour le routage Standard :Pourquoi ces points de terminaison ne sont pas utilisés
0,070 $US0,150 $US--0,36s126 tps
100,00 %
Débit
419jetons/s

P50, meilleur résultat tous fournisseurs confondus

Latence
0,30s

P50, meilleur fournisseur

Évaluations comparatives AutoExacto
GPQA DiamondTAU-BenchDekaLLM68,5 %--SiliconFlow63,0 %--auto-routing66,7 %52,5 %Novita58,1 %--Darkbloom64,7 %51,1 %
+8 fournisseurs supplémentaires
Disponibilité (3 j)Le modèle était joignable. Requête acheminée vers un fournisseur.
100,00 %
Disponibilité (3 j)Le modèle a renvoyé un résultat d’inférence, quel que soit le fournisseur. Les erreurs et les réponses vides sont comptabilisées à son détriment.
97,36 %

Disponibilité au cours des 3 derniers jours

72 dernières heures
Disponibilité 97,36 %
Il y a 3 joursIl y a 2 joursHierMaintenant

Disponibilité au cours des dernières 24 heures

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

Lorsqu’une erreur survient chez un fournisseur en amont, nous pouvons rétablir le service en routant la requête vers un autre fournisseur opérationnel, si les filtres de votre requête le permettent. Vous pouvez accéder par programmation aux données de disponibilité de chaque fournisseur via l’ API des points de terminaison. Découvrez nos options d’ équilibrage de charge et de routage des fournisseurs.

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

Questions fréquentes

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 coûte 0,006 $US/M de jetons d’entrée et 0,026 $US/M de jetons de sortie, avec des tarifs distincts pour Cache Read à 0,005 $US/M tokens.

gpt-oss-20b dispose d’une fenêtre de contexte de 131 072 jetons. Il prend en charge jusqu’à 32 768 jetons de complétion.

Oui. gpt-oss-20b accepte tools et tool_choice pour les appels de fonctions chez 9 des 10 fournisseurs qui le proposent, et les requêtes qui envoient des outils sont acheminées vers ces fournisseurs. Il prend également en charge les sorties structurées via un schéma JSON dans response_format.

gpt-oss-20b est proposé par 10 fournisseurs sur OpenRouter : Prime Intellect, Darkbloom, AkashML, DekaLLM, CoreWeave, DeepInfra, Parasail, SiliconFlow et 2 de plus. Les requêtes sont acheminées vers le meilleur fournisseur disponible, avec un basculement automatique vers les autres, et vous pouvez fixer ou exclure des fournisseurs avec le routage des fournisseurs.

gpt-oss-20b est sorti le 5 août 2025. Ses connaissances s’arrêtent au 30 juin 2024.

Autres modèles de 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

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
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

TexteContexte de 1,1M0,50 $US / 2,50 $US
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.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
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.

TexteContexte de 1,1M0,50 $US / 2,50 $US
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.

Décisions0,10 $US / 0 $US
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

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
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

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
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.

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
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.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
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

TexteContexte de 1,1M0,10 $US / 0,50 $US
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

TexteContexte de 1,1M0,05 $US / 0,25 $US
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.

TexteContexte de 1,1M0,10 $US / 0,50 $US
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.

TexteContexte de 1,1M0,05 $US / 0,25 $US
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

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
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

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
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.

TexteContexte de 1,1M2 $US / 10 $US
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.

TexteContexte de 1,1M1 $US / 5 $US
GPT Astra Latest

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

TexteContexte de 1,1M
GPT Sol Latest

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

TexteContexte de 1,1M
GPT Terra Latest

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

TexteContexte de 1,1M