OpenAI: gpt-oss-20b

Erzeugt Text. Multimodale Varianten können zusätzliche Eingabeformate auswerten.

openai/gpt-oss-20b · Entwickler OpenAI · 11 gelistete Routen

#Profil und Fähigkeiten

Hauptbereich: Text / Chat
Variante: Standard
Eingabe: Text
Ausgabe: Text
Kontextfenster: 131.072 Token
Maximale Ausgabe laut Katalog: 117.964 Token
Werkzeuge: Ja
Strukturiertes JSON: Ja
Reasoning: Pflicht
Reasoning-Stufen: high, medium, low
Im Katalog seit: 05.08.2025
Kanonische Modell-ID: openai/gpt-oss-20b
Eingabe-/Ausgabe-Parameter: frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, top_p
API-Pfade: /api/v1/chat/completions /api/v1/completions /api/v1/messages /api/v1/responses
Modellkarte: openai/gpt-oss-20b
Lizenzfeld der Modellkarte: apache-2.0
Modellkarte · Kategorie: text-generation
Modellkarte · Bibliothek: transformers

Die Modellkarte beschreibt die dort veröffentlichte Variante. Die technischen Limits und Preise von OpenRouter stehen in den Abschnitten zu Routen und Tarifen.

Modellart im Leitfaden einordnen

#Hosting-Anbieter und Messwerte

P50 ist der Median der jeweils veröffentlichten Messreihe. Preise in US-Dollar je Million Token. Medientarife stehen im nächsten Abschnitt. — steht für eine fehlende oder hier nicht anwendbare Angabe.

Routen, Preise und veröffentlichte Messwerte
Anbieter und Routing-Tag	Tier / Präzision	USD/Mio. Eingabe	USD/Mio. Ausgabe	Kontext	P50-Latenz (s)	P50 Token/s	Uptime 1 Tag
PrimeIntellect `primeintellect/fp4`	fp4	0,004	0,017	131.072	0,348	140,0	100,0 %
Darkbloom `darkbloom/fp8`	fp8	0,018	0,09	131.072	1,714	70,0	96,37 %
AkashML `akashml/fp4`	fp4	0,02	0,10	131.072	0,582	97,0	99,51 %
DekaLLM `dekallm/bf16`	bf16	0,029	0,14	131.072	0,720	111,0	99,54 %
CoreWeave `coreweave/fp4`	fp4	0,03	0,13	131.072	0,141	159,0	100,0 %
DeepInfra `deepinfra/bf16`	bf16	0,03	0,14	131.072	0,228	125,0	99,63 %
Parasail `parasail/fp4`	fp4	0,03	0,15	131.072	1,230	121,0	100,0 %
SiliconFlow `siliconflow/fp8`	fp8	0,04	0,18	131.072	1,120	46,5	91,82 %
Amazon Bedrock `amazon-bedrock/eu-west-1`	unknown	0,07	0,15	131.072	0,722	168,0	100,0 %
Amazon Bedrock `amazon-bedrock`	unknown	0,07	0,15	131.072	0,431	420,0	100,0 %
Groq `groq`	unknown	0,075	0,30	131.072	0,261	499,0	99,93 %

Routing-Details, Limits, ZDR und Messfenster

ZDR-Status aus der öffentlichen OpenRouter-Liste. Der API-Statuscode wird als Rohwert angezeigt.

Technische und betriebliche Routenmerkmale
Anbieter und Routing-Tag	Region	Datenschutzangaben	Max. Eingabe	Max. Ausgabe	Messart und Stichprobe	Funktionen	API-Status	Quellen
PrimeIntellect `primeintellect/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	32.768	latency · 30 min · 6.381 Anfragen Durchsatz: 5.726 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
Darkbloom `darkbloom/fp8`	—	Nicht gelistet · Aufbewahrung Ja · Training Nein	—	32.768	latency · 30 min · 268 Anfragen Durchsatz: 251 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
AkashML `akashml/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 13.346 Anfragen Durchsatz: 11.019 Anfragen · 30 min	Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
DekaLLM `dekallm/bf16`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 500 Anfragen Durchsatz: 481 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
CoreWeave `coreweave/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 14.443 Anfragen Durchsatz: 13.833 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
DeepInfra `deepinfra/bf16`	us	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 13.765 Anfragen Durchsatz: 12.551 Anfragen · 30 min	Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
Parasail `parasail/fp4`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 948 Anfragen Durchsatz: 941 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte
SiliconFlow `siliconflow/fp8`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	8.192	latency · 30 min · 141 Anfragen Durchsatz: 130 Anfragen · 30 min	Strukturiertes JSON	-5	Endpunkt-API · Messwerte
Amazon Bedrock `amazon-bedrock/eu-west-1`	eu-west-1	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 1.724 Anfragen Durchsatz: 1.540 Anfragen · 30 min	Werkzeuge	0	Endpunkt-API · Messwerte
Amazon Bedrock `amazon-bedrock`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	117.964	latency · 30 min · 1.897 Anfragen Durchsatz: 1.725 Anfragen · 30 min	Werkzeuge	0	Endpunkt-API · Messwerte
Groq `groq`	—	Gelistet · Aufbewahrung Nein · Training Nein	—	65.536	latency · 30 min · 23.126 Anfragen Durchsatz: 21.200 Anfragen · 30 min	Impliziter Cache · Werkzeuge · Strukturiertes JSON	0	Endpunkt-API · Messwerte

#Preise und Tarife

Preise im allgemeinen Modellkatalog
Preisposition	USD	Abrechnungseinheit
Eingabe	0,03	pro 1 Mio. Token
Ausgabe	0,13	pro 1 Mio. Token
Cache-Lesen	0,03	pro 1 Mio. Token

Eine Tarifposition kann in mehreren Quellen auftauchen. Abrechnungseinheit, Bedingung und Routing-Tag bestimmen, welcher Tarif gilt.

Spezialpreise, Zusatzleistungen und Kontextstaffeln
Geltungsbereich	Preisposition	Stufe / Bedingung	USD	Einheit	Quelle
Katalogweit	Cache-Lesen	—	0,03	pro 1 Mio. Token	Modellkatalog (Zusatztarife)
PrimeIntellect `primeintellect/fp4`	Cache-Lesen	—	0,003	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Darkbloom `darkbloom/fp8`	Cache-Lesen	—	0,009	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
DekaLLM `dekallm/bf16`	Cache-Lesen	—	0,029	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
CoreWeave `coreweave/fp4`	Cache-Lesen	—	0,03	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Parasail `parasail/fp4`	Cache-Lesen	—	0,02	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)
Groq `groq`	Cache-Lesen	—	0,0375	pro 1 Mio. Token	Endpunkt-API (Zusatztarife)

#Benchmarks

Veröffentlichte Benchmark-Indizes
Artificial Analysis	Index
Coding Index	20,7
Agentic Index	1,2

Methodik von Artificial Analysis

Design Arena · Elo und Rang innerhalb derselben Kategorie vergleichen
Arena	Aufgabenkategorie	Elo	Rang	Gewinnrate
models	dataviz	933	127	39,7 %
models	website	850	144	27,9 %

Design Arena

#Quellen und weitere Informationen

Zu dieser Zeile im vollständigen Katalog