Meta: Llama 3.1 8B Instruct contra OpenAI: gpt-oss-20b
Una comparativa lado a lado de Meta: Llama 3.1 8B Instruct (0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €)) y OpenAI: gpt-oss-20b (0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €)) con precios actuales en USD y capacidades del catálogo de api14. Ambos funcionan a través de la misma API compatible con OpenAI.
Especificaciones
| Meta: Llama 3.1 8B Instruct | OpenAI: gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| Proveedor | Meta | OpenAI |
| Entrada | 0,18 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,16 €) | 0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €) |
| Salida | 0,28 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,25 €) | 0,45 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,41 €) |
| Lectura de caché | 0,09 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,08 €) | 0,11 US$ / 1M fragmentos (≈ 0,09 €) |
| Ventana de contexto | 131.072 | 131.072 |
| Salida máxima | 117.964 | 117.964 |
| Entrada | text | text |
| Salida | text | text |
| Llamadas a herramientas | ||
| Salida estructurada | ||
| Control del razonamiento | ||
| Añadido | 23 jul 2024 | 5 ago 2025 |
Diferencias clave
- OpenAI: gpt-oss-20b es 40% más barato en tokens de entrada.
- Meta: Llama 3.1 8B Instruct es 38% más barato en tokens de salida.
- Solo OpenAI: gpt-oss-20b admite control del esfuerzo de razonamiento.
- Una solicitud con 1.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta 0,000315 US$ con Meta: Llama 3.1 8B Instruct y 0,000333 US$ con OpenAI: gpt-oss-20b.
En detalle
Meta: Llama 3.1 8B Instruct es un modelo de texto de pesos abiertos de Meta, lanzado el 2024-07-23. OpenAI: gpt-oss-20b es un modelo de texto de pesos abiertos de OpenAI, lanzado el 2025-08-05. Ambos son modelos ajustados para instrucciones que reciben texto y devuelven texto, y ambos se sirven a través de api14 dentro de la categoría de texto. La principal diferencia estructural entre ellos es que gpt-oss-20b es un modelo con capacidad de razonamiento mientras que Llama 3.1 8B Instruct no lo es.
Los dos modelos coinciden en la longitud de contexto: cada uno admite 131072 tokens, así que ninguno te da más espacio para documentos largos, transcripciones o bases de código. También coinciden en las modalidades, ya que ambos aceptan solo texto y producen solo texto, así que no hay ruta de imagen ni de audio en ningún caso. Donde divergen es en la superficie de parámetros. gpt-oss-20b añade reasoning, reasoning_effort e include_reasoning además de los parámetros habituales de muestreo y de herramientas, lo que significa que puedes pedirle que piense un problema antes de responder y controlar cuánto esfuerzo dedica. Llama 3.1 8B Instruct expone un conjunto comparable de parámetros de muestreo, de herramientas y de salida estructurada, pero no tiene ningún control de razonamiento. En cuanto al precio, gpt-oss-20b es la opción más barata para los tokens de entrada, mientras que Llama 3.1 8B Instruct es la opción más barata para los tokens de salida, así que la mejor oferta depende de si tu carga de trabajo es intensiva en entrada o en salida.
Para trabajo de generación directa, elige Llama 3.1 8B Instruct. Resumir, reescribir, clasificar, extraer, respuestas de chat y otras tareas en las que quieres una respuesta directa sin una pasada de razonamiento son un encaje natural, y su menor precio por token de salida ayuda cuando las respuestas son largas. Elige gpt-oss-20b cuando la tarea se beneficie de un razonamiento explícito: problemas de varios pasos, análisis cuidadoso o cualquier cosa en la que quieras ajustar reasoning_effort e inspeccionar el rastro de razonamiento. Su precio de entrada más barato también se adapta a cargas de trabajo que envían prompts grandes al modelo y devuelven respuestas cortas.
Llamar a cualquiera de los dos modelos a través de api14 funciona de la misma manera, porque la API es compatible con OpenAI. Apuntas tu cliente existente a la URL base de api14, envías tu solicitud al endpoint de chat completions con tu clave de api14 y estableces el campo model. Para usar Llama 3.1 8B Instruct, establece el id del modelo en meta-llama/llama-3.1-8b-instruct. Para usar gpt-oss-20b, establécelo en openai/gpt-oss-20b. Todo lo demás en el cuerpo de la solicitud, como messages, temperature, max_tokens, tools y response_format, mantiene la misma forma, así que cambiar entre los dos es un cambio de una línea. Si dependes de los parámetros de razonamiento, recuerda que esos solo se aplican a gpt-oss-20b.
Todavía hay casos en los que el modelo sin razonamiento es la mejor elección aunque gpt-oss-20b ofrezca más controles. Si tu aplicación necesita una salida de una sola pasada rápida y predecible y no quieres pagar por tokens de razonamiento, Llama 3.1 8B Instruct es la opción más simple, y su menor precio de salida lo hace atractivo para generación de alto volumen donde las respuestas son largas. Si tus prompts son grandes pero tus respuestas son cortas, la ventaja de precio de entrada inclina la decisión hacia gpt-oss-20b.
Cambia con una sola cadena
Ambos modelos usan el mismo endpoint y la misma estructura de solicitud. Cambia el valor de model de "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct" a "openai/gpt-oss-20b": los prompts, el streaming y las herramientas siguen funcionando.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "openai/gpt-oss-20b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
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