Llama 3.1 8B Instruct vs gpt-oss-20b: API कीमत, context और फीचर

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यहां नए हैं? देखें यह कैसे काम करता है प्लेग्राउंड, मॉडल और आपकी API key का 1 मिनट का टूर।

Meta: Llama 3.1 8B Instruct बनाम OpenAI: gpt-oss-20b

api14 कैटलॉग की मौजूदा USD कीमतों और क्षमताओं के आधार पर Meta: Llama 3.1 8B Instruct ($0.18 / 1M टोकन (≈ ₹16.54)) और OpenAI: gpt-oss-20b ($0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)) की आमने-सामने तुलना। दोनों एक ही OpenAI-compatible API से चलते हैं।

स्पेसिफिकेशन

	Meta: Llama 3.1 8B Instruct	OpenAI: gpt-oss-20b
प्रोवाइडर	Meta	OpenAI
इनपुट	$0.18 / 1M टोकन (≈ ₹16.54)	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)
आउटपुट	$0.28 / 1M टोकन (≈ ₹26.47)	$0.45 / 1M टोकन (≈ ₹43.01)
कैश रीड	$0.09 / 1M टोकन (≈ ₹8.27)	$0.11 / 1M टोकन (≈ ₹9.93)
संदर्भ विंडो	1,31,072	1,31,072
अधिकतम आउटपुट	1,17,964	1,17,964
इनपुट	text	text
आउटपुट	text	text
टूल कॉलिंग
संरचित आउटपुट
Reasoning नियंत्रण
जोड़ा गया	23 जुल॰ 2024	5 अग॰ 2025

मुख्य अंतर

OpenAI: gpt-oss-20b इनपुट tokens पर 40% सस्ता है।
Meta: Llama 3.1 8B Instruct आउटपुट tokens पर 38% सस्ता है।
सिर्फ OpenAI: gpt-oss-20b reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
1,000 इनपुट और 500 आउटपुट tokens वाली request की लागत Meta: Llama 3.1 8B Instruct के साथ $0.000315 और OpenAI: gpt-oss-20b के साथ $0.000333 है।

विस्तार से

मेटा: Llama 3.1 8B Instruct, मेटा का एक ओपन वेट्स टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2024-07-23 को जारी किया गया था। OpenAI: gpt-oss-20b, OpenAI का एक ओपन वेट्स टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 2025-08-05 को जारी किया गया था। दोनों इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड मॉडल हैं जो टेक्स्ट इनपुट लेते हैं और टेक्स्ट आउटपुट देते हैं, और दोनों को टेक्स्ट श्रेणी के अंतर्गत api14 के माध्यम से सर्व किया जाता है। इनके बीच मुख्य संरचनात्मक अंतर यह है कि gpt-oss-20b एक रीज़निंग-सक्षम मॉडल है जबकि Llama 3.1 8B Instruct नहीं है।

दोनों मॉडल कॉन्टेक्स्ट लंबाई पर समान हैं: प्रत्येक 131072 टोकन का समर्थन करता है, इसलिए लंबे दस्तावेज़ों, ट्रांसक्रिप्ट या कोडबेस के लिए कोई भी अधिक जगह नहीं देता। वे मोडैलिटीज़ पर भी समान हैं, क्योंकि दोनों केवल टेक्स्ट स्वीकार करते हैं और केवल टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं, इसलिए किसी भी स्थिति में कोई इमेज या ऑडियो पथ नहीं है। जहां वे भिन्न होते हैं वह पैरामीटर सतह है। gpt-oss-20b सामान्य सैंपलिंग और टूल पैरामीटर के ऊपर reasoning, reasoning_effort और include_reasoning जोड़ता है, जिसका अर्थ है कि आप इसे उत्तर देने से पहले किसी समस्या पर विचार करने के लिए कह सकते हैं और यह नियंत्रित कर सकते हैं कि यह कितना प्रयास खर्च करता है। Llama 3.1 8B Instruct सैंपलिंग, टूल और स्ट्रक्चर्ड आउटपुट पैरामीटर का तुलनीय सेट प्रदर्शित करता है लेकिन इसमें कोई रीज़निंग नियंत्रण नहीं है। कीमत पर, gpt-oss-20b इनपुट टोकन के लिए सस्ता विकल्प है, जबकि Llama 3.1 8B Instruct आउटपुट टोकन के लिए सस्ता विकल्प है, इसलिए बेहतर सौदा इस पर निर्भर करता है कि आपका वर्कलोड इनपुट-भारी है या आउटपुट-भारी।

सीधे जनरेशन कार्य के लिए, Llama 3.1 8B Instruct चुनें। सारांश बनाना, पुनर्लेखन, वर्गीकरण, निष्कर्षण, चैट प्रतिक्रियाएं और अन्य कार्य जहां आप रीज़निंग पास के बिना सीधा उत्तर चाहते हैं, स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, और इसकी कम आउटपुट टोकन कीमत तब मदद करती है जब प्रतिक्रियाएं लंबी हों। gpt-oss-20b चुनें जब कार्य को स्पष्ट रीज़निंग से लाभ हो: बहु-चरणीय समस्याएं, सावधानीपूर्वक विश्लेषण, या कोई भी चीज़ जहां आप reasoning_effort को ट्यून करना और रीज़निंग ट्रेस का निरीक्षण करना चाहते हैं। इसकी सस्ती इनपुट मूल्य निर्धारण उन वर्कलोड के लिए भी उपयुक्त है जो बड़े प्रॉम्प्ट मॉडल के माध्यम से भेजते हैं और छोटे उत्तर लौटाते हैं।

api14 के माध्यम से किसी भी मॉडल को कॉल करना उसी तरह काम करता है, क्योंकि API OpenAI संगत है। आप अपने मौजूदा क्लाइंट को api14 बेस URL पर इंगित करते हैं, अपने अनुरोध को अपनी api14 कुंजी के साथ chat completions एंडपॉइंट पर भेजते हैं, और model फ़ील्ड सेट करते हैं। Llama 3.1 8B Instruct का उपयोग करने के लिए, model आईडी को meta-llama/llama-3.1-8b-instruct पर सेट करें। gpt-oss-20b का उपयोग करने के लिए, इसे openai/gpt-oss-20b पर सेट करें। अनुरोध बॉडी में बाकी सब कुछ, जैसे messages, temperature, max_tokens, tools और response_format, समान आकार बनाए रखता है, इसलिए दोनों के बीच स्विच करना एक पंक्ति का परिवर्तन है। यदि आप रीज़निंग पैरामीटर पर निर्भर हैं, तो याद रखें कि वे केवल gpt-oss-20b पर लागू होते हैं।

अभी भी ऐसे मामले हैं जहां गैर-रीज़निंग मॉडल बेहतर विकल्प है, भले ही gpt-oss-20b अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। यदि आपके एप्लिकेशन को तेज़, पूर्वानुमेय सिंगल पास आउटपुट की आवश्यकता है और आप रीज़निंग टोकन के लिए भुगतान नहीं करना चाहते हैं, तो Llama 3.1 8B Instruct सरल विकल्प है, और इसकी कम आउटपुट कीमत इसे उच्च मात्रा वाले जनरेशन के लिए आकर्षक बनाती है जहां उत्तर लंबे होते हैं। यदि आपके प्रॉम्प्ट बड़े हैं लेकिन आपके उत्तर छोटे हैं, तो इनपुट मूल्य निर्धारण का लाभ निर्णय को इसके बजाय gpt-oss-20b की ओर मोड़ देता है।

एक string से बदलें

दोनों मॉडल एक ही endpoint और request ढांचा इस्तेमाल करते हैं। model की वैल्यू "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct" से "openai/gpt-oss-20b" करें, prompts, streaming और tools पहले की तरह काम करते रहेंगे।

Meta: Llama 3.1 8B Instruct विवरण और प्लेग्राउंड →OpenAI: gpt-oss-20b विवरण और प्लेग्राउंड →

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);

Meta: Llama 3.1 8B Instruct बनाम OpenAI: gpt-oss-20b

स्पेसिफिकेशन

मुख्य अंतर

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