हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।
OpenAI: gpt-oss-20b
openai/gpt-oss-20bOpenAI: gpt-oss-20b अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
OpenAI: gpt-oss-20b एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 96% कम है।
- 1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000221 है।
OpenAI: gpt-oss-20b के बारे में
OpenAI: gpt-oss-20b एक ओपन-वेट लैंग्वेज मॉडल है जिसे OpenAI ने Apache 2.0 लाइसेंस के तहत जारी किया है। इसमें कुल 21 बिलियन पैरामीटर हैं और यह Mixture-of-Experts (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जिसमें प्रत्येक फॉरवर्ड पास में 3.6 बिलियन सक्रिय पैरामीटर होते हैं। यह मॉडल प्रदाता द्वारा 2025-08-05 को प्रकाशित किया गया था। चूंकि यह ओपन-वेट और Apache 2.0 लाइसेंस प्राप्त है, इसलिए वेट निरीक्षण और सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपलब्ध हैं, और यह OpenAI की मॉडल श्रृंखला की टेक्स्ट श्रेणी में आता है।
यह मॉडल टेक्स्ट इन, टेक्स्ट आउट है। यह टेक्स्ट प्रॉम्प्ट स्वीकार करता है और टेक्स्ट कम्प्लीशन लौटाता है, जिसमें 131,072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32,768 टोकन का आउटपुट होता है। इसका नॉलेज कटऑफ 2024-06-30 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ इसके ट्रेनिंग डेटा से बाहर है। यह रीज़निंग आउटपुट का समर्थन करता है, जिसे आप reasoning, reasoning_effort, और include_reasoning पैरामीटर के माध्यम से नियंत्रित कर सकते हैं जब आप चाहते हैं कि मॉडल अपनी मध्यवर्ती सोच को प्रकट या दबाए।
ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। लंबा कॉन्टेक्स्ट बड़े दस्तावेज़ों पर काम के लिए उपयुक्त है, जैसे लंबी रिपोर्ट, कोड फ़ाइलों, या ट्रांसक्रिप्ट से सारांश बनाना या निकालना जिन्हें अन्यथा चंकिंग की आवश्यकता होती। रीज़निंग समर्थन इसे उन कार्यों के लिए उचित बनाता है जिन्हें चरण-दर-चरण समस्या समाधान से लाभ होता है, जिसमें गणित, तर्क, और मल्टी-स्टेप कोड जनरेशन या डिबगिंग शामिल है। tools और tool_choice पैरामीटर के माध्यम से फंक्शन कॉलिंग आपको ऐसे एजेंट बनाने देती है जो बाहरी API को कॉल करते हैं, और structured_outputs तथा response_format तब मदद करते हैं जब डाउनस्ट्रीम कोड को फ्री टेक्स्ट के बजाय JSON या एक निश्चित स्कीमा चाहिए। temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, और repetition_penalty जैसे सैंपलिंग नियंत्रण आपको रचनात्मक और विश्लेषणात्मक दोनों वर्कलोड के लिए नियतात्मकता और पुनरावृत्ति को ट्यून करने देते हैं, जबकि seed पुनरुत्पादक सैंपलिंग का समर्थन करता है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "openai/gpt-oss-20b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI स्कीमा का पालन करता है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और रिक्वेस्ट शेप बिना किसी बदलाव के काम करते हैं। सामान्य फ़ील्ड के साथ-साथ, यह मॉडल 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, और top_p का समर्थन करता है, ताकि आप रिक्वेस्ट से ही सैंपलिंग, लॉगिंग, रीज़निंग, और टूल उपयोग को नियंत्रित कर सकें।
ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा मोडैलिटी है: gpt-oss-20b केवल टेक्स्ट संभालता है, इसलिए इमेज, ऑडियो, और अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट के लिए एक अलग मॉडल की आवश्यकता होती है। 131,072 टोकन का कॉन्टेक्स्ट और 32,768 टोकन की आउटपुट सीमा बड़ी लेकिन सीमित है, इसलिए बहुत लंबे इनपुट को ट्रिम या विभाजित करना होगा। यदि आपका कार्य 2024-06-30 के बाद के ज्ञान पर निर्भर करता है, तो मॉडल इसके बारे में नहीं जानता होगा। उन वर्कलोड के लिए जहां एक छोटा, तेज़, या गैर-टेक्स्ट सक्षम मॉडल बेहतर फिट बैठता है, api14 अन्य मॉडल सूचीबद्ध करता है जिनके बीच आप अपने इंटीग्रेशन को बदले बिना स्विच कर सकते हैं।
OpenAI: gpt-oss-20b API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/gpt-oss-20b" पर सेट करें।
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);
समर्थित parameters
frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 1,31,072
- अधिकतम आउटपुट
- 32,768
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
- Knowledge cutoff
- 2024-06-30
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
OpenAI: gpt-oss-20b: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- OpenAI: gpt-oss-20b API की कीमत कितनी है?
- OpenAI: gpt-oss-20b की कीमत इनपुट $0.06 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- OpenAI: gpt-oss-20b की context window कितनी है?
- OpenAI: gpt-oss-20b हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 32,768 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- OpenAI: gpt-oss-20b क्या कर सकता है?
- OpenAI: gpt-oss-20b text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से OpenAI: gpt-oss-20b कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-oss-20b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- OpenAI: gpt-oss-20b के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Nex AGI: Nex-N2.5-Mini, Google: Gemma 3 4B, Sao10K: Llama 3 8B Lunaris। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
OpenAI: gpt-oss-20b कम्युनिटी
नया टॉपिकइस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। OpenAI: gpt-oss-20b के बारे में पहला टॉपिक खोलें।