Meta: Llama 3.1 8B Instruct lawan OpenAI: gpt-oss-20b
Perbandingan berdampingan Meta: Llama 3.1 8B Instruct (US$0,18 / 1 jt token (≈ Rp 3.167)) dan OpenAI: gpt-oss-20b (US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.900)) menggunakan harga USD dan kemampuan terkini dari katalog api14. Keduanya berjalan melalui API yang sama dan kompatibel dengan OpenAI.
Spesifikasi
| Meta: Llama 3.1 8B Instruct | OpenAI: gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| Penyedia | Meta | OpenAI |
| Masukan | US$0,18 / 1 jt token (≈ Rp 3.167) | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.900) |
| Keluaran | US$0,28 / 1 jt token (≈ Rp 5.068) | US$0,45 / 1 jt token (≈ Rp 8.235) |
| Baca cache | US$0,09 / 1 jt token (≈ Rp 1.584) | US$0,11 / 1 jt token (≈ Rp 1.900) |
| Jendela konteks | 131.072 | 131.072 |
| Output maks. | 117.964 | 117.964 |
| Masukan | text | text |
| Keluaran | text | text |
| panggilan alat | ||
| Output terstruktur | ||
| Pengaturan penalaran | ||
| Ditambahkan | 23 Jul 2024 | 5 Agu 2025 |
Perbedaan utama
- OpenAI: gpt-oss-20b 40% lebih murah untuk token input.
- Meta: Llama 3.1 8B Instruct 38% lebih murah untuk token output.
- Hanya OpenAI: gpt-oss-20b yang mendukung pengaturan tingkat penalaran.
- Permintaan dengan 1.000 token input dan 500 token output berbiaya US$0,000315 dengan Meta: Llama 3.1 8B Instruct dan US$0,000333 dengan OpenAI: gpt-oss-20b.
Lebih mendalam
Meta: Llama 3.1 8B Instruct adalah model teks berbobot terbuka dari Meta, dirilis pada 2024-07-23. OpenAI: gpt-oss-20b adalah model teks berbobot terbuka dari OpenAI, dirilis pada 2025-08-05. Keduanya adalah model yang disetel dengan instruksi yang menerima teks masuk dan mengembalikan teks keluar, dan keduanya dilayani melalui api14 di bawah kategori teks. Perbedaan struktural utama di antara keduanya adalah bahwa gpt-oss-20b adalah model yang mampu bernalar sementara Llama 3.1 8B Instruct tidak.
Kedua model sama pada panjang konteks: masing-masing mendukung 131072 token, jadi tidak ada yang memberi Anda lebih banyak ruang untuk dokumen panjang, transkrip atau basis kode. Keduanya juga sama pada modalitas, karena keduanya hanya menerima teks dan hanya menghasilkan teks, jadi tidak ada jalur gambar atau audio dalam kedua kasus. Di mana mereka berbeda adalah pada permukaan parameter. gpt-oss-20b menambahkan reasoning, reasoning_effort dan include_reasoning di atas parameter sampling dan tool yang biasa, yang berarti Anda dapat memintanya untuk memikirkan suatu masalah sebelum menjawab dan mengontrol seberapa banyak usaha yang dikeluarkannya. Llama 3.1 8B Instruct mengekspos serangkaian parameter sampling, tool dan output terstruktur yang sebanding tetapi tidak memiliki kontrol penalaran sama sekali. Pada harga, gpt-oss-20b adalah opsi yang lebih murah untuk token input, sementara Llama 3.1 8B Instruct adalah opsi yang lebih murah untuk token output, jadi kesepakatan yang lebih baik bergantung pada apakah beban kerja Anda berat input atau berat output.
Untuk pekerjaan generasi yang lugas, pilih Llama 3.1 8B Instruct. Meringkas, menulis ulang, klasifikasi, ekstraksi, respons obrolan dan tugas lain di mana Anda menginginkan jawaban langsung tanpa proses penalaran adalah cocok secara alami, dan harga token outputnya yang lebih rendah membantu ketika responsnya panjang. Pilih gpt-oss-20b ketika tugas mendapat manfaat dari penalaran eksplisit: masalah multi langkah, analisis yang cermat, atau apa pun di mana Anda ingin menyetel reasoning_effort dan memeriksa jejak penalaran. Harga inputnya yang lebih murah juga cocok untuk beban kerja yang mendorong prompt besar melalui model dan mengembalikan jawaban pendek.
Memanggil salah satu model melalui api14 bekerja dengan cara yang sama, karena API-nya kompatibel dengan OpenAI. Anda mengarahkan klien yang ada ke base URL api14, mengirim permintaan Anda ke endpoint chat completions dengan kunci api14 Anda, dan mengatur bidang model. Untuk menggunakan Llama 3.1 8B Instruct, atur id model ke meta-llama/llama-3.1-8b-instruct. Untuk menggunakan gpt-oss-20b, atur ke openai/gpt-oss-20b. Segala hal lain dalam isi permintaan, seperti messages, temperature, max_tokens, tools dan response_format, mempertahankan bentuk yang sama, jadi beralih di antara keduanya adalah perubahan satu baris. Jika Anda mengandalkan parameter penalaran, ingatlah bahwa itu hanya berlaku untuk gpt-oss-20b.
Masih ada kasus di mana model non penalaran adalah pilihan yang lebih baik meskipun gpt-oss-20b menawarkan lebih banyak kontrol. Jika aplikasi Anda membutuhkan output satu proses yang cepat dan dapat diprediksi dan Anda tidak ingin membayar token penalaran, Llama 3.1 8B Instruct adalah pilihan yang lebih sederhana, dan harga outputnya yang lebih rendah membuatnya menarik untuk generasi bervolume tinggi di mana jawabannya panjang. Jika prompt Anda besar tetapi jawaban Anda pendek, keunggulan harga input membalik keputusan ke arah gpt-oss-20b.
Berganti cukup dengan satu string
Kedua model menggunakan endpoint dan bentuk permintaan yang sama. Ubah nilai model dari "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct" ke "openai/gpt-oss-20b", prompt, streaming, dan tools tetap berfungsi.
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);
Perbandingan lainnya
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Ricursive: Ripple 65B Preview
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Crouton Alpha
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Tencent: Hy4
- LiquidAI: LFM3-1.7B lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Crouton Alpha
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Tencent: Hy4
- Ricursive: Ripple 65B Preview lawan Z.ai: GLM 5.3 FlashX Legal
- Crouton Alpha lawan Tencent: Hy4