Usiamo i cookie. Cookie e memoria del browser ti mantengono connesso e ricordano le tue preferenze. Con il tuo consenso misuriamo anche come viene usato il sito. Puoi in qualsiasi momento. Consulta la nostra cookie policy.

Sei nuovo? Scopri come funziona Un tour di 1 minuto tra banco di prova, modelli e la tua chiave API.

Llama 3.1 8B Instruct vs gpt-oss-20b: prezzo API, contesto e funzionalità · api14

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

Un confronto fianco a fianco tra Meta: Llama 3.1 8B Instruct (0,18 USD / 1M token (≈ 0,16 €)) e OpenAI: gpt-oss-20b (0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)) con i prezzi in USD e le funzionalità aggiornati dal catalogo di api14. Entrambi funzionano con la stessa API compatibile OpenAI.

Specifiche

	Meta: Llama 3.1 8B Instruct	OpenAI: gpt-oss-20b
Fornitore	Meta	OpenAI
Ingresso	0,18 USD / 1M token (≈ 0,16 €)	0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)
Uscita	0,28 USD / 1M token (≈ 0,25 €)	0,45 USD / 1M token (≈ 0,41 €)
Lettura cache	0,09 USD / 1M token (≈ 0,08 €)	0,11 USD / 1M token (≈ 0,09 €)
Finestra di contesto	131.072	131.072
Output massimo	117.964	117.964
Ingresso	text	text
Uscita	text	text
chiamata di strumenti
Output strutturato
Controllo del ragionamento
Aggiunto	23 lug 2024	5 ago 2025

Differenze principali

OpenAI: gpt-oss-20b costa il 40% in meno sui token di input.
Meta: Llama 3.1 8B Instruct costa il 38% in meno sui token di output.
Solo OpenAI: gpt-oss-20b supporta controllo del livello di ragionamento.
Una richiesta con 1.000 token di input e 500 di output costa 0,000315 USD con Meta: Llama 3.1 8B Instruct e 0,000333 USD con OpenAI: gpt-oss-20b.

Nel dettaglio

Meta: Llama 3.1 8B Instruct è un modello testuale a pesi aperti di Meta, rilasciato il 2024-07-23. OpenAI: gpt-oss-20b è un modello testuale a pesi aperti di OpenAI, rilasciato il 2025-08-05. Entrambi sono modelli ottimizzati per le istruzioni che accettano testo in input e restituiscono testo in output, ed entrambi sono serviti tramite api14 nella categoria text. La principale differenza strutturale tra loro è che gpt-oss-20b è un modello capace di ragionamento mentre Llama 3.1 8B Instruct non lo è.

I due modelli coincidono sulla lunghezza del contesto: ciascuno supporta 131072 token, quindi nessuno dei due offre più spazio per documenti lunghi, trascrizioni o basi di codice. Coincidono anche sulle modalità, poiché entrambi accettano solo testo e producono solo testo, quindi non c'è alcun percorso per immagini o audio in nessuno dei due casi. Dove divergono è nella superficie dei parametri. gpt-oss-20b aggiunge reasoning, reasoning_effort e include_reasoning oltre ai soliti parametri di campionamento e strumenti, il che significa che puoi chiedergli di riflettere su un problema prima di rispondere e controllare quanto sforzo impiega. Llama 3.1 8B Instruct espone un insieme comparabile di parametri di campionamento, strumenti e output strutturato ma non ha alcun controllo di ragionamento. Sul prezzo, gpt-oss-20b è l'opzione più economica per i token di input, mentre Llama 3.1 8B Instruct è l'opzione più economica per i token di output, quindi l'affare migliore dipende dal fatto che il tuo carico di lavoro sia pesante in input o in output.

Per lavori di generazione diretta, scegli Llama 3.1 8B Instruct. Riassumere, riscrivere, classificare, estrarre, risposte in chat e altre attività in cui vuoi una risposta diretta senza una fase di ragionamento sono una scelta naturale, e il suo prezzo inferiore per i token di output aiuta quando le risposte sono lunghe. Scegli gpt-oss-20b quando l'attività trae beneficio da un ragionamento esplicito: problemi a più passaggi, analisi accurata, o qualsiasi cosa in cui vuoi regolare reasoning_effort e ispezionare la traccia di ragionamento. Il suo prezzo di input più economico si adatta anche a carichi di lavoro che inviano prompt grandi attraverso il modello e restituiscono risposte brevi.

Chiamare uno dei due modelli tramite api14 funziona allo stesso modo, perché l'API è compatibile con OpenAI. Punti il tuo client esistente all'URL di base di api14, invii la tua richiesta all'endpoint chat completions con la tua chiave api14, e imposti il campo model. Per usare Llama 3.1 8B Instruct, imposta l'id del modello su meta-llama/llama-3.1-8b-instruct. Per usare gpt-oss-20b, impostalo su openai/gpt-oss-20b. Tutto il resto nel corpo della richiesta, come messages, temperature, max_tokens, tools e response_format, mantiene la stessa forma, quindi passare dall'uno all'altro è un cambio di una riga. Se ti affidi ai parametri di ragionamento, ricorda che questi si applicano solo a gpt-oss-20b.

Ci sono ancora casi in cui il modello senza ragionamento è la scelta migliore anche se gpt-oss-20b offre più controlli. Se la tua applicazione necessita di un output veloce, prevedibile e a passaggio singolo e non vuoi pagare per i token di ragionamento, Llama 3.1 8B Instruct è la scelta più semplice, e il suo prezzo di output inferiore lo rende attraente per la generazione ad alto volume dove le risposte sono lunghe. Se i tuoi prompt sono grandi ma le tue risposte sono brevi, il vantaggio di prezzo sull'input ribalta la decisione verso gpt-oss-20b.

Cambia modello con una stringa

Entrambi i modelli usano lo stesso endpoint e la stessa struttura di richiesta. Cambia il valore di model da "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct" a "openai/gpt-oss-20b", prompt, streaming e tool continuano a funzionare.

Meta: Llama 3.1 8B Instruct: dettagli e banco di prova →OpenAI: gpt-oss-20b: dettagli e banco di prova →

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 contro OpenAI: gpt-oss-20b

Specifiche

Differenze principali

Nel dettaglio

Cambia modello con una stringa

Altri confronti