Meta: Llama 3.1 8B Instruct 대 OpenAI: gpt-oss-20b
api14 카탈로그의 최신 USD 가격과 기능을 바탕으로 Meta: Llama 3.1 8B Instruct(US$0.18 / 100만 토큰 (≈ ₩236))와(과) OpenAI: gpt-oss-20b(US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142))를 나란히 비교합니다. 두 모델 모두 같은 OpenAI 호환 API로 실행됩니다.
사양
| Meta: Llama 3.1 8B Instruct | OpenAI: gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| 제공업체 | Meta | OpenAI |
| 입력 | US$0.18 / 100만 토큰 (≈ ₩236) | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) |
| 출력 | US$0.28 / 100만 토큰 (≈ ₩377) | US$0.45 / 100만 토큰 (≈ ₩613) |
| 캐시 읽기 | US$0.09 / 100만 토큰 (≈ ₩118) | US$0.11 / 100만 토큰 (≈ ₩142) |
| 컨텍스트 윈도우 | 131,072 | 131,072 |
| 최대 출력 | 117,964 | 117,964 |
| 입력 | text | text |
| 출력 | text | text |
| 도구 호출 | ||
| 구조화된 출력 | ||
| 추론 조절 | ||
| 추가일 | 2024. 7. 23. | 2025. 8. 5. |
주요 차이점
- OpenAI: gpt-oss-20b의 입력 토큰 가격이 40% 더 저렴합니다.
- Meta: Llama 3.1 8B Instruct의 출력 토큰 가격이 38% 더 저렴합니다.
- 추론 강도 조절은(는) OpenAI: gpt-oss-20b만 지원합니다.
- 입력 1,000 토큰, 출력 500 토큰 요청의 비용은 Meta: Llama 3.1 8B Instruct에서 US$0.000315, OpenAI: gpt-oss-20b에서 US$0.000333입니다.
자세히 보기
Meta: Llama 3.1 8B Instruct는 Meta의 오픈 웨이트 텍스트 모델로, 2024-07-23에 출시되었습니다. OpenAI: gpt-oss-20b는 OpenAI의 오픈 웨이트 텍스트 모델로, 2025-08-05에 출시되었습니다. 둘 다 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하는 instruction 튜닝 모델이며, 둘 다 text 카테고리에서 api14를 통해 제공됩니다. 두 모델의 주요 구조적 차이는 gpt-oss-20b는 추론 가능 모델인 반면 Llama 3.1 8B Instruct는 그렇지 않다는 점입니다.
두 모델은 컨텍스트 길이에서 동일합니다. 각각 131072 토큰을 지원하므로, 긴 문서, 대화 기록 또는 코드베이스에 더 많은 공간을 제공하는 쪽은 없습니다. 모달리티에서도 동일합니다. 둘 다 텍스트만 받아들이고 텍스트만 생성하므로, 어느 쪽에도 이미지나 오디오 경로가 없습니다. 차이가 나는 지점은 파라미터 표면입니다. gpt-oss-20b는 일반적인 샘플링 및 도구 파라미터 위에 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning을 추가하므로, 답변하기 전에 문제를 생각하도록 요청하고 얼마나 많은 노력을 들일지 제어할 수 있습니다. Llama 3.1 8B Instruct는 이와 비슷한 샘플링, 도구, 구조화된 출력 파라미터 세트를 노출하지만 추론 제어 기능은 전혀 없습니다. 가격에서는 gpt-oss-20b가 입력 토큰에 더 저렴한 옵션이고, Llama 3.1 8B Instruct는 출력 토큰에 더 저렴한 옵션이므로, 더 나은 거래는 워크로드가 입력 중심인지 출력 중심인지에 달려 있습니다.
단순한 생성 작업에는 Llama 3.1 8B Instruct를 선택하세요. 요약, 재작성, 분류, 추출, 채팅 응답, 그리고 추론 과정 없이 직접적인 답변을 원하는 기타 작업에 자연스럽게 맞으며, 출력 토큰 가격이 더 낮아 응답이 길 때 도움이 됩니다. 명시적 추론이 작업에 도움이 될 때는 gpt-oss-20b를 선택하세요. 다단계 문제, 신중한 분석, 또는 reasoning_effort를 조정하고 추론 추적을 검사하고 싶은 모든 경우입니다. 입력 가격이 더 저렴하다는 점은 큰 프롬프트를 모델에 넣고 짧은 답변을 반환하는 워크로드에도 적합합니다.
api14를 통해 어느 모델을 호출하든 방식은 동일합니다. API가 OpenAI 호환되기 때문입니다. 기존 클라이언트를 api14 base URL로 지정하고, api14 키와 함께 chat completions 엔드포인트로 요청을 보내고, model 필드를 설정합니다. Llama 3.1 8B Instruct를 사용하려면 model id를 meta-llama/llama-3.1-8b-instruct로 설정하세요. gpt-oss-20b를 사용하려면 openai/gpt-oss-20b로 설정하세요. messages, temperature, max_tokens, tools, response_format 같은 요청 본문의 나머지 모든 것은 같은 형태를 유지하므로, 둘 사이 전환은 한 줄 변경입니다. 추론 파라미터에 의존한다면, 그것들은 gpt-oss-20b에만 적용된다는 점을 기억하세요.
gpt-oss-20b가 더 많은 제어 기능을 제공하더라도, 비추론 모델이 더 나은 선택인 경우가 여전히 있습니다. 애플리케이션에 빠르고 예측 가능한 단일 패스 출력이 필요하고 추론 토큰 비용을 지불하고 싶지 않다면 Llama 3.1 8B Instruct가 더 단순한 선택이며, 출력 가격이 더 낮아 답변이 긴 대량 생성에 매력적입니다. 프롬프트는 크지만 답변이 짧다면, 입력 가격 이점이 결정을 gpt-oss-20b 쪽으로 뒤집습니다.
문자열 하나로 전환
두 모델은 같은 엔드포인트와 요청 형식을 사용합니다. model 값을 "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct"에서 "openai/gpt-oss-20b"로 바꾸기만 하면 프롬프트, 스트리밍, 도구가 그대로 작동합니다.
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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