OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

OpenAI: gpt-oss-120b (batch)는 OpenAI의 오픈 가중치 언어 모델입니다. 이는 총 파라미터가 1,170억 개이고, 그중 순전파마다 51억 개가 활성화되는 Mixture-of-Experts (MoE) 모델입니다. 제공업체가 2025-08-05에 출시했으며 텍스트 카테고리에 속합니다. 모델 id의 "batch" 접미사는 api14에서 제공되는 이 모델의 배치 변형을 나타냅니다.

이 모델은 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환하며, 컨텍스트 윈도는 131,072 토큰이고 최대 출력은 117,964 토큰입니다. 지식 컷오프는 2024-06-30입니다. 높은 추론, 에이전트형 및 범용 프로덕션 사용 사례를 위해 만들어졌으며 추론 제어를 지원하므로, 모델이 적용하는 추론 노력의 정도와 추론 내용을 응답에 포함할지 여부를 결정할 수 있습니다.

이러한 기능은 상당히 넓은 실용적 용도들을 가리킵니다. 긴 컨텍스트와 큰 최대 출력은 입력과 답변이 모두 큰 장문 문서 분석, 요약 및 생성 작업에 적합합니다. 추론 및 에이전트 중심 설계는 도구 호출과 구조화된 출력을 지원하므로 다단계 문제 해결, 도구 기반 워크플로 및 구조화된 추출에 합리적으로 잘 맞습니다. 초안 작성과 변환 작업 같은 범용 텍스트 생성도 텍스트 입력, 텍스트 출력 설계에서 자연스럽게 따라옵니다.

모델 id "openai/gpt-oss-120b:batch"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 호환이므로 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리와 요청 형식이 그대로 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 샘플링 제어(temperature, top_p, top_k, min_p, 페널티, seed, stop), 출력 제한(max_tokens), 추론 제어(reasoning, reasoning_effort, include_reasoning), 구조화 및 도구 사용(response_format, structured_outputs, tools, tool_choice)을 모두 사용할 수 있으므로 응답의 형태와 결정성을 모두 조정할 수 있습니다.

한 가지 유념할 점은 모달리티입니다. 입력과 출력은 텍스트 전용이므로, 작업이 이미지나 오디오에 의존한다면 이 모델은 적합하지 않습니다. 지식 컷오프가 2024-06-30이라는 점도 그 날짜 이후의 내용은 학습 데이터 밖에 있다는 뜻이며, 중요한 경우에는 최신 정보를 프롬프트나 도구를 통해 제공해야 합니다. 이러한 범위 안에서 큰 컨텍스트 윈도, 큰 최대 출력, 추론 및 도구 지원의 조합은 대부분의 텍스트 생산 워크로드를 포괄합니다.