OpenAI: gpt-oss-20b

OpenAI: gpt-oss-20b는 OpenAI가 Apache 2.0 라이선스로 공개한 오픈 가중치 언어 모델입니다. 총 210억 개의 파라미터를 가지며, 순전파당 36억 개의 활성 파라미터를 사용하는 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 사용합니다. 이 모델은 제공자가 2025-08-05에 게시했습니다. 오픈 가중치이고 Apache 2.0 라이선스이기 때문에 가중치를 검사하고 자체 호스팅할 수 있으며, OpenAI 모델 라인업의 텍스트 카테고리에 속합니다.

이 모델은 텍스트 입력, 텍스트 출력입니다. 텍스트 프롬프트를 받아 텍스트 완성을 반환하며, 컨텍스트 윈도우는 131,072 토큰이고 최대 출력은 32,768 토큰입니다. 지식 컷오프는 2024-06-30이므로 그 이후의 내용은 학습 데이터 밖입니다. 추론 출력을 지원하며, 모델이 중간 사고 과정을 노출하거나 억제하기를 원할 때 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 파라미터를 통해 제어할 수 있습니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 가리킵니다. 긴 컨텍스트는 대규모 문서 작업에 적합합니다. 예를 들어 청킹이 필요할 긴 보고서, 코드 파일, 녹취록을 요약하거나 추출하는 작업입니다. 추론 지원은 단계별 문제 해결이 도움이 되는 작업, 예를 들어 수학, 논리, 다단계 코드 생성 또는 디버깅에 합리적으로 적합합니다. tools와 tool_choice 파라미터를 통한 함수 호출을 사용하면 외부 API를 호출하는 에이전트를 만들 수 있고, structured_outputs와 response_format은 다운스트림 코드가 자유 텍스트가 아니라 JSON이나 고정 스키마를 필요로 할 때 도움이 됩니다. temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty 같은 샘플링 제어를 통해 창의적 작업과 분석적 작업 모두에서 결정성과 반복을 조정할 수 있으며, seed는 재현 가능한 샘플링을 지원합니다.

모델 id "openai/gpt-oss-20b"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 엔드포인트가 OpenAI 스키마를 따르므로 기존 OpenAI 클라이언트 라이브러리와 요청 형태가 변경 없이 작동합니다. 일반적인 필드와 함께, 이 모델은 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, top_p를 지원하므로 요청 자체에서 샘플링, 로깅, 추론, 도구 사용을 제어할 수 있습니다.

염두에 두어야 할 주요 제약은 모달리티입니다. gpt-oss-20b는 텍스트만 처리하므로 이미지, 오디오 및 기타 비텍스트 입력에는 다른 모델이 필요합니다. 131,072 토큰 컨텍스트와 32,768 토큰 출력 상한은 크지만 유한하므로 매우 긴 입력은 잘라내거나 분할해야 합니다. 작업이 2024-06-30 이후의 지식에 의존한다면 모델은 그것을 알지 못합니다. 더 작거나 빠르거나 비텍스트 기능이 있는 모델이 더 적합한 워크로드의 경우, api14는 통합을 변경하지 않고 전환할 수 있는 다른 모델을 나열합니다.