Meta: Llama 3.1 8B Instruct contra OpenAI: gpt-oss-20b
Uma comparação lado a lado entre Meta: Llama 3.1 8B Instruct (US$ 0,18 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,96)) e OpenAI: gpt-oss-20b (US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,58)) com preços em USD e recursos atuais do catálogo do api14. Os dois funcionam pela mesma API compatível com OpenAI.
Especificações
| Meta: Llama 3.1 8B Instruct | OpenAI: gpt-oss-20b | |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | OpenAI |
| Entrada | US$ 0,18 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,96) | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,58) |
| Saída | US$ 0,28 / 1M fragmentos (≈ R$ 1,54) | US$ 0,45 / 1M fragmentos (≈ R$ 2,50) |
| Leitura de cache | US$ 0,09 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,48) | US$ 0,11 / 1M fragmentos (≈ R$ 0,58) |
| Janela de contexto | 131.072 | 131.072 |
| Saída máxima | 117.964 | 117.964 |
| Entrada | text | text |
| Saída | text | text |
| chamada de ferramentas | ||
| Saída estruturada | ||
| Controle de raciocínio | ||
| Adicionado em | 23 de jul. de 2024 | 5 de ago. de 2025 |
Principais diferenças
- OpenAI: gpt-oss-20b é 40% mais barato nos tokens de entrada.
- Meta: Llama 3.1 8B Instruct é 38% mais barato nos tokens de saída.
- Só o OpenAI: gpt-oss-20b suporta controle do esforço de raciocínio.
- Uma requisição com 1.000 tokens de entrada e 500 de saída custa US$ 0,000315 com Meta: Llama 3.1 8B Instruct e US$ 0,000333 com OpenAI: gpt-oss-20b.
Em detalhe
Meta: Llama 3.1 8B Instruct é um modelo de texto de pesos abertos da Meta, lançado em 2024-07-23. OpenAI: gpt-oss-20b é um modelo de texto de pesos abertos da OpenAI, lançado em 2025-08-05. Ambos são modelos ajustados para instruções que recebem texto e retornam texto, e ambos são servidos através do api14 na categoria de texto. A principal diferença estrutural entre eles é que o gpt-oss-20b é um modelo com capacidade de raciocínio, enquanto o Llama 3.1 8B Instruct não é.
Os dois modelos coincidem no comprimento de contexto: cada um suporta 131072 tokens, portanto nenhum oferece mais espaço para documentos longos, transcrições ou bases de código. Também coincidem nas modalidades, pois ambos aceitam apenas texto e produzem apenas texto, portanto não há caminho para imagem ou áudio em nenhum dos casos. Onde divergem é na superfície de parâmetros. O gpt-oss-20b adiciona reasoning, reasoning_effort e include_reasoning além dos habituais parâmetros de amostragem e de ferramentas, o que significa que pode pedir-lhe para pensar num problema antes de responder e controlar quanto esforço despende. O Llama 3.1 8B Instruct expõe um conjunto comparável de parâmetros de amostragem, ferramentas e saída estruturada, mas não tem quaisquer controlos de raciocínio. Em termos de preço, o gpt-oss-20b é a opção mais barata para tokens de entrada, enquanto o Llama 3.1 8B Instruct é a opção mais barata para tokens de saída, portanto o melhor negócio depende de a sua carga de trabalho ser intensiva em entrada ou em saída.
Para trabalho de geração direta, escolha o Llama 3.1 8B Instruct. Resumir, reescrever, classificar, extrair, respostas de chat e outras tarefas em que quer uma resposta direta sem uma passagem de raciocínio são um encaixe natural, e o seu preço mais baixo por token de saída ajuda quando as respostas são longas. Escolha o gpt-oss-20b quando a tarefa beneficia de raciocínio explícito: problemas de vários passos, análise cuidadosa, ou qualquer coisa em que queira ajustar reasoning_effort e inspecionar o traço de raciocínio. O seu preço de entrada mais barato também se adequa a cargas de trabalho que enviam prompts grandes através do modelo e retornam respostas curtas.
Chamar qualquer um dos modelos através do api14 funciona da mesma forma, porque a API é compatível com OpenAI. Aponta o seu cliente existente para o URL base do api14, envia o seu pedido para o endpoint de chat completions com a sua chave api14, e define o campo model. Para usar o Llama 3.1 8B Instruct, defina o id do modelo como meta-llama/llama-3.1-8b-instruct. Para usar o gpt-oss-20b, defina-o como openai/gpt-oss-20b. Tudo o resto no corpo do pedido, como messages, temperature, max_tokens, tools e response_format, mantém a mesma forma, portanto alternar entre os dois é uma alteração de uma linha. Se depende de parâmetros de raciocínio, lembre-se de que esses só se aplicam ao gpt-oss-20b.
Ainda há casos em que o modelo sem raciocínio é a melhor escolha, embora o gpt-oss-20b ofereça mais controlos. Se a sua aplicação precisa de saída rápida, previsível e numa única passagem e não quer pagar por tokens de raciocínio, o Llama 3.1 8B Instruct é a escolha mais simples, e o seu preço de saída mais baixo torna-o atrativo para geração de grande volume em que as respostas são longas. Se os seus prompts são grandes mas as suas respostas são curtas, a vantagem de preço na entrada inverte a decisão para o gpt-oss-20b.
Troque com uma string
Os dois modelos usam o mesmo endpoint e o mesmo formato de requisição. Mude o valor de model de "meta-llama/llama-3.1-8b-instruct" para "openai/gpt-oss-20b", prompts, streaming e ferramentas continuam funcionando.
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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