OpenAI: gpt-oss-120b (batch)

OpenAI: gpt-oss-120b (batch), OpenAI tarafından geliştirilen açık ağırlıklı bir dil modelidir. Toplam 117 milyar parametreye sahip bir Mixture-of-Experts (MoE) modelidir ve bunların 5,1 milyarı her ileri geçişte etkinleştirilir. Sağlayıcı tarafından 2025-08-05 tarihinde yayımlanmıştır ve metin kategorisinde yer alır. Model kimliğindeki "batch" son eki, bu modelin api14 üzerinde sunulan batch varyantını belirtir.

Model metin alır ve metin döndürür; bağlam penceresi 131.072 token, maksimum çıktısı 117.964 tokendır. Bilgi kesim tarihi 2024-06-30'dur. Yüksek akıl yürütme, ajan tabanlı ve genel amaçlı üretim kullanım durumları için tasarlanmıştır ve akıl yürütme kontrollerini destekler; böylece modelin ne kadar akıl yürütme çabası uygulayacağına ve yanıtta akıl yürütme içeriğinin yer alıp almayacağına siz karar verebilirsiniz.

Bu yetenekler oldukça geniş bir pratik kullanım kümesine işaret eder. Uzun bağlam ve büyük maksimum çıktı, hem girdinin hem de yanıtın büyük olduğu uzun belge analizi, özetleme ve üretim görevlerine uygundur. Akıl yürütme ve ajan odaklı yapı, araç çağırma ve yapılandırılmış çıktıları desteklediğinden, çok adımlı problem çözme, araç güdümlü iş akışları ve yapılandırılmış çıkarım için makul bir seçimdir. Taslak hazırlama ve dönüştürme işleri gibi genel amaçlı metin üretimi de metin girişi, metin çıkışı tasarımından doğar.

Modeli api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "openai/gpt-oss-120b:batch" model kimliğiyle çağırırsınız. Arayüz OpenAI uyumlu olduğundan, mevcut OpenAI istemci kitaplıkları ve istek biçimleri bununla çalışır. Desteklenen istek parametreleri şunlardır: 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 ve top_p. Örnekleme kontrolleri (temperature, top_p, top_k, min_p, cezalar, seed ve stop), çıktı sınırları (max_tokens), akıl yürütme kontrolleri (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) ile yapılandırılmış ve araç kullanımı (response_format, structured_outputs, tools, tool_choice) kullanılabilir; böylece yanıtların hem biçimini hem de belirliliğini ayarlayabilirsiniz.

Akılda tutulması gereken bir nokta modalitedir: girdi ve çıktı yalnızca metindir; göreviniz görüntülere veya sese bağlıysa bu model doğru seçim değildir. 2024-06-30 bilgi kesim tarihi ayrıca bu tarihten sonraki her şeyin eğitim verisinin dışında olduğu anlamına gelir; önemli olduğu yerlerde güncel bilgileri istemde veya araçlar yoluyla sağlamalısınız. Bu sınırlar içinde, büyük bir bağlam penceresi, büyük bir maksimum çıktı ile akıl yürütme ve araç desteğinin birleşimi çoğu metin üretim iş yükünü kapsar.