gpt-oss-20b
deepinfra · Chat model
gpt-oss-20b は deepinfra の チャット モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。
正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。
deepinfra-deepinfra-openai-gpt-oss-20b
入力
$0.0400 / 1M tokens
出力
$0.1500 / 1M tokens
キャッシュ入力
N/A
コンテキスト長
131.1K
カタログ生成日: 2026/07/13
要点
向いている確認
自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。
公式側で確認すること
割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。
料金
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力 | $0.0400 / 1M tokens |
| 出力 | $0.1500 / 1M tokens |
| 埋め込み | $0.0400 / 1M tokens |
上限
コンテキスト長
131.1K
最大入力トークン
131.1K
最大出力トークン
131.1K
最大トークン
131.1K
機能
| 機能 | 対応 |
|---|---|
| Vision | - |
| Function calling | 対応 |
| Parallel function calling | - |
| Tool choice | 対応 |
| Prompt caching | - |
| Reasoning | - |
| Response schema | - |
| System messages | - |
| Audio input | - |
| Audio output | - |
| Web search | - |
| PDF input | - |
| Video input | - |
ベンチマーク
多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く
| ベンチマーク | スコア | 指標 | 対象範囲 | 確認日 | ソース |
|---|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 60.7% | accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss-20b (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| Codeforces | 2516 Elo | Elo | ベースモデル: gpt-oss-20b (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| AIME 2025 (no tools) | 92.5% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| AIME 2025 (no tools) | 91.7% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| GPQA Diamond | 80.1% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| GPQA Diamond | 71.5% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| MMLU | 90.0% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| MMLU | 85.3% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| SWE-bench Verified | 62.4% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| SWE-bench Verified | 60.7% | Accuracy (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| Codeforces (with tools) | 2622 | Elo | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| Codeforces (with tools) | 2516 | Elo | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| HealthBench | 57.6% | Score (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| HealthBench | 42.5% | Score (%) | ベースモデル: gpt-oss (gpt-oss-20b) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 24.5 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Coding Index | 18.5 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Agentic Index | 27.6 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| GPQA Diamond | 68.8% | accuracy | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| Humanity's Last Exam | 9.8% | accuracy | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| IFBench | 65.1% | accuracy | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| SciCode | 34.4% | accuracy | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| Terminal-Bench Hard | 10.6% | accuracy | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-20b:free) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 33.3 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Coding Index | 28.6 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
| Artificial Analysis Agentic Index | 37.9 | score | ベースモデル: gpt-oss (openai/gpt-oss-120b) | 2026-05-31 | リンク |
ソース
料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。
カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z