gpt-oss-20b — это открытая модель с 21 миллиардом параметров, выпущенная OpenAI по лицензии Apache 2.0. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 3,6 миллиарда активных параметров на один прямой проход, оптимизированную для инференса с низкой задержкой и развертывания на потребительском или однопроцессорном оборудовании. Модель обучена в формате ответа Harmony от OpenAI и поддерживает настройку уровня рассуждений, fine-tuning и агентские возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выводы.
Провайдер для OpenAI: gpt-oss-20b
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Darkbloom | 2,27 ₽ | 11,36 ₽ | 1,14 ₽ | — | 99,9 % |
AkashML | 2,52 ₽ | 12,62 ₽ | — | — | 98,6 % |
PrimeIntellect | 2,90 ₽ | 12,37 ₽ | 2,65 ₽ | — | 100,0 % |
DekaLLM | 3,66 ₽ | 17,67 ₽ | 3,66 ₽ | — | 100,0 % |
CoreWeave | 3,79 ₽ | 16,41 ₽ | 3,79 ₽ | — | 100,0 % |
DeepInfra | 3,79 ₽ | 17,67 ₽ | — | — | 98,7 % |
Parasail | 3,79 ₽ | 18,94 ₽ | 2,52 ₽ | — | 99,9 % |
SiliconFlow | 5,05 ₽ | 22,72 ₽ | — | — | 85,8 % |
Amazon Bedrock | 8,84 ₽ | 18,94 ₽ | — | — | 100,0 % |
Amazon Bedrock | 8,84 ₽ | 18,94 ₽ | — | — | 100,0 % |
Groq | 9,47 ₽ | 37,87 ₽ | 4,73 ₽ | — | 100,0 % |
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от openai
OpenAI: GPT-5.6 Luna
GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономичная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI. Она подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, таких как чат, классификация и облегченные агентные рабочие процессы, обеспечивая достаточные возможности рассуждения для своего ценового сегмента.
OpenAI: GPT-5 Nano
GPT-5-Nano — это самый маленький и быстрый вариант в системе GPT-5, оптимизированный для инструментов разработчика, быстрого взаимодействия и сред со сверхнизкой задержкой. Хотя его глубина рассуждений ограничена по сравнению с более крупными аналогами, он сохраняет ключевые функции следования инструкциям и безопасности. Он является преемником GPT-4.1-nano и предлагает облегченный вариант для приложений, чувствительных к стоимости или работающих в реальном времени.
OpenAI: GPT-6 Luna Pro
GPT-6 Luna Pro — это та же базовая модель, что и GPT-6 Luna, но с параметром reasoning.mode, установленным в pro для получения более качественных ответов на сложные задачи. Узнайте больше в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode
OpenAI: GPT-6 Luna
GPT-6 Luna — это быстрая и экономичная модель в серии GPT-6 от OpenAI, позиционируемая ниже GPT-6 Sol. Она подходит для высоконагруженных и чувствительных к задержкам задач, таких как чат, классификация и несложные агентные задачи. При более высоких требованиях к рассуждениям она может выполнять сложные задачи по разработке программного обеспечения и использованию компьютеров, которые ранее требовали модели уровня Sol. Она разделяет преимущества семейства GPT-6 в фактической достоверности и более ясном, лаконичном стиле общения.
OpenAI: GPT-5.6 Terra
GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель в серии GPT-5.6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Она подходит для повседневных задач кодирования, рассуждений и агентных задач, где необходимо сбалансировать возможности и стоимость, предлагая высокую производительность примерно за половину стоимости Sol.
OpenAI: GPT-6 Sol
GPT-6 Sol — это экономичная высокопроизводительная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая позицию ниже флагманской GPT-6 Astra и выше быстрого уровня GPT-6 Luna. Она подходит для требовательной профессиональной работы, агентного кодирования, автоматизации бизнес-процессов и использования компьютеров, и особенно сильна в долгосрочных задачах по разработке программного обеспечения в реальных кодовых базах. Она приближается к уровню фактической надёжности Astra при значительно более низкой стоимости и разделяет более чёткий, лаконичный стиль общения Astra в технических и кодировочных беседах.
