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OpenAI: gpt-oss-20b (batch)
openai/gpt-oss-20b:batch
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
openai/gpt-oss-20b:batch es una variante de texto a texto de gpt-oss-20b de OpenAI listada en OpenRouter. El catálogo reporta una ventana de contexto amplia, controles de herramientas y salidas estructuradas, y razonamiento obligatorio con esfuerzo bajo, medio o alto. La documentación de OpenAI para el modelo subyacente describe pesos abiertos Apache-2.0, diseño de mezcla de expertos, razonamiento ajustable, acceso a la cadena de pensamiento, ajuste fino y compatibilidad con stacks comunes de inferencia. Considere estas capacidades como reportadas por fuentes, no resultados medidos, y valide el endpoint batch exacto con sus cargas de trabajo.[1][2]
Puntos fuertes
- El catálogo de la variante exacta enumera contexto amplio, entrada/salida de texto, herramientas, salidas estructuradas y controles comunes de muestreo.[1]
- La ficha del modelo subyacente reporta esfuerzo de razonamiento configurable y acceso a la cadena de pensamiento para depuración, aunque no está destinada a usuarios finales.[2]
- OpenAI describe los pesos subyacentes como abiertos bajo Apache-2.0 y aptos para ajuste fino especializado.[2]
Limitaciones
- La evidencia para el listado exacto :batch proviene solo del catálogo; no explica la semántica de ejecución por lotes, límites del servicio ni disponibilidad.[1]
- La documentación cubre el modelo subyacente gpt-oss-20b, no esta variante batch hospedada; valide comportamiento y propiedades de despliegue en el endpoint.[1][2]
- OpenRouter incluye mediciones externas en categorías seleccionadas de diseño, codificación y agentes, pero no constituyen evidencia de calidad para cargas específicas.[1]
Dónde utilizarlo
- Evalúe aplicaciones solo de texto con prompts largos que necesiten herramientas o salidas estructuradas.[1]
- Considere prototipos de agentes o llamadas a funciones, probando la variante batch hospedada de extremo a extremo.[1][2]
- Use el razonamiento ajustable como criterio: bajo para diálogo general más rápido y alto para análisis más profundo, sujeto a validación.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: gpt-oss-20b (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · OpenAI: gpt-oss-20b (batch)Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
gpt-oss-20b is an open-weight 21B parameter model released by OpenAI under the Apache 2.0 license. It uses a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 3.6B active parameters per forward pass, optimized for...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-oss-20b:batch
- ID canónico
- openai/gpt-oss-20b
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 05.08.2025
- Longitud de contexto
- 131,072
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.024 / salida $0.112
- Corte de conocimiento
- 30.06.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 20.7 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1.2 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 39.7% · posición 127 | 933Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 27.9% · posición 147 | 845Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrabf16 | 131,072 | $0.024 | $0.112 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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