GPT OSS 120B
Red Neuronal
GPT OSS 120B es un modelo de lenguaje abierto de OpenAI con arquitectura Mixture-of-Experts para razonamiento y escenarios de agentes.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona GPT OSS 120B?
GPT OSS 120B es un modelo de pesos abiertos de OpenAI con arquitectura Mixture-of-Experts: 117 mil millones de parámetros, de los cuales se activan unos 5,1 mil millones por paso. El modelo está optimizado para producción: alta carga, cadenas de razonamiento largas y escenarios de agentes donde la tarea debe dividirse en pasos. En BotHub, este modelo funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos por tokens consumidos que no caducan. Hay más de 250 modelos disponibles en una sola ventana para comparar, y una API compatible con OpenAI conecta el modelo a su servicio, permitiendo cambiarlo sin reescribir la integración; el tráfico está cifrado con AES-GCM. Es útil para desarrolladores en generación y análisis de código, depuración y refactorización; para analistas en cálculos paso a paso y tareas STEM; para equipos de producto en la creación de agentes y asistentes internos; y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, EDI y un panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre GPT OSS 120B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
gpt-oss-120b es un modelo abierto de OpenAI para trabajar con texto: escribir y corregir código, analizar documentos y resolver tareas de razonamiento. Acepta imágenes y documentos, y puede llamar a funciones. Es adecuado para asistentes, análisis y servicios multimodales a través de la API de BotHub.
El límite de salida es de 117 964 tokens por respuesta, con una ventana de contexto total de 131 072 tokens. Esto es suficiente para documentos largos, código extenso y análisis detallados. Tenga en cuenta que la solicitud y la respuesta comparten el contexto, por lo que una entrada grande reduce el espacio para la respuesta.
Sí, el razonamiento antes de responder es una capacidad del modelo: divide la tarea en pasos antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas de varios pasos donde es importante una respuesta precisa, no rápida.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puede conectar herramientas externas, bases de datos y servicios, obteniendo respuestas en un formato predecible. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Se pueden cargar imágenes y documentos: el modelo lee su contenido y responde con texto. El audio y el video no están marcados como formatos de entrada, al igual que la generación de imágenes o sonido; para ello, el catálogo de BotHub tiene modelos especializados disponibles en la misma interfaz.
No tenemos datos sobre los idiomas de los prompts y respuestas, por lo que no podemos prometer una calidad específica en ruso; es mejor probarlo con su propia tarea directamente en BotHub. El servicio en sí está completamente en ruso: pago con tarjetas rusas, acceso sin VPN ni tarjetas extranjeras.