GPT OSS Safeguard 20B
Rede Neural
GPT OSS Safeguard 20B é um modelo MoE aberto da OpenAI com 21B de parâmetros para classificação de conteúdo e filtragem de respostas de LLMs.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 131 072 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona GPT OSS Safeguard 20B?
GPT OSS Safeguard 20B é um modelo de raciocínio da OpenAI, baseado no gpt-oss-20b e otimizado para tarefas de segurança. Possui pesos abertos e arquitetura Mixture-of-Experts com 21 bilhões de parâmetros, oferecendo baixa latência na classificação de conteúdo, filtragem de respostas de modelos de linguagem e verificações de confiança e segurança. Diferencia-se da versão básica pela especialização: não é um assistente universal, mas uma ferramenta de avaliação baseada em políticas. Através do BotHub, você pode utilizá-lo a partir da Rússia sem VPN ou cartões estrangeiros: pagamento com cartão russo em rublos, apenas pelo que consumir, com tokens que não expiram. Mais de 250 modelos estão disponíveis em uma única interface, e uma API compatível com OpenAI permite integrar verificações ao seu produto e trocar de modelo sem reescrever a integração; o tráfego é criptografado via AES-GCM, e empresas contam com contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Útil para moderar conteúdo de usuários, verificar respostas de chatbots antes do envio, classificar solicitações de suporte por nível de risco ou testar suas regras de avaliação em pesos abertos.Perguntas frequentes sobre GPT OSS Safeguard 20B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto com contexto de 131.072 tokens: analisa documentos longos, explica código, raciocina sobre tarefas e chama funções externas. A linha safeguard foi criada para classificar conteúdo de acordo com suas próprias regras, sendo ideal para filtros e moderação de fluxos.
Em uma única resposta, o modelo pode gerar até 65.536 tokens — dezenas de páginas de texto. É suficiente para um relatório extenso, análise de instruções volumosas ou análise detalhada de código sem fragmentação. Se a resposta for interrompida, basta pedir para continuar.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados: o modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois formula a conclusão. Para tarefas de classificação, isso é especialmente útil — você vê não apenas o veredito final, mas também a lógica por trás dele.
Sim. Function calling e saída estruturada em JSON são suportados, permitindo conectar o modelo aos seus serviços e obter campos previsíveis em vez de texto livre. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI — você pode trocar de modelo sem reescrever a integração.
Você pode enviar texto, imagens e documentos — o modelo os lê e responde em texto. Não há informações sobre o recebimento de áudio e vídeo em nossos dados, e a geração de imagens ou som não é mencionada: o resultado é fornecido em formato de texto.
Não há notas específicas sobre idiomas em nossos dados, portanto, não podemos prometer precisão em russo. A maneira mais honesta é testar com sua própria consulta real: no BotHub, o acesso é liberado sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento via cartões russos apenas pelo que consumir.