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gpt-oss-20b

gpt-oss-20b

gpt-oss-20bはOpenAIがApache 2.0ライセンスの下でリリースしたオープンウェイト21Bパラメータモデルです。Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを採用しており、フォワードパスあたり3.6B個のアクティブパラメータを備えており、低レイテンシ推論とコンシューマーまたは単一GPU ハードウェアへのデプロイメント向けに最適化されています。このモデルはOpenAIのHarmonyレスポンス形式で学習され、推論レベル設定、ファインチューニング、および関数呼び出し、ツール使用、構造化出力を含むエージェント機能をサポートしています。

2025/8/5
131,072 トークン
#195 テキスト (日本語)
入力: ¥5.04/M
出力: ¥23.52/M

仕様

モダリティ

入力
text
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
include_reasoning
logit_bias
max_tokens
min_p
presence_penalty
reasoning
reasoning_effort
repetition_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_k
top_p

推論設定

既定の動作
思考オン(強度: medium)
指定できる強度
high
medium
low
思考のオフ
不可(常に思考します)

思考の制御方法と課金を見る

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)408ms
生成速度 (p50)114 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始661回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・21回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "gpt-oss-20b",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    gpt-oss-20bの実際の回答

    FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

    このエラーをデバッグして

    以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

    ## 1. エラーの原因 ```python TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int' ``` - `order["price"]` が **文字列 (`str`)** である - `order["quantity"]` が **整数 (`int`)** である - `str * int` は演算できないため例外が発生 ### 何で `price` が文字列になるのか? | DB | 典型的な戻り値の型 | 文字列になるケース | |-----|------------------|---------------------| | PostgreSQL(psycopg2) | `Decimal` | なし(数値型は `Decimal`) | | MySQL(mysql‑connector / pymysql) | `Decimal` または `str` | `use_unicode=True` や `cursorclass=` が設定されていると文字列になる | | SQLite(sqlite3) | `int`/`float` | なし | したがって、今回使われている `db.query()` では価格列が **文字列として返されている** ことが原因です。 --- ## 2. 修正方法 ### ① 数値型へキャストして足し算 ```python def get_user_orders(user_id): # ① クエリ実行 orders = db.quer…
    応答時間 10.0秒出力 1365 トークン

    コードレビュー

    以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

    ## ① ざっくりした実装概要 ```ts async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { /* … */ } ``` - 1ページにつき最大100件取得し、`status !== "deleted"` のレコードだけを `id / name / email` らしき構造体に整形。 - **ページングを手動**で止めるために while‑loop で繰り返し呼び出す → 連続で **1 つずつ直列**に `fetch` している。 - `any` をそのまま返している。 - エラー処理・型定義・可読性・パフォーマンスに関しては改善余地が多々ある。 --- ## ② 可読性(コードの見やすさ・保守性)を向上させる | 現状 | 改善案 | 具体例 | |------|--------|--------| | ① `any` を使っている | 型を定義し、返却型を `User[]` に | ```ts interface User { id: number; name: string; email: string; } ``` | | ② ループの内部でインデックスを使う | `for...of` + デストラクチャリング | ```ts for (const u of data.users) { … } ``` | | ③ `if (data.users.length < 100)` で終了判定 | `data.users.splice` で終端を判断 | –(設計…
    応答時間 62.4秒出力 3181 トークン

    SQLクエリの最適化

    以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

    ## ① なぜ 30 秒かかるのか | 主要なボトルネック | 具体的な症状 | |------------------|--------------| | **テーブルスキャン** | `orders` と `order_details` は 500 万行を超える可能性がある。`WHERE o.status = '完了' AND o.created_at >= …` の条件が **`orders` の単一列にしかインデックスが無いので** まず全行を読み込み、次に結合のために行を再スキャン | | **結合条件が多い** | `LEFT JOIN` では結合条件を満たせない行もすべて取得しなければならない。`orders` のフィルタは `ON` ではなく `WHERE` に書かれており、`LEFT JOIN` を `INNER JOIN` に変えることで不要な行が結合に入る | | **GROUP BY のキーが冗長** | `GROUP BY p.product_name , c.category_name` はテーブルスキャン後にしばしば **テキスト列** でグループ化し、索引の恩恵が少ない | | **ORDER BY と LIMIT** | `ORDER BY total_sales DESC NULLS LAST` は集計結果全体をソートする必要がある。Top‑N を返すだけなので `HAVING COUNT(*)>0` でフィルタした後に `ROW_NUMBER()` を使えば部分ソートで済む | > 以上の理由で**全行を走査しながら集計**・**ソー…
    応答時間 20.4秒出力 2648 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    gpt-oss-20bのAPI料金はいくらですか?
    FastMetalでは100万トークンあたり入力¥5.04・出力¥23.52(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
    gpt-oss-20bはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "gpt-oss-20b" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    gpt-oss-20bのコンテキスト長はどのくらいですか?
    131,072トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
    gpt-oss-20bの評価・ランキングは?
    公開アリーナの日本語カテゴリで195位(ELO 1,256)です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
    gpt-oss-20bを試すには何が必要ですか?
    アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

    gpt-oss-20bを今すぐ試す

    gpt-oss-20bはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。

    リーダーボード

    テキスト
    spanishELO: 1,303
    #243
    russianELO: 1,310
    #250
    コーディングELO: 1,368
    #251
    数学ELO: 1,335
    #228
    創作ELO: 1,240
    #306
    指示遵守ELO: 1,281
    #289
    高難度ELO: 1,323
    #268
    マルチターンELO: 1,289
    #284
    総合ELO: 1,317
    #269
    日本語ELO: 1,256
    #195
    中国語ELO: 1,352
    #239
    韓国語ELO: 1,276
    #199
    英語ELO: 1,331
    #267
    germanELO: 1,274
    #241

    順位データ: LMArena leaderboard dataset(lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点)。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。