gpt-oss 120B · 每美元性能

gpt-oss 120B — B200 与 Jalapeño 每美元性能

对比 B200（NVIDIA Blackwell）与 Jalapeño（OpenAI Jalapeño）在 gpt-oss 120B 上的每百万 token 成本。该指标采用 Hyperscaler 自有设备 TCO 口径，并按总 token 数归一化，用于比较不同 LLM 工作负载下的每美元性能。可在任一目标交互性下找出成本更低的 SKU，并通过下方图表控件切换序列长度、精度和指标；操作方式与主推理图表相同。

当 gpt-oss 120B 的目标交互性为 177 tok/s/user 时，B200 与 Jalapeño 的每百万 token 成本分别为 $0.02 和 $0.01；Jalapeño 每美元可处理的总 token 数多出 279%。

当 gpt-oss 120B 的目标交互性为 258 tok/s/user 时，B200 的每百万 token 成本为 $0.04，Jalapeño 为 $0.01；在这一运行点，Jalapeño 的成本效率高出 420%。

当 gpt-oss 120B 的目标交互性为 338 tok/s/user 时，Jalapeño 与 B200 的每百万 token 成本分别为 $0.01 和 $0.08；Jalapeño 的成本效率高出 738%。（以上数据基于此 URL 对应的默认 8k/1k · fp4 配置；在控件中切换序列长度、精度或模型后，下方表格和图表会同步更新。）

芯片价格（Hyperscaler 自有设备口径）： B200 $1.73/chip/hr · Jalapeño $1.27/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.

查看完整延迟与吞吐量对比 →

gpt-oss 120B：B200 与 Jalapeño 在相同交互性水平下的每百万 token 成本 — B200 与 Jalapeño 在此对比默认工作负载下的每百万 token 成本。成本越低表示每美元性能越高。

数据由真实基准测试结果插值得出。调整下方的目标交互性数值，即可比较不同运行点。

指标	交互性（tok/s/user）	交互性（tok/s/user）	交互性（tok/s/user）
每百万 token 成本（美元）	B200:$0.024Jalapeño:$0.006	B200:$0.039Jalapeño:$0.007	B200:$0.084Jalapeño:$0.010
并发数	B200:~28Jalapeño:~820	B200:~5Jalapeño:~397	B200:~8Jalapeño:~181