gpt-oss 120B · 每美元性能
gpt-oss 120B — H200 vs MI300X 每美元性能
H200（NVIDIA Hopper）与 MI300X（AMD CDNA 3）在 gpt-oss 120B 上的每百万 token 成本。基于所属云服务商 TCO 归一化的输出 token 性能——在各类 LLM 工作负载下的每美元性能。在每个目标交互性水平下选出更经济的 SKU。使用下方图表控件切换序列、精度和指标——交互方式与主推理图表相同。
在 gpt-oss 120B 上以 96 tok/s/user 运行时，每百万 token 成本分别为：H200 $0.10、MI300X $0.13；H200 每美元多产出 37% 的 token。
在 gpt-oss 120B 上以 147 tok/s/user 运行时，H200 每百万 token 成本为 $0.17，MI300X 为 $0.29。H200 在此工作点上的成本效率高出 68%。
H200 在 gpt-oss 120B 上以 198 tok/s/user 运行时领先于 MI300X——每百万 token 成本 $0.33 对 $0.76，差距达 133%。 （数据反映此 URL 的默认 1k/1k · fp4 选择——如果您在控件中更改序列、精度或模型，下方表格和图表会自动更新。）
Chip 定价（所属云服务商）： H200 $1.22/chip/hr · MI300X $0.95/chip/hr. 来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model.
Interpolated from real benchmark data. Edit target interactivity values below to compare at different operating points.
| Metric | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) | Interactivity (tok/s/user) |
|---|---|---|---|
| Dollar per Million Tokens | H200:$0.098MI300X:$0.135 | H200:$0.171MI300X:$0.287 | H200:$0.327MI300X:$0.762 |
| Concurrency | H200:~64MI300X:~21 | H200:~62MI300X:~6 | H200:~16MI300X:~8 |
推理性能
不同模型、硬件配置和服务参数下的推理性能指标。
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