gpt-oss 120B · 每美元性能

gpt-oss 120B — H100 vs MI300X 每美元性能

H100（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 112 tok/s/user 运行时，H100 每百万 token 成本为 $0.12，MI300X 为 $0.17。H100 在此工作点上的成本效率高出 42%。

H100 在 gpt-oss 120B 上以 158 tok/s/user 运行时领先于 MI300X——每百万 token 成本 $0.21 对 $0.33，差距达 54%。

将 gpt-oss 120B 推至 203 tok/s/user 时，H100 每百万 token 成本为 $0.37，MI300X 为 $0.85——H100 领先 131%。（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。）

芯片定价（所属云服务商）： H100 $1.17/chip/hr · MI300X $0.95/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：H100 与 MI300X 在相同交互性水平下的每百万 token 成本 — H100 与 MI300X 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。

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)
每百万 token 美元成本	H100:$0.116MI300X:$0.165	H100:$0.214MI300X:$0.329	H100:$0.370MI300X:$0.854
Concurrency	H100:~64MI300X:~15	H100:~28MI300X:~5	H100:~10MI300X:~7

推理性能

不同模型、硬件配置和服务参数下，来自 AgentX 场景的智能体推理指标与固定序列推理指标。

模型

场景

Y 轴指标

芯片配置

每百万总 token 成本（自有 - 超大规模） vs. 交互性

gpt-oss 120B • FP4 • 8K / 1K • 来源：SemiAnalysis InferenceX™

TCO $/chip/hr： VR200: 3.61H100: 1.17H200: 1.22B200: 1.73B300: 2.26GB200: 1.86GB300: 2.31MI300X: 0.95MI325X: 1.1MI355X: 1.5RTX6000PRO: 0.68Jalapeño (Teacup): 1.47

来源： SemiAnalysis Market July 2026 Pricing Surveys & AI Cloud TCO Model

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算每百万 token 成本，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行token 成本的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输入吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输入吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算输出吞吐量，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行输出吞吐量的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算功耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行功耗的直接对比并不完全等价。

注意：分离式推理配置（如 MoRI SGLang、Dynamo TRTLLM）按解码芯片或预填充芯片计算能耗，而非按芯片总数计算。因此，与聚合配置进行每 token 能耗的直接对比并不完全等价。

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