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vLLM 是一款开源的高吞吐量推理引擎，旨在通过优化内存使用和处理速度来高效服务大型语言模型（LLM）。本指南将逐步介绍如何使用 vLLM 在服务器上部署 gpt-oss-20b 或 gpt-oss-120b，将其作为 API 为您的应用程序提供 gpt-oss 服务，甚至将其连接到 Agents SDK。

请注意，本指南适用于配备专用 GPU（如英伟达 H100）的服务器应用程序。

选择模型

vLLM支持两种规模的gpt-oss模型：

• openai/gpt-oss-20b
  • 较小模型
  • 仅需约16GB显存
• openai/gpt-oss-120b
  • 完整规模大模型
  • 建议≥60GB显存
  • 可单张H100显卡或多GPU配置运行

两个模型均默认采用MXFP4量化格式。

快速配置

1. 安装vLLM
   vLLM推荐使用uv管理Python环境，能根据运行环境自动选择最佳实现。详见其快速入门指南。执行以下命令创建虚拟环境并安装vLLM：

uv venv --python 3.12 --seed
source .venv/bin/activate
uv pip install --pre vllm==0.10.1+gptoss \--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/gpt-oss/ \--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128 \--index-strategy unsafe-best-match

2. 启动服务器并下载模型
   vLLM 提供了一个 serve 命令，该命令会自动从 HuggingFace 下载模型，并在本地主机（localhost:8000）上启动一个与 OpenAI 兼容的服务器。根据您所需的模型大小，在服务器的终端会话中运行以下命令。

# For 20B
vllm serve openai/gpt-oss-20b# For 120B
vllm serve openai/gpt-oss-120b

使用API

vLLM提供了兼容Chat Completions的API和兼容Responses的API，因此您无需做太多修改即可使用OpenAI SDK。以下是一个Python示例：

from openai import OpenAIclient = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",api_key="EMPTY"
)result = client.chat.completions.create(model="openai/gpt-oss-20b",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Explain what MXFP4 quantization is."}]
)print(result.choices[0].message.content)response = client.responses.create(model="openai/gpt-oss-120b",instructions="You are a helfpul assistant.",input="Explain what MXFP4 quantization is."
)print(response.output_text)

如果您之前使用过OpenAI SDK，那么这一切会立刻感到熟悉，只需更改基础URL，您现有的代码就能正常运行。

使用工具（函数调用）

vLLM支持函数调用功能，并赋予模型浏览能力。

函数调用可通过响应API和聊天补全API两种方式实现。

以下是通过聊天补全调用函数的示例：

tools = [{"type": "function","function": {"name": "get_weather","description": "Get current weather in a given city","parameters": {"type": "object","properties": {"city": {"type": "string"}},"required": ["city"]},},}
]response = client.chat.completions.create(model="openai/gpt-oss-120b",messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Berlin right now?"}],tools=tools
)print(response.choices[0].message)

由于模型能够将工具调用作为思维链（CoT）的一部分执行，因此您需要将API返回的推理结果反馈到后续的工具调用中，直到模型得出最终答案为止。

Agents SDK集成

想将gpt-oss与OpenAI的Agents SDK结合使用吗？

两种Agents SDK都允许您覆盖OpenAI的基础客户端，将其指向vLLM以使用自托管模型。另外，对于Python SDK，您还可以使用LiteLLM集成来代理到vLLM。

以下是一个Python Agents SDK的示例：

uv pip install openai-agents

import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from agents import Agent, Runner, function_tool, OpenAIResponsesModel, set_tracing_disabledset_tracing_disabled(True)@function_tool
def get_weather(city: str):print(f"[debug] getting weather for {city}")return f"The weather in {city} is sunny."async def main(model: str, api_key: str):agent = Agent(name="Assistant",instructions="You only respond in haikus.",model=OpenAIResponsesModel(model="openai/gpt-oss-120b",openai_client=AsyncOpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1",api_key="EMPTY",),)tools=[get_weather],)result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?")print(result.final_output)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

使用vLLM进行直接采样

除了通过vllm serve将vLLM作为API服务器运行外，您还可以直接使用vLLM的Python库来控制推理过程。

若直接使用vLLM进行采样，必须确保输入提示遵循和谐响应格式，否则模型将无法正常运行。为此您可以使用openai-harmony SDK。

uv pip install openai-harmony

安装完成后，您可以使用harmony工具对vLLM生成函数输出的token进行编码和解析。

import json
from openai_harmony import (HarmonyEncodingName,load_harmony_encoding,Conversation,Message,Role,SystemContent,DeveloperContent,
)from vllm import LLM, SamplingParams# --- 1) Render the prefill with Harmony ---
encoding = load_harmony_encoding(HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS)convo = Conversation.from_messages([Message.from_role_and_content(Role.SYSTEM, SystemContent.new()),Message.from_role_and_content(Role.DEVELOPER,DeveloperContent.new().with_instructions("Always respond in riddles"),),Message.from_role_and_content(Role.USER, "What is the weather like in SF?"),]
)prefill_ids = encoding.render_conversation_for_completion(convo, Role.ASSISTANT)# Harmony stop tokens (pass to sampler so they won't be included in output)
stop_token_ids = encoding.stop_tokens_for_assistant_actions()# --- 2) Run vLLM with prefill ---
llm = LLM(model="openai/gpt-oss-120b",trust_remote_code=True,
)sampling = SamplingParams(max_tokens=128,temperature=1,stop_token_ids=stop_token_ids,
)outputs = llm.generate(prompt_token_ids=[prefill_ids],   # batch of size 1sampling_params=sampling,
)# vLLM gives you both text and token IDs
gen = outputs[0].outputs[0]
text = gen.text
output_tokens = gen.token_ids  # <-- these are the completion token IDs (no prefill)# --- 3) Parse the completion token IDs back into structured Harmony messages ---
entries = encoding.parse_messages_from_completion_tokens(output_tokens, Role.ASSISTANT)# 'entries' is a sequence of structured conversation entries (assistant messages, tool calls, etc.).
for message in entries:print(f"{json.dumps(message.to_dict())}")