GPT-5.3-Codex est le modèle de codage agentique le plus avancé d'OpenAI, combinant les performances d'ingénierie logicielle de pointe de GPT-5.2-Codex avec les capacités de raisonnement plus larges et les connaissances professionnelles de GPT-5.2. Il obtient des résultats de pointe...
GPT-5.3-Codex est un grand modèle de langage d'OpenAI, accessible via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter. Il est spécifiquement nommé "Codex", ce qui indique un accent sur la génération et la…
GPT-5.3-Codex a obtenu un score de 91.5 sur le benchmark GPQA Diamond, qui teste le raisonnement de niveau master en physique, chimie, biologie et autres sciences. Cela indique une performance solide sur des problèmes de raisonnement complexes en plusieurs étapes. Le modèle peut répondre à des questions qui nécessitent une compréhension approfondie, la synthèse de multiples faits et le raisonnement logique. Il n'est pas limité au code ; il peut gérer le raisonnement abstrait, les calculs mathématiques et l'analyse scientifique. Cependant, comme tous les grands modèles de langage, il peut parfois produire des résultats incorrects ou incohérents, en particulier sur des questions très spécialisées ou ambiguës.
En tant que modèle Codex, GPT-5.3-Codex est conçu pour la compréhension et la génération de code. Il peut générer du code dans plusieurs langages de programmation à partir de descriptions en langage naturel ou du contexte de fichiers. Le contexte de 400K lui permet de prendre en compte de grandes bases de code pour des tâches telles que le refactoring, la correction de bugs ou la génération de documentation. Il peut également traiter des images de code ou des diagrammes, tels que des organigrammes d'architecture, pour éclairer son raisonnement. Bien qu'il puisse gérer des défis algorithmiques et l'utilisation de bibliothèques, les utilisateurs doivent vérifier l'exactitude des résultats, en particulier dans les environnements de production.
Le prix pour GPT-5.3-Codex est de $1.75 par 1M tokens d'entrée et $14.00 par 1M tokens de sortie. Si votre tâche ne nécessite pas une grande fenêtre de contexte (par exemple, des prompts courts, des requêtes mono-tour) ou n'a pas besoin de la capacité de raisonnement élevée indiquée par le score GPQA Diamond, un modèle moins cher peut être plus rentable. Par exemple, des modèles avec des fenêtres de contexte plus petites (8K–128K) et des coûts de tokens de sortie inférieurs sont disponibles via OrcaRouter. Considérez le compromis : utilisez GPT-5.3-Codex uniquement lorsque vous traitez régulièrement de grands documents ou avez besoin du meilleur raisonnement possible pour des questions complexes.
Oui, GPT-5.3-Codex accepte les entrées texte, image et fichier dans la même fenêtre de contexte. Vous pouvez fournir une image d'un graphique, une description textuelle et un fichier PDF dans une seule requête, et le modèle les traitera ensemble. Cela est utile pour des tâches comme l'analyse d'un article de recherche où l'article est un fichier, les figures sont des images, et vous posez une question en texte. Le modèle traite toutes les modalités comme faisant partie de l'entrée, contraint par la limite totale de 400 000 tokens. Notez que les images comptent dans la limite de tokens ; le nombre réel d'images pouvant tenir dépend de leur résolution et de leur encodage.
GPQA Diamond est un benchmark composé de questions à choix multiples nécessitant un raisonnement de niveau supérieur dans différentes disciplines scientifiques. Il est conçu pour être difficile tant pour les humains que pour les modèles d'IA, exigeant souvent des connaissances approfondies et un raisonnement en plusieurs étapes. Un score de 91,5 signifie que GPT-5.3-Codex a répondu correctement à 91,5 % des questions, ce qui est un score élevé. Cela indique que le modèle peut traiter des questions complexes de niveau expert. Cependant, les scores des benchmarks ne garantissent pas les performances dans le monde réel pour toutes les tâches ; ils mesurent des capacités spécifiques dans des conditions contrôlées.
Un score élevé au GPQA Diamond suggère que GPT-5.3-Codex excelle dans les tâches qui nécessitent un raisonnement minutieux, comme répondre à des questions techniques, déboguer du code ou fournir des explications sur des concepts scientifiques. Il peut traiter des distinctions subtiles et éviter les pièges courants. En pratique, cela signifie que les utilisateurs peuvent s'attendre à une meilleure précision sur des requêtes complexes par rapport aux modèles avec des scores inférieurs. Cependant, le score est une moyenne ; le modèle peut encore échouer sur certains types de questions ou cas limites. Il est conseillé de tester le modèle sur des tâches représentatives de votre domaine.
La latence dépend de la taille de la requête, de la longueur de la sortie et de la charge actuelle de l'infrastructure d'OpenAI. OrcaRouter transmet les requêtes directement à OpenAI sans traitement supplémentaire, donc la latence est déterminée par le fournisseur. La fenêtre de contexte de 400K et la sortie de 128K signifient que des entrées ou sorties très longues peuvent prendre plus de temps à traiter. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser des contextes plus courts ou un modèle plus petit. Aucun chiffre de latence spécifique n'est fourni ; les utilisateurs doivent effectuer des tests de performance avec leurs entrées typiques. OrcaRouter n'impose aucun délai supplémentaire au-delà du temps de réponse d'OpenAI.
Malgré son score élevé au GPQA Diamond, GPT-5.3-Codex présente des limites. Il peut produire des réponses confiantes mais incorrectes (hallucinations), en particulier sur des sujets obscurs. Sa date limite de connaissance n'est pas spécifiée ; il peut manquer d'informations récentes. Les performances du modèle en matière de raisonnement non scientifique, comme l'écriture créative ou le bon sens, peuvent être moins remarquables que dans les sciences de niveau supérieur. Il est sensible à la formulation des invites et ses sorties peuvent être verbeuses. De plus, la fenêtre de contexte de 400 000 tokens est un maximum ; les performances peuvent se dégrader lorsque le contexte est très chargé, surtout au milieu. Les utilisateurs doivent valider les sorties pour les tâches critiques.
Le prix est de 1,75 $ par million de tokens d’entrée et de 14,00 $ par million de tokens de sortie. Il s’agit des tarifs fournisseurs d’OpenAI ; OrcaRouter n’ajoute aucune marge. Les tokens d’entrée incluent tout le texte, les tokens d’image (en fonction de la résolution) et les tokens de fichiers. Les tokens de sortie correspondent au texte généré. Par exemple, une requête avec 100 000 tokens d’entrée et 5 000 tokens de sortie coûterait environ 0,175 $ pour l’entrée et 0,07 $ pour la sortie, soit un total de 0,245 $. Les coûts augmentent linéairement avec l’utilisation. Aucun frais supplémentaire par requête n’est appliqué. Les utilisateurs sont facturés en fonction de la consommation réelle de tokens.
Le prix d'entrée de 1,75 $/M tokens est modéré par rapport à certains modèles premium, tandis que le prix de sortie de 14 $/M est relativement élevé. Les tokens de sortie sont coûteux car la génération nécessite beaucoup de calculs. Si votre flux de travail implique la génération de réponses très longues (par exemple, 50K tokens), le coût peut être substantiel. Envisagez si un modèle moins cher avec un contexte plus restreint peut répondre à vos besoins pour des tâches plus simples. Notez également que le grand contexte du modèle peut encourager les utilisateurs à inclure davantage de tokens d'entrée, augmentant ainsi le coût. Prévoyez d'optimiser les invites pour garder à la fois les tokens d'entrée et de sortie réduits.
OrcaRouter transmet le tarif du fournisseur sans marge. Il n’est fait mention d’aucun programme de mise en cache ou de réduction spécifique à ce modèle. Les utilisateurs sont facturés par token consommé. Si vous avez des besoins en volume élevé, vous pouvez contacter OrcaRouter pour obtenir un éventuel tarif de volume, mais aucun détail précis n’est fourni. Pour gérer les coûts, surveillez l’utilisation des tokens et définissez des limites. La mise en cache des réponses n’est pas standard ; chaque requête est traitée indépendamment. Comme le modèle est accessible via OpenAI, toutes les fonctionnalités de mise en cache ou de mise en cache des invites d’OpenAI s’appliqueraient, mais OrcaRouter n’ajoute pas sa propre couche de mise en cache.
Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter à l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Utilisez l'ID de modèle "openai/gpt-5.3-codex". L'API est compatible avec le client OpenAI Python, curl, et d'autres outils. Un exemple d'appel Python : import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.3-codex", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) Pour les entrées multimodales, utilisez le format approprié avec image_url ou les pièces jointes selon l'API multimodale d'OpenAI.
L'API prend en charge les paramètres standard d'OpenAI : messages (liste d'objets message), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream, et autres. Pour la multimodalité, les messages peuvent inclure des parties de contenu de type text, image_url (avec le paramètre detail), ou des objets fichier. Le paramètre max_tokens ne doit pas dépasser la sortie maximale du modèle, soit 128 000. La fenêtre de contexte de 400 000 tokens correspond au total des tokens d'entrée sur tous les messages et toutes les modalités. Il n'existe pas de paramètre pour la longueur du contexte ; le modèle utilise automatiquement la totalité du contexte fourni. Assurez-vous que le total de vos tokens d'entrée ne dépasse pas la limite.
La migration est simple : changez le champ model dans votre appel API de votre ancien ID de modèle (par exemple, "openai/gpt-4o") vers "openai/gpt-5.3-codex". Assurez-vous que votre clé API est pour OrcaRouter et que vous utilisez l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Soyez conscient des limites de contexte et de sortie différentes. Si votre ancien modèle avait un contexte plus petit, vos prompts peuvent désormais tenir entièrement. Vous devrez peut-être aussi ajuster le formatage multimodal s'il n'était pas utilisé auparavant. Testez avec des exemples de requêtes pour vérifier le comportement et les coûts. Le format de réponse de l'API est identique à celui d'OpenAI.
OrcaRouter utilise l'authentification par clé API. Vous devez inclure votre clé dans l'en-tête Authorization sous forme de jeton Bearer. Obtenez une clé API depuis votre compte OrcaRouter. La clé sert à suivre l'utilisation et la facturation. Il n'y a pas de couche d'authentification supplémentaire. L'URL de base est https://api.orcarouter.ai/v1. Assurez-vous que votre bibliothèque cliente prend en charge les URL de base personnalisées. Pour des raisons de sécurité, gardez votre clé API secrète et renouvelez-la régulièrement. OrcaRouter ne fournit pas OAuth ni d'autres méthodes d'authentification pour ce point de terminaison.
Comparé à des modèles comme GPT-4o-mini ou GPT-3.5, GPT-5.3-Codex offre une fenêtre de contexte beaucoup plus grande (400K contre typiquement 8K–128K) et une limite de sortie plus élevée (128K contre 4K–16K). Son score GPQA Diamond de 91.5 indique un raisonnement supérieur. Cependant, il est plus cher par jeton, surtout en sortie. Les modèles plus petits sont meilleurs pour les applications à haut débit et faible coût où un raisonnement complexe n'est pas nécessaire. Choisissez GPT-5.3-Codex lorsque vous devez traiter de grandes quantités de données ou nécessitez la meilleure qualité de réponse possible.
De nombreux modèles multimodaux acceptent le texte et les images, mais GPT-5.3-Codex prend en charge en plus les entrées de fichiers. Sa fenêtre de contexte de 400K jetons est grande par rapport à la plupart des modèles multimodaux (souvent 128K). Le score de 91,5 au GPQA Diamond est élevé en termes absolus, bien que les comparaisons directes dépendent du benchmark. Les modèles d'autres fournisseurs peuvent offrir différentes forces, telles qu'une vision spécialisée ou une latence plus faible. GPT-5.3-Codex est un modèle généraliste avec un raisonnement puissant ; pour les tâches purement basées sur la reconnaissance d'images, un modèle de vision dédié pourrait être plus efficace.
Si votre tâche ne nécessite pas le contexte de 400K ni la sortie de 128K, un modèle plus petit sera plus rentable. Si votre besoin principal est la vitesse, envisagez des modèles à faible latence. Si vous n'avez besoin que d'une entrée textuelle, un modèle textuel uniquement peut être moins cher. Pour les tâches en dehors du domaine du raisonnement scientifique (par exemple, l'écriture créative), les modèles optimisés pour le chat peuvent donner de meilleurs résultats. De plus, si vous devez exécuter le modèle sur un matériel spécifique ou avez des exigences de résidence des données, envisagez des modèles déployés dans ces régions. Évaluez en fonction de votre charge de travail réelle.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.3-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrée / 1M tokens | $1.75 |
| Sortie / 1M tokens | $14.00 |
| Lecture cache / 1M | $0.175 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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