GPT-5.3-Codex הוא המודל הקוד הסוכן המתקדם ביותר של OpenAI, המשלב את ביצועי הנדסת התוכנה המתקדמים של GPT-5.2-Codex עם יכולות ההיגיון הרחבות והידע המקצועי של GPT-5.2. הוא משיג תוצאות מהשורה הראשונה...
GPT-5.3-Codex הוא מודל שפה גדול של OpenAI, הנגיש דרך ממשק ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter. הוא נקרא במיוחד "Codex," מה שמצביע על התמקדות ביצירת קוד ובהבנתו, אף שהוא תומך גם במשימות חשיבה כלליות.…
GPT-5.3-Codex השיג ציון של 91.5 במבחן GPQA Diamond, הבודק יכולות חשיבה ברמת תואר שני בפיזיקה, כימיה, ביולוגיה ומדעים נוספים. נתון זה מצביע על ביצועים חזקים בבעיות חשיבה מורכבות ורב-שלביות. המודל מסוגל לענות על שאלות הדורשות הבנה עמוקה, סינתזה של מספר עובדות, והסקה לוגית. הוא אינו מוגבל לקוד; הוא יכול להתמודד עם חשיבה מופשטת, חישובים מתמטיים וניתוח מדעי. עם זאת, כמו בכל מודלי השפה הגדולים, לעיתים הוא עלול להפיק תשובות שגויות או לא עקביות, במיוחד בשאלות מאוד מיוחדות או מעורפלות.
כמודל Codex, GPT-5.3-Codex מתוכנן להבנה ויצירת קוד. הוא יכול ליצור קוד במספר שפות תכנות על בסיס תיאורים בשפה טבעית או הקשר מקבצים. הקשר של 400K מאפשר לו לשקול בסיסי קוד גדולים למשימות כמו ארגון מחדש, תיקון באגים או יצירת תיעוד. הוא גם יכול לעבד תמונות של קוד או דיאגרמות, כגון תרשימי זרימה של ארכיטקטורה, כדי ליידע את ההיגיון שלו. למרות שהוא יכול להתמודד עם אתגרים אלגוריתמיים ושימוש בספריות, המשתמשים צריכים לאמת את הפלטים לנכונות, במיוחד בסביבות ייצור.
התמחור עבור GPT-5.3-Codex הוא $1.75 לכל 1M אסימוני קלט ו-$14.00 לכל 1M אסימוני פלט. אם המשימה שלך אינה דורשת חלון הקשר גדול (למשל, הנחיות קצרות, שאילתות של סיבוב יחיד) או אינה זקוקה ליכולת ההיגיון הגבוהה המצוינת על ידי ציון GPQA Diamond, ייתכן שמודל זול יותר יהיה חסכוני יותר. לדוגמה, מודלים עם חלונות הקשר קטנים יותר (8K–128K) ועלויות אסימוני פלט נמוכות יותר זמינים דרך OrcaRouter. יש לשקול את ההחלפה: השתמש ב-GPT-5.3-Codex רק כאשר אתה מעבד באופן קבוע מסמכים גדולים או זקוק להיגיון הטוב ביותר האפשרי לשאלות מורכבות.
כן, GPT-5.3-Codex מקבל קלט של טקסט, תמונה וקובץ בתוך אותו חלון הקשר. ניתן לספק תמונה של תרשים, תיאור טקסט וקובץ PDF כולם בבקשה אחת, והמודל יעבד אותם יחד. זה שימושי למשימות כמו ניתוח מאמר מחקרי שבו המאמר הוא קובץ, האיורים הם תמונות, ואתה שואל שאלה בטקסט. המודל מתייחס לכל האופנים כחלק מהקלט, המוגבלים על ידי מגבלת 400K האסימונים הכוללת. שימו לב שתמונות נספרות במגבלת האסימונים; המספר בפועל של תמונות שיתאימו תלוי ברזולוציה ובקידוד שלהן.
GPQA Diamond הוא בנצ'מרק הכולל שאלות רב-ברירה הדורשות היגיון ברמת תואר שני על פני דיסציפלינות מדעיות. הוא נועד להיות מאתגר הן לבני אדם והן למודלי AI, ולעיתים קרובות דורש ידע מעמיק והיגיון רב-שלבי. ציון של 91.5 פירושו ש-GPT-5.3-Codex ענה נכון על 91.5% מהשאלות, וזהו ציון גבוה. הדבר מצביע על כך שהמודל יכול להתמודד עם שאלות מורכבות ברמת מומחה. עם זאת, ציוני בנצ'מרק אינם מבטיחים ביצועים בעולם האמיתי בכל המשימות; הם מודדים יכולות ספציפיות בתנאים מבוקרים.
ציון גבוה ב-GPQA Diamond מצביע על כך ש-GPT-5.3-Codex מצטיין במשימות הדורשות חשיבה מדוקדקת, כגון מענה על שאלות טכניות, ניפוי באגים בקוד או מתן הסברים למושגים מדעיים. הוא מסוגל לעבד הבחנות עדינות ולהימנע ממלכודות נפוצות. בפועל, משמעות הדבר היא שמשתמשים יכולים לצפות לדיוק גבוה יותר בבקשות מורכבות בהשוואה למודלים עם ציונים נמוכים יותר. עם זאת, הציון הוא ממוצע; המודל עדיין עלול להיכשל בסוגי שאלות מסוימים או במקרי קצה. מומלץ לבדוק את המודל על משימות מייצגות מהתחום שלך.
השהייה תלויה בגודל הבקשה, אורך הפלט והעומס הנוכחי על התשתית של OpenAI. OrcaRouter מעביר בקשות ישירות ל-OpenAI ללא עיבוד נוסף, ולכן ההשהייה נקבעת על ידי הספק. חלון ההקשר של 400K ופלט של 128K משמעם שתשומות או תפוקות ארוכות מאוד עשויות להימשך זמן רב יותר לעיבוד. עבור יישומים בזמן אמת, שקול להשתמש בהקשרים קצרים יותר או במודל קטן יותר. לא מסופק נתון שהייה ספציפי; על המשתמשים לבצע בדיקות ביצועים עם התשומות האופייניות שלהם. OrcaRouter אינו מטיל עיכוב נוסף מעבר לזמן התגובה של OpenAI.
למרות הציון הגבוה שלה ב-GPQA Diamond, ל-GPT-5.3-Codex יש מגבלות. היא עלולה לייצר תשובות בטוחות אך שגויות (הזיה), במיוחד בנושאים לא ברורים. תאריך חיתוך הידע שלה לא צוין; ייתכן שהיא חסרה מידע עדכני. הביצועים של המודל בנימוק לא-מדעי, כגון כתיבה יוצרת או הגיון בריא, עשויים להיות פחות מרשימים מאשר במדע ברמת תואר שני. היא רגישה לניסוח ההנחיה, והפלטים שלה עלולים להיות מפורטים יתר על המידה. בנוסף, חלון ההקשר של 400K הוא מקסימלי; הביצועים עלולים להתדרדר כאשר ההקשר מלא מאוד, במיוחד באמצעו. משתמשים צריכים לאמת את הפלטים עבור משימות קריטיות.
התמחור הוא $1.75 למיליון אסימוני קלט ו-$14.00 למיליון אסימוני פלט. אלו הם תעריפי הספק מ-OpenAI; OrcaRouter אינו מוסיף תוספת מחיר. אסימוני קלט כוללים את כל הטקסט, אסימוני תמונה (בהתבסס על רזולוציה) ואסימוני קבצים. אסימוני פלט הם הטקסט שנוצר. להקשר, בקשה עם 100K אסימוני קלט ו-5K אסימוני פלט תעלה בערך $0.175 עבור קלט ו-$0.07 עבור פלט, סה"כ $0.245. העלויות גדלות באופן ליניארי עם השימוש. אין דמי בקשה נוספים. משתמשים מחויבים על בסיס צריכת אסימונים בפועל.
מחיר הקלט של $1.75/M אסימונים הוא מתון בהשוואה לכמה דגמים פרימיום, בעוד שמחיר הפלט של $14/M גבוה יחסית. אסימוני פלט יקרים מכיוון שהיצירה אינטנסיבית מבחינה חישובית. אם זרימת העבודה שלך כרוכה ביצירת תגובות ארוכות מאוד (למשל, 50K אסימונים), העלות יכולה להיות משמעותית. שקול האם דגם זול יותר עם הקשר קטן יותר יכול לענות על הצרכים שלך למשימות פשוטות יותר. כמו כן, שים לב שההקשר הגדול של הדגם עשוי לעודד משתמשים לכלול יותר אסימוני קלט, מה שמגדיל את העלות. תכנן לבצע אופטימיזציה של ההנחיות כדי לשמור על אסימוני קלט ופלט דלילים.
OrcaRouter מעביר את התעריף של הספק ללא תוספת רווח. אין אזכור של תוכניות שמירה במטמון או תוכניות הנחה ספציפיות למודל זה. משתמשים מחויבים לכל טוקן לפי הצריכה. אם יש לך צרכים בנפח גבוה, תוכל ליצור קשר עם OrcaRouter לקבלת מידע על תמחור לפי נפח, אך לא מסופקים פרטים ספציפיים. לניהול עלויות, יש לעקוב אחר השימוש בטוקנים ולהגדיר מגבלות. שמירה במטמון של תשובות אינה סטנדרטית; כל בקשה מעובדת באופן עצמאי. מאחר שהמודל נגיש דרך OpenAI, כל תכונות שמירת מטמון או שמירת מטמון של הנחיות (prompt caching) מ-OpenAI יחולו, אך OrcaRouter אינה מוסיפה שכבת שמירה במטמון משל עצמה.
אתה קורא למודל דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter בכתובת הבסיס https://api.orcarouter.ai/v1. השתמש במזהה המודל "openai/gpt-5.3-codex". ה-API תואם ללקוח Python של OpenAI, curl וכלים אחרים. דוגמה לקריאה ב-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"}] ) עבור קלט מולטימודלי, השתמש בפורמט המתאים עם image_url או קבצים מצורפים לפי ה-API המולטימודלי של OpenAI.
ה-API תומך בפרמטרים הסטנדרטיים של OpenAI: messages (רשימה של אובייקטים של הודעות), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream, ועוד. עבור רב-מודאליות, הודעות יכולות לכלול חלקי תוכן מסוג text, image_url (עם פרמטר detail), או אובייקטים של קבצים. הפרמטר max_tokens לא יעלה על התפוקה המרבית של המודל שהיא 128,000. חלון ההקשר של 400,000 אסימונים הוא סך אסימוני הקלט בכל ההודעות והמודאליויות. אין פרמטר לאורך ההקשר; המודל משתמש אוטומטית בכל ההקשר שסופק. ודא שסך אסימוני הקלט שלך נמצאים במגבלה.
המעבר פשוט: שנה את שדה המודל בקריאת ה-API שלך ממזהה המודל הקודם (למשל, "openai/gpt-4o") ל-"openai/gpt-5.3-codex". ודא שמפתח ה-API שלך מיועד ל-OrcaRouter ושאתה משתמש בכתובת הבסיס https://api.orcarouter.ai/v1. יש להיות מודע להבדלים במגבלות הקונטקסט והפלט. אם למודל הקודם שלך היה קונטקסט קטן יותר, ייתכן שהפרומפטים שלך יתאימו כעת בשלמותם. ייתכן שיהיה עליך גם להתאים את העיצוב הרב-מודאלי אם לא השתמשת בו בעבר. בדוק עם בקשות לדוגמה כדי לאמת התנהגות ועלויות. פורמט תגובת ה-API זהה לזה של OpenAI.
OrcaRouter משתמש באימות באמצעות מפתח API. עליך לכלול את המפתח שלך בכותרת ה-Authorization כ-Bearer token. השג מפתח API מחשבון OrcaRouter שלך. המפתח משמש למעקב אחר שימוש וחיוב. אין שכבת אימות נוספת. כתובת ה-base URL היא https://api.orcarouter.ai/v1. ודא שספריית הלקוח שלך תומכת בכתובות base URL מותאמות אישית. מטעמי אבטחה, שמור את מפתח ה-API שלך בסוד והחלף אותו באופן קבוע. OrcaRouter אינו מספק שיטות OAuth או שיטות אימות אחרות עבור נקודת קצה זו.
בהשוואה למודלים כמו GPT-4o-mini או GPT-3.5, GPT-5.3-Codex מציע חלון הקשר גדול בהרבה (400K לעומת 8K–128K בדרך כלל) ומגבלת פלט גבוהה יותר (128K לעומת 4K–16K). ציון ה-GPQA Diamond שלו, 91.5, מעיד על יכולת חשיבה מעולה. עם זאת, הוא יקר יותר לטוקן, במיוחד בפלט. מודלים קטנים יותר מתאימים ליישומים עם תפוקה גבוהה ועלות נמוכה, שבהם אין צורך בחשיבה מורכבת. בחר ב-GPT-5.3-Codex כאשר יש צורך לעבד כמויות גדולות של נתונים או להשיג את איכות התשובה הטובה ביותר האפשרית.
מודלים מולטי-מודליים רבים מקבלים טקסט ותמונות, אבל GPT-5.3-Codex תומך בנוסף בקלט קבצים. חלון ההקשר שלו של 400K טוקנים הוא גדול יחסית לרוב המודלים המולטי-מודליים (בדרך כלל 128K). הציון 91.5 ב-GPQA Diamond הוא גבוה במונחים מוחלטים, אם כי השוואות ישירות תלויות בבנצ'מרק. מודלים מספקים אחרים עשויים להציע חוזקות שונות, כמו ראייה ייעודית או השהייה נמוכה יותר. GPT-5.3-Codex הוא מודל גנרליסט עם יכולות הנמקה חזקות; עבור משימות המבוססות אך ורק על זיהוי תמונות, מודל ראייה ייעודי עשוי להיות יעיל יותר.
אם המשימה שלך אינה דורשת את הקשר של 400K או את הפלט של 128K, דגם קטן יותר יהיה חסכוני יותר. אם הצורך העיקרי שלך הוא מהירות, שקול דגמים בעלי השהיה נמוכה יותר. אם אתה זקוק רק לקלט טקסט, דגם טקסט בלבד עשוי להיות זול יותר. עבור משימות מחוץ לתחום ההיגיון המדעי (למשל, כתיבה יצירתית), דגמים המותאמים לצ'אט עשויים לבצע טוב יותר. כמו כן, אם אתה צריך להריץ את הדגם על חומרה ספציפית או שיש לך דרישות מגורי נתונים, שקול דגמים הפרוסים באזורים אלה. הערך בהתאם לעומס העבודה בפועל שלך.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
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| קלט / 1M טוקנים | $1.75 |
| פלט / 1M tokens | $14.00 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.175 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.3-codexפתיחה @misc{orcarouter_gpt_5_3_codex,
title = {GPT-5.3-Codex API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.3-codex}
}OpenAI. (2026). GPT-5.3-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.3-codex