GPT-5.3-Codex adalah model coding agen paling canggih milik OpenAI, yang menggabungkan performa rekayasa perangkat lunak mutakhir dari GPT-5.2-Codex dengan kemampuan penalaran yang lebih luas dan pengetahuan profesional dari GPT-5.2. Model ini mencapai hasil yang terkini...
GPT-5.3-Codex adalah model bahasa besar dari OpenAI, yang dapat diakses melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter. Model ini secara khusus dinamakan "Codex," yang menunjukkan fokus…
GPT-5.3-Codex mencapai skor 91.5 pada tolok ukur GPQA Diamond, yang menguji penalaran tingkat pascasarjana di bidang fisika, kimia, biologi, dan ilmu pengetahuan lainnya. Ini menunjukkan kinerja yang kuat pada masalah penalaran kompleks dan multi-langkah. Model ini dapat menjawab pertanyaan yang memerlukan pemahaman mendalam, sintesis berbagai fakta, dan deduksi logis. Ini tidak terbatas pada kode; model ini dapat menangani penalaran abstrak, perhitungan matematis, dan analisis ilmiah. Namun, seperti semua model bahasa besar, model ini kadang-kadang dapat menghasilkan keluaran yang salah atau tidak konsisten, terutama pada pertanyaan yang sangat khusus atau ambigu.
Sebagai model Codex, GPT-5.3-Codex dirancang untuk pemahaman dan pembuatan kode. Ia dapat menghasilkan kode dalam berbagai bahasa pemrograman berdasarkan deskripsi bahasa alami atau konteks dari file. Konteks 400K memungkinkannya untuk mempertimbangkan basis kode besar untuk tugas-tugas seperti refactoring, perbaikan bug, atau pembuatan dokumentasi. Ia juga dapat memproses gambar kode atau diagram, seperti diagram alur arsitektur, untuk mendukung penalarannya. Meskipun dapat menangani tantangan algoritmik dan penggunaan pustaka, pengguna harus memverifikasi output untuk kebenaran, terutama di lingkungan produksi.
Harga untuk GPT-5.3-Codex adalah $1,75 per 1M token input dan $14,00 per 1M token output. Jika tugas Anda tidak memerlukan jendela konteks yang besar (misalnya, perintah singkat, kueri satu kali) atau tidak membutuhkan kemampuan penalaran tinggi yang ditunjukkan oleh skor GPQA Diamond, model yang lebih murah mungkin lebih hemat biaya. Misalnya, model dengan jendela konteks yang lebih kecil (8K–128K) dan biaya token output yang lebih rendah tersedia melalui OrcaRouter. Pertimbangkan trade-off: gunakan GPT-5.3-Codex hanya jika Anda secara teratur memproses dokumen besar atau membutuhkan penalaran terbaik untuk pertanyaan yang kompleks.
Ya, GPT-5.3-Codex menerima input teks, gambar, dan file dalam jendela konteks yang sama. Anda dapat memberikan gambar bagan, deskripsi teks, dan file PDF semuanya dalam satu permintaan, dan model akan memprosesnya bersama-sama. Ini berguna untuk tugas seperti menganalisis makalah penelitian di mana makalah tersebut adalah file, figur-figurnya adalah gambar, dan Anda mengajukan pertanyaan dalam teks. Model memperlakukan semua modalitas sebagai bagian dari input, dibatasi oleh total batas token 400K. Perhatikan bahwa gambar dihitung ke dalam batas token; jumlah gambar aktual yang muat tergantung pada resolusi dan pengkodeannya.
GPQA Diamond adalah tolok ukur yang terdiri dari pertanyaan pilihan ganda yang membutuhkan penalaran tingkat pascasarjana di berbagai disiplin ilmu. Tolok ukur ini dirancang untuk menjadi tantangan bagi manusia maupun model AI, seringkali membutuhkan pengetahuan mendalam dan penalaran multi-langkah. Skor 91,5 berarti GPT-5.3-Codex menjawab 91,5% pertanyaan dengan benar, yang merupakan skor tinggi. Hal ini menunjukkan model tersebut dapat menangani pertanyaan kompleks tingkat ahli. Namun, skor tolok ukur tidak menjamin kinerja dunia nyata pada semua tugas; mereka mengukur kemampuan spesifik dalam kondisi terkendali.
Skor GPQA Diamond yang tinggi menunjukkan bahwa GPT-5.3-Codex unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan penalaran cermat, seperti menjawab pertanyaan teknis, melakukan debugging kode, atau memberikan penjelasan untuk konsep ilmiah. Model ini dapat memproses perbedaan halus dan menghindari jebakan umum. Dalam praktiknya, ini berarti pengguna dapat mengharapkan akurasi yang lebih baik pada prompt yang kompleks dibandingkan dengan model yang memiliki skor lebih rendah. Namun, skor tersebut adalah rata-rata; model mungkin masih gagal pada jenis pertanyaan tertentu atau kasus tepi. Disarankan untuk menguji model pada tugas-tugas yang representatif dari domain Anda.
Latensi tergantung pada ukuran permintaan, panjang keluaran, dan beban saat ini pada infrastruktur OpenAI. OrcaRouter meneruskan permintaan langsung ke OpenAI tanpa pemrosesan tambahan, sehingga latensi ditentukan oleh penyedia. Jendela konteks 400K dan keluaran 128K berarti input atau output yang sangat panjang dapat memerlukan waktu lebih lama untuk diproses. Untuk aplikasi real-time, pertimbangkan untuk menggunakan konteks yang lebih pendek atau model yang lebih kecil. Tidak ada angka latensi spesifik yang diberikan; pengguna harus melakukan tolok ukur dengan input tipikal mereka. OrcaRouter tidak menimbulkan penundaan tambahan di luar waktu respons OpenAI.
Meskipun memiliki skor GPQA Diamond yang tinggi, GPT-5.3-Codex memiliki keterbatasan. Ini dapat menghasilkan jawaban yang percaya diri tetapi salah (halusinasi), terutama pada topik yang tidak jelas. Tanggal batas pengetahuannya tidak ditentukan; mungkin kekurangan informasi terbaru. Kinerja model pada penalaran non-ilmiah, seperti penulisan kreatif atau akal sehat, mungkin kurang menonjol dibandingkan dengan sains tingkat pascasarjana. Model ini sensitif terhadap frasa prompt, dan keluarannya bisa bertele-tele. Selain itu, jendela konteks 400K adalah maksimum; kinerja dapat menurun ketika konteks sangat penuh, terutama di bagian tengah. Pengguna harus memvalidasi keluaran untuk tugas-tugas kritis.
Harga adalah $1.75 per 1 juta token input dan $14.00 per 1 juta token output. Ini adalah tarif penyedia dari OpenAI; OrcaRouter tidak menambahkan markup. Token input mencakup semua teks, token gambar (berdasarkan resolusi), dan token file. Token output adalah teks yang dihasilkan. Sebagai konteks, permintaan dengan 100K token input dan 5K token output akan dikenakan biaya kira-kira $0.175 untuk input dan $0.07 untuk output, total $0.245. Biaya meningkat secara linear seiring penggunaan. Tidak ada biaya tambahan per permintaan. Pengguna ditagih berdasarkan konsumsi token aktual.
Harga input sebesar $1,75/M token tergolong moderat dibandingkan beberapa model premium, sedangkan harga output sebesar $14/M relatif tinggi. Token output mahal karena generasi membutuhkan komputasi yang intensif. Jika alur kerja Anda melibatkan pembuatan respons yang sangat panjang (misalnya, 50K token), biayanya bisa menjadi signifikan. Pertimbangkan apakah model yang lebih murah dengan konteks yang lebih kecil dapat memenuhi kebutuhan Anda untuk tugas-tugas yang lebih sederhana. Perhatikan juga bahwa konteks besar model mungkin mendorong pengguna untuk menyertakan lebih banyak token input, sehingga meningkatkan biaya. Rencanakan untuk mengoptimalkan prompt agar token input dan output tetap ramping.
OrcaRouter melewatkan tarif penyedia tanpa markup. Tidak ada penyebutan caching atau program diskon khusus untuk model ini. Pengguna ditagih per token sesuai konsumsi. Jika Anda memiliki kebutuhan volume tinggi, Anda dapat menghubungi OrcaRouter untuk kemungkinan harga volume, tetapi tidak ada detail spesifik yang diberikan. Untuk manajemen biaya, pantau penggunaan token dan tetapkan batasan. Caching respons tidak standar; setiap permintaan diproses secara independen. Karena model diakses melalui OpenAI, fitur caching atau prompt caching dari OpenAI akan berlaku, tetapi OrcaRouter tidak menambahkan lapisan caching sendiri.
Anda memanggil model melalui API OrcaRouter yang kompatibel dengan OpenAI di URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1. Gunakan id model "openai/gpt-5.3-codex". API ini kompatibel dengan klien Python OpenAI, curl, dan alat lainnya. Contoh panggilan 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"}] ) Untuk input multimodal, gunakan format yang sesuai dengan image_url atau lampiran file sesuai dengan API multimodal OpenAI.
API ini mendukung parameter standar OpenAI: messages (daftar objek message), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream, dan lainnya. Untuk multimodalitas, messages dapat menyertakan bagian konten dengan tipe text, image_url (dengan parameter detail), atau objek file. Parameter max_tokens tidak boleh melebihi output maksimum model yaitu 128.000. Jendela konteks sebanyak 400.000 token merupakan total token input di seluruh messages dan modalitas. Tidak ada parameter untuk panjang konteks; model secara otomatis menggunakan seluruh konteks yang diberikan. Pastikan total token input Anda berada dalam batas tersebut.
Migrasi sangat mudah: ubah bidang model dalam panggilan API Anda dari ID model sebelumnya (misalnya, "openai/gpt-4o") menjadi "openai/gpt-5.3-codex". Pastikan kunci API Anda untuk OrcaRouter dan Anda menggunakan URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1. Perhatikan perbedaan batas konteks dan output. Jika model sebelumnya memiliki konteks yang lebih kecil, prompt Anda mungkin kini muat seluruhnya. Anda mungkin juga perlu menyesuaikan format multimodal jika belum digunakan sebelumnya. Uji dengan permintaan contoh untuk memverifikasi perilaku dan biaya. Format respons API identik dengan milik OpenAI.
OrcaRouter menggunakan autentikasi kunci API. Anda harus menyertakan kunci Anda di header Authorization sebagai token Bearer. Dapatkan kunci API dari akun OrcaRouter Anda. Kunci ini digunakan untuk melacak penggunaan dan penagihan. Tidak ada lapisan autentikasi tambahan. URL dasarnya adalah https://api.orcarouter.ai/v1. Pastikan pustaka klien Anda mendukung URL dasar kustom. Demi keamanan, jaga kerahasiaan kunci API Anda dan rotasi secara teratur. OrcaRouter tidak menyediakan OAuth atau metode autentikasi lain untuk endpoint ini.
Dibandingkan dengan model seperti GPT-4o-mini atau GPT-3.5, GPT-5.3-Codex menawarkan jendela konteks yang jauh lebih besar (400K vs biasanya 8K–128K) dan batas output yang lebih tinggi (128K vs 4K–16K). Skor GPQA Diamond sebesar 91.5 menunjukkan penalaran yang unggul. Namun, biayanya lebih mahal per token, terutama pada output. Model yang lebih kecil lebih baik untuk aplikasi dengan throughput tinggi dan biaya rendah di mana penalaran kompleks tidak diperlukan. Pilih GPT-5.3-Codex ketika Anda perlu memproses data dalam jumlah besar atau memerlukan kualitas jawaban terbaik yang mungkin.
Banyak model multimodal menerima teks dan gambar, tetapi GPT-5.3-Codex juga mendukung input file. Jendela konteksnya sebesar 400K token relatif besar dibandingkan sebagian besar model multimodal (biasanya 128K). Skor GPQA Diamond 91,5 tergolong tinggi secara absolut, meskipun perbandingan langsung bergantung pada tolok ukur. Model dari penyedia lain mungkin menawarkan kelebihan berbeda, seperti visi khusus atau latensi lebih rendah. GPT-5.3-Codex adalah model generalis dengan penalaran yang kuat; untuk tugas yang murni berdasarkan pengenalan gambar, model visi khusus mungkin lebih efisien.
Jika tugas Anda tidak memerlukan konteks 400K atau output 128K, model yang lebih kecil akan lebih hemat biaya. Jika kebutuhan utama Anda adalah kecepatan, pertimbangkan model dengan latensi yang lebih rendah. Jika Anda hanya memerlukan input teks, model khusus teks mungkin lebih murah. Untuk tugas di luar domain penalaran ilmiah (misalnya, penulisan kreatif), model yang disesuaikan untuk obrolan mungkin berkinerja lebih baik. Selain itu, jika Anda perlu menjalankan model pada perangkat keras tertentu atau memiliki persyaratan residensi data, pertimbangkan model yang digunakan di wilayah tersebut. Evaluasi berdasarkan beban kerja aktual Anda.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
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| Input / 1M token | $1.75 |
| Output / 1M token | $14.00 |
| Baca cache / 1M | $0.175 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.3-codexBuka @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