GPT-5.3-Codex è il modello di codifica agentico più avanzato di OpenAI, che combina le prestazioni all'avanguardia nell'ingegneria del software di GPT-5.2-Codex con le più ampie capacità di ragionamento e conoscenza professionale di GPT-5.2. Raggiunge risultati allo stato dell'arte...
GPT-5.3-Codex è un modello linguistico di grandi dimensioni di OpenAI, accessibile tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter. È specificamente chiamato "Codex", indicando un focus sulla…
GPT-5.3-Codex ha raggiunto un punteggio di 91.5 sul benchmark GPQA Diamond, che testa il ragionamento a livello di laurea in fisica, chimica, biologia e altre scienze. Ciò indica una forte performance su problemi complessi di ragionamento a più passaggi. Il modello può rispondere a domande che richiedono una profonda comprensione, sintesi di più fatti e deduzione logica. Non è limitato al codice; può gestire ragionamenti astratti, calcoli matematici e analisi scientifiche. Tuttavia, come con tutti i grandi modelli linguistici, può occasionalmente produrre output errati o incoerenti, specialmente su domande altamente specializzate o ambigue.
Come modello Codex, GPT-5.3-Codex è progettato per la comprensione e la generazione di codice. Può generare codice in molteplici linguaggi di programmazione basandosi su descrizioni in linguaggio naturale o sul contesto dei file. Il contesto di 400K gli consente di considerare grandi basi di codice per attività come refactoring, correzione di bug o generazione di documentazione. Può anche elaborare immagini di codice o diagrammi, come flowchart di architettura, per informare il suo ragionamento. Sebbene sia in grado di gestire sfide algoritmiche e l'uso di librerie, gli utenti dovrebbero verificare i risultati per la correttezza, specialmente in ambienti di produzione.
I prezzi per GPT-5.3-Codex sono $1.75 per 1M token di input e $14.00 per 1M token di output. Se il tuo task non richiede una grande finestra di contesto (ad es., prompt brevi, query a turno singolo) o non necessita dell'elevata capacità di ragionamento indicata dal punteggio GPQA Diamond, un modello meno costoso potrebbe essere più conveniente. Ad esempio, modelli con finestre di contesto più piccole (8K–128K) e costi inferiori per token di output sono disponibili tramite OrcaRouter. Considera il compromesso: usa GPT-5.3-Codex solo quando elabori regolarmente documenti di grandi dimensioni o hai bisogno del miglior ragionamento possibile per domande complesse.
Sì, GPT-5.3-Codex accetta input di testo, immagini e file all'interno della stessa finestra di contesto. Puoi fornire un'immagine di un grafico, una descrizione testuale e un file PDF in un'unica richiesta, e il modello li elaborerà insieme. Questo è utile per compiti come l'analisi di un articolo di ricerca in cui l'articolo è un file, le figure sono immagini e poni una domanda in testo. Il modello tratta tutte le modalità come parte dell'input, vincolate dal limite totale di 400K token. Nota che le immagini contano ai fini del limite di token; il numero effettivo di immagini che possono essere incluse dipende dalla loro risoluzione e codifica.
GPQA Diamond è un benchmark composto da domande a scelta multipla che richiedono ragionamento a livello di laurea avanzata in diverse discipline scientifiche. È progettato per essere impegnativo sia per gli esseri umani che per i modelli di IA, spesso richiedendo conoscenze approfondite e ragionamento a più passaggi. Un punteggio di 91.5 significa che GPT-5.3-Codex ha risposto correttamente al 91.5% delle domande, che è un punteggio elevato. Ciò indica che il modello può gestire domande complesse di livello esperto. Tuttavia, i punteggi dei benchmark non garantiscono le prestazioni nel mondo reale su tutti i compiti; misurano capacità specifiche in condizioni controllate.
Un punteggio alto nel GPQA Diamond suggerisce che GPT-5.3-Codex eccelle in compiti che richiedono un ragionamento attento, come rispondere a domande tecniche, eseguire il debug del codice o fornire spiegazioni per concetti scientifici. È in grado di gestire distinzioni sottili ed evitare errori comuni. In pratica, ciò significa che gli utenti possono aspettarsi una maggiore precisione su prompt complessi rispetto a modelli con punteggi inferiori. Tuttavia, il punteggio è una media; il modello potrebbe comunque fallire su certi tipi di domande o casi limite. È consigliabile testare il modello su compiti rappresentativi del proprio dominio.
La latenza dipende dalla dimensione della richiesta, dalla lunghezza dell'output e dal carico attuale sull'infrastruttura di OpenAI. OrcaRouter inoltra le richieste direttamente a OpenAI senza elaborazione aggiuntiva, quindi la latenza è determinata dal provider. La finestra di contesto di 400K e l'output di 128K implicano che input o output molto lunghi possano richiedere più tempo per essere elaborati. Per applicazioni in tempo reale, considera l'utilizzo di contesti più brevi o di un modello più piccolo. Non viene fornito un valore specifico di latenza; gli utenti dovrebbero eseguire benchmark con i propri input tipici. OrcaRouter non introduce alcun ritardo aggiuntivo oltre al tempo di risposta di OpenAI.
Nonostante il suo alto punteggio GPQA Diamond, GPT-5.3-Codex presenta limitazioni. Può produrre risposte sicure ma errate (allucinazioni), specialmente su argomenti oscuri. La sua data di cutoff delle conoscenze non è specificata; potrebbe mancare di informazioni recenti. Le prestazioni del modello su ragionamenti non scientifici, come la scrittura creativa o il senso comune, potrebbero essere meno notevoli rispetto a quelle su scienze a livello universitario avanzato. È sensibile alla formulazione dei prompt e le sue risposte possono essere verbose. Inoltre, la finestra di contesto di 400K è un massimo; le prestazioni possono degradarsi quando il contesto è molto pieno, specialmente nella parte centrale. Gli utenti dovrebbero validare gli output per compiti critici.
Il prezzo è di $1.75 per 1 milione di token in input e $14.00 per 1 milione di token in output. Queste sono le tariffe del fornitore OpenAI; OrcaRouter non applica alcun margine. I token in input includono tutto il testo, i token delle immagini (basati sulla risoluzione) e i token dei file. I token in output sono il testo generato. Per contesto, una richiesta con 100K token in input e 5K token in output costerebbe circa $0.175 per l'input e $0.07 per l'output, per un totale di $0.245. I costi aumentano linearmente con l'utilizzo. Non è prevista alcuna tariffa aggiuntiva per richiesta. Gli utenti vengono fatturati in base al consumo effettivo di token.
Il prezzo di input di $1.75/M token è moderato rispetto ad alcuni modelli premium, mentre il prezzo di output di $14/M è relativamente alto. I token di output sono costosi perché la generazione è computazionalmente intensiva. Se il tuo workflow prevede la generazione di risposte molto lunghe (ad esempio 50K token), il costo può essere significativo. Considera se un modello più economico con un contesto più piccolo può soddisfare le tue esigenze per attività più semplici. Inoltre, nota che il contesto ampio del modello potrebbe incoraggiare gli utenti a includere più token di input, aumentando i costi. Pianifica di ottimizzare i prompt per mantenere snelli sia i token di input che quelli di output.
OrcaRouter passa attraverso la tariffa del provider senza margine. Non si fa menzione di programmi di caching o sconti specifici per questo modello. Agli utenti viene addebitato il costo per token consumato. Se hai esigenze di volume elevato, puoi contattare OrcaRouter per potenziali prezzi in base al volume, ma non vengono forniti dettagli specifici. Per la gestione dei costi, monitora l'utilizzo dei token e imposta dei limiti. La memorizzazione nella cache delle risposte non è standard; ogni richiesta viene elaborata in modo indipendente. Poiché il modello è accessibile tramite OpenAI, tutte le funzionalità di caching o caching dei prompt di OpenAI si applicano, ma OrcaRouter non aggiunge un proprio livello di caching.
Si chiama il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter all'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Usare l'id del modello "openai/gpt-5.3-codex". L'API è compatibile con il client Python di OpenAI, curl e altri strumenti. Un esempio di chiamata 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"}] ) Per input multimodali, utilizzare il formato appropriato con image_url o allegati file secondo l'API multimodale di OpenAI.
L'API supporta i parametri standard di OpenAI: messages (lista di oggetti message), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream e altri. Per la multimodalità, i messaggi possono includere parti di contenuto con tipo text, image_url (con parametro detail) o oggetti file. Il parametro max_tokens non deve superare l'output massimo del modello di 128.000. La finestra di contesto di 400.000 token è il totale dei token di input in tutti i messaggi e modalità. Non esiste un parametro per la lunghezza del contesto; il modello utilizza automaticamente l'intero contesto fornito. Assicurati che il totale dei token di input sia entro il limite.
La migrazione è semplice: cambia il campo model nella tua chiamata API dal precedente ID del modello (es. "openai/gpt-4o") a "openai/gpt-5.3-codex". Assicurati che la tua chiave API sia per OrcaRouter e che stai utilizzando l'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Tieni presenti i diversi limiti di contesto e di output. Se il tuo modello precedente aveva un contesto più piccolo, ora i tuoi prompt potrebbero essere completamente contenuti. Potrebbe anche essere necessario adattare la formattazione multimodale se non utilizzata in precedenza. Esegui test con richieste di esempio per verificare comportamento e costi. Il formato della risposta API è identico a quello di OpenAI.
OrcaRouter utilizza l'autenticazione tramite chiave API. Devi includere la tua chiave nell'intestazione Authorization come token Bearer. Ottieni una chiave API dal tuo account OrcaRouter. La chiave viene utilizzata per tracciare l'utilizzo e la fatturazione. Non esiste un ulteriore livello di autenticazione. L'URL di base è https://api.orcarouter.ai/v1. Assicurati che la tua libreria client supporti URL di base personalizzati. Per motivi di sicurezza, mantieni segreta la tua chiave API e ruotala regolarmente. OrcaRouter non fornisce OAuth o altri metodi di autenticazione per questo endpoint.
Rispetto a modelli come GPT-4o-mini o GPT-3.5, GPT-5.3-Codex offre una finestra di contesto molto più ampia (400K vs tipicamente 8K–128K) e un limite di output superiore (128K vs 4K–16K). Il suo punteggio GPQA Diamond di 91,5 indica un ragionamento superiore. Tuttavia, è più costoso per token, specialmente in output. I modelli più piccoli sono migliori per applicazioni ad alto throughput e basso costo in cui non è necessario un ragionamento complesso. Scegli GPT-5.3-Codex quando devi elaborare grandi quantità di dati o richiedere la migliore qualità possibile delle risposte.
Molti modelli multimodali accettano testo e immagini, ma GPT-5.3-Codex supporta inoltre input di file. La sua finestra di contesto di 400K token è grande rispetto alla maggior parte dei modelli multimodali (spesso 128K). Il punteggio GPQA Diamond di 91.5 è alto in termini assoluti, sebbene i confronti diretti dipendano dal benchmark. I modelli di altri fornitori possono offrire diversi punti di forza, come visione specializzata o latenza inferiore. GPT-5.3-Codex è un modello generalista con un forte ragionamento; per compiti basati puramente sul riconoscimento delle immagini, un modello di visione dedicato potrebbe essere più efficiente.
Se il tuo compito non richiede il contesto da 400K o l'output da 128K, un modello più piccolo sarà più conveniente. Se la tua esigenza principale è la velocità, considera modelli con latenza inferiore. Se hai bisogno solo di input testuali, un modello solo testo potrebbe essere più economico. Per attività al di fuori del dominio del ragionamento scientifico (ad esempio, scrittura creativa), i modelli ottimizzati per la chat potrebbero funzionare meglio. Inoltre, se devi eseguire il modello su hardware specifico o hai requisiti di residenza dei dati, considera i modelli distribuiti in quelle regioni. Valuta in base al carico di lavoro effettivo.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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 |
| Lettura cache / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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author = {OpenAI},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.3-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.3-codex