GPT-5.3-CodexはOpenAIの最も先進的なエージェント型コーディングモデルであり、GPT-5.2-Codexの最先端のソフトウェアエンジニアリング性能と、GPT-5.2のより広範な推論および専門知識能力を組み合わせています。最先端の成果を達成しています...
GPT-5.3-CodexはOpenAIの大規模言語モデルで、OrcaRouterのOpenAI互換APIを通じて利用可能です。特に「Codex」という名称はコード生成と理解に重点を置いていることを示していますが、一般的な推論タスクもサポートしています。このモデルはテキスト、画像、ファイルの入力を受け付け、マルチモーダルなワークフローに適しています。コンテキストウィンドウは400,000トークン、…
GPT-5.3-Codexは、物理学、化学、生物学などの科学分野における大学院レベルの推論をテストするGPQA Diamondベンチマークで91.5点を獲得しました。これは、複雑で多段階の推論問題において高い性能を示しています。このモデルは、深い理解、複数の事実の統合、論理的推論を必要とする質問に答えることができます。コードに限定されず、抽象的な推論、数学的計算、科学的分析を扱うことができます。ただし、他の大規模言語モデルと同様に、特に高度に専門化された質問や曖昧な質問に対して、誤ったまたは一貫性のない出力を生成することがあります。
Codexモデルとして、GPT-5.3-Codexはコードの理解と生成のために設計されています。自然言語の説明やファイルからのコンテキストに基づいて、複数のプログラミング言語でコードを生成できます。400Kのコンテキストにより、リファクタリング、バグ修正、ドキュメント生成などのタスクにおいて大規模なコードベースを考慮できます。また、コードやアーキテクチャのフローチャートなどの図の画像を処理して、推論に役立てることができます。アルゴリズムの課題やライブラリの使用に対応できますが、特に本番環境では、ユーザーは出力の正確性を検証する必要があります。
GPT-5.3-Codexの価格は、入力トークン100万個あたり1.75ドル、出力トークン100万個あたり14.00ドルです。タスクに大きなコンテキストウィンドウ（例：短いプロンプト、単一ターンのクエリ）が必要ない場合や、GPQA Diamondスコアが示す高い推論能力が必要ない場合は、より安価なモデルの方が費用対効果が高い場合があります。例えば、より小さなコンテキストウィンドウ（8K～128K）と低い出力トークンコストを備えたモデルが、OrcaRouterを通じて利用可能です。トレードオフを考慮してください：大きな文書を定期的に処理する場合や、複雑な質問に対して最高の推論が必要な場合にのみ、GPT-5.3-Codexを使用してください。
はい、GPT-5.3-Codexは同じコンテキストウィンドウ内でテキスト、画像、ファイル入力を受け付けます。チャートの画像、テキスト説明、PDFファイルをすべて1つのリクエストで提供でき、モデルはそれらをまとめて処理します。これは、研究論文を分析するようなタスクに便利です。論文はファイル、図は画像、そしてテキストで質問をします。モデルはすべてのモダリティを入力の一部として扱い、合計400Kトークンの制限があります。画像はトークン制限にカウントされることに注意してください。実際に収まる画像の数は、その解像度とエンコードに依存します。
GPQA Diamondは、科学分野全体にわたる大学院レベルの推論を必要とする多肢選択問題から構成されるベンチマークです。人間とAIモデルの両方にとって困難になるように設計されており、深い知識と多段階の推論が求められることがよくあります。スコア91.5は、GPT-5.3-Codexが質問の91.5%に正答したことを意味し、これは高いスコアです。このことは、モデルが複雑で専門家レベルの質問を処理できることを示しています。ただし、ベンチマークのスコアは、すべてのタスクにおける実世界のパフォーマンスを保証するものではなく、管理された条件下での特定の能力を測定するものです。
高いGPQA Diamondスコアは、GPT-5.3-Codexが注意深い推論を必要とするタスク、例えば技術的な質問への回答、コードのデバッグ、科学的な概念の説明などに優れていることを示唆しています。細かい違いを処理し、一般的な落とし穴を避けることができます。実際には、これはユーザーが低いスコアのモデルと比較して複雑なプロンプトに対してより高い精度を期待できることを意味します。ただし、スコアは平均値です。モデルは特定の質問タイプやエッジケースでは依然として失敗する可能性があります。ドメインの代表的なタスクでモデルをテストすることをお勧めします。
レイテンシは、リクエストサイズ、出力長、およびOpenAIのインフラストラクチャ上の現在の負荷に依存します。OrcaRouterはリクエストを追加処理なしで直接OpenAIに渡すため、レイテンシはプロバイダによって決まります。400Kのコンテキストウィンドウと128Kの出力は、非常に長い入力や出力の処理に時間がかかる可能性があることを意味します。リアルタイムアプリケーションの場合は、より短いコンテキストまたはより小さなモデルの使用を検討してください。具体的なレイテンシの数値は提供されておらず、ユーザーは自身の典型的な入力でベンチマークを行う必要があります。OrcaRouterはOpenAIの応答時間を超える追加の遅延を一切課しません。
高いGPQA Diamondスコアにもかかわらず、GPT-5.3-Codexには限界があります。特にあまり知られていないトピックについて、自信満々だが不正確な回答（ハルシネーション）を生成する可能性があります。知識のカットオフ日は指定されておらず、最新情報を欠いている可能性があります。このモデルの非科学的推論（創作や常識など）におけるパフォーマンスは、大学院レベルの科学に比べて目覚ましくないかもしれません。プロンプトの表現に敏感で、出力が冗長になることがあります。さらに、400Kのコンテキストウィンドウは最大値であり、コンテキストが非常に埋まっている場合、特に中間部分でパフォーマンスが低下する可能性があります。ユーザーは重要なタスクについて出力を検証すべきです。
価格は入力トークン100万トークンあたり$1.75、出力トークン100万トークンあたり$14.00です。これらはOpenAIのプロバイダー料金であり、OrcaRouterは追加のマークアップを一切加えません。入力トークンには、すべてのテキスト、画像トークン（解像度に基づく）、およびファイルトークンが含まれます。出力トークンは生成されたテキストです。参考までに、10万入力トークンと5,000出力トークンのリクエストの場合、入力に約$0.175、出力に約$0.07かかり、合計で$0.245となります。コストは使用量に比例して変動します。リクエストごとの追加料金はありません。ユーザーは実際のトークン消費量に基づいて請求されます。
入力価格の$1.75/Mトークンは一部のプレミアムモデルと比べて適度ですが、出力価格の$14/Mは比較的高めです。出力トークンは計算負荷が高いため高価です。非常に長い応答（例：50Kトークン）を生成するワークフローの場合、コストが大きくなる可能性があります。よりシンプルなタスクには、より小さなコンテキストを持つ安価なモデルで十分か検討してください。また、このモデルの大きなコンテキストは、ユーザーがより多くの入力トークンを含めるように促す可能性があり、コストが増加します。入力トークンと出力トークンの両方を抑えるため、プロンプトを最適化する計画を立ててください。
OrcaRouterはプロバイダー料金をマークアップなしで透過します。このモデルに固有のキャッシュや割引プログラムについては言及されていません。ユーザーは消費したトークンごとに課金されます。大量利用のニーズがある場合は、OrcaRouterに連絡してボリューム価格の可能性について問い合わせることができますが、具体的な詳細は提供されていません。コスト管理のためには、トークン使用量を監視し、制限を設定してください。レスポンスのキャッシュは標準ではなく、各リクエストは個別に処理されます。モデルはOpenAIを介してアクセスされるため、OpenAIのキャッシュやプロンプトキャッシュ機能は適用されますが、OrcaRouterは独自のキャッシュ層を追加しません。
OrcaRouterのOpenAI互換APIを使用して、ベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 でモデルを呼び出します。モデルIDは "openai/gpt-5.3-codex" を使用します。このAPIはOpenAI Pythonクライアント、curl、その他のツールと互換性があります。サンプルのPython呼び出し: 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"}] ) マルチモーダル入力の場合は、OpenAIのマルチモーダルAPIに従って、image_urlまたはファイル添付を使用した適切なフォーマットを使用してください。
APIは標準的なOpenAIパラメーターをサポートしています。messages（メッセージオブジェクトのリスト）、temperature、top_p、n、max_tokens、presence_penalty、frequency_penalty、stop、streamなどです。マルチモダリティの場合、メッセージにはtype text、image_url（detailパラメーター付き）、またはfileオブジェクトを持つcontent partsを含めることができます。max_tokensパラメーターはモデルの最大出力128,000を超えてはなりません。400,000トークンのコンテキストウィンドウは、すべてのメッセージとモダリティにわたる合計入力トークンです。コンテキスト長のパラメーターは存在しません。モデルは自動的に提供された全コンテキストを使用します。合計入力トークンが制限内であることを確認してください。
移行は簡単です。API呼び出しのモデルフィールドを以前のモデルID（例："openai/gpt-4o"）から"openai/gpt-5.3-codex"に変更してください。APIキーがOrcaRouter用であり、ベースURL https://api.orcarouter.ai/v1 を使用していることを確認してください。異なるコンテキスト長と出力長の制限に注意してください。以前のモデルのコンテキストが小さかった場合、プロンプトが全て収まるようになるかもしれません。また、これまでマルチモーダルフォーマットを使用していなかった場合は、調整が必要になる可能性があります。サンプルリクエストでテストし、動作とコストを確認してください。APIレスポンスの形式はOpenAIのものと同一です。
OrcaRouterはAPIキー認証を使用します。AuthorizationヘッダーにBearerトークンとしてキーを含める必要があります。OrcaRouterアカウントからAPIキーを取得してください。キーは使用状況と課金を追跡するために使用されます。追加の認証レイヤーはありません。ベースURLはhttps://api.orcarouter.ai/v1です。クライアントライブラリがカスタムベースURLをサポートしていることを確認してください。セキュリティのため、APIキーを秘密に保ち、定期的にローテーションしてください。OrcaRouterはこのエンドポイントに対してOAuthやその他の認証方法を提供していません。
GPT-4o-miniやGPT-3.5のようなモデルと比較すると、GPT-5.3-Codexははるかに大きなコンテキストウィンドウ（400K対通常8K～128K）と高い出力制限（128K対4K～16K）を提供します。91.5のGPQA Diamondスコアは優れた推論能力を示しています。ただし、特に出力においてトークンあたりのコストが高くなります。複雑な推論が不要な高スループット・低コストのアプリケーションには、より小規模なモデルが適しています。大量のデータを処理する必要がある場合や、可能な限り最高の回答品質が求められる場合は、GPT-5.3-Codexを選択してください。
多くのマルチモーダルモデルはテキストと画像を受け付けるが、GPT-5.3-Codexはさらにファイル入力をサポートする。その400Kトークンのコンテキストウィンドウは、ほとんどのマルチモーダルモデル（多くの場合128K）と比較して大きい。91.5のGPQA Diamondスコアは絶対的に高いが、直接比較はベンチマークに依存する。他のプロバイダーのモデルは、専門的なビジョンや低レイテンシーなど、異なる強みを提供する可能性がある。GPT-5.3-Codexは強力な推論力を備えたジェネラリストモデルであり、純粋に画像認識に基づくタスクには、専用のビジョンモデルの方が効率的かもしれない。
タスクに400Kのコンテキストや128Kの出力が必要ない場合は、より小さなモデルの方がコスト効率が良くなります。主に速度を重視する場合は、レイテンシの低いモデルを検討してください。テキスト入力のみで十分な場合は、テキスト専用モデルの方が安価かもしれません。科学的推論ドメイン以外のタスク（例：クリエイティブライティング）には、チャット用にチューニングされたモデルの方が適している場合があります。また、特定のハードウェアでモデルを実行する必要がある場合やデータの居住地要件がある場合は、それらの地域に展開されたモデルを検討してください。実際のワークロードに基づいて評価してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $1.75 |
| 出力 / 1M tokens | $14.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.175 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@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