GPT-5.3-Codex는 OpenAI의 가장 진보된 에이전트 코딩 모델로, GPT-5.2-Codex의 최첨단 소프트웨어 엔지니어링 성능과 GPT-5.2의 더 넓은 추론 및 전문 지식 능력을 결합합니다. 이는 최첨단 결과를 달성합니다...
GPT-5.3-Codex는 OpenAI의 대규모 언어 모델로, OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 접근할 수 있습니다. 이 모델은 특별히 "Codex"라는 이름으로 불리며, 코드 생성 및 이해에 중점을 두고 있지만 일반적인 추론 작업도 지원합니다. 텍스트, 이미지, 파일 입력을 모두 수용하므로 멀티모달 워크플로우에 적합합니다.…
GPT-5.3-Codex는 물리학, 화학, 생물학 및 기타 과학 분야의 대학원 수준 추론을 테스트하는 GPQA Diamond 벤치마크에서 91.5점을 기록했습니다. 이는 복잡한 다단계 추론 문제에서 강력한 성능을 나타냅니다. 이 모델은 깊은 이해, 여러 사실의 종합, 논리적 추론이 필요한 질문에 답할 수 있습니다. 코드에 국한되지 않고 추상적 추론, 수학적 계산, 과학적 분석도 처리할 수 있습니다. 그러나 모든 대규모 언어 모델과 마찬가지로 특히 고도로 전문화되거나 모호한 질문에서 가끔 부정확하거나 일관성 없는 출력을 생성할 수 있습니다.
Codex 모델인 GPT-5.3-Codex는 코드 이해 및 생성을 위해 설계되었습니다. 자연어 설명이나 파일의 컨텍스트를 기반으로 여러 프로그래밍 언어로 코드를 생성할 수 있습니다. 400K 컨텍스트를 통해 리팩토링, 버그 수정, 문서 생성과 같은 작업을 위해 대규모 코드베이스를 고려할 수 있습니다. 또한 코드 이미지나 아키텍처 순서도 같은 다이어그램을 처리하여 추론에 활용할 수 있습니다. 알고리즘 문제 해결 및 라이브러리 사용을 처리할 수 있지만, 특히 프로덕션 환경에서는 사용자가 출력 결과의 정확성을 검증해야 합니다.
GPT-5.3-Codex의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.75, 출력 토큰 100만 개당 $14.00입니다. 작업에 큰 컨텍스트 창(예: 짧은 프롬프트, 단일 질의)이 필요하지 않거나 GPQA Diamond 점수가 나타내는 높은 추론 능력이 필요하지 않다면, 더 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 예를 들어, 더 작은 컨텍스트 창(8K–128K)과 낮은 출력 토큰 비용을 가진 모델을 OrcaRouter를 통해 이용할 수 있습니다. 절충점을 고려하세요: 정기적으로 대용량 문서를 처리하거나 복잡한 질문에 대해 최고 수준의 추론이 필요한 경우에만 GPT-5.3-Codex를 사용하십시오.
네, GPT-5.3-Codex는 동일한 컨텍스트 윈도우 내에서 텍스트, 이미지, 파일 입력을 모두 수용합니다. 차트 이미지, 텍스트 설명, PDF 파일을 하나의 요청에 함께 제공하면 모델이 이를 통합 처리합니다. 이는 연구 논문을 분석하는 작업에 유용합니다. 논문은 파일로, 그림은 이미지로, 질문은 텍스트로 제공하면 됩니다. 모델은 모든 모달리티를 입력의 일부로 간주하며, 총 400K 토큰 제한이 적용됩니다. 이미지는 토큰 한도에 포함되며, 실제로 포함 가능한 이미지 수는 해상도와 인코딩 방식에 따라 달라집니다.
GPQA Diamond는 대학원 수준의 과학 분야 추론이 필요한 객관식 문제로 구성된 벤치마크입니다. 인간과 AI 모델 모두에게 도전적이며, 종종 깊은 지식과 다단계 추론이 필요합니다. 91.5점은 GPT-5.3-Codex가 질문의 91.5%를 정확히 답변했음을 의미하며, 이는 높은 점수입니다. 이는 모델이 복잡하고 전문가 수준의 질문을 처리할 수 있음을 나타냅니다. 그러나 벤치마크 점수가 모든 작업에 대한 실제 성능을 보장하지는 않으며, 통제된 조건에서 특정 능력을 측정한 것입니다.
높은 GPQA Diamond 점수는 GPT-5.3-Codex가 기술 질문 답변, 코드 디버깅, 과학적 개념 설명과 같이 세심한 추론이 필요한 작업에서 탁월함을 시사합니다. 이 모델은 미묘한 차이를 처리하고 일반적인 오류를 피할 수 있습니다. 실제로 사용자는 점수가 낮은 모델에 비해 복잡한 프롬프트에서 더 나은 정확성을 기대할 수 있습니다. 하지만 이 점수는 평균값이므로, 모델이 특정 질문 유형이나 예외적인 경우에는 여전히 실패할 수 있습니다. 사용자의 도메인에서 대표적인 작업을 대상으로 모델을 테스트하는 것이 권장됩니다.
지연 시간은 요청 크기, 출력 길이 및 OpenAI 인프라의 현재 부하에 따라 달라집니다. OrcaRouter는 추가 처리 없이 요청을 OpenAI에 직접 전달하므로 지연 시간은 제공자에 의해 결정됩니다. 400K 컨텍스트 윈도우와 128K 출력은 매우 긴 입력이나 출력이 처리되는 데 더 오래 걸릴 수 있음을 의미합니다. 실시간 애플리케이션의 경우 더 짧은 컨텍스트나 더 작은 모델을 사용하는 것을 고려하세요. 특정 지연 시간 수치는 제공되지 않으며, 사용자는 일반적인 입력으로 벤치마킹해야 합니다. OrcaRouter는 OpenAI의 응답 시간 외에 추가 지연을 부과하지 않습니다.
높은 GPQA Diamond 점수에도 불구하고, GPT-5.3-Codex에는 한계가 있습니다. 특히 생소한 주제에 대해 확신에 찬 오답을 생성할 수 있습니다(환각 현상). 지식 차단 날짜가 명시되어 있지 않아 최신 정보가 누락될 수 있습니다. 창의적 글쓰기나 상식과 같은 비과학적 추론에서의 성능은 대학원 수준의 과학 분야보다 덜 뛰어날 수 있습니다. 프롬프트 표현 방식에 민감하며, 출력이 장황해질 수 있습니다. 또한 400K 컨텍스트 윈도우는 최대치이며, 컨텍스트가 매우 가득 찼을 때, 특히 중간 부분에서 성능이 저하될 수 있습니다. 중요한 작업에는 사용자가 출력을 검증해야 합니다.
가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.75, 출력 토큰 100만 개당 $14.00입니다. 이는 OpenAI의 제공업체 요금이며, OrcaRouter는 추가 마크업 없이 제공합니다. 입력 토큰에는 모든 텍스트, 이미지 토큰(해상도 기준), 파일 토큰이 포함됩니다. 출력 토큰은 생성된 텍스트입니다. 참고로, 100K 입력 토큰과 5K 출력 토큰의 요청은 입력에 약 $0.175, 출력에 $0.07, 총 $0.245의 비용이 듭니다. 비용은 사용량에 따라 선형적으로 증가합니다. 추가적인 요청별 요금은 없습니다. 사용자는 실제 토큰 소비량에 따라 청구됩니다.
일부 프리미엄 모델과 비교할 때 $1.75/M 토큰의 입력 가격은 적당하지만, $14/M의 출력 가격은 상대적으로 높습니다. 출력 토큰은 생성이 계산 집약적이기 때문에 비쌉니다. 워크플로우에 매우 긴 응답(예: 50K 토큰) 생성이 포함된 경우 비용이 상당할 수 있습니다. 더 간단한 작업에는 더 작은 컨텍스트를 가진 저렴한 모델이 요구 사항을 충족할 수 있는지 고려하세요. 또한 모델의 큰 컨텍스트로 인해 사용자가 더 많은 입력 토큰을 포함하게 되어 비용이 증가할 수 있습니다. 입력 및 출력 토큰을 모두 간결하게 유지하도록 프롬프트를 최적화할 계획을 세우세요.
OrcaRouter는 제공업체 요금을 마크업 없이 그대로 전달합니다. 이 모델에 특화된 캐싱이나 할인 프로그램에 대한 언급은 없습니다. 사용자는 소비된 토큰당 요금을 청구받습니다. 대량 사용이 필요한 경우 OrcaRouter에 연락하여 볼륨 할인 가능성을 문의할 수 있지만, 구체적인 내용은 제공되지 않습니다. 비용 관리를 위해 토큰 사용량을 모니터링하고 한도를 설정하세요. 응답 캐싱은 기본적으로 제공되지 않으며, 각 요청은 독립적으로 처리됩니다. 모델이 OpenAI를 통해 접근되므로 OpenAI의 캐싱 또는 프롬프트 캐싱 기능이 적용될 수 있지만, OrcaRouter는 자체 캐싱 계층을 추가하지 않습니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1에서 모델을 호출합니다. 모델 ID "openai/gpt-5.3-codex"를 사용하세요. 이 API는 OpenAI Python 클라이언트, curl 및 기타 도구와 호환됩니다. 샘플 Python 호출: 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"}] ) 멀티모달 입력의 경우 OpenAI의 멀티모달 API에 따라 image_url 또는 파일 첨부와 함께 적절한 형식을 사용하세요.
API는 표준 OpenAI 파라미터를 지원합니다: messages (메시지 객체 목록), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream 및 기타. 다중 모달의 경우 messages는 type text, image_url (detail 파라미터 포함) 또는 file 객체로 구성된 콘텐츠 부분을 포함할 수 있습니다. max_tokens 파라미터는 모델의 최대 출력인 128,000을 초과해서는 안 됩니다. 400,000 토큰의 컨텍스트 윈도우는 모든 메시지와 모달리티를 통틀어 총 입력 토큰입니다. 컨텍스트 길이에 대한 파라미터는 없으며, 모델은 자동으로 제공된 전체 컨텍스트를 사용합니다. 총 입력 토큰이 제한 내에 있도록 하십시오.
마이그레이션은 간단합니다: API 호출에서 모델 필드를 이전 모델 ID(예: "openai/gpt-4o")에서 "openai/gpt-5.3-codex"로 변경하면 됩니다. API 키가 OrcaRouter용인지 확인하고 기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1을 사용하고 있는지 확인하세요. 다른 컨텍스트 및 출력 제한에 유의하세요. 이전 모델의 컨텍스트가 더 작았다면 프롬프트가 이제 완전히 들어갈 수도 있습니다. 이전에 사용하지 않았다면 멀티모달 형식을 조정해야 할 수도 있습니다. 샘플 요청으로 테스트하여 동작과 비용을 확인하세요. API 응답 형식은 OpenAI와 동일합니다.
OrcaRouter는 API 키 인증을 사용합니다. Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 키를 포함해야 합니다. OrcaRouter 계정에서 API 키를 가져오세요. 키는 사용량 및 요금 추적에 사용됩니다. 추가 인증 계층은 없습니다. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1입니다. 클라이언트 라이브러리가 사용자 정의 기본 URL을 지원하는지 확인하세요. 보안을 위해 API 키를 비밀로 유지하고 정기적으로 교체하세요. 이 엔드포인트에 대해 OrcaRouter는 OAuth 또는 다른 인증 방식을 제공하지 않습니다.
GPT-4o-mini이나 GPT-3.5 같은 모델과 비교할 때, GPT-5.3-Codex는 훨씬 더 큰 컨텍스트 창(400K, 일반적으로 8K~128K)과 더 높은 출력 제한(128K, 일반적으로 4K~16K)을 제공합니다. GPQA Diamond 점수 91.5는 우수한 추론 능력을 나타냅니다. 하지만 토큰당 비용이 더 비싸며, 특히 출력에서 더 그렇습니다. 작은 모델은 복잡한 추론이 필요 없는 높은 처리량, 저비용 애플리케이션에 더 적합합니다. 대량의 데이터를 처리해야 하거나 최상의 답변 품질이 필요할 때 GPT-5.3-Codex를 선택하세요.
많은 멀티모달 모델이 텍스트와 이미지를 받아들이지만, GPT-5.3-Codex는 추가로 파일 입력을 지원합니다. 400K 토큰의 컨텍스트 윈도우는 대부분의 멀티모달 모델(보통 128K)에 비해 큽니다. 91.5 GPQA Diamond 점수는 절대적으로 높은 수준이지만, 직접적인 비교는 벤치마크에 따라 달라집니다. 다른 제공업체의 모델은 전문화된 비전이나 낮은 지연 시간 등 다른 강점을 제공할 수 있습니다. GPT-5.3-Codex는 강력한 추론 능력을 갖춘 범용 모델입니다. 순수하게 이미지 인식 기반 작업의 경우 전용 비전 모델이 더 효율적일 수 있습니다.
만약 작업에 400K 컨텍스트나 128K 출력이 필요하지 않다면, 더 작은 모델이 비용 효율적입니다. 속도가 주요 요구 사항이라면 지연 시간이 낮은 모델을 고려하세요. 텍스트 입력만 필요한 경우, 텍스트 전용 모델이 더 저렴할 수 있습니다. 과학적 추론 영역 외의 작업(예: 창작 글쓰기)에는 채팅에 최적화된 모델이 더 나은 성능을 보일 수 있습니다. 또한, 특정 하드웨어에서 모델을 실행해야 하거나 데이터 상주 요구 사항이 있는 경우, 해당 지역에 배포된 모델을 고려하세요. 실제 워크로드를 기준으로 평가하세요.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
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| 입력 / 1M tokens | $1.75 |
| 출력 / 1M tokens | $14.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.175 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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