GPT-5.3-Codex — это самая продвинутая агентная модель кодирования от OpenAI, объединяющая передовую производительность в области программной инженерии от GPT-5.2-Codex с более широкими возможностями рассуждения и профессиональными знаниями GPT-5.2. Она достигает результатов передового уровня...
GPT-5.3-Codex — это большая языковая модель от OpenAI, доступная через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Она специально названа «Codex», что указывает на акцент на генерацию и понимание кода, хотя…
GPT-5.3-Codex достиг результата 91.5 на тесте GPQA Diamond, который проверяет способности к рассуждению на уровне выпускника вуза в области физики, химии, биологии и других наук. Это указывает на высокую производительность при решении сложных многошаговых задач. Модель может отвечать на вопросы, требующие глубокого понимания, синтеза множества фактов и логического вывода. Она не ограничивается кодом; она способна справляться с абстрактными рассуждениями, математическими вычислениями и научным анализом. Однако, как и все большие языковые модели, время от времени она может выдавать неверные или противоречивые результаты, особенно по узкоспециализированным или неоднозначным вопросам.
Будучи моделью Codex, GPT-5.3-Codex предназначена для понимания и генерации кода. Она может генерировать код на нескольких языках программирования на основе описаний на естественном языке или контекста из файлов. Контекст в 400K позволяет ей учитывать большие базы кода для таких задач, как рефакторинг, исправление ошибок или генерация документации. Она также может обрабатывать изображения кода или диаграммы, такие как архитектурные блок-схемы, для обоснования своих рассуждений. Хотя она может справляться с алгоритмическими задачами и использованием библиотек, пользователям следует проверять корректность выходных данных, особенно в производственных средах.
Цены на GPT-5.3-Codex: $1.75 за 1M входных токенов и $14.00 за 1M выходных токенов. Если ваша задача не требует большого контекстного окна (например, короткие подсказки, однораундовые запросы) или не нуждается в высокой способности рассуждения, на которую указывает показатель GPQA Diamond, более дешевая модель может быть более экономически эффективной. Например, модели с меньшими контекстными окнами (8K–128K) и более низкой стоимостью выходных токенов доступны через OrcaRouter. Учитывайте компромисс: используйте GPT-5.3-Codex только при регулярной обработке больших документов или когда требуется наилучшее возможное рассуждение для сложных вопросов.
Да, GPT-5.3-Codex принимает текстовые, графические и файловые данные в рамках одного контекстного окна. Вы можете предоставить изображение графика, текстовое описание и PDF-файл в одном запросе, и модель обработает их вместе. Это полезно для таких задач, как анализ научной статьи, где статья — это файл, рисунки — изображения, а вы задаёте вопрос в текстовой форме. Модель рассматривает все модальности как часть входных данных, ограниченных общим лимитом в 400K токенов. Обратите внимание, что изображения учитываются в лимите токенов; фактическое количество изображений, которое помещается, зависит от их разрешения и кодировки.
GPQA Diamond — это бенчмарк, состоящий из вопросов с множественным выбором, требующих рассуждений на уровне выпускника по научным дисциплинам. Он разработан так, чтобы быть сложным как для людей, так и для моделей ИИ, часто требуя глубоких знаний и многошаговых рассуждений. Результат 91.5 означает, что GPT-5.3-Codex правильно ответил на 91.5% вопросов, что является высоким показателем. Это указывает на то, что модель может справляться со сложными вопросами экспертного уровня. Однако результаты бенчмарков не гарантируют реальную производительность на всех задачах; они измеряют конкретные способности в контролируемых условиях.
Высокий показатель GPQA Diamond свидетельствует о том, что GPT-5.3-Codex превосходно справляется с задачами, требующими тщательного обдумывания, — например, с ответами на технические вопросы, отладкой кода или объяснением научных концепций. Модель способна улавливать тонкие различия и избегать типичных ошибок. На практике это означает, что пользователи могут ожидать более высокой точности при работе со сложными запросами по сравнению с моделями, имеющими более низкие показатели. Однако следует помнить, что показатель является средним: модель может по-прежнему допускать ошибки в некоторых типах вопросов или в нестандартных ситуациях. Рекомендуется протестировать модель на репрезентативных задачах из вашей предметной области.
Задержка зависит от размера запроса, длины вывода и текущей нагрузки на инфраструктуру OpenAI. OrcaRouter передаёт запросы напрямую в OpenAI без дополнительной обработки, поэтому задержка определяется провайдером. Контекстное окно в 400K и вывод в 128K означают, что очень длинные входные данные или результаты могут обрабатываться дольше. Для приложений реального времени рассмотрите использование более коротких контекстов или меньшей модели. Конкретное значение задержки не предоставляется; пользователям следует проводить бенчмарки со своими типовыми входными данными. OrcaRouter не создаёт дополнительной задержки сверх времени ответа OpenAI.
Несмотря на высокий балл GPQA Diamond, GPT-5.3-Codex имеет ограничения. Он может давать уверенные, но неверные ответы (галлюцинации), особенно по малоизвестным темам. Дата окончания его знаний не указана; возможно отсутствие актуальной информации. Производительность модели в ненаучных рассуждениях, таких как творческое письмо или здравый смысл, может быть менее впечатляющей, чем в науке на уровне аспирантуры. Она чувствительна к формулировке запроса, и её выводы могут быть многословными. Кроме того, окно контекста в 400K является максимальным; производительность может снижаться при очень заполненном контексте, особенно в середине. Пользователям следует проверять результаты для критически важных задач.
Стоимость составляет $1,75 за 1 миллион входных токенов и $14,00 за 1 миллион выходных токенов. Это тарифы провайдера OpenAI; OrcaRouter не добавляет наценки. Входные токены включают весь текст, токены изображений (в зависимости от разрешения) и токены файлов. Выходные токены — это сгенерированный текст. Для контекста: запрос с 100K входных токенов и 5K выходных токенов будет стоить примерно $0,175 за ввод и $0,07 за вывод, итого $0,245. Затраты растут линейно в зависимости от использования. Дополнительная плата за каждый запрос отсутствует. Пользователям выставляется счет на основе фактического потребления токенов.
Входная цена $1.75/M токенов является умеренной по сравнению с некоторыми премиальными моделями, в то время как выходная цена $14/M относительно высока. Выходные токены дороги, потому что генерация требует больших вычислительных ресурсов. Если ваш рабочий процесс включает генерацию очень длинных ответов (например, 50K токенов), затраты могут быть значительными. Рассмотрите, может ли более дешёвая модель с меньшим контекстом удовлетворить ваши потребности для простых задач. Также учтите, что большой контекст модели может побудить пользователей включать больше входных токенов, увеличивая стоимость. Планируйте оптимизировать промпты, чтобы поддерживать как входные, так и выходные токены в минимальном объёме.
OrcaRouter передает тариф провайдера без наценки. Нет упоминаний о кэшировании или программах скидок, специфичных для этой модели. Пользователи оплачиваются за каждый потребленный токен. Если у вас большие объемы, вы можете связаться с OrcaRouter для обсуждения возможного оптового ценообразования, но конкретные детали не предоставлены. Для управления затратами отслеживайте использование токенов и устанавливайте лимиты. Кэширование ответов не является стандартным; каждый запрос обрабатывается независимо. Поскольку доступ к модели осуществляется через OpenAI, любые функции кэширования или кэширования подсказок от OpenAI будут применяться, но OrcaRouter не добавляет собственный слой кэширования.
Вы вызываете модель через совместимый с OpenAI API OrcaRouter по базовому URL https://api.orcarouter.ai/v1. Используйте идентификатор модели "openai/gpt-5.3-codex". API совместим с клиентом OpenAI Python, curl и другими инструментами. Пример вызова на 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"}] ) Для многомодальных входных данных используйте соответствующий формат с image_url или вложенными файлами в соответствии с многомодальным API OpenAI.
API поддерживает стандартные параметры OpenAI: messages (список объектов сообщений), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream и другие. Для мультимодальности сообщения могут включать части содержимого с типом text, image_url (с параметром detail) или объекты file. Параметр max_tokens не должен превышать максимальный выход модели в 128,000. Контекстное окно в 400,000 токенов — это общее количество входных токенов во всех сообщениях и модальностях. Не существует параметра длины контекста; модель автоматически использует полный предоставленный контекст. Убедитесь, что общее количество входных токенов не превышает лимит.
Миграция проста: измените поле model в вашем API-запросе с предыдущего идентификатора модели (например, "openai/gpt-4o") на "openai/gpt-5.3-codex". Убедитесь, что ваш API-ключ предназначен для OrcaRouter и вы используете базовый URL https://api.orcarouter.ai/v1. Учитывайте различие в контексте и лимитах вывода. Если у вашей предыдущей модели был меньший контекст, ваши промпты теперь могут помещаться целиком. Возможно, вам также потребуется настроить форматирование мультимодальных данных, если оно не использовалось ранее. Протестируйте с помощью примеров запросов, чтобы проверить поведение и стоимость. Формат ответа API идентичен формату OpenAI.
OrcaRouter использует аутентификацию по API-ключу. Вы должны включить ваш ключ в заголовок Authorization как Bearer token. Получите API-ключ из вашей учетной записи OrcaRouter. Ключ используется для отслеживания использования и выставления счетов. Дополнительного уровня аутентификации нет. Базовый URL: https://api.orcarouter.ai/v1. Убедитесь, что ваша клиентская библиотека поддерживает пользовательские базовые URL. В целях безопасности храните ваш API-ключ в секрете и регулярно меняйте его. OrcaRouter не предоставляет OAuth или другие методы аутентификации для этой конечной точки.
По сравнению с моделями вроде GPT-4o-mini или GPT-3.5, GPT-5.3-Codex предлагает гораздо больший контекстный размер (400K против типичных 8K–128K) и более высокий лимит вывода (128K против 4K–16K). Его показатель GPQA Diamond 91.5 свидетельствует о превосходных способностях к рассуждению. Однако он дороже за токен, особенно на выводе. Модели меньшего размера лучше подходят для высокопроизводительных, недорогих приложений, где не требуется сложное рассуждение. Выбирайте GPT-5.3-Codex, когда нужно обработать большие объёмы данных или требуется максимально возможное качество ответов.
Многие мультимодальные модели принимают текст и изображения, но GPT-5.3-Codex дополнительно поддерживает загрузку файлов. Его контекстное окно в 400K токенов велико по сравнению с большинством мультимодальных моделей (часто 128K). Показатель 91,5 баллов в GPQA Diamond является высоким в абсолютных значениях, хотя прямые сравнения зависят от бенчмарка. Модели других провайдеров могут предлагать иные преимущества, такие как специализированное зрение или меньшая задержка. GPT-5.3-Codex — это универсальная модель с сильными рассуждениями; для задач, основанных исключительно на распознавании изображений, может быть эффективнее использовать специализированную модель зрения.
Если ваша задача не требует контекста в 400K или вывода в 128K, более компактная модель окажется экономичнее. Если вам в первую очередь нужна скорость, рассмотрите модели с меньшей задержкой. Если требуется только текстовый ввод, модель для работы только с текстом может быть дешевле. Для задач, не связанных с научными рассуждениями (например, творческое письмо), модели, настроенные для чата, могут показать лучшие результаты. Также, если вам нужно запускать модель на конкретном оборудовании или существуют требования к месту хранения данных, рассмотрите модели, развернутые в соответствующих регионах. Оценивайте исходя из вашей реальной рабочей нагрузки.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $1.75 |
| Вывод / 1M токенов | $14.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.175 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.3-codexОткрыть @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