GPT-5.3-Codex är OpenAIs mest avancerade agentiska kodningsmodell, som kombinerar den banbrytande mjukvarutekniska prestandan hos GPT-5.2-Codex med de bredare resonemangs- och professionella kunskapsförmågorna hos GPT-5.2. Den uppnår toppmoderna resultat...
GPT-5.3-Codex är en stor språkmodell från OpenAI, tillgänglig via OrcaRouter's OpenAI-kompatibla API. Den är specifikt namngiven "Codex," vilket indikerar ett fokus på kodgenerering och förståelse,…
GPT-5.3-Codex uppnådde en poäng på 91,5 på GPQA Diamond-riktmärket, som testar avancerat resonemang inom fysik, kemi, biologi och andra vetenskaper. Detta indikerar stark prestanda på komplexa, flerstegsresonemangsproblem. Modellen kan svara på frågor som kräver djup förståelse, syntes av flera fakta och logisk slutledning. Den är inte begränsad till kod; den kan hantera abstrakt resonemang, matematiska beräkningar och vetenskaplig analys. Men som med alla stora språkmodeller kan den ibland producera felaktiga eller inkonsekventa utdata, särskilt på mycket specialiserade eller tvetydiga frågor.
Som en Codex-modell är GPT-5.3-Codex utformad för att förstå och generera kod. Den kan generera kod på flera programmeringsspråk baserat på naturliga språkbeskrivningar eller sammanhang från filer. Det 400K stora sammanhanget gör att den kan ta hänsyn till stora kodbaser för uppgifter som refaktorering, felsökning eller dokumentationsgenerering. Den kan även bearbeta bilder av kod eller diagram, såsom arkitekturflödesscheman, för att informera sitt resonemang. Även om den kan hantera algoritmiska utmaningar och biblioteksanvändning bör användare verifiera utdata för korrekthet, särskilt i produktionsmiljöer.
Priserna för GPT-5.3-Codex är 1,75 USD per 1M inmatningstokens och 14,00 USD per 1M utmatningstokens. Om din uppgift inte kräver ett stort kontextfönster (t.ex. korta promptar, enkelvända frågor) eller inte behöver den höga resonemangsförmåga som indikeras av GPQA Diamond-poängen, kan en billigare modell vara mer kostnadseffektiv. Till exempel finns modeller med mindre kontextfönster (8K–128K) och lägre kostnad för utmatningstokens tillgängliga via OrcaRouter. Överväg avvägningen: använd endast GPT-5.3-Codex när du regelbundet behandlar stora dokument eller behöver bästa möjliga resonemang för komplexa frågor.
Ja, GPT-5.3-Codex accepterar text-, bild- och filinmatningar inom samma kontextfönster. Du kan tillhandahålla en bild av ett diagram, en textbeskrivning och en PDF-fil i en enda förfrågan, och modellen kommer att behandla dem tillsammans. Detta är användbart för uppgifter som att analysera en forskningsartikel där artikeln är en fil, figurerna är bilder och du ställer en fråga i text. Modellen behandlar alla modaliteter som en del av indatan, begränsad av den totala token-gränsen på 400K. Observera att bilder räknas mot token-gränsen; det faktiska antalet bilder som ryms beror på deras upplösning och kodning.
GPQA Diamond är ett riktmärke som består av flervalsfrågor som kräver resonemang på forskarnivå inom naturvetenskapliga discipliner. Det är utformat för att vara utmanande för både människor och AI-modeller och kräver ofta djup kunskap och flerstegsresonemang. En poäng på 91,5 innebär att GPT-5.3-Codex svarade rätt på 91,5 % av frågorna, vilket är en hög poäng. Detta indikerar att modellen kan hantera komplexa expertfrågor. Riktmärkespoäng garanterar dock inte verklig prestanda i alla uppgifter; de mäter specifika förmågor under kontrollerade förhållanden.
Ett högt GPQA Diamond-poäng tyder på att GPT-5.3-Codex utmärker sig vid uppgifter som kräver noggrant resonemang, såsom att svara på tekniska frågor, felsöka kod eller ge förklaringar av vetenskapliga begrepp. Den kan hantera subtila skillnader och undvika vanliga fallgropar. I praktiken innebär detta att användare kan förvänta sig bättre noggrannhet på komplexa uppmaningar jämfört med modeller med lägre poäng. Poängen är dock ett genomsnitt; modellen kan fortfarande misslyckas med vissa frågetyper eller kantfall. Det är lämpligt att testa modellen på representativa uppgifter från din domän.
Latens beror på förfrågans storlek, utdatans längd och den aktuella belastningen på OpenAIs infrastruktur. OrcaRouter skickar förfrågningar direkt till OpenAI utan ytterligare bearbetning, så latensen bestäms av leverantören. 400K-kontextfönstret och 128K-utdata innebär att mycket långa indata eller utdata kan ta längre tid att bearbeta. För realtidsapplikationer bör man överväga att använda kortare kontexter eller en mindre modell. Ingen specifik latenssiffra anges; användare bör benchmarka med sina typiska indata. OrcaRouter inför ingen extra fördröjning utöver OpenAIs svarstid.
Trots sin höga GPQA Diamond-poäng har GPT-5.3-Codex begränsningar. Den kan producera självsäkra men felaktiga svar (hallucination), särskilt om obskyra ämnen. Dess kunskapsgränsdatum är inte specificerat; den kan sakna aktuell information. Modellens prestanda inom icke-vetenskapligt resonemang, såsom kreativt skrivande eller sunt förnuft, kan vara mindre anmärkningsvärd än inom forskarutbildningsnivåns vetenskap. Den är känslig för formulering av promptar och dess utdata kan vara ordrika. Dessutom är kontextfönstret på 400K ett maximum; prestandan kan försämras när kontexten är mycket full, särskilt i mitten. Användare bör validera utdata för kritiska uppgifter.
Priset är $1.75 per 1 miljon inmatningstokens och $14.00 per 1 miljon utdatatokens. Dessa är leverantörspriserna från OpenAI; OrcaRouter lägger ingen påslag. Inmatningstokens inkluderar all text, bildtokens (baserat på upplösning) och filtokens. Utdatatokens är den genererade texten. För sammanhanget, en förfrågan med 100K inmatningstokens och 5K utdatatokens skulle kosta ungefär $0.175 för inmatning och $0.07 för utdata, totalt $0.245. Kostnaderna skalas linjärt med användningen. Det finns ingen extra avgift per förfrågan. Användare faktureras baserat på faktisk tokenförbrukning.
Insatspriset på $1,75/M tokens är måttligt jämfört med vissa premiummodeller, medan utpriset på $14/M är relativt högt. Ut-tokens är dyra eftersom genereringen är beräkningsintensiv. Om ditt arbetsflöde innebär att generera mycket långa svar (t.ex. 50K tokens) kan kostnaden bli betydande. Överväg om en billigare modell med mindre kontext kan uppfylla dina behov för enklare uppgifter. Notera också att modellens stora kontext kan uppmuntra användare att inkludera fler inmatningstoken, vilket ökar kostnaden. Planera att optimera uppmaningar för att hålla både in- och ut-tokens sparsamma.
OrcaRouter passerar leverantörens taxa utan påslag. Det finns inget omnämnande av cachelagring eller rabattprogram specifika för denna modell. Användare debiteras per token allteftersom de förbrukas. Om du har behov av hög volym kan du kontakta OrcaRouter för eventuell volymprissättning, men inga specifika detaljer anges. För kostnadshantering, övervaka tokenanvändning och sätt gränser. Cachelagring av svar är inte standard; varje begäran bearbetas oberoende. Eftersom modellen nås via OpenAI gäller eventuell cachelagring eller prompt-cachelagring från OpenAI, men OrcaRouter lägger inte till ett eget cachelager.
Du anropar modellen via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API på bas-URL:en https://api.orcarouter.ai/v1. Använd modell-id "openai/gpt-5.3-codex". API:et är kompatibelt med OpenAI Python-klienten, curl och andra verktyg. Ett exempel på ett Python-anrop: 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"}] ) För multimodal inmatning, använd lämpligt format med image_url eller bilagor enligt OpenAIs multimodala API.
API:et stöder standard OpenAI-parametrar: messages (lista med meddelandeobjekt), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream, och andra. För multimodalitet kan meddelanden innehålla innehållsdelar med typ text, image_url (med detail-parameter) eller filobjekt. Parametern max_tokens får inte överskrida modellens maximala utdata på 128,000. Kontextfönstret på 400,000 tokens är den totala indatatokens över alla meddelanden och modaliteter. Det finns ingen parameter för kontextlängd; modellen använder automatiskt hela den angivna kontexten. Se till att dina totala indatatokens ligger inom gränsen.
Migreringen är enkel: ändra modellfältet i ditt API-anrop från din tidigare modell-id (t.ex. "openai/gpt-4o") till "openai/gpt-5.3-codex". Se till att din API-nyckel är för OrcaRouter och att du använder bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Var medveten om de olika kontext- och utmatningsgränserna. Om din tidigare modell hade en mindre kontext kan dina promptar nu passa helt. Du kan också behöva justera multimodal formatering om den inte använts tidigare. Testa med exempelanrop för att verifiera beteende och kostnader. API-svarsformatet är identiskt med OpenAI:s.
OrcaRouter använder API-nyckelautentisering. Du måste inkludera din nyckel i Authorization-huvudet som Bearer-token. Hämta en API-nyckel från ditt OrcaRouter-konto. Nyckeln används för att spåra användning och fakturering. Det finns inget ytterligare autentiseringslager. Bas-URL:en är https://api.orcarouter.ai/v1. Se till att ditt klientbibliotek stöder anpassade bas-URL:er. För säkerhet, håll din API-nyckel hemlig och rotera den regelbundet. OrcaRouter tillhandahåller inte OAuth eller andra autentiseringsmetoder för denna slutpunkt.
Jämfört med modeller som GPT-4o-mini eller GPT-3.5 erbjuder GPT-5.3-Codex ett mycket större kontextfönster (400K jämfört med typiskt 8K–128K) och högre utmatningsgräns (128K jämfört med 4K–16K). Dess GPQA Diamond-poäng på 91,5 indikerar överlägsen resonemangsförmåga. Dock är den dyrare per token, särskilt vid utmatning. Mindre modeller är bättre för höggenomströmnings- och lågkostnadsapplikationer där komplexa resonemang inte är nödvändiga. Välj GPT-5.3-Codex när du behöver bearbeta stora mängder data eller kräver bästa möjliga svarskvalitet.
Många multimodala modeller accepterar text och bilder, men GPT-5.3-Codex stöder dessutom filinmatning. Dess kontextfönster på 400K tokens är stort jämfört med de flesta multimodala modeller (ofta 128K). GPQA Diamond-poängen på 91,5 är hög i absoluta tal, även om direkta jämförelser beror på benchmark. Modeller från andra leverantörer kan erbjuda olika styrkor, såsom specialiserad bildbehandling eller lägre latens. GPT-5.3-Codex är en generalistmodell med starkt resonemang; för uppgifter som enbart bygger på bildigenkänning kan en dedikerad visionsmodell vara mer effektiv.
Om din uppgift inte kräver 400K kontext eller 128K utdata, blir en mindre modell mer kostnadseffektiv. Om ditt primära behov är hastighet, överväg modeller med lägre latens. Om du endast behöver textinmatning, kan en text-only modell vara billigare. För uppgifter utanför vetenskapligt resonemang (e.g., kreativt skrivande) kan modeller tränade för chatt fungera bättre. Om du dessutom behöver köra modellen på specifik hårdvara eller har krav på dataresidens, överväg modeller som är utplacerade i dessa regioner. Utvärdera baserat på din faktiska arbetsbelastning.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $1.75 |
| Utdata / 1M tokens | $14.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.3-codexÖppna @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