GPT-5.3 Codex Spark vs GPT-5.6 Sol：OpenAI 的速度牌尚未登上 API（目前為止）

GPT-5.3 Codex Spark 是有史以來最快的編碼模型——這是一個研究預覽版，在 Cerebras 晶片上每秒可生成超過 1,000 個 token，完成程式碼編輯的速度比完整的 GPT-5.3 Codex 快上 15 倍，這是廠商的說法。大多數報導忽略的重點是：它並非通用的 API 產品。沒有公開的 API 價格，僅限 ChatGPT Pro 訂閱者透過 Codex 應用程式和 CLI 使用，且未在 OrcaRouter 上提供。目前你可以透過單一端點實際呼叫的兩個編碼模型是 GPT-5.3 Codex（每百萬輸入 token 1.75 美元，每百萬輸出 token 14.00 美元）以及 GPT-5.6 Sol（5.00 美元 / 30.00 美元）——而速度預覽版與旗艦版之間的比較，正是判斷 Spark 是否值得等待的關鍵。

時間線解釋了這份困惑。GPT-5.3 Codex——OpenAI 的代理式編碼模型——於 2026 年 2 月登上 API；Spark 變體於同月以研究預覽的形式推出，目標明確鎖定互動式編碼，在這種場景中，按鍵與回應之間的毫秒差距遠比基準分數重要。五個月後，OpenAI 推出了 GPT-5.6 系列——Sol、Terra 與 Luna——而GPT-5.6 Sol，這款於 2026 年 7 月 9 日發布、定價 $5/$30 的旗艦型號，讓大部分的速度差距變得無關緊要。這不是兩個競爭對手之間的對決；而是研究預覽版與其後登場的旗艦型號之間的對決。

GPT-5.3 Codex Spark 實際上是什麼

GPT-5.3 Codex Spark 是 OpenAI 首款專為即時編碼設計的模型，也是其於 2026 年 1 月與晶片製造商 Cerebras 合作的第一個公開里程碑。它運行於 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 3 上，這款晶片大小如餐盤，內含四兆個電晶體，使其得以繞過 GPU 叢集之間的通訊瓶頸，而此瓶頸正是普通推論中延遲的主要來源。除了晶片之外，OpenAI 還透過持久化 WebSocket 連線與 Responses API 的變更，將每趟往返的額外開銷降低約 80%、每個 token 的額外開銷降低約 30%，並將首個 token 的延遲時間降低約 50%——其中 WebSocket 路徑預設對 Spark 啟用。

取捨之間毫不含糊。在 OpenAI 引用的代理式軟體工程基準測試中，Spark 的表現遠低於完整的 GPT-5.3 Codex——在 Terminal-Bench 2.0 上分別為 58.4% 與 77.3%，兩者皆為廠商自行回報——因為它預設採用輕量級的工作風格，只進行最小範圍的針對性修改，而且除非你明確要求，否則不會自動執行測試。它是一個 128K 上下文的純文字模型，在容量上遠遜於目前的旗艦級模型。速度才是產品，而這個產品目前仍是預覽版。

定價情況：沒有 API 價格，以及追蹤器顯示的內容

OpenAI 尚未公布 GPT-5.3 Codex Spark 的 API 價格。推出時，ChatGPT Pro 訂閱用戶可透過 Codex 應用程式、Codex CLI 以及 VS Code 擴充功能使用它；API 存取僅限於少數指定設計合作夥伴，且其採用獨立速率限制，不計入標準使用量。半年過去了，這仍是如實的總結。現在少數第三方定價追蹤網站將 Spark 列為每百萬行 1.75 美元／14.00 美元——與完整版 GPT-5.3 Codex 相同——但 OpenAI 並未發布任何正式上市公告，而追蹤網站上的數字並非你能實際購買的價格。在 OpenAI 另行說明之前，請將所有 Spark 價格視為未經證實。

你今天可以買到的商品，附有公開價格：

• GPT-5.3 Codex — 每百萬輸入 $1.75，每百萬輸出 $14.00，快取輸入 $0.175。400K 上下文視窗，128K 輸出上限。OpenAI 的代理式編碼模型，自 2026 年 2 月起在公開 API 中提供。

• GPT-5.6 Sol每百萬輸入 tokens 收費 $5.00，每百萬輸出 tokens 收費 $30.00，適用於輸入 tokens 最多 32K 的請求；超過此上限則調漲為 $10 / $45。快取輸入 $0.50，快取寫入 $6.25。約 1.05M tokens 的上下文長度，128K 輸出，支援文字、圖片及檔案輸入。OpenAI 的旗艦模型，於 2026 年 7 月 9 日發布。

兩者都以廠商列表價格、0% 加價率放在 OrcaRouter 上——這裡的價格是 $1.75 / $14 線和 $5 / $30 線，而非轉售商版本的價格。供應商降價當天，這一端就會同步生效，因為 OrcaRouter 直接傳遞列表價格，而不是重新加價。

GPT-5.3 Codex Spark 對比 GPT-5.6 Sol，逐維度比較

• 速度——Spark 在 Cerebras 硬體上每秒可處理 1,000+ 個 token（廠商宣稱），這正是它存在的理由；GPT-5.6 Sol 在過去 7 天內於 OrcaRouter 上測得的輸出約為每秒 244 個 token。差距不小——而且這還不是全貌。

• 價格 — Spark 沒有公開的 API 價格；GPT-5.6 Sol 在基本層級為 $5 / $30，超過 32K 輸入 token 則為 $10 / $45。

• 上下文 — Spark 為 128K，僅限文字；GPT-5.6 Sol 約為 1.05M，支援文字、圖片與檔案輸入。

• 代理式編碼 — Spark 在 Terminal-Bench 2.0 上得分 58.4%（廠商回報）；GPT-5.6 Sol 獲得 AA Coding 分數 77.4，由 Artificial Analysis 獨立測量，在 132 個模型中排名第 2。

• 工作風格：Spark 預設僅進行最小修改並略過測試執行；GPT-5.6 Sol 則是具備推理與工具使用的完整代理型旗艦。

• Access — Spark 是 ChatGPT Pro 的研究預覽；GPT-5.6 Sol 是公開 API 模型，具有已公佈的定價。

如果你想要的只是為小型編輯快速產生初稿，Spark 的設計就很理想。但如果你想要的是能閱讀儲存庫、規劃變更、執行測試、並反覆迭代直到通過的代理程式，Spark 並不打算成為那樣的角色——而 Sol 的 77.4 AA 程式碼評分，正是你拿來衡量一個完全沒有評分的預覽版時，需要權衡的數字。

路由的真相：你不必盲目選擇

這是那種路由層會改變決策的對決之一。兩個可呼叫模型都在 OrcaRouter 上，以廠商自身的牌價、0% 加價提供——openai/gpt-5.3-codex 為 $1.75 / $14，openai/gpt-5.6-sol 為 $5 / $30——所以你可以用同一把金鑰透過兩者執行相同的工作負載，讓自己的流量來決定，而非聽信任何一家廠商的說詞。路由 DSL 讓這一切實際可行：一個容錯移轉規則，讓偏向程式碼的 agent 工作在 GPT-5.3 Codex 上執行，而困難且長上下文的呼叫則升級至 GPT-5.6 Sol，並在你自己的資料上逐任務衡量。

OrcaRouter 有三項特點，讓它比替代方案更便宜。首先，每個 token 加價 $0——你只需支付供應商的牌價，無需額外費用。其次，BYOK——自備既有的供應商金鑰，供應商直接向你收費，因此沒有預付額度池，也沒有被路由器灌水的帳單需要核對。第三，此端點與 OpenAI 相容：將你現有的 chat/completions 或 Responses 用戶端指向 OrcaRouter 的 base URL，同一套程式碼就能繼續運作；單一端點背後有 200+ 個模型，當你成長到超出某家供應商的產品線時也能因應。該端點前方的防護層（guardrails）是另一個讓你可以安心延後研究預覽衝動的理由——在 Spark 提供公開 API 和 SLA 之前，正式環境的解答是已發布的模型，而路由層會以牌價提供該模型並具備自動容錯移轉，因此速率限制的暴增不會讓管線停擺。

Spark 是錯誤答案之處

坦率的界限：Spark 的設計是一種你不應該誤入的妥協。如果你的工作是長時程的代理式編碼——一個需要理解整個程式碼庫、在多個回合中維持計畫、並驗證自身變更的任務——Spark 最小修改、不執行測試的預設就是一個坑，而且其 128K 純文字上下文也裝不下整個程式碼庫。如果你需要在提示中放入圖片或檔案，它無法接受。如果你需要可預測的價格或可依賴的 SLA，它兩者都沒有。而如果你的工作負載是高吞吐量的批次管線，每秒 1,000 個 token 並不重要；每個 token 的成本和吞吐量才是關鍵，而這些都偏向更便宜的 GPT-5.3 Codex。

也值得說明我們不代管什麼：GPT-5.3 Codex Spark 不在 OrcaRouter 上，因為沒有可路由的公開 API。我們不會佯裝它可用，誠實的規劃做法是建立在現有的模型上——GPT-5.3 Codex 用於程式碼導向的代理任務，價格 $1.75 / $14；GPT-5.6 Sol 用於困難的長上下文、多模態代理呼叫，價格 $5 / $30——並將 Spark 視為值得觀察的預覽，而非值得押注管線的依賴。

底線

GPT-5.3 Codex Spark 是 OpenAI 今年推出的最有趣的研究預覽，但它還不是生產上的定案。真正的定案——那份有公佈價格、可驗證的基準測試，以及會回應的 API 的定案——是針對編碼型代理工作的 GPT-5.3 Codex，和應對最困難呼叫的 GPT-5.6 Sol，兩者都在同一個端點上，按定價收費，零加價。當 Spark 真的進入公開 API 時，幾乎肯定會放在同類端點後面，切換只會是模型名稱的變更，而不是遷移。在此之前，這是一個值得關注的理由——而最快的準備方式，就是讓那些可呼叫的模型接在你已擁有的金鑰上。