GPT-5.3-Codex 是 OpenAI 最先進的代理式編碼模型，結合了 GPT-5.2-Codex 的前沿軟體工程效能與 GPT-5.2 更廣泛的推理及專業知識能力。它達到了最先進的成果...
GPT-5.3-Codex 是 OpenAI 推出的大型語言模型，可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 進行存取。其名稱明確標示為「Codex」，表明其專注於程式碼生成與理解，同時也支援一般推理任務。該模型接受文字、圖像和檔案輸入，適用於多模態工作流程。憑藉 400,000 個 token 的上下文視窗與最大 128,000 個 token…
GPT-5.3-Codex 在 GPQA Diamond 基準測試中獲得了 91.5 分，該測試評估物理、化學、生物及其他科學領域的研究生級別推理能力。這表明該模型在複雜的多步驟推理問題上表現出色。它能夠回答需要深度理解、綜合多項事實以及邏輯推導的問題。其能力不限於程式碼，還可處理抽象推理、數學運算和科學分析。不過，與所有大型語言模型一樣，它在高度專業或模糊問題上偶爾可能產生不正確或不一致的輸出。
作為一個Codex模型，GPT-5.3-Codex專為程式碼理解與生成而設計。它能根據自然語言描述或檔案上下文，以多種程式語言產生程式碼。400K的上下文長度使其能夠考量大型程式碼庫，以執行重構、除錯或文件生成等任務。它也能處理程式碼圖片或圖表（如架構流程圖），以輔助其推理。雖然它能應對演算法挑戰與函式庫使用，但使用者應驗證輸出的正確性，特別是在正式環境中。
GPT-5.3-Codex 的定價為每 1M 輸入代幣 $1.75，每 1M 輸出代幣 $14.00。如果您的任務不需要大型上下文視窗（例如短提示、單輪查詢），或不需要 GPQA Diamond 分數所指示的高推理能力，那麼較便宜的模型可能更具成本效益。例如，透過 OrcaRouter 可取得具有較小上下文視窗（8K–128K）和較低輸出代幣成本的模型。請考慮取捨：僅當您定期處理大型文件或需要對複雜問題進行最佳推理時，才使用 GPT-5.3-Codex。
是的，GPT-5.3-Codex 可以接受在同一上下文視窗中的文字、圖片和檔案輸入。您可以在一項請求中提供圖表圖片、文字說明和 PDF 檔案，模型會一起處理它們。這對於分析研究論文等任務非常有用，其中論文是檔案、圖表是圖片，而您用文字提問。模型將所有模態視為輸入的一部分，受總計 400K token 限制約束。請注意，圖片計入 token 限制；實際可容納的圖片數量取決於其解析度和編碼。
GPQA Diamond 是一個由多選題組成的基準測試，這些問題需要研究生層級的推理能力，涵蓋多個科學學科。它的設計對人類和 AI 模型都極具挑戰性，通常需要深厚的知識與多步驟推理。91.5 分代表 GPT-5.3-Codex 正確回答了 91.5% 的問題，屬於高分，顯示該模型能夠處理複雜且專家級的問題。然而，基準測試的分數並不能保證在真實世界的所有任務中都有相同表現；它僅衡量在受控條件下的特定能力。
高 GPQA Diamond 分數表明 GPT-5.3-Codex 在需要仔細推理的任務上表現優異，例如回答技術問題、除錯程式碼或提供科學概念解釋。它能處理細微差別，避開常見陷阱。在實務上，這意味著與分數較低的模型相比，用戶可以預期在複雜提示上獲得更高的準確度。然而，此分數為平均值；模型仍可能在某些問題類型或邊緣案例上失敗。建議在你的領域中選取代表性任務來測試模型。
延遲取決於請求大小、輸出長度以及 OpenAI 基礎設施的當前負載。OrcaRouter 會將請求直接轉發給 OpenAI 而不進行額外處理，因此延遲由供應商決定。400K 的上下文窗口和 128K 的輸出意味著非常長的輸入或輸出可能需要更長的處理時間。對於即時應用，建議使用較短的上下文或較小的模型。沒有提供具體的延遲數值；使用者應使用常見的輸入進行基準測試。OrcaRouter 不會在 OpenAI 的回應時間之外施加任何額外延遲。
儘管GPT-5.3-Codex在GPQA Diamond得分很高，但仍存在侷限性。它可能給出看似正確但實際錯誤的答案（幻覺），特別是在冷門議題上。其知識截止日期未明確，可能缺乏最新資訊。該模型在非科學推理（如創意寫作或常識）上的表現，可能不如在研究生級科學領域中突出。它對提示詞的措辭敏感，且輸出可能過於冗長。此外，400K上下文視窗是最大值；當上下文非常滿時，效能可能下降，特別是在中間部分。使用者應針對關鍵任務驗證輸出結果。
價格為每100萬個輸入token 1.75美元，每100萬個輸出token 14.00美元。這是OpenAI的供應商費率；OrcaRouter不加價。輸入token包括所有文字、圖像token（根據解析度）和檔案token。輸出token是生成的文字。舉例來說，一個請求包含10萬個輸入token和5千個輸出token，成本大約是輸入0.175美元，輸出0.07美元，總計0.245美元。成本隨使用量線性增長。沒有額外的每次請求費用。使用者根據實際消耗的token計費。
與某些高階模型相比，$1.75/百萬個令牌的輸入價格算是中等，而$14/百萬個令牌的輸出價格則相對較高。輸出令牌成本高昂，是因為生成過程需要大量計算。如果您的工作流程涉及生成非常長的回應（例如50K個令牌），成本可能會相當可觀。請考慮是否一個較便宜、上下文較小的模型就能滿足您在簡單任務上的需求。此外，請注意模型的大上下文可能會鼓勵使用者包含更多輸入令牌，從而增加成本。請規劃優化提示詞，以保持輸入和輸出令牌的精簡。
OrcaRouter 直接傳遞提供商費率，不加價。沒有提及此模型專用的緩存或折扣方案。用戶按實際消耗的每個令牌計費。如果您有大量需求，可以聯繫 OrcaRouter 以獲得可能的批量定價，但未提供具體細節。在成本管理方面，請監控令牌使用量並設定限制。響應緩存非標準功能；每個請求均獨立處理。由於模型是通過 OpenAI 存取的，OpenAI 的任何緩存或提示緩存功能將適用，但 OrcaRouter 不會添加自己的緩存層。
您通過OrcaRouter的OpenAI相容API呼叫模型，基本URL為 https://api.orcarouter.ai/v1。使用模型ID "openai/gpt-5.3-codex"。該API與OpenAI Python客戶端、curl和其他工具相容。一個Python呼叫範例： 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"}] ) 對於多模態輸入，請按照OpenAI的多模態API使用帶有image_url或文件附件的適當格式。
該API支援標準的OpenAI參數：messages（訊息物件列表）、temperature、top_p、n、max_tokens、presence_penalty、frequency_penalty、stop、stream及其他。對於多模態功能，訊息可包含內容片段，其類型可為text、image_url（含detail參數）或file物件。max_tokens參數不得超過模型的最大輸出128,000。40萬token的上下文視窗是指所有訊息與模態的總輸入token數。沒有用於設定上下文長度的參數；模型會自動使用所提供的完整上下文。請確保您的總輸入token數在限制範圍內。
Migration 非常簡單：將 API 呼叫中的模型欄位，從先前的模型 ID（例如 "openai/gpt-4o"）改為 "openai/gpt-5.3-codex"。請確認您的 API 金鑰是針對 OrcaRouter 的，並且使用的是基礎 URL https://api.orcarouter.ai/v1。請注意不同的上下文與輸出限制。如果先前的模型上下文較小，您的提示現在可能可以完整放入。如果先前未使用多模態格式，您也可能需要調整此類格式。請透過範例請求進行測試，以驗證行為與成本。API 回應格式與 OpenAI 完全相同。
OrcaRouter 使用 API 金鑰驗證。您必須在 Authorization 標頭中以 Bearer token 的形式包含您的金鑰。從您的 OrcaRouter 帳戶獲取 API 金鑰。該金鑰用於追蹤使用情況與計費。沒有額外的驗證層。基礎 URL 為 https://api.orcarouter.ai/v1。確保您的客戶端函式庫支援自訂基礎 URL。為安全起見，請將您的 API 金鑰保密並定期輪換。OrcaRouter 對此端點不提供 OAuth 或其他驗證方法。
相較於 GPT-4o-mini 或 GPT-3.5 等模型，GPT-5.3-Codex 提供了更大的上下文窗口（400K，對比常見的 8K–128K）以及更高的輸出限制（128K，對比 4K–16K）。其 GPQA Diamond 分數 91.5 顯示出優越的推理能力。然而，每個 token 的成本更高，尤其是在輸出方面。較小的模型更適合高吞吐量、低成本且不需要複雜推理的應用。當你需要處理大量資料或要求最佳答案品質時，請選擇 GPT-5.3-Codex。
許多多模態模型能接受文字與圖片，但GPT-5.3-Codex額外支援檔案輸入。其40萬Token的上下文視窗相較於大多數多模態模型（通常為128K Token）顯得寬廣。91.5 GPQA Diamond分數在絕對值上表現優異，不過直接比較仍需視基準測試而定。其他供應商的模型可能提供不同優勢，例如專精於視覺辨識或更低的延遲。GPT-5.3-Codex是一款推理能力強大的通用型模型；若任務純粹基於影像辨識，專用的視覺模型可能效率更高。
如果您的任務不需要 400K 的上下文長度或 128K 的輸出長度，那麼較小的模型會更具成本效益。如果您的主要需求是速度，請考慮延遲較低的模型。如果您只需要文字輸入，純文字模型可能更便宜。對於科學推理領域之外的任務（例如創意寫作），針對聊天調整的模型可能表現更好。此外，如果您需要在特定硬體上運行模型，或有數據駐留需求，請考慮部署在這些區域的模型。請根據您的實際工作負載進行評估。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens | $1.75 |
| 輸出 / 1M tokens | $14.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.175 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
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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