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gpt-5.3-codexGPT-5.3 Codex是一款编程智能体模型,能够围绕真实代码库完成分析、实现、测试和问题修复,适合需要让模型持续操作开发环境的软件团队。
价格
Tune 与 Pro 采用相同的价格。
| 输入上下文 | 输入 | 输出 | 缓存读取 | 缓存写入 |
|---|---|---|---|---|
| - | $1.75 / 1M tokens | $14 / 1M tokens | $0.175 / 1M tokens | $1.75 / 1M tokens |
模型能力
综合能力 72 分(良好)。优势集中在 代码生成(99%)、信息检索 / RAG(92%)、文本理解(86%)。相对短板为 数学与科学推理(36%)。适合 代码研发 / 信息检索 / 企业知识库 等场景。在 数学与科学推理 类任务上建议结合人工复核或专项验证。
72/ 100
专项进阶能力
8 项智能体协同43%
7 题 · 主/客观混合
代码生成99%
10 题 · 客观
代码理解与调试82%
12 题 · 主观
创意写作80%
17 题 · 主观
信息检索 / RAG92%
13 题 · 主/客观混合
长文本处理72%
3 题 · 主观
数学与科学推理36%
14 题 · 客观
多语言能力76%
10 题 · 主/客观混合
通用基础能力
3 项通识知识74%
15 题 · 主/客观混合
文本理解86%
5 题 · 主观
逻辑推理46%
20 题 · 主/客观混合
安全与合规能力
2 项幻觉控制71%
9 题 · 主观
指令遵循78%
14 题 · 主观
服务表现
Gpt 5.3 Codex
gpt-5.3-codex- 延迟
- 6.53s
- 吞吐量
- 4.01Ktokens/min
- 可用率
- 100.0%
可用率
100.0%- 完成率
- 100%
- 缓存命中率
- 0.0%
- 累计评测耗时
- 1274.9s
- Token 消耗
- 85,254tokens
- 平均请求次数
- 1.0次
- TPM
- 4,012tokens/min
- QPM
- 7.0req/min
Gpt 5.3 Codex 的示例代码和 API
Pro
gpt-5.3-codex/api/v0/chat/completions/api/v1/responsescurl https://silvamux.io/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer 你的API密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.3-codex",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}]
}'# pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://silvamux.io/api/v1",
api_key="你的API密钥",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.3-codex",
messages=[
{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下自己"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)// Gradle: implementation(__HL_SLOT_0__)
import okhttp3.*;
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType json = MediaType.get("application/json");
String payload = "{\"model\":\"gpt-5.3-codex\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好,请介绍一下自己\"}]}";
Request request = new Request.Builder()
.url("https://silvamux.io/api/v1/chat/completions")
.header("Authorization", "Bearer 你的API密钥")
.post(RequestBody.create(payload, json))
.build();
try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
System.out.println(response.body().string());
}// npm install openai
import OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://silvamux.io/api/v1',
apiKey: '你的API密钥',
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-5.3-codex',
messages: [{ role: 'user', content: '你好,请介绍一下自己' }],
})
console.log(response.choices[0].message.content)