GPT-5.3 Codex ist OpenAIs „bislang leistungsfähigstes agentisches Coding-Modell“ und löst GPT-5.2 Codex als Standard-Engine für autonome Coding-Workflows ab.
- Eingabe
- Text Bild $1.75/M
- Ausgabe
- Text $14/M
- Cache-Read
- $0.875/M
- Kontext
- 400K
- vs. GPT-4o
- ~65% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2025-08
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 400.000 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 128.000 |
| Knowledge Cutoff | 2025-08 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch |
|---|---|
| Min. Präfix | 1.024 |
| Lebensdauer | 5-10 Min., bis zu 1 Std. |
Thinking
| Anbieter-Parameter | reasoning.effort |
|---|---|
| Zulässige Werte | low · medium · high · xhigh |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | OpenAI veröffentlicht für dieses Modell keinen Standard-effort. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild → Text |
|---|
- Beschrieben als das bislang leistungsfähigste agentische Coding-Modell
- 400k Kontext
- Reasoning-Aufwand low-xhigh
GPT-5.3 Codex in 30 Sekunden nutzen
OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.3-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.3-codex",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.3-codex",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gpt-5.3-codex",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gpt-5.3-codex")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über GPT-5.3 Codex
- Speziell auf agentisches Coding in Codex-Umgebungen abgestimmt, behält es das Kontextfenster von 400K Token und den maximalen Output von 128K seines Vorgängers zu denselben Preisen pro Token, mit vier Reasoning-Aufwandsstufen sowie Streaming, Function Calling und strukturierten Ausgaben.
- Innerhalb dieses 400K-Fensters liegt die dokumentierte Input-Obergrenze bei 272K Token.
- Effort akzeptiert low, medium, high und xhigh.
- Eine Stufe none gibt es hier nicht, und OpenAI veröffentlicht keinen Standardwert, sodass die Effort-Einstellung als etwas zu behandeln ist, das man ausdrücklich anpinnt, statt es zu erben.
- Die Tool-Liste ist neben den GPT-5-Allzweckmodellen bewusst schmal: Function Calling, Websuche, gehostete Shell und Skills, ohne Dateisuche, Code Interpreter, Computer Use, MCP oder Bildgenerierung.
- Upstream ist es ein Modell der Responses API ohne Unterstützung für Chat Completions oder Batch, und es wird als einzelner undatierter Snapshot ausgeliefert statt als datierter, sodass es keinen angepinnten Alias gibt, um einen Build stabil zu halten.
- Die Dokumentation ist für OpenAIs Verhältnisse dünn: Der Changelog-Eintrag, der es ankündigt, sagt nur, dass es für die Responses API freigegeben wurde, ohne vergleichende Anmerkungen zu GPT-5.2 Codex.
- Für Agent-Frameworks, die bereits das OpenAI-Protokoll sprechen, stellt Synthorai GPT-5.3 Codex ohne Weiteres auf seinem kompatiblen Chat-Endpoint bereit.
FAQ
Lässt sich die GPT-5.3 Codex API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.75/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 71 Requests mit je ~8K Tokens gegen GPT-5.3 Codex ab.
Worin ist GPT-5.3 Codex am besten?
Bisher leistungsfähigstes agentisches Coding-Modell; behält 400K Kontext bei unveränderten Preisen; Standard-Engine für autonome Coding-Workflows. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet GPT-5.3 Codex?
GPT-5.3 Codex kostet auf Synthorai $1.75 pro Million Input-Tokens und $14 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.875/M abgerechnet.
Unterstützt GPT-5.3 Codex Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.875/M statt $1.75/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden (TTL 5-10 Min., bis zu 1 Std.). Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-5.3 Codex?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gpt-5.3-codex", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von GPT-5.3 Codex?
Der Knowledge Cutoff von GPT-5.3 Codex liegt bei 2025-08, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.