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-Lesen
- $0.875/M
- Kontext
- 400K
- vs. GPT-4o
- ~65% günstiger
- Knowledge-Cutoff
- 2025-08
Benchmarks
Anbieterangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Der Preis im Feld von 68 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. Angegeben sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibzugriffe stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (laut Anbieter) | 400.000 |
|---|---|
| Max. Ausgabe (laut Anbieter) | 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 Parameter des Gateways; maßgeblich ist das Anbieter-Mapping oben |
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: base_url austauschen, SDK behalten. 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 Testaufrufe und bis zu $1 Gratisguthaben, ohne Kreditkarte. Bei $1.75/M für Eingabe-Tokens reicht allein dieses Guthaben für rund 71 Anfragen an GPT-5.3 Codex mit je ~8K Tokens.
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. Mehr dazu im Über-Abschnitt, der auf den offiziellen Release Notes des Anbieters beruht.
Was kostet GPT-5.3 Codex?
GPT-5.3 Codex kostet auf Synthorai $1.75 pro Million Eingabe-Tokens und $14 pro Million Ausgabe-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattformaufschlag. Gecachte Eingabe-Tokens werden mit $0.875/M abgerechnet.
Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5.3 Codex?
GPT-5.3 Codex hat auf Synthorai ein Kontextfenster von 400K Tokens. Eine einzelne Antwort kann bis zu 128,000 Tokens lang sein.
Unterstützt GPT-5.3 Codex Prompt-Caching?
Ja, automatisch: Über OpenAI ausgelieferte Prompts werden ohne Codeänderungen gecacht. Gecachte Eingabe-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.). Leitfaden zum Prompt-Caching →
Wie erhalte ich Zugang zu GPT-5.3 Codex?
Setzen Sie in Ihrem vorhandenen OpenAI SDK base_url="https://synthorai.io/v1" und model="gpt-5.3-codex", mehr ist nicht nötig. Ein API-Schlüssel gilt für alle Modelle im Gateway.
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 stammt aus der oben verlinkten Dokumentation des Anbieters und trägt das Datum, an dem wir ihn geprüft haben. Preise vergleichen wir über den gesamten Katalog. Spezifikationen, die Anbieter unterschiedlich definieren, zeigen wir mit einem Hinweis auf den Unterschied und nicht als Diagramm. Wir messen hier nichts selbst und vergeben keine Bewertungen.