GPT-5.4
OpenAI- Input / 1 Mio.
- $2,50
- Output / 1 Mio.
- $15
- Kontextfenster
- 922k Tokens
- Veröffentlichung
- März 2026
Reasoning
GPT-5.3-Codex
GPT-5.3-Codex im Überblick
GPT-5.3-Codex ist ein Frontier-Coding-Modell von OpenAI und der Nachfolger von GPT-5.2-Codex. GPT-5.3-Codex soll laut Angaben der Entwickler auf dem GPT-5.2 Modell aufbauen und ca. 25% schneller als sein Vorgänger sein. GPT-5.3-Codex gilt als das erste OpenAI-Modell, das an seiner eigenen Entwicklung beteiligt war. Frühe Versionen wurden zum Debugging des Trainings, zur Deployment-Verwaltung und zur Diagnose von Evaluierungsergebnissen eingesetzt.
Was du abwägen solltest
- Kein API-Zugang verfügbar. Stand Februar 2026 ist der API-Zugang noch nicht freigegeben. Die Nutzung ist entsprechend nur über ChatGPT-Oberflächen und Codex-Tools möglich.
- Inkonsistente Session-Qualität. OpenAI geriet in die Kritik, weil Inferenzleistung zwischen verschiedenen Modellen hin- und hergeschoben wurde. Reduzierte Inferenz (= reduziertes Thinking-Budget), kann zu deutlich schlechteren Ergebnissen führen und viele Nutzer befürchten, dass die Qualität der Modelle nicht gleichbleibend sein könnte.
- Wörtliches Befolgen von Anweisungen. GPT-5.3 Codex führt Anweisungen wörtlich aus statt die Intention zu interpretieren. Vage Aussagen oder kleine Beschreibungs-Fehler können damit zu Bugs im Code führen.
GPT-5.3-Codex Benchmarks
10Punkte
AA-Omniscience ist ein Benchmark zur Bewertung der Faktentreue von LLMs über 6.000 Fragen hinweg.
Mehr zum BenchmarkAA-OmniscienceMedian aller Modelle: 6,9
Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic- GPT-6 AstraPlatz 2, OpenAI
Gemini 3.1 ProGoogle DeepMind- Claude Opus 4.6Anthropic
- GPT-5.3-CodexOpenAI
- GPT-5.4OpenAI
GPT-5.3-Codex Modelldaten
- Kontextfenster
- 400.000 Tokens
- Maximaler Output
- 128.000 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, PDF
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- OpenAI
- Veröffentlicht
- 5. Februar 2026
- Wissensstand
- 31. August 2025
- Architektur
- Transformer-Architektur
- Tokenizer
- OpenAI GPT-5 Tokenizer
- Modellgewichte
- Geschlossen
Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.
Standardfähigkeiten & Schnittstellen
- Reasoning
- Tool-Nutzung
- Bildverständnis
- Strukturierte Ausgaben
- Websuche
- Quellenangaben
- Prompt-Caching
Daten aktualisiert am 9. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
GPT-5.3-Codex API-Provider
- AzureInput / 1 Mio. Tokens$1,75Output / 1 Mio. Tokens$14Cache-Lesen / 1 Mio.$0,175Kontextfenster400kTokensMaximaler Output128kTokens
- Input / 1 Mio. Tokens$1,75Output / 1 Mio. Tokens$14Cache-Lesen / 1 Mio.$0,175Kontextfenster400kTokensMaximaler Output128kTokens
- Vercel AI GatewayInput / 1 Mio. Tokens$1,75Output / 1 Mio. Tokens$14Cache-Lesen / 1 Mio.$0,175Kontextfenster400kTokensMaximaler Output128kTokens
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu GPT-5.3-Codex
Ist GPT-5.3-Codex Open Source?
Nein, GPT-5.3-Codex ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.
Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt GPT-5.3-Codex?
GPT-5.3-Codex verarbeitet Text, Bilder, PDF als Eingabe und erzeugt Text.
Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5.3-Codex?
GPT-5.3-Codex verarbeitet bis zu 400.000 Tokens (400k) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 128.000 Tokens.
Wie aktuell ist das Wissen von GPT-5.3-Codex?
Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von GPT-5.3-Codex reicht bis 31. August 2025. Über die Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.
Wann wurde GPT-5.3-Codex veröffentlicht?
OpenAI hat GPT-5.3-Codex am 5. Februar 2026 veröffentlicht.
Weiterführende Links
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