- Peringkat
- #34
- Total token output
- 66,287
- Waktu respons (rata-rata)
- 18.87s
- Total Biaya
- $1.318
GPT-5.3-Codex (medium) vs GPT-5.5 (medium)
GPT-5.5 (medium) unggul dalam skor rata-rata dengan 9.2 vs 9.1. GPT-5.3-Codex (medium) memiliki biaya benchmark lebih rendah di $1.318 vs $4.809. GPT-5.3-Codex (medium) lebih cepat di 18.87s vs 39.86s, dengan tingkat keberhasilan 84.1% vs 88.4%.
Model yang Dibandingkan
- Peringkat
- #30
- Total token output
- 130,107
- Waktu respons (rata-rata)
- 39.86s
- Total Biaya
- $4.809
Model yang direkomendasikan
GPT-5.3-Codex (medium)
Its score stays close to the best score here (9.1 vs 9.2), while costing about 3.6x less than GPT-5.5 (medium).
Perbandingan terperinci
| Metrik | GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium | GPT-5.5 GPT-5.5 medium |
|---|---|---|
| Skor | 9.1 | 9.2 |
| Peringkat | #34 | #30 |
| Keandalan | 10.0 | 10.0 |
| Konsistensi | 8.6 | 9.0 |
| Percobaan | 69/69 | 69/69 |
| Tes benar | ||
| Tingkat lulus per percobaan | 84.1% | 88.4% |
| Tes tidak stabil | 4 | 3 |
| Total Run | 69 | 69 |
| Biaya per hasil | 7.753 | 25.306 |
| Total Biaya | $1.318 | $4.809 |
| Harga input | $1.750 / 1M | $5.000 / 1M |
| Harga output | $14.000 / 1M | $30.000 / 1M |
| Harga baca cache | $0.175 / 1M | $0.500 / 1M |
| Harga tulis cache | T/A | T/A |
| Total token input | 222,794 | 180,959 |
| Token output | 7,357 | 6,472 |
| Token penalaran | 58,930 | 123,635 |
| Waktu respons (rata-rata) | 18.87s | 39.86s |
| Waktu respons (maks) | 100.93s | 332.10s |
| Waktu respons (total) | 433.94s | 916.82s |
| Parameter | ~1.2T total (~80B aktif) | ~1.5T total (~100B aktif) |
| Ketersediaan | Tertutup | Tertutup |
Harga cache berlaku untuk token input. Pembacaan memakai kembali prompt tersimpan; penulisan menyimpannya dan dapat menambah biaya. Token output menggunakan harga output.
Showcase generasi model
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#34 GPT-5.3-Codex
medium- Biaya
- $0.049
- Waktu
- 54.9s
- Token
- 3,580 tok
#30 GPT-5.5
medium- Biaya
- $0.112
- Waktu
- 71.9s
- Token
- 3,807 tok
Rincian Kategori
| Tugas agen | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 61.91s | 141,607 | 1,099 | 4,814 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 59.39s | 100,291 | 855 | 3,936 |
| Trik anti-AI | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 4.16s | 606 | 240 | 1,722 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.66s | 606 | 250 | 1,335 |
| Pemrograman | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.50s | 7,302 | 535 | 10,890 | |
| GPT-5.5 | 8.8 | 7.8 | 88.9% | 1 | 59.77s | 7,305 | 362 | 24,959 |
| Gabungan | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 26.04s | 57,988 | 4,258 | 5,816 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 33.52s | 57,466 | 3,944 | 6,735 |
| Parsing dan ekstraksi data | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.07s | 7,140 | 234 | 728 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.18s | 7,140 | 234 | 593 |
| Spesifik domain | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 63.93s | 732 | 71 | 30,150 | |
| GPT-5.5 | 5.3 | 7.2 | 44.4% | 1 | 168.16s | 732 | 67 | 80,505 |
| Kecerdasan umum | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 4.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.87s | 477 | 187 | 331 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 4.16s | 477 | 138 | 223 |
| Kepatuhan instruksi | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.04s | 660 | 93 | 693 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.36s | 660 | 93 | 538 |
| Pemecahan teka-teki | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 9.0 | 7.9 | 88.9% | 1 | 5.05s | 642 | 356 | 1,593 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.76s | 642 | 241 | 2,225 |
| Pemanggilan alat | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.37s | 5,445 | 254 | 492 | |
| GPT-5.5 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 10.57s | 5,445 | 258 | 832 |
| Pengetahuan umum | Skor | Konsistensi | Tingkat lulus per percobaan | Tes tidak stabil | Tes benar | Waktu respons (rata-rata) | Token input | Token output | Token penalaran |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 14.43s | 195 | 30 | 1,701 | |
| GPT-5.5 | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 37.86s | 195 | 30 | 1,754 |
Perbandingan Cepat
Ganti Pasangan Perbandingan
Claude Haiku 5.5xhighvsGPT-5.3-CodexmediumGPT-5.3-CodexmediumvsQwen3.8 Max (0902)highClaude Sonnet 5.5maxvsGPT-5.5mediumMuse Spark 1.3highvsGPT-5.3-CodexmediumGPT-5.3-CodexmediumvsParetodefaultSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Sonnet 5.5maxvsGPT-5.3-CodexmediumGPT-5.5mediumvsQwen3.8 Max (0902)highClaude Haiku 5.5xhighvsGPT-5.5mediumMuse Spark 1.3highvsGPT-5.5mediumSeed 2.1 TurbolowvsGPT-5.5mediumGPT-5.5mediumvsParetodefault