- 排名
- #26
- 总输出令牌
- 51,927
- 响应时间（平均）
- 12.97s
- 总成本
- $1.983
Claude Opus 4.8 (medium) vs GPT-5.3-Codex (medium)
GPT-5.3-Codex (medium) 平均分领先，为 8.9 vs 8.8。 GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低，为 $0.988 vs $1.983。 Claude Opus 4.8 (medium) 更快，为 12.97s vs 16.91s，通过率为 83.3% vs 83.3%。
- 排名
- #22
- 总输出令牌
- 60,374
- 响应时间（平均）
- 16.91s
- 总成本
- $0.988
推荐模型
GPT-5.3-Codex (medium)
它在这里得分最高（8.9），同时成本比Claude Opus 4.8 (medium)低约 2.0 倍。
详细对比
| 指标 | Claude Opus 4.8 Claude Opus 4.8 medium | GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.8 | 8.9 |
| 排名 | #26 | #22 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 9.2 | 8.6 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 83.3% | 83.3% |
| 不稳定测试 | 2 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 11.662 | 6.171 |
| 总成本 | $1.983 | $0.988 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $1.750 / 1M |
| 输出价格 | $25.000 / 1M | $14.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 138,448 | 81,187 |
| 输出令牌 | 40,765 | 6,258 |
| 推理令牌 | 11,162 | 54,116 |
| 响应时间（平均） | 12.97s | 16.91s |
| 响应时间（最大） | 70.54s | 100.93s |
| 响应时间（总计） | 285.29s | 372.03s |
| 参数量 | ~5T 总计 (~500B 激活) | ~1.2T 总计 (~80B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 闭源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#26 Claude Opus 4.8
medium- 成本
- $0.057
- 时间
- 23.1s
- 令牌
- 2,412 tok
#22 GPT-5.3-Codex
medium- 成本
- $0.049
- 时间
- 54.9s
- 令牌
- 3,580 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间（平均）
分数 vs 响应时间（平均）
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
| 反AI技巧 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.95s | 834 | 1,179 | 478 | |
| GPT-5.3-Codex | 8.7 | 7.9 | 91.7% | 1 | 4.16s | 606 | 240 | 1,722 |
| 编程 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 15.33s | 10,590 | 9,945 | 1,381 | |
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 19.50s | 7,302 | 535 | 10,890 |
| 综合 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 9.9 | 10.0 | 100.0% | 0 | 54.29s | 101,005 | 19,531 | 4,762 | |
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 26.04s | 57,988 | 4,258 | 5,816 |
| 数据解析与提取 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 7.1 | 5.6 | 83.3% | 1 | 12.29s | 10,503 | 481 | 312 | |
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.07s | 7,140 | 234 | 728 |
| 领域专项 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 3.6 | 7.2 | 22.2% | 1 | 18.11s | 972 | 7,476 | 2,987 | |
| GPT-5.3-Codex | 5.9 | 7.2 | 55.6% | 1 | 63.93s | 732 | 71 | 30,150 |
| 通用智能 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 2.46s | 708 | 237 | 0 | |
| GPT-5.3-Codex | 4.6 | 10.0 | 0.0% | 0 | 4.87s | 477 | 187 | 331 |
| 指令遵循 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.32s | 909 | 373 | 320 | |
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.04s | 660 | 93 | 693 |
| 谜题求解 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 3.95s | 894 | 791 | 483 | |
| GPT-5.3-Codex | 9.0 | 7.9 | 88.9% | 1 | 5.05s | 642 | 356 | 1,593 |
| 工具调用 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 8.96s | 11,775 | 301 | 225 | |
| GPT-5.3-Codex | 10.0 | 10.0 | 100.0% | 0 | 6.37s | 5,445 | 254 | 492 |
| 常识问答 | 分数 | 一致性 | 尝试通过率 | 不稳定测试 | 测试正确 | 响应时间（平均） | 输入令牌 | 输出令牌 | 推理令牌 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.8 | 3.0 | 10.0 | 0.0% | 0 | 6.14s | 258 | 451 | 214 | |
| GPT-5.3-Codex | 2.8 | 1.6 | 33.3% | 1 | 14.43s | 195 | 30 | 1,701 |
快速对比
切换对比组合
Claude Opus 4.8mediumvsGemini 3.5 Flash LitehighClaude Opus 4.8mediumvsGemini 3.6 FlashlowGPT-5.3-CodexmediumvsGrok 4.5highSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Opus 4.8mediumvsGLM 5.3 FlashmaxClaude Opus 4.8mediumvsGemini 3.5 FlashlowClaude Opus 4.8mediumvsMuse Spark 1.2highGemini 3.5 FlashlowvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Opus 4.8mediumvsSeed 2.1 TurbohighSeed 2.1 TurbolowvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.5 Flash LitehighvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Opus 4.8mediumvsQwen3.8 Maxlow