- 排名
- #22
- 总输出令牌
- 60,374
- 响应时间（平均）
- 16.91s
- 总成本
- $0.988
GPT-5.3-Codex (medium) vs GPT-5.5 (medium)
GPT-5.5 (medium) 平均分领先，为 9.0 vs 8.9。 GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低，为 $0.988 vs $4.163。 GPT-5.3-Codex (medium) 更快，为 16.91s vs 38.97s，通过率为 83.3% vs 87.9%。
- 排名
- #19
- 总输出令牌
- 125,316
- 响应时间（平均）
- 38.97s
- 总成本
- $4.163
推荐模型
GPT-5.3-Codex (medium)
它的得分接近这里的最高分（8.9 vs 9.0），同时成本比GPT-5.5 (medium)低约 4.2 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium | GPT-5.5 GPT-5.5 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 8.9 | 9.0 |
| 排名 | #22 | #19 |
| 可靠性 | 10.0 | 10.0 |
| 一致性 | 8.6 | 8.9 |
| 尝试次数 | 66/66 | 66/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 83.3% | 87.9% |
| 不稳定测试 | 4 | 3 |
| 总运行次数 | 66 | 66 |
| 每个结果成本 | 6.171 | 23.127 |
| 总成本 | $0.988 | $4.163 |
| 输入价格 | $1.750 / 1M | $5.000 / 1M |
| 输出价格 | $14.000 / 1M | $30.000 / 1M |
| 总输入令牌 | 81,187 | 80,668 |
| 输出令牌 | 6,258 | 5,617 |
| 推理令牌 | 54,116 | 119,699 |
| 响应时间（平均） | 16.91s | 38.97s |
| 响应时间（最大） | 100.93s | 332.10s |
| 响应时间（总计） | 372.03s | 857.43s |
| 参数量 | ~1.2T 总计 (~80B 激活) | ~1.5T 总计 (~100B 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.
#22 GPT-5.3-Codex
medium- 成本
- $0.049
- 时间
- 54.9s
- 令牌
- 3,580 tok
#19 GPT-5.5
medium- 成本
- $0.112
- 时间
- 71.9s
- 令牌
- 3,807 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 |
快速对比
切换对比组合
GPT-5.3-CodexmediumvsGrok 4.5highSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.3-CodexmediumGPT-5.5mediumvsGrok 4.5highSeed 2.1 TurbolowvsGPT-5.5mediumSeed 2.1 TurbohighvsGPT-5.5mediumGemini 3.5 FlashlowvsGPT-5.3-CodexmediumSeed 2.1 TurbolowvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.5 Flash LitehighvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.5 FlashlowvsGPT-5.5mediumClaude Opus 5lowvsGPT-5.3-CodexmediumGemini 3.6 FlashlowvsGPT-5.3-CodexmediumClaude Opus 5highvsGPT-5.5medium