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GPT-5.3-Codex (medium) vs Pareto (default)

平均分几乎持平,为 9.1 vs 9.1。 GPT-5.3-Codex (medium) benchmark 成本更低,为 $1.318 vs $1.520。 GPT-5.3-Codex (medium) 更快,为 18.87s vs 33.47s,通过率为 84.1% vs 87.0%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-10-26

已对比模型

排名
#43
总输出令牌
66,287
响应时间(平均)
18.87s
总成本
$1.318
排名
#47
总输出令牌
128,144
响应时间(平均)
33.47s
总成本
$1.520
推荐模型 GPT-5.3-Codex (medium)

它在这里得分最高(9.1),同时响应速度比Pareto (default)快约 1.8 倍。

详细对比

指标 GPT-5.3-Codex GPT-5.3-Codex medium 发布日期: 2026-02-05 Pareto Pareto default 发布日期: 2026-09-18
分数 9.1 9.1
排名 #43 #47
可靠性 10.0 10.0
一致性 8.6 9.2
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 84.1% 87.0%
不稳定测试 4 2
总运行次数 69 69
每个结果成本 7.753 8.000
总成本 $1.318 $1.520
输入价格 $1.750 / 1M $2.500 / 1M
输出价格 $14.000 / 1M $7.500 / 1M
缓存读取价格 $0.175 / 1M $0.250 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 222,794 223,559
输出令牌 7,357 128,144
推理令牌 58,930 0
响应时间(平均) 18.87s 33.47s
响应时间(最大) 100.93s 143.33s
响应时间(总计) 433.94s 769.84s
参数量 ~1.2T 总计 (~80B 激活) -
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#43 GPT-5.3-Codex

medium
成本
$0.049
时间
54.9s
令牌
3,580 tok

#47 Pareto

default
成本
$0.034
时间
170.7s
令牌
4,581 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

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
Pareto 10.0 10.0 100.0% 0 50.12s 7,471 1,949 0

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