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GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程能力实测对比：6 项基准测试揭示谁才是最强编程模型

作者

作者注：深度对比 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 编程能力，SWE-Bench、Terminal-Bench 等 6 项基准测试数据，帮你选择最适合的编程模型

GPT-5.4 刚刚发布，很多开发者的第一个问题就是：我还需要用 GPT-5.3 Codex 吗？ 毕竟 GPT-5.4 号称"首款融合编程、推理和计算机操控能力的统一模型"，而 GPT-5.3 Codex 是 OpenAI 专门为编程打造的旗舰。

核心价值: 本文通过 6 项基准测试的硬数据，结合定价、上下文、适用场景的全方位对比，帮你做出最清晰的选择。

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GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程能力核心要点

对比维度 GPT-5.4 GPT-5.3 Codex 胜出者
SWE-Bench Pro 57.7% 56.8% GPT-5.4
Terminal-Bench 2.0 75.1% 77.3% GPT-5.3 Codex
Toolathlon 54.6% 51.9% GPT-5.4
BrowseComp 82.7% 77.3% GPT-5.4
OSWorld 75.0% 74.0% GPT-5.4
输入价格 $2.50/M $1.75/M GPT-5.3 Codex

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程对比的一句话结论

GPT-5.4 在综合基准上全面领先，但 GPT-5.3 Codex 在纯编程任务上依然更强、更便宜。 选哪个取决于你的使用场景——是只写代码，还是编程+其他工作流混合。

OpenAI 官方的建议也很明确：大多数任务从 GPT-5.4 开始，纯编程密集型任务用 GPT-5.3 Codex。

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程基准测试详解

SWE-Bench Pro: GPT-5.4 小幅胜出

SWE-Bench Pro 是难度更高的私有代码库变体，专门用来抵抗基准测试数据污染。GPT-5.4 以 57.7% 对 56.8% 小幅领先 GPT-5.3 Codex，领先约 1 个百分点。

这个差距并不大，但考虑到 GPT-5.4 是通用模型而非编程专用模型，能在 SWE-Bench Pro 上超过编程专家模型本身就说明其编码能力的集成深度。

Terminal-Bench 2.0: GPT-5.3 Codex 明显领先

Terminal-Bench 2.0 是纯终端编程能力的硬核测试。GPT-5.3 Codex 以 77.3% 对 75.1% 领先 2.2 个百分点——这是 GPT-5.3 Codex 赢得最明显的一项基准。

这个结果很合理：GPT-5.3 Codex 专门为"代理式编程"（Agentic Coding）优化，在纯代码生成、代码补全、终端操作这类垂直场景上有天然优势。

Toolathlon 和 BrowseComp: GPT-5.4 全面领先

在涉及工具调用（Toolathlon 54.6% vs 51.9%）和浏览器交互（BrowseComp 82.7% vs 77.3%）的测试中，GPT-5.4 全面胜出。这反映了 GPT-5.4 在"编程之外"的综合代理能力上的优势——调工具、操作浏览器、跨应用协作。

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GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程定价与规格对比

价格差异是很多开发者关心的核心因素。以下是两款模型的完整规格对比：

规格维度 GPT-5.4 GPT-5.3 Codex 差异
输入价格 $2.50/M tokens $1.75/M tokens Codex 便宜 30%
输出价格 $15.00/M tokens $14.00/M tokens Codex 便宜 7%
缓存输入 $0.25/M tokens 未公开 GPT-5.4 支持
上下文窗口 1,050K tokens 400K-1M tokens GPT-5.4 更大
最大输出 128K tokens 未明确公开 —
Computer Use ✅ 原生支持 ❌ 不支持 GPT-5.4 独有
Tool Search ✅ 节省 47% Token ❌ 不支持 GPT-5.4 独有
定位 通用旗舰 编程专用 不同侧重

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程成本实际计算

虽然 GPT-5.3 Codex 单价更便宜，但 GPT-5.4 有两个抵消因素：

  1. 推理 Token 更少: OpenAI 官方指出 GPT-5.4 "用显著更少的推理 Token 解决同等问题"，实际开销可能接近甚至更低
  2. Tool Search 节省 47%: 对于频繁调用工具的 Agent 工作流，GPT-5.4 的 Token 消耗大幅降低

结论: 如果你的任务主要是纯代码生成、代码补全，GPT-5.3 Codex 成本更低。如果涉及编程+工具调用+浏览器操作的混合工作流，GPT-5.4 实际成本可能更优。

定价参考: 两种模型都可以通过 API易 apiyi.com 调用，价格同步官方。注册即用，充值 100 美金起送 10%+ 额度。

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程设计哲学差异

理解两款模型的设计初衷，才能做出正确选择。

GPT-5.3 Codex: 专为"代理式编程"而生

GPT-5.3 Codex 在 2026 年 2 月发布时，OpenAI 的定位非常清晰——它是一个"高产实习生"级别的编程伙伴。核心特点：

  • 自主完成工程任务: 不需要人工逐步指导，交给它一个任务就能自己跑完
  • 自我纠错循环: 编写代码→运行测试→发现错误→修复→再测试，整个循环自动完成
  • 可中断可重定向: 你可以随时打断它、调整方向，不会丢失上下文
  • 比 GPT-5.2 Codex 快 25%: 速度优化是核心卖点之一

GPT-5.4: 编程+推理+操控的统一体

GPT-5.4 不是单纯的编程模型升级，而是 OpenAI 的"大统一"尝试——把编程能力、深度推理、计算机操控、专业知识全部塞进一个模型。核心特点：

  • 融合 Codex 编程能力: OpenAI 明确说 GPT-5.4 "集成了 GPT-5.3 Codex 的前沿编码能力"
  • 原生 Computer Use: 能直接操控电脑界面，而非仅仅生成代码
  • 专业知识工作: GDPval 83.0%，投行任务 87.3% 准确率
  • 简化模型选择: OpenAI 希望用 GPT-5.4 替代多个专用模型，减少选择困难

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程场景选择指南

OpenAI 官方文档给出了明确的模型选择建议：

使用场景 推荐模型 原因
大多数 Codex 任务（默认） GPT-5.4 综合能力最强，OpenAI 推荐默认选择
编程+规划+写作混合工作流 GPT-5.4 跨领域能力远超 Codex
纯编程密集型任务 GPT-5.3 Codex Terminal-Bench 77.3% 更高，专为编码优化
实时结对编程 GPT-5.3 Codex Spark 1000+ tokens/s 极速响应（Pro 专属）
预算敏感的编程任务 GPT-5.3 Codex 输入价格便宜 30%
大代码库分析 GPT-5.4 1.05M 上下文窗口最大
前端 UI 开发 GPT-5.4 社区反馈 UI 代码更精美、功能更完整
后台自动化 Agent GPT-5.4 原生 Computer Use + Tool Search

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 开发者社区反馈

来自开发者社区的实际使用反馈：

  • Cursor 团队（Lee Robinson）: "GPT-5.4 在我们内部基准中目前领先。工程师们觉得它更自然、更果断，面对模糊问题不会犹豫"
  • Reddit 开发者共识: GPT-5.3 Codex 在快速迭代和实现循环上更强；复杂系统设计和架构规划则倾向于选择其他模型
  • 前端开发场景: GPT-5.4 被认为"在复杂前端编码任务上明显更好，生成的结果更美观也更功能完整"

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程快速上手

极简示例: 在 Codex CLI 中切换模型

# 方式一: Codex CLI 命令行切换
# 使用 GPT-5.4（推荐默认）
codex --model gpt-5.4 "重构这个函数为异步版本"

# 使用 GPT-5.3 Codex（纯编程任务）
codex --model gpt-5.3-codex "修复所有单元测试失败"

# 方式二: API 调用对比
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# GPT-5.4: 适合混合工作流
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码并生成单元测试"}]
)

# GPT-5.3 Codex: 适合纯编程任务
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.3-codex",
    messages=[{"role": "user", "content": "实现一个高性能的 LRU Cache"}]
)

建议: 通过 API易 apiyi.com 统一接口调用两种模型，无需切换 API Key 和 Base URL，便于在实际项目中对比效果、按需选择。

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常见问题

Q1: GPT-5.4 会完全取代 GPT-5.3 Codex 吗？

不会完全取代。OpenAI 官方文档仍将两者并列为 Codex 可用模型。GPT-5.4 替代的是 GPT-5.3 Codex Spark 作为"推荐默认模型"，但 GPT-5.3 Codex 在纯编程场景的性价比优势使其继续保留。对于预算敏感的纯编码任务，GPT-5.3 Codex 依然是更好的选择。

Q2: 在 Codex CLI 里怎么切换这两个模型？

非常简单。在 Codex CLI 中使用 /model 命令即可热切换：输入 /model gpt-5.4 或 /model gpt-5.3-codex。也可以在 ~/.codex/config.toml 中设置默认模型，或在启动时用 --model 参数指定。通过 API易 apiyi.com 的 API Key 同样适用。

Q3: 如何快速测试两种模型的编程效果对比？

推荐步骤：

  1. 访问 API易 apiyi.com 注册账号，获取统一 API Key
  2. 准备一个典型编程任务（如"实现 LRU Cache"或"重构异步函数"）
  3. 分别用 model="gpt-5.4" 和 model="gpt-5.3-codex" 调用
  4. 对比生成代码的质量、速度和 Token 消耗

总结

GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 编程能力的核心结论：

  1. GPT-5.4 综合更强: 赢下 6 项基准中的 4 项（SWE-Bench Pro、Toolathlon、BrowseComp、OSWorld），是 OpenAI 推荐的默认选择
  2. GPT-5.3 Codex 纯编程更专: Terminal-Bench 77.3% 领先 2.2 个百分点，在纯代码生成和终端编程上仍是最优
  3. 价格差距明显: GPT-5.3 Codex 输入价格便宜 30%（$1.75 vs $2.50），预算敏感场景优势大
  4. GPT-5.4 独有能力: 原生 Computer Use、Tool Search（-47% Token）是 GPT-5.3 Codex 不具备的

简单来说：大多数开发者用 GPT-5.4 就对了，纯写代码且在意成本的用 GPT-5.3 Codex。 两种模型都已在 API易 apiyi.com 上线，统一接口按需切换，注册即用。

📚 参考资料

  1. OpenAI GPT-5.4 发布公告: GPT-5.4 核心能力与基准测试数据

    • 链接: openai.com/index/introducing-gpt-5-4/
    • 说明: 官方发布博客，包含 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 等基准对比

  2. OpenAI GPT-5.3 Codex 发布公告: 代理式编程模型设计理念

    • 链接: openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
    • 说明: GPT-5.3 Codex 的定位、能力和使用场景说明

  3. OpenAI Codex 模型文档: 官方模型选择指南

    • 链接: developers.openai.com/codex/models/
    • 说明: 包含 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的官方使用建议

  4. OpenAI API 定价页面: 最新模型定价信息

    • 链接: openai.com/api/pricing/
    • 说明: GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的官方价格对比

作者: APIYI 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区讨论 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的使用体验，更多资料可访问 API易 docs.apiyi.com 文档中心

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