作者注：深度對比 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 編程能力，SWE-Bench、Terminal-Bench 等 6 項基準測試數據，幫你選擇最適合的編程模型
GPT-5.4 剛剛發佈，很多開發者的第一個問題就是：我還需要用 GPT-5.3 Codex 嗎？ 畢竟 GPT-5.4 號稱"首款融合編程、推理和計算機操控能力的統一模型"，而 GPT-5.3 Codex 是 OpenAI 專門爲編程打造的旗艦。
核心價值: 本文通過 6 項基準測試的硬數據，結合定價、上下文、適用場景的全方位對比，幫你做出最清晰的選擇。
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GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程能力核心要點
| 對比維度 | GPT-5.4 | GPT-5.3 Codex | 勝出者 |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 輸入價格 | $2.50/M | $1.75/M | GPT-5.3 Codex |
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程對比的一句話結論
GPT-5.4 在綜合基準上全面領先，但 GPT-5.3 Codex 在純編程任務上依然更強、更便宜。 選哪個取決於你的使用場景——是隻寫代碼，還是編程+其他工作流混合。
OpenAI 官方的建議也很明確：大多數任務從 GPT-5.4 開始，純編程密集型任務用 GPT-5.3 Codex。
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程基準測試詳解
SWE-Bench Pro: GPT-5.4 小幅勝出
SWE-Bench Pro 是難度更高的私有代碼庫變體，專門用來抵抗基準測試數據污染。GPT-5.4 以 57.7% 對 56.8% 小幅領先 GPT-5.3 Codex，領先約 1 個百分點。
這個差距並不大，但考慮到 GPT-5.4 是通用模型而非編程專用模型，能在 SWE-Bench Pro 上超過編程專家模型本身就說明其編碼能力的集成深度。
Terminal-Bench 2.0: GPT-5.3 Codex 明顯領先
Terminal-Bench 2.0 是純終端編程能力的硬核測試。GPT-5.3 Codex 以 77.3% 對 75.1% 領先 2.2 個百分點——這是 GPT-5.3 Codex 贏得最明顯的一項基準。
這個結果很合理：GPT-5.3 Codex 專門爲"代理式編程"（Agentic Coding）優化，在純代碼生成、代碼補全、終端操作這類垂直場景上有天然優勢。
Toolathlon 和 BrowseComp: GPT-5.4 全面領先
在涉及工具調用（Toolathlon 54.6% vs 51.9%）和瀏覽器交互（BrowseComp 82.7% vs 77.3%）的測試中，GPT-5.4 全面勝出。這反映了 GPT-5.4 在"編程之外"的綜合代理能力上的優勢——調工具、操作瀏覽器、跨應用協作。
<！– SVG_DIAGRAM: 基準測試對比柱狀圖 –>
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程定價與規格對比
價格差異是很多開發者關心的核心因素。以下是兩款模型的完整規格對比：
| 規格維度 | GPT-5.4 | GPT-5.3 Codex | 差異 |
|---|---|---|---|
| 輸入價格 | $2.50/M tokens | $1.75/M tokens | Codex 便宜 30% |
| 輸出價格 | $15.00/M tokens | $14.00/M tokens | Codex 便宜 7% |
| 緩存輸入 | $0.25/M tokens | 未公開 | GPT-5.4 支持 |
| 上下文窗口 | 1，050K tokens | 400K-1M tokens | GPT-5.4 更大 |
| 最大輸出 | 128K tokens | 未明確公開 | — |
| Computer Use | ✅ 原生支持 | ❌ 不支持 | GPT-5.4 獨有 |
| Tool Search | ✅ 節省 47% Token | ❌ 不支持 | GPT-5.4 獨有 |
| 定位 | 通用旗艦 | 編程專用 | 不同側重 |
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程成本實際計算
雖然 GPT-5.3 Codex 單價更便宜，但 GPT-5.4 有兩個抵消因素：
- 推理 Token 更少: OpenAI 官方指出 GPT-5.4 "用顯著更少的推理 Token 解決同等問題"，實際開銷可能接近甚至更低
- Tool Search 節省 47%: 對於頻繁調用工具的 Agent 工作流，GPT-5.4 的 Token 消耗大幅降低
結論: 如果你的任務主要是純代碼生成、代碼補全，GPT-5.3 Codex 成本更低。如果涉及編程+工具調用+瀏覽器操作的混合工作流，GPT-5.4 實際成本可能更優。
定價參考: 兩種模型都可以通過 API易 apiyi.com 調用，價格同步官方。註冊即用，充值 100 美金起送 10%+ 額度。
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程設計哲學差異
理解兩款模型的設計初衷，才能做出正確選擇。
GPT-5.3 Codex: 專爲"代理式編程"而生
GPT-5.3 Codex 在 2026 年 2 月發佈時，OpenAI 的定位非常清晰——它是一個"高產實習生"級別的編程夥伴。核心特點：
- 自主完成工程任務: 不需要人工逐步指導，交給它一個任務就能自己跑完
- 自我糾錯循環: 編寫代碼→運行測試→發現錯誤→修復→再測試，整個循環自動完成
- 可中斷可重定向: 你可以隨時打斷它、調整方向，不會丟失上下文
- 比 GPT-5.2 Codex 快 25%: 速度優化是核心賣點之一
GPT-5.4: 編程+推理+操控的統一體
GPT-5.4 不是單純的編程模型升級，而是 OpenAI 的"大統一"嘗試——把編程能力、深度推理、計算機操控、專業知識全部塞進一個模型。核心特點：
- 融合 Codex 編程能力: OpenAI 明確說 GPT-5.4 "集成了 GPT-5.3 Codex 的前沿編碼能力"
- 原生 Computer Use: 能直接操控電腦界面，而非僅僅生成代碼
- 專業知識工作: GDPval 83.0%，投行任務 87.3% 準確率
- 簡化模型選擇: OpenAI 希望用 GPT-5.4 替代多個專用模型，減少選擇困難
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程場景選擇指南
OpenAI 官方文檔給出了明確的模型選擇建議：
| 使用場景 | 推薦模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 大多數 Codex 任務（默認） | GPT-5.4 | 綜合能力最強，OpenAI 推薦默認選擇 |
| 編程+規劃+寫作混合工作流 | GPT-5.4 | 跨領域能力遠超 Codex |
| 純編程密集型任務 | GPT-5.3 Codex | Terminal-Bench 77.3% 更高，專爲編碼優化 |
| 實時結對編程 | GPT-5.3 Codex Spark | 1000+ tokens/s 極速響應（Pro 專屬） |
| 預算敏感的編程任務 | GPT-5.3 Codex | 輸入價格便宜 30% |
| 大代碼庫分析 | GPT-5.4 | 1.05M 上下文窗口最大 |
| 前端 UI 開發 | GPT-5.4 | 社區反饋 UI 代碼更精美、功能更完整 |
| 後臺自動化 Agent | GPT-5.4 | 原生 Computer Use + Tool Search |
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 開發者社區反饋
來自開發者社區的實際使用反饋：
- Cursor 團隊（Lee Robinson）: "GPT-5.4 在我們內部基準中目前領先。工程師們覺得它更自然、更果斷，面對模糊問題不會猶豫"
- Reddit 開發者共識: GPT-5.3 Codex 在快速迭代和實現循環上更強；複雜系統設計和架構規劃則傾向於選擇其他模型
- 前端開發場景: GPT-5.4 被認爲"在複雜前端編碼任務上明顯更好，生成的結果更美觀也更功能完整"
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程快速上手
極簡示例: 在 Codex CLI 中切換模型
# 方式一: Codex CLI 命令行切換
# 使用 GPT-5.4（推薦默認）
codex --model gpt-5.4 "重構這個函數爲異步版本"
# 使用 GPT-5.3 Codex（純編程任務）
codex --model gpt-5.3-codex "修復所有單元測試失敗"
# 方式二: API 調用對比
from openai import OpenAI
client = OpenAI（
api_key="YOUR_API_KEY"，
base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
）
# GPT-5.4: 適合混合工作流
response = client.chat.completions.create（
model="gpt-5.4"，
messages=[{"role": "user"， "content": "分析這段代碼並生成單元測試"}]
）
# GPT-5.3 Codex: 適合純編程任務
response = client.chat.completions.create（
model="gpt-5.3-codex"，
messages=[{"role": "user"， "content": "實現一個高性能的 LRU Cache"}]
）
建議: 通過 API易 apiyi.com 統一接口調用兩種模型，無需切換 API Key 和 Base URL，便於在實際項目中對比效果、按需選擇。
<！– SVG_COMPARISON: 場景決策流程圖 –>
常見問題
Q1: GPT-5.4 會完全取代 GPT-5.3 Codex 嗎？
不會完全取代。OpenAI 官方文檔仍將兩者並列爲 Codex 可用模型。GPT-5.4 替代的是 GPT-5.3 Codex Spark 作爲"推薦默認模型"，但 GPT-5.3 Codex 在純編程場景的性價比優勢使其繼續保留。對於預算敏感的純編碼任務，GPT-5.3 Codex 依然是更好的選擇。
Q2: 在 Codex CLI 裏怎麼切換這兩個模型？
非常簡單。在 Codex CLI 中使用 /model 命令即可熱切換：輸入 /model gpt-5.4 或 /model gpt-5.3-codex。也可以在 ~/.codex/config.toml 中設置默認模型，或在啓動時用 --model 參數指定。通過 API易 apiyi.com 的 API Key 同樣適用。
Q3: 如何快速測試兩種模型的編程效果對比？
推薦步驟：
- 訪問 API易 apiyi.com 註冊賬號，獲取統一 API Key
- 準備一個典型編程任務（如"實現 LRU Cache"或"重構異步函數"）
- 分別用
model="gpt-5.4"和model="gpt-5.3-codex"調用 - 對比生成代碼的質量、速度和 Token 消耗
總結
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex 編程能力的核心結論：
- GPT-5.4 綜合更強: 贏下 6 項基準中的 4 項（SWE-Bench Pro、Toolathlon、BrowseComp、OSWorld），是 OpenAI 推薦的默認選擇
- GPT-5.3 Codex 純編程更專: Terminal-Bench 77.3% 領先 2.2 個百分點，在純代碼生成和終端編程上仍是最優
- 價格差距明顯: GPT-5.3 Codex 輸入價格便宜 30%（$1.75 vs $2.50），預算敏感場景優勢大
- GPT-5.4 獨有能力: 原生 Computer Use、Tool Search（-47% Token）是 GPT-5.3 Codex 不具備的
簡單來說：大多數開發者用 GPT-5.4 就對了，純寫代碼且在意成本的用 GPT-5.3 Codex。 兩種模型都已在 API易 apiyi.com 上線，統一接口按需切換，註冊即用。
📚 參考資料
-
OpenAI GPT-5.4 發佈公告: GPT-5.4 核心能力與基準測試數據
- 鏈接:
openai.com/index/introducing-gpt-5-4/ - 說明: 官方發佈博客，包含 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 等基準對比
- 鏈接:
-
OpenAI GPT-5.3 Codex 發佈公告: 代理式編程模型設計理念
- 鏈接:
openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/ - 說明: GPT-5.3 Codex 的定位、能力和使用場景說明
- 鏈接:
-
OpenAI Codex 模型文檔: 官方模型選擇指南
- 鏈接:
developers.openai.com/codex/models/ - 說明: 包含 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的官方使用建議
- 鏈接:
-
OpenAI API 定價頁面: 最新模型定價信息
- 鏈接:
openai.com/api/pricing/ - 說明: GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的官方價格對比
- 鏈接:
作者: APIYI 技術團隊
技術交流: 歡迎在評論區討論 GPT-5.4 和 GPT-5.3 Codex 的使用體驗，更多資料可訪問 API易 docs.apiyi.com 文檔中心
