Сравнение AI-моделей
Как распределить GPT-5.5, GPT-5.4 и GPT-5.3 Codex по реальным задачам
Практическая схема для команд, которым нужно сочетать GPT-5.3 Codex, GPT-5.4 и GPT-5.5 без потери качества и контроля затрат.
Тарифы ChatGPT на familypro от 5,5 USD
Более выгодная цена · Быстрое подключение · Поддержка после оплаты
Contents
Весной 2026 года OpenAI очень быстро обновляла линейку GPT-5: в феврале вышел GPT-5.3-Codex, в марте — GPT-5.4, а 23 апреля — GPT-5.5 (для API с 24 апреля). Для разработчиков и продуктовых команд это изменило фокус: важнее стало не «есть ли доступ к новой модели», а «какую модель ставить на конкретный тип работы».
В этом материале GPT-5.3 Codex, GPT-5.4 и GPT-5.5 рассматриваются в общей системе принятия решений. Основа — официальные релизы OpenAI, документация API и справочные страницы Help Center, доступные на 2026-04-30.
1. Позиционирование и логика релизов
| Модель | Официальная дата релиза | Позиционирование (кратко) | Где обычно сильнее |
|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 2026-02-05 | Codex-ориентированная модель для agentic coding | Терминал, отладка, длинные цепочки инженерных изменений |
| GPT-5.4 | 2026-03-05 | Первая глубоко объединенная frontier-модель: reasoning, coding, computer use, tool search | Многофайловые проекты и смешанные инженерно-аналитические задачи |
| GPT-5.5 | 2026-04-23 (API: 2026-04-24) | Текущий флагман для сложной реальной работы с усиленным планированием и самопроверкой | Сложные agentic-процессы и end-to-end исполнение |
Эволюция читается однозначно: GPT-5.3-Codex усиливал специализацию в коде, GPT-5.4 расширил интеграцию инструментов, GPT-5.5 повысил автономность в длинных процессах. Когда задача включает не только код, но и исследование, анализ и выпуск результата, эта разница становится практической, а не теоретической.
2. Параметры, бенчмарки и ценовой контур
2.1 Технические параметры и API-цены
| Параметр | GPT-5.3-Codex | GPT-5.4 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Типичный ID модели | gpt-5.3-codex | gpt-5.4 | gpt-5.5 |
| Контекстное окно | 400 000 | 1 050 000 | 1M |
| Максимальный вывод | 128 000 | 128 000 | 128 000 |
| Цена входа (за 1M tokens) | 1,75 USD | 2,50 USD | 5,00 USD |
| Цена выхода (за 1M tokens) | 14,00 USD | 15,00 USD | 30,00 USD |
Примечание по ценам: значения приведены по официальным страницам на 2026-04-30 и указаны только для ориентира. Фактическая стоимость зависит от глубины рассуждения, числа tool-вызовов, повторных прогонов и структуры процесса.
2.2 Что показывают бенчмарки
| Бенчмарк / метрика | GPT-5.3-Codex | GPT-5.4 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 77,3% | 75,1% (сопоставимая база из релиз-материалов GPT-5.5) | 82,7% |
| OSWorld-Verified | 74,0% (обновленное значение в релизах) | 75,0% | 78,7% |
| GDPval (wins or ties) | 70,9% | 83,0% | 84,9% |
С практической точки зрения важна не только «лучшая цифра». GPT-5.3-Codex по-прежнему силен в чистой инженерной исполнительности, GPT-5.4 дал заметный прирост универсальности, GPT-5.5 сейчас лучше справляется там, где требуется длинная автономная цепочка действий.
3. Разница в ежедневной работе
3.1 Инженерные цепочки и код
Для повторяемых задач в CLI, исправления типовых дефектов и ограниченных рефакторингов GPT-5.3-Codex часто остается самым экономичным вариантом. GPT-5.4 обычно стабильнее в задачах, где задействованы несколько модулей и сопутствующая документация. GPT-5.5 оправдан, когда каждая дополнительная ручная донастройка сильно увеличивает стоимость процесса.
3.2 Computer use и устойчивость многошагового выполнения
GPT-5.4 заметно поднял планку в задачах computer use. GPT-5.5 улучшил удержание намерения и непрерывность в длинных многошаговых сценариях, что особенно важно для потоков с минимальным ручным вмешательством.
3.3 Знаниевые задачи и межфункциональные сценарии
Если процесс включает поиск, анализ, структурирование и выпуск материалов, GPT-5.5 обычно дает наибольший потолок. GPT-5.4 остается сбалансированным выбором для повседневных смешанных задач. GPT-5.3-Codex рационально использовать как специализированный слой coding-исполнения внутри более широкой схемы.
4. Рабочая схема выбора
- Повторяемые и четко ограниченные coding-подзадачи направлять в GPT-5.3-Codex.
- GPT-5.4 держать как основной уровень для смешанных ежедневных потоков.
- Для сложных, длинноконтекстных и критичных по цене ошибки задач переходить на GPT-5.5.
Такая маршрутизация обычно эффективнее, чем попытка стандартизироваться на одной модели. Она связывает вычислительную «мощность» с риском и помогает удерживать предсказуемость бюджета.
5. Итог
Переход от GPT-5.3-Codex к GPT-5.4 и GPT-5.5 показывает смещение от узкой специализации к более полной исполнительной модели работы. Команды, которые заранее фиксируют правила переключения между моделями, быстрее адаптируются к новым релизам и реже сталкиваются с непредсказуемыми затратами.