AI 模型对比
GPT-5.5、GPT-5.4 与 GPT-5.3 Codex 怎么选：从任务和成本判断
这三款模型仍适合做历史工作流评估，但已不是新项目的默认选择。本文比较它们的能力边界、API 成本与迁移条件。
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如果你的 API、Codex 流程或评测集仍围绕 GPT-5.3-Codex、GPT-5.4、GPT-5.5，这三款模型的差异仍值得弄清；如果是新项目，则应同时评估 OpenAI 当前推荐的 GPT-5.6 系列。本文不把旧模型包装成最新选择，而是回答一个更具体的问题：已有工作流是否值得保留，以及迁移前应该比较哪些指标。
下文依据 OpenAI 官方模型页比较定位、规格、价格和使用场景，信息核对日期为 2026-08-28。价格为 API 每 100 万 tokens 的美元标价，仅供参考，实际以官方定价页、账单页及账号可用额度为准。
1. 模型定位与发布时间：三次迭代各自解决什么问题
| 模型 | 官方发布时间 | 官方定位（提炼） | 更适合的工作类型 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 2026-02-05 | Codex 体系下的 agentic coding 主力模型 | 终端开发、调试、长链路工程任务 |
| GPT-5.4 | 2026-03-05 | 首个把推理、编码、computer use、tool search 深度整合的通用前沿模型 | 跨工具协作、多文件工程、知识工作 |
| GPT-5.5 | 2026-04-23（API 于 2026-04-24 可用） | 发布时的旗舰模型，强调复杂任务中的自主规划、执行与校验 | 高复杂度 agentic 工作流、端到端项目交付 |
如果把这三代模型放在同一条演进线上，可以看到方向非常明确：GPT-5.3-Codex 重点解决“把代码任务做深做稳”，GPT-5.4 开始强调“把不同工具协同起来”，GPT-5.5 则把重点进一步推向“在复杂任务中减少人工接管频率”。因此，是否升级并不只取决于参数大小，而取决于你的任务是不是已经进入跨工具、长链路和高容错要求的阶段。
2. 关键规格与公开基准：能力上限与成本边界
2.1 规格与成本（API 口径）
| 维度 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.4 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| 典型模型 ID | gpt-5.3-codex | gpt-5.4 | gpt-5.5 |
| 上下文窗口 | 400,000 | 1,050,000 | 1M |
| 最大输出 | 128,000 | 128,000 | 128,000 |
| 输入价格（每 1M tokens） | $1.75 | $2.50 | $5.00 |
| 输出价格（每 1M tokens） | $14.00 | $15.00 | $30.00 |
从成本角度看，GPT-5.5 的标价明显更高，但这并不必然等于“整体成本一定更高”。在复杂任务里，如果它能减少反复返工、缩短回合数，最终消耗未必线性上升。相反，在结构清晰、重复度高的编码任务中，GPT-5.3-Codex 往往更容易做到性价比最优。
价格说明：以上为 2026-04-30 官方公开价格，仅供参考；实际成本受调用模式、推理强度、工具调用与业务负载影响。
2.2 基准表现（官方发布口径）
| 基准 / 指标 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.4 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.0 | 77.3% | 75.1%（在 GPT-5.5 发布文中的同口径对比值） | 82.7% |
| OSWorld-Verified | 74.0%（发布文更新口径） | 75.0% | 78.7% |
| GDPval（wins or ties） | 70.9% | 83.0% | 84.9% |
这些指标给出的信息是：GPT-5.3-Codex 在工程执行上仍然有竞争力，GPT-5.4 在通用能力上实现了明显跃迁，而 GPT-5.5 进一步扩大了在复杂任务上的领先幅度。需要注意的是，基准分数不能直接替代业务决策；真实项目中还要同时考虑任务稳定性、失败代价和团队预算。
3. 实战差异：放到真实工作流里看
3.1 编码与工程执行
在以终端操作、代码修复和常规重构为主的场景里，GPT-5.3-Codex 依旧是一款很实用的模型，优势在于执行直接、成本可控。到了多模块联动、上下文跨度大的项目，GPT-5.4 的整体稳定性通常更好。若任务本身要求“尽量少回合完成从分析到交付的全链路”，GPT-5.5 往往更容易体现价值。
3.2 Agentic 与计算机使用
GPT-5.4 是 OpenAI 明确强化 computer use 的一代，已经能覆盖相当一部分跨界面、多步骤操作。GPT-5.5 在此基础上继续提升了长期任务中的连续执行能力，尤其适合“先给目标，再持续推进”的工作方式。对于需要较少人工干预的流程，这一差异会在时间成本上体现得更明显。
3.3 知识工作与跨工具协作
当任务同时涉及检索、分析、整理和产出时，模型不仅要会“回答”，还要会“组织过程”。在这类知识工作中，GPT-5.5 的上限更高；GPT-5.4 通常可以提供更平衡的投入产出比；而 GPT-5.3-Codex 更适合作为编码子任务的执行层，而不是整条知识工作链路的主模型。
4. 选型建议：先按任务分层，再决定主模型
与其讨论“哪一代绝对最好”，更可执行的做法是建立分层路由：
- 对重复性高、结构明确的 coding 子任务，优先使用 GPT-5.3-Codex 控制成本。
- 对大多数日常混合任务（编码 + 文档 + 工具协作），以 GPT-5.4 作为默认主模型。
- 对失败代价高、上下文超长、步骤复杂的任务，再切换到 GPT-5.5 追求一次性交付质量。
这套分层方式的关键不在于“永远使用最新”，而在于让模型能力和任务复杂度相匹配，避免在低复杂任务上过度投入，也避免在高复杂任务上因为模型能力不足导致反复返工。
5. 是否继续使用：让评测结果决定迁移
已有流程稳定、回归成本高时，可以暂时保留旧模型；新任务或成本压力明显时，再把 GPT-5.6 Sol、Terra、Luna 加入同一套评测。至少记录完整任务成功率、总 token、端到端延迟与人工返工次数。模型单价只是输入条件，真正影响迁移决定的是交付一项任务所需的总成本。