KAT-Coder-Pro V2.5 vs GPT-5.3 Codex
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد KAT-Coder-Pro V2.5 من Kwaipilot وGPT-5.3 Codex من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر KAT-Coder-Pro V2.5 نافذة سياق بحجم 256K رمز بسعر $0.50/$2.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-5.3 Codex سياقًا بحجم 400K رمز بسعر $2.00/$16.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
KAT-Coder-Pro V2.5
رائد البرمجة وهندسة البرمجياتنموذج KAT-Coder-Pro V2.5 من Kwaipilot مصمم خصيصاً لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 256K وسرعة 80 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 85/100 (بتكلفة $0.5/$2 لكل مليون رمز).
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
256K tokens
58%
GPT-5.3 Codex
رائد البرمجة وهندسة البرمجياتنموذج GPT-5.3 Codex من OpenAI مصمم خصيصاً لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 122 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 72/100 (بتكلفة $2/$16 لكل مليون رمز).
$2.00 / 1M
$16.00 / 1M
400K tokens
79%
أهم الفروقات في لمحة
- KAT-Coder-Pro V2.5 is 6.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.3 Codex has a larger context window (400K vs 256K tokens).
- GPT-5.3 Codex is faster at 122 tok/s vs 80 tok/s.
- GPT-5.3 Codex leads on SWE-bench coding (79.0% vs 58.0%).
| Feature | KAT-Coder-Pro V2.5 | GPT-5.3 Codex |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 72 |
Provider | Kwaipilot | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.50 / 1M | $2.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $16.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.34 / 1M | $2.14 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 256K tokens~384 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 122 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | 79% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 67% | 79.2% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.20 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
KAT-Coder-Pro V2.5 · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 256K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 67%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 80 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 510 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.5/$2 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
GPT-5.3 Codex · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 79% · GPQA Diamond 79.2%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 122 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1230 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $2/$16 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | KAT-Coder-Pro V2.5 | GPT-5.3 Codex |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.18 | $2.60 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 62K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 36K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | KAT-Coder-Pro V2.5 | GPT-5.3 Codex |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | kat-coder-pro-v2-5 | gpt-5-3-codex |
| API Protocol | Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2026-07 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | April 2026 | November 2025 |
| Architecture | Agentic Code-Specialized Transformer | Code-specialised unified reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.5/1M in) across full 256K window | Flat rate ($2/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Automatic prefix caching at $0.2/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Kwaipilot Production Safety & Alignment Verified | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
KAT-Coder-Pro V2.5 vs GPT-5.3 Codex: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, KAT-Coder-Pro V2.5 or GPT-5.3 Codex?
KAT-Coder-Pro V2.5 is more intelligent. It scores 85 compared with 72 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.3 Codex is faster, generating 122 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
KAT-Coder-Pro V2.5 is cheaper at $0.34 per 1M tokens blended, compared with $2.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
KAT-Coder-Pro V2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 1.23s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.3 Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 256K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من KAT-Coder-Pro V2.5 (مثالي لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-5.3 Codex (مثالي لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق KAT-Coder-Pro V2.5 في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.3 Codex سرعة توليد أعلى، بينما يُعد KAT-Coder-Pro V2.5 الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، KAT-Coder-Pro V2.5 أم GPT-5.3 Codex؟+
يتصدر KAT-Coder-Pro V2.5 في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين KAT-Coder-Pro V2.5 وGPT-5.3 Codex؟+
يبلغ سعر KAT-Coder-Pro V2.5 نحو $0.50 / $2.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.3 Codex نحو $2.00 / $16.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد KAT-Coder-Pro V2.5 الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم KAT-Coder-Pro V2.5 سياقًا بحجم 256K رمز مقابل 400K رمز لنموذج GPT-5.3 Codex، بينما يتفوق GPT-5.3 Codex في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-5.3 Codex ضد KAT-Coder-Air V2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- KAT-Coder-Pro V2.5 ضد KAT-Coder-Air V2.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-Mini ضد Laguna XS 2.1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aya Expanse 32B ضد Llama 3.2 90B Vision: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Kwaipilot وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).