KAT-Coder-Pro V2.5 vs GPT-5.3 Codex
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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KAT-Coder-Pro V2.5 de Kwaipilot et GPT-5.3 Codex de OpenAI sont deux modèles d’IA de premier plan. KAT-Coder-Pro V2.5 propose une fenêtre de contexte de 256K tokens au tarif de $0.50/$2.00 par million de tokens, tandis que GPT-5.3 Codex offre 400K tokens de contexte à $2.00/$16.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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KAT-Coder-Pro V2.5
Leader en Programmation et CodeKAT-Coder-Pro V2.5 de Kwaipilot est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 256K, une vitesse de 80 tokens/s, un indice d’intelligen
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
256K tokens
58%
GPT-5.3 Codex
Leader en Programmation et CodeGPT-5.3 Codex de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 122 tokens/s, un indice d’intelligence de 7
$2.00 / 1M
$16.00 / 1M
400K tokens
79%
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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%).
| Caractéristique | 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkScores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
KAT-Coder-Pro V2.5 · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 256K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 67%)
- Débit rapide de 80 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 510 ms
- Tarification API optimisée ($0.5/$2 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
GPT-5.3 Codex · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 79% · GPQA Diamond 79.2%)
- Débit rapide de 122 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1230 ms
- Tarification API optimisée ($2/$16 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée
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 |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | 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: Réponses Rapides (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.
Verdict
KAT-Coder-Pro V2.5 (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5.3 Codex (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : KAT-Coder-Pro V2.5 domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5.3 Codex assure un débit supérieur et KAT-Coder-Pro V2.5 offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, KAT-Coder-Pro V2.5 ou GPT-5.3 Codex ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, KAT-Coder-Pro V2.5 prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre KAT-Coder-Pro V2.5 et GPT-5.3 Codex ?+
KAT-Coder-Pro V2.5 est facturé $0.50 / $2.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $16.00 pour GPT-5.3 Codex. En coût pondéré, KAT-Coder-Pro V2.5 est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
KAT-Coder-Pro V2.5 prend en charge 256K tokens contre 400K tokens pour GPT-5.3 Codex. Côté vitesse de génération, GPT-5.3 Codex est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Kwaipilot et OpenAI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).