GPT-5.3 Chat vs Grok 4.3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-5.3 ChatとxAIのGrok 4.3は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-5.3 Chatは128K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.00/出力$0.00、一方のGrok 4.3は1M トークンのコンテキストで入力$1.25/出力$2.50です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
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GPT-5.3 Chat
フラッグシップ最先端モデルOpenAI の GPT-5.3 Chat は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 138 トークンの生成速度、知能指数 69/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
77%
Grok 4.3
フラッグシップ最先端モデルxAI の Grok 4.3 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 71/100（1Mトークンあたり入力$1.25・出力$2.5）を実現しています。
$1.25 / 1M
$2.50 / 1M
1M tokens
71.4%
ひと目でわかる主な違い
- GPT-5.3 Chat is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Grok 4.3 has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- GPT-5.3 Chat is faster at 138 tok/s vs 110 tok/s.
- GPT-5.3 Chat leads on SWE-bench coding (77.0% vs 71.4%).
| Feature | GPT-5.3 Chat | Grok 4.3 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 69 | 71 |
Provider | OpenAI | xAI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $1.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.50 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.72 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 128K tokens~192 A4 pages of text | 1M tokens~1,500 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 138 tok/s | 110 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 77% | 71.4% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78% | 73.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.31 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.3 Chat · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 77% · GPQA Diamond 78%）
- 毎秒 138 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1060ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（無料のオープンウェイト提供）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Grok 4.3 · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 71.4% · GPQA Diamond 73.5%）
- 毎秒 110 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 650ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.25・出力$2.5）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.3 Chat | Grok 4.3 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.20 | $1.35 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 56K | 46K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 31K | 22K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.3 Chat | Grok 4.3 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-3-chat | grok-4-3-latest |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | xAI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-03 | 2026-04 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | January 2026 |
| Architecture | Chat-tuned unified reasoning model | Colossus-Scale Mixture-of-Experts |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($1.25/1M in) across full 1000K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.31/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Real-time Web & X (Twitter) Search Grounding + Code Execution |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | 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 | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | xAI Production Safety & Alignment Verified |
| 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, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.3 Chat vs Grok 4.3: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.3 Chat or Grok 4.3?
Grok 4.3 is more intelligent. It scores 71 compared with 69 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.3 Chat is faster, generating 138 tokens per second compared with 110 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.3 Chat is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.72 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Grok 4.3 has lower latency, with a time to first token of 0.65s compared with 1.06s.
Which model has a larger context window?
Grok 4.3 has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
総合評価
GPT-5.3 Chat（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とGrok 4.3（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGrok 4.3がリードし、応答速度とスループットではGPT-5.3 Chatが優れ、APIコスト効率ではGPT-5.3 Chatが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には GPT-5.3 Chat と Grok 4.3 のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Grok 4.3 が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
GPT-5.3 Chat と Grok 4.3 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-5.3 Chat は100万トークンあたり入力$0.00 / 出力$0.00、Grok 4.3 は入力$1.25 / 出力$2.50です。総合的なコスト効率では GPT-5.3 Chat がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは GPT-5.3 Chat が 128K トークン、Grok 4.3 が 1M トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-5.3 Chat がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: OpenAIおよびxAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。