GPT-5.3 Codex vs KAT-Coder-Air V2.5
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのGPT-5.3 CodexとKwaipilotのKAT-Coder-Air V2.5は、注目度の高い主要AIモデルです。GPT-5.3 Codexは400K 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$2.00/出力$16.00、一方のKAT-Coder-Air V2.5は256K トークンのコンテキストで入力$0.10/出力$0.40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。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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GPT-5.3 Codex
最高峰のコーディング・開発AIOpenAI の GPT-5.3 Codex は、自律型ソフトウェア開発、複数ファイルのリファクタリング、高度なデバッグ向けに設計されたAIモデルです。400K のコンテキストウィンドウ、毎秒 122 トークンの生成速度、知能指数 72/100（1Mトークンあたり入力$2・出力$16）を実現しています。
$2.00 / 1M
$16.00 / 1M
400K tokens
79%
KAT-Coder-Air V2.5
軽量・高コスト効率モデルKwaipilot の KAT-Coder-Air V2.5 は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 145 トークンの生成速度、知能指数 77/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
256K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- KAT-Coder-Air V2.5 is 33.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.3 Codex has a larger context window (400K vs 256K tokens).
- KAT-Coder-Air V2.5 is faster at 145 tok/s vs 122 tok/s.
| Feature | GPT-5.3 Codex | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 72 | 77 |
Provider | OpenAI | Kwaipilot |
Input Price Cost per million input tokens | $2.00 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $16.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $2.14 / 1M | $0.07 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 256K tokens~384 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 122 tok/s | 145 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 79% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 79.2% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.20 / 1M | $0.01 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
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 Codex · Strengths & Key Advantages
- 400K のコンテキストウィンドウと最大 128K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 79% · GPQA Diamond 79.2%）
- 毎秒 122 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 1230ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$2・出力$16）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
- 大量のトークンを処理する本番環境では、プロンプトキャッシュや Batch API の併用によるコスト最適化が推奨されます
KAT-Coder-Air V2.5 · Strengths & Key Advantages
- 256K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1285）
- 毎秒 145 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 290ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）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 Codex | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.60 | $0.03 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 62K | 14K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 36K | 1K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.3 Codex | KAT-Coder-Air V2.5 |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-3-codex | kat-coder-air-v2-5 |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Kwaipilot REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2026-02 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | November 2025 | April 2026 |
| Architecture | Code-specialised unified reasoning model | Lightweight Code-Generation Transformer |
| 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($2/1M in) across full 400K window | Flat rate ($0.1/1M in) across full 256K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.2/1M (no extra cache-write fee) | Cached input at $0.01/1M 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 · 100% Strict JSON Schema | 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| 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) |
| 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 | Kwaipilot 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 |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.3 Codex vs KAT-Coder-Air V2.5: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.3 Codex or KAT-Coder-Air V2.5?
KAT-Coder-Air V2.5 is more intelligent. It scores 77 compared with 72 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
KAT-Coder-Air V2.5 is faster, generating 145 tokens per second compared with 122 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
KAT-Coder-Air V2.5 is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $2.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
KAT-Coder-Air V2.5 has lower latency, with a time to first token of 0.29s 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.
総合評価
GPT-5.3 Codex（自律型ソフトウェア開発、複数ファイルのリファクタリング、高度なデバッグ、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KAT-Coder-Air V2.5（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、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KAT-Coder-Air V2.5がリードし、応答速度とスループットではKAT-Coder-Air V2.5が優れ、APIコスト効率ではKAT-Coder-Air V2.5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 Codex と KAT-Coder-Air V2.5 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 KAT-Coder-Air V2.5 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 Codex と KAT-Coder-Air V2.5 ではどちらのAPI料金が安いですか？+
GPT-5.3 Codex は100万トークンあたり入力$2.00 / 出力$16.00、KAT-Coder-Air V2.5 は入力$0.10 / 出力$0.40です。総合的なコスト効率では KAT-Coder-Air V2.5 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 Codex が 400K トークン、KAT-Coder-Air V2.5 が 256K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では KAT-Coder-Air V2.5 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Kwaipilot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)。