KAT-Coder-Pro V2.5 vs GPT-5.3 Codex
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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KwaipilotのKAT-Coder-Pro V2.5とOpenAIのGPT-5.3 Codexは、注目度の高い主要AIモデルです。KAT-Coder-Pro V2.5は256K 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$0.50/出力$2.00、一方のGPT-5.3 Codexは400K トークンのコンテキストで入力$2.00/出力$16.00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
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
KAT-Coder-Pro V2.5
最高峰のコーディング・開発AIKwaipilot の KAT-Coder-Pro V2.5 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。256K のコンテキストウィンドウ、毎秒 80 トークンの生成速度、知能指数 85/100（1Mトークンあたり入力$0.5・出力$2）を実現しています。
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
256K tokens
58%
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%
ひと目でわかる主な違い
- 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 |
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.
KAT-Coder-Pro V2.5 · Strengths & Key Advantages
- 256K 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 58% · GPQA Diamond 67%）
- 毎秒 80 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 510ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.5・出力$2）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
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
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 |
技術仕様・スペック
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: よくある質問 (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.
総合評価
KAT-Coder-Pro V2.5（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。）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-Pro V2.5がリードし、応答速度とスループットではGPT-5.3 Codexが優れ、APIコスト効率ではKAT-Coder-Pro 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 KAT-Coder-Pro V2.5 と GPT-5.3 Codex 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-Pro 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。
KAT-Coder-Pro V2.5 と GPT-5.3 Codex ではどちらのAPI料金が安いですか？+
KAT-Coder-Pro V2.5 は100万トークンあたり入力$0.50 / 出力$2.00、GPT-5.3 Codex は入力$2.00 / 出力$16.00です。総合的なコスト効率では KAT-Coder-Pro 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 KAT-Coder-Pro V2.5 が 256K トークン、GPT-5.3 Codex が 400K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GPT-5.3 Codex 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: KwaipilotおよびOpenAI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)。