GPT-5.3 Chat vs Grok 4.3
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GPT-5.3 Chat da OpenAI e Grok 4.3 da xAI são dois modelos de IA de destaque. O GPT-5.3 Chat oferece uma janela de contexto de 128K tokens a $0.00/$0.00 por milhão de tokens, enquanto o Grok 4.3 oferece 1M tokens de contexto a $1.25/$2.50 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
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GPT-5.3 Chat
Modelo Principal de FronteiraO GPT-5.3 Chat da OpenAI é um modelo de IA projetado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, oferecendo janela de contexto de 128K, velocidade de 138 tokens/s, índice de inteligência de 69/100 e
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
128K tokens
77%
Grok 4.3
Modelo Principal de FronteiraO Grok 4.3 da xAI é um modelo de IA projetado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, oferecendo janela de contexto de 1M, velocidade de 110 tokens/s, índice de inteligência de 71/100 e tarifa de
$1.25 / 1M
$2.50 / 1M
1M tokens
71.4%
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.3 Chat · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 128K com limite máximo de saída de 16K tokens (SWE-bench Verified 77% · GPQA Diamond 78%)
- Taxa de transferência rápida de 138 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 1060 ms
- Economia de API competitiva (acesso gratuito de pesos abertos) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Grok 4.3 · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 71.4% · GPQA Diamond 73.5%)
- Taxa de transferência rápida de 110 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 650 ms
- Economia de API competitiva ($1.25/$2.5 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto GPT-5.3 Chat (Indicado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Grok 4.3 (Indicado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Grok 4.3 lidera em inteligência geral e programação, GPT-5.3 Chat oferece geração mais rápida e GPT-5.3 Chat apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, GPT-5.3 Chat ou Grok 4.3?+
Nas avaliações de inteligência e código, Grok 4.3 leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, GPT-5.3 Chat ou Grok 4.3?+
O GPT-5.3 Chat custa $0.00 / $0.00 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Grok 4.3 custa $1.25 / $2.50. No custo combinado, GPT-5.3 Chat é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O GPT-5.3 Chat suporta 128K tokens de contexto contra 1M tokens do Grok 4.3, enquanto GPT-5.3 Chat entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da OpenAI e xAI e benchmarks independentes (2026).