openai/gpt-5.3-codex| Fournisseur | Entrée, $ par 1M | Sortie, $ par 1M | Dans nos données depuis |
|---|---|---|---|
| Poe | $1,6 | $13 | 31 juil. 2026 |
| vivgrid | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| neon | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| frogbot | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| freemodel | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| AIHubMix | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Abacus.AI | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Azure Cognitive Services | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Cloudflare AI Gateway | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| DigitalOcean Gradient AI | $1,75 | $14 | 1 août 2026 |
| FastRouter | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| GitHub Copilot | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Kilo Code | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| LLM Gateway | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Microsoft Foundry | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| NanoGPT | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| OpenAI | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| OpenCode Zen | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| OpenRouter | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| OrcaRouter | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Pioneer | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Requesty | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| Vercel | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
| ZenMux | $1,75 | $14 | 31 juil. 2026 |
Seul le tarif de base et uniquement les prix au token sont affichés. Les tarifs par lots, réduits ou mis en cache, ainsi que les prix par image ou par seconde de vidéo, n'entrent pas dans ce tableau : ils ne peuvent pas figurer dans la même colonne qu'un prix par million de tokens.
La date de la dernière colonne est le jour où ce prix est entré pour la première fois dans notre collecte. Le prix peut être plus ancien : avant ce jour, nous ne l'enregistrions tout simplement pas. Il n'a pas changé depuis — sinon une nouvelle ligne avec une nouvelle date figurerait à sa place.
| Jeu de tâches | Résultat | Conditions d'exécution | Mesuré par |
|---|---|---|---|
| Arena Score, développement web | 1 408,9 1 395–1 423 | — | — |
| WeirdML — tâches d'apprentissage automatique inhabituelles | 79,3 % | — | WeirdML Leaderboard |
| Terminal-Bench — travail en ligne de commande | 78,4 % | · avec un harnais ajusté | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| SWE-bench Verified — correction de bugs dans des dépôts | 74,79 % | effort : high · avec un harnais ajusté | Epoch evaluations |
| APEX-Agents | 31,8 % | — | — |