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GPT-5.3 Chat

入力:$1.4/M
出力:$11.2/M
ChatGPTで使用されているGPT-5.3 Instant モデル
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API

GPT-5.3 Chat(別名: gpt-5.3-chat-latest)— 概要

GPT-5.3 Chat は OpenAI の最新の本番向けチャットモデルであり、公式 API の gpt-5.3-chat-latest エンドポイントとして提供され、ChatGPT の日常的な対話体験を支えています。よりスムーズで、より正確で、より文脈に即した応答を実現しつつ、GPT-5 ファミリー全体から受け継いだ強力な技術的能力を維持することで、日常的な対話品質の向上に重点を置いています。:contentReference[oaicite:1]{index=1}


📊 技術仕様

仕様詳細
モデル名/別名GPT-5.3 Chat / gpt-5.3-chat-latest
提供元OpenAI
コンテキストウィンドウ128,000 トークン
1 リクエストあたりの最大出力トークン数16,384 トークン
ナレッジカットオフ2025年8月31日
入力モダリティテキストおよび画像入力(ビジョンのみ)
出力モダリティテキスト
Function calling対応
Structured outputs対応
ストリーミング応答対応
ファインチューニング非対応
Distillation / embeddingsDistillation は非対応、embeddings は対応
主な利用エンドポイントChat completions、Responses、Assistants、Batch、Realtime
Function calling とツールFunction calling が有効化されており、Responses API 経由で web 検索と file search をサポート

🧠 GPT-5.3 Chat の独自性

GPT-5.3 Chat は、GPT-5 系譜におけるチャット指向の能力の段階的な洗練を表しています。このバリアントの中核的な目標は、GPT-5.2 Instant のような従来モデルよりも、より自然で、文脈的に一貫性があり、ユーザーフレンドリーな会話応答を提供することです。改善の焦点は次のとおりです。

  • 不要な免責や過度に慎重な拒否を減らした、動的で自然なトーン。
  • 一般的なチャットシナリオにおける 文脈理解と関連性 の向上。
  • マルチターン対話、要約、会話型支援を含む多様なチャット用途との、よりスムーズな統合。

GPT-5.3 Chat は、将来提供予定の「Thinking」や「Pro」版 GPT-5.3 バリアントのような特化した推論の深さは不要でありながら、最新の会話品質向上を必要とする開発者や対話型アプリケーションに推奨されます。


🚀 主な機能

  • 大規模なチャット用コンテキストウィンドウ: 128K トークンにより、豊富な会話履歴と長い文脈の追跡が可能です。:contentReference[oaicite:17]{index=17}
  • 応答品質の向上: 不要な但し書きや過度に慎重な拒否を減らし、会話の流れを洗練。:contentReference[oaicite:18]{index=18}
  • 公式 API サポート: チャット、バッチ処理、構造化出力、リアルタイムワークフロー向けのエンドポイントを完全にサポート。
  • 柔軟な入力サポート: テキストおよび画像入力を受け付けて文脈化でき、マルチモーダルなチャット用途に適しています。
  • Function calling と構造化出力: API を通じて、構造化され対話的なアプリケーションパターンを実現します。:contentReference[oaicite:21]{index=21}
  • 幅広いエコシステム互換性: v1/chat/completions、v1/responses、Assistants、およびその他の最新 OpenAI API インターフェースで動作します。

📈 典型的なベンチマークと挙動

📈 ベンチマーク性能

OpenAI および独立レポートは、実環境でのパフォーマンス向上を示しています。

指標GPT-5.3 Instant vs GPT-5.2 Instant
web 検索ありでのハルシネーション率−26.8%
検索なしでのハルシネーション率−19.7%
ユーザーによって報告された事実誤認(web)~−22.5%
ユーザーによって報告された事実誤認(内部)~−9.6%

特筆すべき点として、GPT-5.3 は 実環境での会話品質 に重点を置いているため、標準化された NLP 指標のようなベンチマークスコアの改善はリリースの主な見どころではありません。改善は、生のテストスコアよりも ユーザー体験指標 において最も明確に表れます。

業界比較では、GPT-5 ファミリーのチャットバリアントは、日常的なチャットの関連性や文脈追跡において従来の GPT-4 モジュールを上回ることで知られていますが、特化した推論タスクでは専用の「Pro」バリアントや推論最適化エンドポイントの方が依然として有利な場合があります。


🤖 ユースケース

GPT-5.3 Chat は、以下の用途に適しています。

  • カスタマーサポートボット や会話型アシスタント
  • 対話型チュートリアルまたは教育エージェント
  • 要約および会話型検索
  • 社内ナレッジエージェントおよびチーム向けチャット支援ツール
  • マルチモーダル Q&A(テキスト + 画像)

会話品質と API の汎用性のバランスにより、自然な対話と構造化データ出力を組み合わせる対話型アプリケーションに最適です。

🔍 制限事項

  • 最も深い推論に特化したバリアントではない: ミッションクリティカルで高リスクな分析的深さが必要な場合は、今後提供予定の GPT-5.3 Thinking または Pro モデルの方が適している可能性があります。
  • マルチモーダル出力は限定的: 画像入力はサポートされますが、完全な画像/動画生成や高度なマルチモーダル出力ワークフローは、このバリアントの主な焦点ではありません。
  • ファインチューニングは非対応: このモデルをファインチューニングすることはできませんが、system prompt によって挙動を調整できます。

GPT-5.3 Chat API へのアクセス方法

ステップ 1: API キーを取得する

cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、先に登録してください。CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証情報である API キーを取得します。個人センターの API token で「Add Token」をクリックし、token key: sk-xxxxx を取得して送信します。

cometapi-key

ステップ 2: GPT-5.3 Chat API にリクエストを送信する

API リクエストの送信先として「gpt-5.3-chat-latest」エンドポイントを選択し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、当社のウェブサイトの API ドキュメントで確認できます。利便性のために、当社のウェブサイトでは Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> を、アカウントで取得した実際の CometAPI キーに置き換えてください。base url は Chat Completions です。

質問またはリクエストを content フィールドに入力してください。モデルはこれに応答します。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。

ステップ 3: 結果を取得して検証する

API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクステータスと出力データを返します。

よくある質問

What is the context window of GPT-5.3 Chat API (gpt-5.3-chat-latest)?

GPT-5.3 Chat は 128,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしており、単一のリクエスト内で長いマルチターンの会話や大規模なドキュメント入力を扱えます。

What is the maximum output token limit for GPT-5.3 Chat API?

このモデルは、設定した max_tokens パラメータに応じて、1 回のリクエストで最大 16,384 トークンを生成できます。

Does GPT-5.3 Chat API support image inputs?

はい。GPT-5.3 Chat はテキストと画像の両方の入力を受け付け、視覚質問応答などのマルチモーダルなチャットシナリオを可能にします。

Does GPT-5.3 Chat API support function calling and structured outputs?

はい。GPT-5.3 Chat は関数呼び出し、JSON スキーマに基づく構造化出力、ストリーミング、Responses API を通じたツール統合をサポートします。

Can I fine-tune GPT-5.3 Chat API for custom behavior?

いいえ。GPT-5.3 Chat はファインチューニングに対応していません。挙動のカスタマイズは、システムプロンプトとツールのオーケストレーションによって行う必要があります。

What is the knowledge cutoff for GPT-5.3 Chat?

GPT-5.3 Chat の知識カットオフは 2025 年 8 月 31 日であり、その日までに利用可能なデータで学習されています。

When should I use GPT-5.3 Chat API instead of GPT-5.2 Instant?

会話の流暢さ、コンテキスト追跡、応答品質の精緻さを重視する場合は GPT-5.3 Chat を選択してください。一方、軽量または旧世代のチャット用途には GPT-5.2 Instant が適している場合があります。

GPT-5.3 Chatの機能

GPT-5.3 Chatのパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

GPT-5.3 Chatの料金

GPT-5.3 Chatの競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。GPT-5.3 Chatがコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
入力:$1.4/M
出力:$11.2/M
入力:$1.75/M
出力:$14/M
-20%

GPT-5.3 ChatのサンプルコードとAPI

GPT-5.3 Chatの包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでGPT-5.3 Chatの潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.3-chat-latest",
    messages=[
        {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message)

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.3-chat-latest",
    messages=[
        {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

print(completion.choices[0].message)

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  messages: [
    { role: "developer", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
  model: "gpt-5.3-chat-latest",
});

console.log(completion.choices[0].message);

Curl Code Example

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token
# Export it as: export COMETAPI_KEY="your-key-here"

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.3-chat-latest",
    "messages": [
      {
        "role": "developer",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

その他のモデル

C

Claude Opus 4.7

入力:$4/M
出力:$20/M
エージェントやコーディング向けの最も高知能なモデル
C

Claude Opus 4.6

入力:$4/M
出力:$20/M
Claude Opus 4.6 は、Anthropic の「Opus」クラスの大規模言語モデルで、2026年2月にリリースされた。ナレッジワークや研究ワークフローの主力として位置づけられており、長文脈での推論、多段階の計画立案、ツールの利用(エージェント型ソフトウェアワークフローを含む)、およびスライドやスプレッドシートの自動生成といったコンピュータ操作タスクを強化する。
A

Claude Sonnet 4.6

入力:$2.4/M
出力:$12/M
Claude Sonnet 4.6 は、これまでで最も高性能な Sonnet モデルです。コーディング、コンピューターの利用、長文脈推論、エージェントの計画立案、ナレッジワーク、デザインにわたってモデルのスキルを全面的にアップグレードしました。Sonnet 4.6 は、ベータ版で 1M トークンのコンテキストウィンドウも備えています。
O

GPT-5.4 nano

入力:$0.16/M
出力:$1/M
GPT-5.4 nano は、分類、データ抽出、ランキング、サブエージェントなど、速度とコストが最も重要となるタスク向けに設計されています。
O

GPT-5.4 mini

入力:$0.6/M
出力:$3.6/M
GPT-5.4 mini は、GPT-5.4 の強みを、高スループットのワークロード向けに設計された、より高速で効率的なモデルにもたらします。
Q

Qwen3.6-Plus

入力:$0.32/M
出力:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus が利用可能になり、コード開発機能が強化され、マルチモーダル認識・推論の効率も向上し、Vibe Coding の体験がさらに向上しました。

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