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O

GPT-5.3 Chat

输入:$1.4/M
输出:$11.2/M
ChatGPT 使用的 GPT-5.3 Instant 模型
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GPT-5.3 Chat（别名：gpt-5.3-chat-latest）— 概览

GPT-5.3 Chat 是 OpenAI 最新的生产级聊天模型，通过官方 API 中的 gpt-5.3-chat-latest 端点提供，并驱动 ChatGPT 的日常对话体验。它专注于提升日常交互质量——让回复更流畅、更准确、上下文理解更到位——同时保持 GPT-5 系列整体继承下来的强大技术能力。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

📊 技术规格

规格详情
模型名称/别名GPT-5.3 Chat / gpt-5.3-chat-latest
提供方OpenAI
上下文窗口128,000 tokens
单次请求最大输出 tokens16,384 tokens
知识截止日期2025 年 8 月 31 日
输入模态文本和图像输入（仅视觉）
输出模态文本
函数调用支持
结构化输出支持
流式响应支持
微调不支持
蒸馏 / embeddings不支持蒸馏；支持 embeddings
常用端点Chat completions、Responses、Assistants、Batch、Realtime
函数调用与工具已启用函数调用；通过 Responses API 支持网页搜索和文件搜索

🧠 GPT-5.3 Chat 的独特之处

GPT-5.3 Chat 代表了 GPT-5 产品线中面向聊天能力的渐进式优化。这一变体的核心目标，是比 GPT-5.2 Instant 等更早期模型提供更自然、上下文更连贯、对用户更友好的对话回复。改进主要体现在：

  • 动态、自然的语气，减少无帮助的免责声明，并提供更直接的回答。
  • 在常见聊天场景中具备更好的上下文理解与相关性。
  • 更顺畅地适配丰富的聊天使用场景，包括多轮对话、摘要生成和对话式辅助。

对于需要最新对话体验改进、但暂不需要未来 “Thinking” 或 “Pro” 类 GPT-5.3 变体所强调的专门推理深度的开发者与交互式应用来说，GPT-5.3 Chat 是推荐选择。

🚀 关键特性

  • 大规模聊天上下文窗口： 128K tokens 支持丰富的对话历史和长上下文跟踪。:contentReference[oaicite:17]{index=17}
  • 更优的回复质量： 对话流程更加精炼自然，减少不必要的保留说明或过度谨慎的拒答。:contentReference[oaicite:18]{index=18}
  • 官方 API 支持： 全面支持聊天、批处理、结构化输出以及实时工作流等端点。
  • 灵活的输入支持： 可接受并理解文本和图像输入，适用于多模态聊天场景。
  • 函数调用与结构化输出： 通过 API 支持结构化、可交互的应用模式。:contentReference[oaicite:21]{index=21}
  • 广泛的生态兼容性： 兼容 v1/chat/completions、v1/responses、Assistants 以及其他现代 OpenAI API 接口。

📈 典型基准与行为

📈 基准表现

OpenAI 以及独立报告显示，其真实场景表现有所提升：

指标GPT-5.3 Instant 对比 GPT-5.2 Instant
使用网页搜索时的幻觉率−26.8%
不使用搜索时的幻觉率−19.7%
用户标记的事实错误（网页）~−22.5%
用户标记的事实错误（内部）~−9.6%

值得注意的是，GPT-5.3 更关注真实世界中的对话质量，这意味着其在基准分数上的提升（例如标准化 NLP 指标）并不是本次发布的主要亮点——改进最明显地体现在用户体验指标，而非原始测试分数上。

在行业对比中，GPT-5 系列的聊天变体通常被认为在日常对话相关性和上下文跟踪方面优于更早期的 GPT-4 模块，但在专门的推理任务中，专用的 “Pro” 变体或面向推理优化的端点可能仍更具优势。

🤖 使用场景

GPT-5.3 Chat 非常适合用于：

  • 客服机器人 和对话助手
  • 交互式教程或教育型智能体
  • 摘要生成与对话式搜索
  • 内部知识智能体和团队聊天助手
  • 多模态问答（文本 + 图像）

其在对话质量与 API 灵活性之间的平衡，使其非常适合将自然对话与结构化数据输出结合起来的交互式应用。

🔍 局限性

  • 不是最强的深度推理变体： 对于任务关键型、高风险、需要强分析深度的场景，未来的 GPT-5.3 Thinking 或 Pro 模型可能更合适。
  • 多模态输出受限： 虽然支持图像输入，但完整的图像/视频生成或丰富的多模态输出工作流并不是该变体的主要重点。
  • 不支持微调： 你不能对该模型进行微调，但可以通过 system prompts 引导其行为。

如何访问 GPT-5.3 Chat API

第 1 步：注册 API Key

登录 cometapi.com。如果你还不是我们的用户，请先注册。登录你的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 后提交。

cometapi-key

第 2 步：向 GPT-5.3 Chat API 发送请求

选择 “gpt-5.3-chat-latest” 端点发送 API 请求，并设置请求体。请求方式和请求体可从我们网站的 API 文档中获取。我们的网站还提供了 Apifox 测试，方便你使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为你账户中的实际 CometAPI key。base url 为 Chat Completions

将你的问题或请求插入到 content 字段中——这就是模型将要响应的内容。处理 API 响应以获取生成的答案。

第 3 步：获取并验证结果

处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 会返回任务状态和输出数据。

常见问题

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

GPT-5.3 Chat 支持 128,000 个 token 的上下文窗口，可在单个请求中进行长篇多轮对话并输入大型文档。

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

该模型每个请求最多可生成 16,384 个输出 token，具体取决于您设置的 max_tokens 参数。

Does GPT-5.3 Chat API support image inputs?

是的，GPT-5.3 Chat 同时接受文本与图像输入，支持诸如视觉问答等多模态聊天场景。

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

是的，GPT-5.3 Chat 通过 Responses API 支持函数调用、JSON Schema 结构化输出、流式传输以及工具集成。

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

不，GPT-5.3 Chat 不支持微调。行为定制需要通过系统提示词和工具编排来实现。

What is the knowledge cutoff for GPT-5.3 Chat?

GPT-5.3 Chat 的知识截止日期为 2025 年 8 月 31 日，这意味着其训练数据仅包含截至该日期的信息。

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

在需要更高的对话流畅度、更好的上下文跟踪以及更精细的回复质量时请选择 GPT-5.3 Chat，而 GPT-5.2 Instant 则可能更适合更轻量或更早一代的聊天用例。

GPT-5.3 Chat 的功能

了解 GPT-5.3 Chat 的核心能力，帮助提升性能与可用性，并改善整体体验。

GPT-5.3 Chat 的定价

查看 GPT-5.3 Chat 的竞争性定价，满足不同预算与使用需求，灵活方案确保随需求扩展。
Comet 价格 (USD / M Tokens)官方定价 (USD / M Tokens)折扣
输入:$1.4/M
输出:$11.2/M
输入:$1.75/M
输出:$14/M
-20%

GPT-5.3 Chat 的示例代码与 API

获取完整示例代码与 API 资源，简化 GPT-5.3 Chat 的集成流程，我们提供逐步指导，助你发挥模型潜能。
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!"
      }
    ]
  }'

更多模型

C

Claude Opus 4.7

输入:$4/M
输出:$20/M
用于智能体和编程的最智能模型
C

Claude Opus 4.6

输入:$4/M
输出:$20/M
Claude Opus 4.6 是 Anthropic 的“Opus”级大型语言模型，于 2026 年 2 月发布。其定位为知识工作与研究工作流的主力模型——提升长上下文推理、多步骤规划、工具使用（包括代理型软件工作流），以及计算机使用类任务，如自动生成幻灯片和电子表格。
A

Claude Sonnet 4.6

输入:$2.4/M
输出:$12/M
Claude Sonnet 4.6 是迄今为止我们最强大的 Sonnet 模型。它对模型在编码、计算机使用、长上下文推理、智能体规划、知识工作和设计等方面的能力进行了全面升级。Sonnet 4.6 还在 beta 阶段提供 1M token 上下文窗口。
O

GPT-5.4 nano

输入:$0.16/M
输出:$1/M
GPT-5.4 nano 专为速度和成本最为关键的任务而设计，例如分类、数据提取、排序以及子智能体。
O

GPT-5.4 mini

输入:$0.6/M
输出:$3.6/M
GPT-5.4 mini 将 GPT-5.4 的优势融入到一款更快速、更高效、专为大规模工作负载设计的模型中。
Q

Qwen3.6-Plus

输入:$0.32/M
输出:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus 现已发布，具备更强的代码开发能力，并在多模态识别与推理方面效率更高，使 Vibe Coding 体验更佳。

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