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GPT-5.3 Chat

輸入:$1.4/M
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ChatGPT 所使用的 GPT-5.3 Instant 模型
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API

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

GPT-5.3 Chat 是 OpenAI 最新的生產環境聊天模型，透過官方 API 中的 gpt-5.3-chat-latest 端點提供，並為 ChatGPT 的日常對話體驗提供支援。它專注於提升日常互動品質——讓回覆更順暢、更準確、語境更契合——同時保留來自 GPT-5 系列的強大技術能力。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

📊 技術規格

規格詳細資訊
Model name/aliasGPT-5.3 Chat / gpt-5.3-chat-latest
ProviderOpenAI
Context window128,000 tokens
Max output tokens per request16,384 tokens
Knowledge cutoff2025 年 8 月 31 日
Input modalities文字與圖像輸入（僅視覺）
Output modalities文字
Function calling支援
Structured outputs支援
Streaming responses支援
Fine-tuning不支援
Distillation / embeddings不支援蒸餾；支援嵌入
Typical use endpointsChat completions, Responses, Assistants, Batch, Realtime
Function calling & tools已啟用函式呼叫；透過 Responses API 支援 web 與檔案搜尋

🧠 GPT-5.3 Chat 的獨特之處

GPT-5.3 Chat 是 GPT-5 系列中針對「聊天導向能力」的漸進式強化。此變體的核心目標，是比早期模型（如 GPT-5.2 Instant）提供更自然、更具語境連貫性、且更貼近使用者的對話回應。改進重點包括：

  • 更具動態且自然的語氣，減少無益的免責聲明，提供更直接的答案。
  • 在一般聊天場景中更佳的上下文理解與相關性。
  • 與多輪對話、摘要、對話式助理等豐富聊天用例的整合更流暢。

對於需要最新對話體驗改進、但不需要未來「Thinking」或「Pro」GPT-5.3 變體（即將推出）所提供的專門推理深度的開發者與互動式應用，建議優先選用 GPT-5.3 Chat。

🚀 關鍵功能

  • 大型聊天上下文視窗：128K tokens，支援長對話歷史與長上下文追蹤。:contentReference[oaicite:17]{index=17}
  • 提升回應品質：更精煉的對話流程，減少不必要的附帶聲明或過度謹慎的拒答。:contentReference[oaicite:18]{index=18}
  • 官方 API 支援：完整支援聊天、批次處理、結構化輸出與即時工作流程。
  • 多元輸入支援：可接收並理解文字與圖像輸入，適用於多模態聊天情境。
  • 函式呼叫與結構化輸出：透過 API 啟用結構化與互動式應用模式。:contentReference[oaicite:21]{index=21}
  • 廣泛的生態系相容性：可搭配 v1/chat/completions、v1/responses、Assistants 等現代 OpenAI API 介面。

📈 典型基準與行為

📈 基準表現

OpenAI 與獨立報告顯示其在真實場景中有更佳的表現：

指標GPT-5.3 Instant vs GPT-5.2 Instant
搭配網路搜尋的幻覺率−26.8%
未使用搜尋的幻覺率−19.7%
使用者標記的事實性錯誤（網路）~−22.5%
使用者標記的事實性錯誤（內部）~−9.6%

值得注意的是，GPT-5.3 著重於「真實世界的對話品質」，因此標準化 NLP 基準分數的提升並非此版本的重點亮點——改進更明顯地體現在使用者體驗指標，而非純測試分數。

在業界比較中，GPT-5 系列的聊天變體在日常聊天相關性與上下文追蹤方面往往優於早期的 GPT-4 模組，但專門的推理任務仍可能更適合即將推出的「Pro」變體或針對推理最佳化的端點。

🤖 使用情境

GPT-5.3 Chat 適用於：

  • 客服機器人與對話助理
  • 互動式教學或教育代理
  • 摘要與對話式搜尋
  • 內部知識代理與團隊聊天助手
  • 多模態問答（文字 + 圖像）

其在對話品質與 API 多樣性之間取得平衡，特別適合需要結合自然對話與結構化資料輸出的互動式應用。

🔍 限制

  • 非最強的深度推理變體：若是高風險、關鍵級的分析深度需求，可能更適合即將推出的 GPT-5.3 Thinking 或 Pro 模型。
  • 多模態輸出受限：雖支援輸入圖像，但完整的影像/影片生成或豐富的多模態輸出流程並非此變體的主要焦點。
  • 不支援微調：無法對該模型進行微調，但可透過系統提示引導行為。

如何存取 GPT-5.3 Chat API

步驟 1：註冊以取得 API 金鑰

登入 cometapi.com。若您尚未成為使用者，請先註冊。登入您的 CometAPI 控制台。取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 處點擊「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。

cometapi-key

步驟 2：向 GPT-5.3 Chat API 發送請求

選擇「gpt-5.3-chat-latest」端點以發送 API 請求，並設定請求本文。請求方法與本文內容可從我們網站的 API 文件取得。我們的網站也提供 Apifox 測試以利使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。base url is Chat Completions

將您的問題或請求插入 content 欄位—模型將回應該內容。處理 API 回應以取得產生的答案。

步驟 3：擷取並驗證結果

處理 API 回應以取得產生的答案。處理完成後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。

常見問題

GPT-5.3 Chat API（gpt-5.3-chat-latest）的上下文視窗是多少？

GPT-5.3 Chat 支援 128,000 個 token 的上下文視窗，允許在單一請求中進行長篇多輪對話並輸入大型文件。

GPT-5.3 Chat API 的最大輸出 token 限制是多少？

此模型每次請求最多可生成 16,384 個輸出 token，具體取決於您設定的 max_tokens 參數。

GPT-5.3 Chat API 支援圖片輸入嗎？

是，GPT-5.3 Chat 同時接受文字與圖片輸入，可支援如視覺問答等多模態對話情境。

GPT-5.3 Chat API 支援函式呼叫與結構化輸出嗎？

是，GPT-5.3 Chat 支援函式呼叫、JSON Schema 結構化輸出、串流，以及透過 Responses API 進行工具整合。

我可以對 GPT-5.3 Chat API 進行微調以實現自訂行為嗎？

不可以，GPT-5.3 Chat 不支援微調。行為自訂必須透過系統提示詞與工具編排來實現。

GPT-5.3 Chat 的知識截止日期是什麼時候？

GPT-5.3 Chat 的知識截止日期為 2025 年 8 月 31 日，表示其訓練資料截至該日期為止。

我應該在什麼情況下使用 GPT-5.3 Chat API，而不是 GPT-5.2 Instant？

若您需要更好的對話流暢度、更佳的上下文追蹤能力，以及更精緻的回應品質，請選擇 GPT-5.3 Chat；而 GPT-5.2 Instant 則可能較適合較輕量或較早世代的聊天使用情境。

GPT-5.3 Chat 的功能

探索 GPT-5.3 Chat 的核心功能，專為提升效能和可用性而設計。了解這些功能如何為您的專案帶來效益並改善使用者體驗。

GPT-5.3 Chat 的定價

探索 GPT-5.3 Chat 的競爭性定價，專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費，讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 GPT-5.3 Chat 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。
彗星價格 (USD / M Tokens)官方價格 (USD / M Tokens)折扣
輸入:$1.4/M
輸出:$11.2/M
輸入:$1.75/M
輸出:$14/M
-20%

GPT-5.3 Chat 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源，以簡化您的 GPT-5.3 Chat 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引，協助您在專案中充分發揮 GPT-5.3 Chat 的潛力。
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

輸入:$4/M
輸出:$20/M
用於智能體與程式設計的最智能模型
C

Claude Opus 4.6

輸入:$4/M
輸出:$20/M
Claude Opus 4.6 是 Anthropic 的「Opus」級大型語言模型，於 2026 年 2 月發布。它被定位為知識工作與研究工作流程的主力，著重提升長上下文推理、多步規劃、工具使用（包括代理型軟體工作流程），以及電腦操作任務，例如自動化製作投影片與試算表。
A

Claude Sonnet 4.6

輸入:$2.4/M
輸出:$12/M
Claude Sonnet 4.6 是我們迄今為止最強大的 Sonnet 模型。它對模型在程式設計、電腦操作、長上下文推理、代理規劃、知識工作與設計等方面的能力進行了全面升級。Sonnet 4.6 亦提供 1M 詞元的上下文視窗，目前處於 Beta 階段。
O

GPT-5.4 nano

輸入:$0.16/M
輸出:$1/M
GPT-5.4 nano 專為速度與成本最為關鍵的任務而設計，例如分類、資料擷取、排序與子智能體。
O

GPT-5.4 mini

輸入:$0.6/M
輸出:$3.6/M
GPT-5.4 mini 將 GPT-5.4 的優勢帶入一個更快速、更高效、專為大量工作負載設計的模型。
Q

Qwen3.6-Plus

輸入:$0.32/M
輸出:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus 現已推出，具備增強的程式開發能力與在多模態辨識與推理方面更高的效率，進一步提升 Vibe Coding 的體驗。

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