# GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex の違いは？今どちらを coding の基本線にすべきか

> 2026年3月20日時点では、新しい OpenAI API と subagent の初期選択は GPT-5.4 mini が有力です。ただし Codex の cloud tasks、code reviews、terminal-heavy な開発フローでは GPT-5.3-Codex がまだ重要です。

- Source: https://www.aifreeapi.com/ja/posts/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex
- Language: ja
- Published: 2026-03-20
- Updated: 2026-10-05
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

> **2026年10月5日追記：** 以下のモデルは現在も API で利用でき、料金も [OpenAI の料金ページ](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) と一致しています（GPT-5.4 は入力 $2.50・出力 $15、GPT-5.4 mini は $0.75・$4.50、GPT-5.4 nano は $0.20・$1.25、GPT-5 nano は $0.05・$0.40 / 100万トークン）。ただし新規開発では、`gpt-6-luna`（$0.10・$0.50）や `gpt-6.1-sol`（$2・$10）など新しい選択肢も比較してください。

**新しい API や subagent work には `GPT-5.4 mini` を使うべきです。code review、terminal work、より深い coding behavior が small-model の price efficiency より重要な、重い specialist coding を Codex 内で回すなら `GPT-5.3-Codex` を残してください。**

この比較は surface を分けて初めて明確になります。API では `GPT-5.4 mini` が多くの高ボリューム coding workflow における cheaper newer default です。一方 Codex-style environment では、`GPT-5.3-Codex` がまだ stronger specialist coding posture を持っています。

![GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex の比較概要](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/cover.png)

## 要点まとめ

最短で言うと、**新しい API coding や subagent は GPT-5.4 mini、Codex の cloud tasks・reviews・terminal-heavy coding は GPT-5.3-Codex** です。

| モデル | 向いている用途 | 選ぶ主な理由 | 選ばない主な理由 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 mini | 新しい API coding worker、安価な subagent、スクリーンショットを使う worker、Codex のローカル日常作業 | API で安く、ツール面が広く、現在の推奨 mini ライン | specialist coding ベンチマークでは GPT-5.3-Codex に劣り、Codex cloud tasks と reviews をまだ持たない |
| GPT-5.3-Codex | terminal-heavy coding、Codex cloud tasks、Codex code reviews、深い coding loop | SWE-Bench Pro と Terminal-Bench の profile が強く、Codex product slot が広い | API でかなり高価で、small-model default ではなくなった |

判断ルールを短くすると次のとおりです。

- 新しい API coding workflow を作るなら、まず **GPT-5.4 mini** を試す。
- Codex で **cloud tasks** や **GitHub code reviews** を使うなら、**GPT-5.3-Codex** を残す。
- terminal-heavy な engineering loop では GPT-5.3-Codex がまだ有力。
- ChatGPT 上の表示名だけで API / Codex の選択を決めない。

## GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex は何が本当に違うのか

この比較で最もよくある誤解は、GPT-5.4 mini を「GPT-5.3-Codex の安い小型版」と見ることです。実際にはそう単純ではありません。

現在の official model pages では、両者にはかなり近い top-level spec があります。

- **400K context window**
- **128K max output**
- **knowledge cutoff は 2025-08-31**
- text / image input 対応

このため、カードだけ流し読みすると似たモデルに見えます。ですが選定を決めるのは spec card ではなく product role です。

OpenAI の [Using GPT-5.4 guide](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) では、`gpt-5.4-mini` が **high-volume coding、computer use、agent workflows** の推奨小型モデルとして置かれています。つまり現在の mini default です。

一方、[GPT-5.3-Codex model page](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex) は、このモデルを **the most capable agentic coding model to date** と説明し、**Codex or similar environments** に最適化された specialist として位置付けています。

実務上は、次のように覚えるのが一番分かりやすいです。

| 問い | 向いているモデル |
|---|---|
| 現在の API default を small model で組みたい | GPT-5.4 mini |
| より深い specialist coding lane が必要 | GPT-5.3-Codex |
| Codex cloud tasks / reviews が必要 | GPT-5.3-Codex |
| 安いローカル routine work や subagent を回したい | GPT-5.4 mini |

つまり、これは「一方が他方を完全に置き換える話」ではなく、**API の default lane** と **Codex の specialist lane** をどう分けるかの話です。

## 実務で効くベンチマーク差分

![GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex の主要ベンチマーク比較](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/benchmark-split-board.png)

OpenAI は両モデルを同一表で直接比較していませんが、それぞれの launch post だけで十分に実務的な差は見えます。

2026年3月17日の公式 [GPT-5.4 mini and nano](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/) による GPT-5.4 mini の値は：

- **54.4% SWE-Bench Pro**
- **60.0% Terminal-Bench 2.0**
- **72.1% OSWorld-Verified**

2026年2月5日の公式 [GPT-5.3-Codex](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/) による GPT-5.3-Codex の値は：

- **56.8% SWE-Bench Pro**
- **77.3% Terminal-Bench 2.0**
- **64.7% OSWorld-Verified**

並べると見えてくるパターンはかなり明確です。

| ベンチマーク | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex | 実務での読み方 |
|---|---:|---:|---|
| SWE-Bench Pro | 54.4% | 56.8% | GPT-5.3-Codex のほうが specialist coding profile は強い |
| Terminal-Bench 2.0 | 60.0% | 77.3% | terminal-heavy engineering では GPT-5.3-Codex がかなり強い |
| OSWorld-Verified | 72.1% | 64.7% | screenshot-grounded、computer-use-like work は GPT-5.4 mini が強い |

重要なのは、「どちらが何行勝ったか」ではなく、**どの種類の仕事で勝っているか** です。

もし日々の仕事が shell 操作、repo-local debugging、CLI 自動化、build/test loop に近いなら、GPT-5.3-Codex の優位は小さな差ではありません。特に Terminal-Bench の gap は、terminal-first の人にとって無視しにくいレベルです。

逆に、ワークフローがスクリーンショット解釈、広めの tool use、orchestrator 配下の安価な subagent、computer-use に近い処理を含むなら、GPT-5.4 mini のほうが自然です。OSWorld の優位は、その方向に GPT-5.4 line がチューニングされていることを示しています。

要するに、ベンチマークの結論はこうです。

- **GPT-5.3-Codex は深い coding specialist lane を取る**
- **GPT-5.4 mini は安くて新しい mini lane と computer-use fit を取る**

もし small models の比較ではなく、いっそ flagship を見るべきか迷っているなら、関連する [GPT-5.4 vs GPT-5.3-Codex](/ja/posts/gpt-5-4-vs-gpt-5-3-codex) も参考になります。

## API 価格、ツール対応、レート制限

API 観点では、価格差が recommendation をかなり実務的なものにします。

2026年3月20日時点で確認した official pages では：

| 項目 | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| Input price | $0.75 / 1M tokens | $1.75 / 1M tokens |
| Cached input | $0.075 / 1M tokens | $0.175 / 1M tokens |
| Output price | $4.50 / 1M tokens | $14.00 / 1M tokens |
| Context window | 400K | 400K |
| Max output | 128K | 128K |
| Knowledge cutoff | 2025-08-31 | 2025-08-31 |

つまり GPT-5.3-Codex は API で budget option ではありません。むしろ **GPT-5.4 mini のほうが明確に安い** です。

- input は半分以下
- cached input も半分以下
- output は 3 分の 1 未満

純粋に API routing を考えるだけなら、GPT-5.3-Codex を first test にする理由はかなり弱くなります。

ツール面も GPT-5.4 mini 側が広いです。現在の [GPT-5.4 mini page](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini) では次がサポートされています。

- web search
- file search
- image generation
- code interpreter
- hosted shell
- apply patch
- skills
- computer use
- MCP
- tool search

対して [GPT-5.3-Codex page](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex) は、structured outputs や function calling を含む一方で、GPT-5.4 mini のような広い current Responses tool matrix を前面には出していません。

rate limits でも GPT-5.4 mini は不利ではありません。

| Tier | GPT-5.4 mini TPM | GPT-5.3-Codex TPM |
|---|---:|---:|
| Tier 1 | 500,000 | 500,000 |
| Tier 2 | 2,000,000 | 1,000,000 |
| Tier 3 | 4,000,000 | 2,000,000 |
| Tier 4 | 10,000,000 | 4,000,000 |
| Tier 5 | 180,000,000 | 40,000,000 |

なので API 側だけを見るなら、結論はかなりシンプルです。**specialist coding edge が価格差と tool gap を上回るとはっきり言える場合を除き、まず GPT-5.4 mini を default にする** のが妥当です。

mini 系の別比較も必要なら、[GPT-5.4 mini vs GPT-5 mini](/ja/posts/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-mini) もあわせて見ると整理しやすいです。

## Codex に入ると結論が変わる理由

![Codex でのローカル作業とクラウド作業の差を示す比較図](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/codex-capability-board.png)

この比較で本当に重要なのはここです。

Codex の中では、GPT-5.4 mini は **GPT-5.3-Codex の完全な代替ではありません。**

現在の [Codex pricing page](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) では：

- GPT-5.4 mini は **最大 3.3x 高い local-message limits**
- GPT-5.4 mini の平均ローカルタスクは約 **2 credits**
- GPT-5.3-Codex の平均ローカルタスクは約 **5 credits**

このため GPT-5.4 mini は次の用途に非常に向いています。

- Codex の routine local work
- 小さくて安い日常編集
- file read / file edit の高頻度作業
- local quota を長持ちさせたい supporting work

ただし同じページには重要な caveat があります。

| Codex capability | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| Local messages | Yes | Yes |
| Cloud tasks | No | Yes |
| Code reviews | No | Yes |

つまり Codex では recommendation が二分されます。

- **ローカル routine work は GPT-5.4 mini**
- **cloud tasks と reviews は GPT-5.3-Codex**

この product split を見落として「GPT-5.4 mini が安いから全部置き換える」と考えると、実際の運用ではすぐ破綻します。

2026年3月の Reddit などで見えた混乱の多くは、plan や surface ごとの availability 変動に対する反応でした。ですが、それは durable product fact を変えません。現時点で GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex は **Codex 内で違う仕事をしている** のです。

## どの workflow でどちらを使うべきか

![GPT-5.4 mini と GPT-5.3-Codex の選び分けを示すルーティング図](https://www.aifreeapi.com/posts/ja/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/workflow-routing-map.png)

運用ルールとしては、次の表が最も使いやすいです。

| Workflow | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex | 理由 |
|---|---|---|---|
| 新しい API coding worker | Yes | Rarely | 安く、広い tool support を持ち、current default に近い |
| 大きな planner 配下の cheap subagent | Yes | Rarely | OpenAI がまさに mini の役割として説明している |
| screenshot-heavy / computer-use-like worker | Yes | Sometimes | OSWorld と tool posture が強い |
| terminal-heavy engineering | Sometimes | Yes | Terminal-Bench の差が大きい |
| Codex の local routine work | Yes | Sometimes | local quota と credit efficiency が良い |
| Codex cloud tasks | No | Yes | 現在の product slot が GPT-5.3-Codex |
| Codex GitHub code reviews | No | Yes | 現在の product slot が GPT-5.3-Codex |
| 深い specialist coding loop | Sometimes | Yes | 依然として specialist choice |

典型的な API チームなら、答えはかなり簡単です。**まず GPT-5.4 mini を default にして、terminal-heavy か specialist coding だけ GPT-5.3-Codex にルーティングする** のが良いでしょう。

典型的な Codex ヘビーユーザーなら、実際には **両方持つ** のが最も自然です。

- GPT-5.4 mini を cheap local work に使う
- GPT-5.3-Codex を cloud tasks、reviews、難しい coding lane に使う

新しいから全部 5.4 mini、specialist だから全部 Codex、という二者択一より、このほうがはるかに健全です。

## それでも GPT-5.3-Codex を残すべきケース

多くの比較記事は「GPT-5.4 mini は新しい。だからそれを使えばいい」で終わります。短くは済みますが、実務には足りません。

GPT-5.3-Codex が今でも意味を持つのは主に四つのケースです。

第一に、**terminal-heavy work**。shell operations、repo-local debugging、CLI 中心の開発では、GPT-5.3-Codex の benchmark profile がまだ最も説得力があります。

第二に、**Codex cloud workflows**。これが最も明快です。cloud tasks が必要なら、GPT-5.3-Codex を残すしかありません。

第三に、**Codex code reviews**。GitHub review flow が重要なチームでは、この一点だけで残す理由になります。

第四に、**fallback routing**。一つの永久勝者を探すのではなく、

- mini first を cheap current work に当てる
- Codex second を specialist coding と Codex cloud surfaces に当てる

という二段構えのほうが、現実の routing design としては強いです。

## FAQ

**GPT-5.4 mini は coding 全般で GPT-5.3-Codex より上ですか。**

完全にはそうではありません。公式値では GPT-5.3-Codex のほうが SWE-Bench Pro と Terminal-Bench 2.0 で強いです。一方で GPT-5.4 mini は API 価格が安く、現在の推奨 small model であり、computer-use-adjacent work に向いています。

**なぜ coding benchmarks では GPT-5.3-Codex が強いのに、default recommendation は GPT-5.4 mini なのですか。**

default recommendation は 1 行のベンチマークだけで決まりません。価格、tool support、rate limits、product direction、そして多くの coding system が実際には tool-and-agent system でもある、という運用現実で決まります。

**Codex の中で GPT-5.4 mini は GPT-5.3-Codex を置き換えますか。**

完全には置き換えません。少なくとも 2026年3月20日時点の Codex pricing page では、GPT-5.4 mini に cloud tasks と code reviews がありません。そこは GPT-5.3-Codex の仕事です。

**新しいチームは最初にどちらを試すべきですか。**

API なら **GPT-5.4 mini** を先に試すのが自然です。Codex-heavy なら **GPT-5.4 mini を local routine work** に、**GPT-5.3-Codex を cloud-task / review workflow** に当てる二本立てから始めるのが速いです。

## 最終的なおすすめ

チームに 1 行だけ持ち帰るなら、これで十分です。**新しい API coding と subagent work は GPT-5.4 mini を default にし、Codex の cloud tasks、reviews、terminal-heavy engineering は GPT-5.3-Codex を残す。**

この結論が単なる「新しい対古い」より強いのは、2026年3月の product reality にそのまま沿っているからです。

- GPT-5.4 mini は API で安く、default として置きやすい
- GPT-5.3-Codex は specialist coding profile をまだ保っている
- Codex の product behavior が、両者を today interchangeable ではなくしている

成熟した選び方は、片方を消すことではなく、両方を正しい lane に戻すことです。