# GPT-5.4 mini 对比 GPT-5.3-Codex：到底该把谁当默认编码模型？

> 截至 2026 年 3 月 20 日，GPT-5.4 mini 更适合作为新的 OpenAI API 与子代理默认选项，但 GPT-5.3-Codex 在终端重度编码、Codex cloud tasks 与 code reviews 里仍然有明确位置。

- Source: https://www.aifreeapi.com/zh/posts/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex
- Language: zh
- Published: 2026-03-20
- Updated: 2026-03-21
- Publisher: AI Free API (https://www.aifreeapi.com)

**新的 API 和子代理工作，优先用 `GPT-5.4 mini`；如果你是在 Codex 里做更重的专用编码任务，而且 code review、终端工作和更深的编码行为比小模型价格效率更重要，就继续用 `GPT-5.3-Codex`。**

把表面拆开后，这个对比才会清楚。在 API 里，`GPT-5.4 mini` 是很多高体量编码工作流里更便宜也更新的默认值；在 Codex 风格环境里，`GPT-5.3-Codex` 仍然保留更强的专用编码姿态。

![GPT-5.4 mini 与 GPT-5.3-Codex 对比总览图](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/cover.png)

## 要点速览

如果你只要一句结论，先记住这条规则：**新 API 构建与子代理默认用 GPT-5.4 mini；Codex 里的云任务、代码审查与终端重型编码继续保留 GPT-5.3-Codex。**

| 模型 | 最适合的场景 | 主要选择理由 | 主要不选理由 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 mini | 新 API 编码助手、低成本子代理、截图密集 worker、Codex 本地高频任务 | API 更便宜、工具面更宽、当前推荐路线更明确 | 编码专用基准不如 GPT-5.3-Codex，且当前不支持 Codex cloud tasks 与 code reviews |
| GPT-5.3-Codex | 终端重型编码、Codex 云任务、Codex 代码审查、深度专用编码链路 | SWE-Bench Pro 与 Terminal-Bench 画像更强，Codex 产品位更完整 | API 成本明显更高，也不再是当前“小模型默认推荐” |

最实用的决策规则如下：

- 如果你在 OpenAI API 里做新的编码 worker、tool caller 或 subagent，先从 **GPT-5.4 mini** 开始。
- 如果你的工作主要在 Codex 内，而且要用到 **cloud tasks** 或 **GitHub code reviews**，就必须继续保留 **GPT-5.3-Codex**。
- 如果你的工程流强依赖 shell、CLI、repo-local debugging 这类终端回路，GPT-5.3-Codex 仍然有非常现实的优势。
- 如果你是从 ChatGPT 里的模型名称反推 API 选型，请先停下来。那是不同表面，不该混着判断。

## GPT-5.4 mini 和 GPT-5.3-Codex 真正差在哪里

很多人会把这组对比误读成：“GPT-5.4 mini 是更便宜、更新的小一号 GPT-5.3-Codex。” 这其实并不准确。

按当前 OpenAI 官方模型页，两者有一组非常接近的顶层规格：

- **400K context window**
- **128K max output**
- **2025-08-31 knowledge cutoff**
- 支持文本与图像输入

如果你只看这些参数，会以为它们几乎是同一类模型。但真正决定选型的，从来不是这些“看起来相似”的静态指标，而是产品角色。

OpenAI 当前的 [Using GPT-5.4 指南](https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model) 直接把 `gpt-5.4-mini` 放在 **high-volume coding、computer use 和 agent workflows** 的推荐位上。它是“现在的小模型默认路线”。

而当前的 [GPT-5.3-Codex 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex) 仍然强调它是 **the most capable agentic coding model to date**，而且明确面向 **Codex 或类似环境**。这不是“全面默认”，而是“更窄、更深、更专用”的定位。

可以把这组差异理解成下面这张脑内路由表：

| 问题 | 更适合的模型 |
|---|---|
| 需要当前 API 小模型默认路线 | GPT-5.4 mini |
| 需要更深的专用编码位 | GPT-5.3-Codex |
| 需要 Codex cloud tasks / reviews | GPT-5.3-Codex |
| 需要便宜的日常本地编码流 | GPT-5.4 mini |

也就是说，这不是“一个模型彻底取代另一个模型”的故事，而是 **API 默认位** 与 **Codex 专用位** 的重新分工。

## 真正影响决策的基准差距

![GPT-5.4 mini 与 GPT-5.3-Codex 在 SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.0 和 OSWorld-Verified 上的对比图](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/benchmark-split-board.png)

OpenAI 没有在同一张官方表里直接把 GPT-5.4 mini 和 GPT-5.3-Codex 放在一起对打，但两个模型各自的发布文已经足够把分工看清楚。

来自 2026 年 3 月 17 日官方 [GPT-5.4 mini and nano 发布文](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/) 的关键分数是：

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

来自 2026 年 2 月 5 日官方 [GPT-5.3-Codex 发布文](https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/) 的关键分数是：

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

并排看，结论其实很稳定：

| 基准 | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex | 该怎么理解 |
|---|---:|---:|---|
| SWE-Bench Pro | 54.4% | 56.8% | GPT-5.3-Codex 仍然更像“专用编码强者” |
| Terminal-Bench 2.0 | 60.0% | 77.3% | GPT-5.3-Codex 在终端型工程循环上优势很大 |
| OSWorld-Verified | 72.1% | 64.7% | GPT-5.4 mini 更适合截图驱动、computer-use 邻近工作流 |

这里最重要的不是谁赢了几行，而是 **赢在哪一类工作里**。

如果你的真实工作像这样：

- shell 命令来回迭代
- 本地仓库调试
- CLI 工具链修修补补
- 构建脚本与测试循环

那 GPT-5.3-Codex 的优势不是象征性的，而是会真实体现在完成路径上。特别是 Terminal-Bench 2.0 的差距，已经大到不能被一句“新模型更新”掩盖。

但如果你的工作更像：

- 需要看截图或界面状态
- 是更广义的 tool use worker
- 在大 orchestrator 里承担便宜的 subagent 角色
- 更接近 computer use 而不是纯终端链路

那 GPT-5.4 mini 会更顺手。它在 OSWorld-Verified 上的领先，本质上就是在提示你：GPT-5.4 mini 对 UI-grounded、screen-grounded、computer-use-like 的工作更友好。

所以这组基准真正给出的不是“单一冠军”，而是：

- **GPT-5.3-Codex 赢更深的编码专用赛道**
- **GPT-5.4 mini 赢更便宜、更新、也更贴近现代 agent/电脑操作的小模型赛道**

如果你还在犹豫是不是应该直接上大模型，而不是在这两个小模型里做取舍，可以继续看我们已写好的 [GPT-5.4 vs GPT-5.3-Codex](/zh/posts/gpt-5-4-vs-gpt-5-3-codex)。

## API 价格、工具支持与限额现实

价格是 GPT-5.4 mini 把“建议优先测试”变成“几乎应该默认先上”的关键原因。

按照 2026 年 3 月 20 日核对的官方模型页：

| 规格 | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|
| 输入价格 | $0.75 / 1M tokens | $1.75 / 1M tokens |
| 缓存输入 | $0.075 / 1M tokens | $0.175 / 1M tokens |
| 输出价格 | $4.50 / 1M tokens | $14.00 / 1M tokens |
| Context window | 400K | 400K |
| Max output | 128K | 128K |
| Knowledge cutoff | 2025-08-31 | 2025-08-31 |

这跟不少人直觉相反。GPT-5.3-Codex 并不是更省钱的“老 Codex 选项”，相反，**GPT-5.4 mini 在 API 里明显更便宜**：

- 输入价格不到一半
- 缓存输入也不到一半
- 输出价格甚至不到三分之一

如果你是在做纯 API 路由，那么在绝大多数情况下，GPT-5.3-Codex 都不应该成为“默认先试”的那个模型。

工具面同样偏向 GPT-5.4 mini。当前 [GPT-5.4 mini 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.4-mini) 给出的工具支持包括：

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

而 [GPT-5.3-Codex 模型页](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex) 展示的是更窄的一组能力，更强调 structured outputs、function calling 与 Codex 型环境适配，而不是当前 GPT-5.4 mini 那种更完整的 Responses 工具矩阵。

连公开限额画像也对 GPT-5.4 mini 更友好。当前官方页面给出的 TPM 对比是：

| 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 |

所以如果你的问题是“新的 API 编码 worker 默认先试谁”，答案其实很直接：**先试 GPT-5.4 mini，除非你非常确定自己的工作负载属于 GPT-5.3-Codex 的专用编码甜区。**

如果你还在比较新的 mini 线和旧的通用 mini 线，可以连着看我们的 [GPT-5.4 mini vs GPT-5 mini](/zh/posts/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-mini)。

## Codex 会把推荐结论改写掉

![展示 GPT-5.4 mini 适合 Codex 本地任务、GPT-5.3-Codex 适合云任务与代码审查的能力图](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/codex-capability-board.png)

这一段才是当前很多比较页真正漏掉的部分。

在 Codex 里，GPT-5.4 mini 不是 GPT-5.3-Codex 的完整替代品。

当前 [Codex pricing 页面](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) 给出的关键信息是：

- GPT-5.4 mini 的本地消息额度最多可达 **3.3 倍**
- GPT-5.4 mini 平均本地任务大约消耗 **2 credits**
- GPT-5.3-Codex 平均本地任务大约消耗 **5 credits**

这让 GPT-5.4 mini 非常适合：

- Codex 里的日常本地编码任务
- 高频小修小改
- 本地快速读写文件
- 需要把本地消息额度拉得更长的支撑型工作

但同一页面也明确写了另外一半事实：

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

这正是为什么本文不能用一句“新模型更便宜，所以直接替代”来结束。

如果你的 Codex 工作流依赖：

- **cloud tasks**
- **GitHub code reviews**
- 更重的专用编码回路

那 GPT-5.3-Codex 现在仍然是必须保留的那条路。

所以 Codex 里的推荐结论应该拆成两半：

- **Codex 本地日常任务：优先 GPT-5.4 mini**
- **Codex 云任务与代码审查：继续 GPT-5.3-Codex**

这也是为什么 2026 年 3 月很多社区讨论会让人觉得“模型好像被换来换去”。Reddit 上的讨论更多反映的是不同产品面与套餐里的可见性变化，不改变眼下这个更稳定的事实：**GPT-5.4 mini 和 GPT-5.3-Codex 目前在 Codex 里承担的是不同工作。**

## 每种工作流到底该怎么选

![决策树展示何时使用 GPT-5.4 mini，何时仍应选择 GPT-5.3-Codex](https://www.aifreeapi.com/posts/zh/gpt-5-4-mini-vs-gpt-5-3-codex/img/workflow-routing-map.png)

如果你要把这篇文章压缩成可执行路由，可以直接按下面这张表来：

| 工作流 | GPT-5.4 mini | GPT-5.3-Codex | 为什么 |
|---|---|---|---|
| 新 API 默认编码 worker | Yes | Rarely | GPT-5.4 mini 更便宜、更新、工具更宽 |
| 大模型下的便宜 subagent | Yes | Rarely | 这正是 mini 当前被推荐的工作 |
| 截图密集或 computer-use 邻近 worker | Yes | Sometimes | GPT-5.4 mini 的 OSWorld 画像更强 |
| 终端重型工程循环 | Sometimes | Yes | GPT-5.3-Codex 的 Terminal-Bench 优势非常明显 |
| Codex 本地日常任务 | Yes | Sometimes | GPT-5.4 mini 本地额度更划算 |
| Codex cloud tasks | No | Yes | GPT-5.3-Codex 仍然是当前支持位 |
| Codex GitHub code reviews | No | Yes | GPT-5.3-Codex 仍然是当前支持位 |
| 深度专用编码链路 | Sometimes | Yes | GPT-5.3-Codex 仍然更像“编码专家模型” |

对多数 API 团队而言，最好的设计不是强行只留一个模型，而是：

- 先让 **GPT-5.4 mini** 承担默认低成本编码与子代理任务
- 再让 **GPT-5.3-Codex** 承担终端重型与 Codex 云任务任务

这比“因为它更旧或更专用，所以默认一直用它”要健康得多。

## GPT-5.3-Codex 仍然合理的四种情况

很多页面会把文章写成一句话：“GPT-5.4 mini 更新，所以直接用它。” 这么写虽然省事，但并不够准确。

GPT-5.3-Codex 现在仍然有四种非常现实的存在理由。

第一，**终端重型工作**。如果你的真实任务像 repo-local debugging、shell loop、脚本修复、构建链排错，那 GPT-5.3-Codex 的基准优势不只是“名义上的强”，而是直接对应工作流。

第二，**Codex 云任务**。这条理由最干净。如果你要 cloud tasks，GPT-5.3-Codex 不是“也许更好”，而是“当前就是支持位”。

第三，**Codex 代码审查**。只要团队依赖 GitHub review 流程，这一点就不是可选项。

第四，**作为第二路 fallback routing**。有些团队最不该问的问题就是“谁是永远的冠军”。更好的问法是：

- 默认的小模型工作由谁承担
- 真正偏专用编码的任务该分流给谁

在这个框架下，GPT-5.4 mini 与 GPT-5.3-Codex 最自然的关系不是替代，而是分工。

如果你还想看 GPT-5.3-Codex 和其他旗舰编码模型相比是什么位置，可以继续看 [GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 对比](/zh/posts/gpt-5-3-codex-vs-claude-opus-4-6)。

## FAQ

**GPT-5.4 mini 的编码能力已经全面超过 GPT-5.3-Codex 了吗？**

没有。按官方发布文，GPT-5.3-Codex 在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 上仍然更强。GPT-5.4 mini 的优势在于 API 成本、工具面、当前推荐位，以及对 computer-use 邻近任务的更好适配。

**既然 GPT-5.3-Codex 编码基准更强，为什么默认还是建议先试 GPT-5.4 mini？**

因为默认建议并不是只由一行基准决定。真正决定默认值的是整张运营图：API 成本、工具支持、公开限额、当前产品方向，以及大量“编码系统其实也是工具系统和 agent 系统”的现实。

**GPT-5.4 mini 会在 Codex 里完全替代 GPT-5.3-Codex 吗？**

不会。至少就 2026 年 3 月 20 日官方 Codex pricing 页面而言，GPT-5.4 mini 还不支持 cloud tasks 和 code reviews，所以它不能完整接管 GPT-5.3-Codex 的工作。

**新团队第一轮测试应该先测谁？**

如果你是 API 团队，先测 **GPT-5.4 mini**。如果你是 Codex 重度团队，最有效率的做法通常是同时保留两条路：**GPT-5.4 mini 跑本地日常任务，GPT-5.3-Codex 跑 cloud tasks、reviews 和更重的终端编码流。**

## 最终建议

如果你只想带一句话回去给团队，就用这句：**新的 API 编码与子代理，先上 GPT-5.4 mini；但只要你的工作流涉及 Codex 云任务、代码审查或终端重型工程，GPT-5.3-Codex 仍然必须保留。**

这个结论之所以比“新旧模型之争”更可靠，是因为它更接近 2026 年 3 月的真实产品状态：

- GPT-5.4 mini 在 API 里更便宜、也更有默认位
- GPT-5.3-Codex 仍然保留更强的专用编码画像
- Codex 的产品支持差异意味着两者今天并不互相等价

真正成熟的选型方式，不是逼自己只信一个赢家，而是把两个模型放回它们各自最合适的工作流里。