Belangrijkste inzichten
- Generalist vs specialist: GPT-5.4 voegt coding, redeneren en computer use samen in een enkel model, terwijl GPT-5.3 Codex speciaal gebouwd is voor code -- die specialisatie geeft Codex nog steeds een voorsprong van 2.2-punten op Terminal-Bench 2.0 (77.3% vs 75.1%).
- GPT-5.4 is token-efficiënter: 47% minder tokens bij complexe taken kan de hogere prijs per token ($2.50 vs $1.75) compenseren, waardoor GPT-5.4 goedkoper is per taak voor complexe redeneer-workflows.
- Codex is sneller en goedkoper voor kleine taken: Met een throughput van 61.9 tokens/sec en $1.75 per miljoen input tokens, wint Codex voor high-volume, terminal-intensieve workflows waar snelheid telt.
- Computer use op bovenmenselijk niveau: GPT-5.4's 75% OSWorld-score (vs Codex's 64%) overtreft de menselijke expert-baseline -- als je workflow desktop-automatisering vereist, is de upgrade duidelijk.
- Consolidatietrend is helder: OpenAI trekt GPT-5.2 Thinking terug op June 5, 2026, wat aangeeft dat GPT-5.4 de beoogde opvolger is voor alle GPT-5.x modellen.
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex: Moet je upgraden?
March 9, 2026 — Vier dagen geleden bracht OpenAI GPT-5.4 uit. Een maand daarvoor lanceerden ze GPT-5.3 Codex, het specialistische programmeermodel dat veel ontwikkelaars net klaar zijn met integreren. Nu de vraag: moet je Codex vervangen door 5.4, of is Codex nog steeds de betere tool voor de klus?
Het antwoord is niet zo simpel als "nieuwer is beter." GPT-5.4 voegt coding, redeneren en computer use samen in een enkel model. GPT-5.3 Codex is speciaal gebouwd voor code. Die specialisatie telt nog steeds in bepaalde workflows.
Hier is de volledige vergelijking met benchmarks, prijzen en een concrete migratie-gids.
TL;DR: Welk model wint waar?
| Gebruiksscenario | Winnaar | Waarom |
|---|---|---|
| Algemeen programmeren (SWE-bench) | Gelijkspel | Beiden behalen ~80% op SWE-bench Verified |
| Terminal-gebaseerde taken | GPT-5.3 Codex | 77.3% vs 75.1% op Terminal-Bench 2.0 |
| Desktop-automatisering | GPT-5.4 | 75% OSWorld — overtreft menselijke baseline |
| Kenniswerk | GPT-5.4 | 83% GDPval over 44 beroepen |
| Analyse van grote codebases | GPT-5.4 | 1.05M context vs 400K tokens |
| Token-efficiëntie | GPT-5.4 | 47% minder tokens bij complexe taken |
| Pure snelheid | GPT-5.3 Codex | 61.9 tokens/sec throughput |
| Lagere inputkosten | GPT-5.3 Codex | $1.75 vs $2.50 per miljoen input tokens |
| Toolgebruik / agents | GPT-5.4 | 54.6% vs 51.9% op Toolathlon |
Kort verdict: Upgrade naar GPT-5.4 als je computer use, een grote context of een enkel model voor alles nodig hebt. Blijf bij GPT-5.3 Codex als je werk terminal-intensief en gevoelig voor snelheid is.
Benchmark Diepe Duik
Hier zijn de cijfers, naast elkaar. GPT-5.2 is opgenomen waar data beschikbaar is, aangezien veel ontwikkelaars nog op dat model zitten.
| Benchmark | GPT-5.4 | GPT-5.3 Codex | GPT-5.2 | Wat het meet |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 57.7% | 56.8% | -- | Complexe meerstaps software engineering |
| SWE-Bench Verified | ~80% | ~80% | -- | Oplossen van echte GitHub issues |
| Terminal-Bench 2.0 | 75.1% | 77.3% | -- | Autonome terminal-operaties |
| OSWorld-Verified | 75% | 64% | -- | Desktop computer use taken |
| GDPval | 83% | niet gebenchmarkt | 70.9% | Professioneel kenniswerk (44 beroepen) |
| Toolathlon | 54.6% | 51.9% | -- | Agentische taken met meerdere tools |
| Menselijke baseline (OSWorld) | 72.4% | -- | -- | Prestaties van menselijke experts |
De cijfers interpreteren
SWE-Bench is in feite een gelijkspel. Beide modellen lossen ongeveer 80% van de geverifieerde GitHub issues op, wat betekent dat je geen verschil in programmeerkwaliteit zult merken bij standaard ontwikkelwerk. GPT-5.4 loopt iets voor op de moeilijkere SWE-Bench Pro variant (57.7% vs 56.8%), maar het verschil is klein.
Terminal-Bench 2.0 is waar GPT-5.3 Codex nog steeds wint. Een voorsprong van 2.2-punten (77.3% vs 75.1%) telt als je workflow veel terminal-interactie bevat — git-operaties, build-systemen, shell-scripting, debugging via CLI. Hier komt de specialisatie van Codex naar voren.
OSWorld is het opvallende resultaat van GPT-5.4. Met 75% overtreft het de menselijke expert-baseline van 72.4%. Dit is native computer use: op knoppen klikken, formulieren invullen, navigeren door desktop-applicaties. GPT-5.3 Codex scoorde 64% — capabel, maar niet op menselijk niveau.
GDPval vertelt een duidelijk verhaal voor niet-programmeertaken. GPT-5.4 met 83% verplettert de 70.9% van GPT-5.2 op het gebied van professioneel kenniswerk. Als je ontwikkelaars documentatie schrijven, vereisten analyseren of cross-functioneel werk doen, is dit belangrijk.
Prijzen: De Echte Kostenvergelijking
Ruwe token-prijzen vertellen niet het hele verhaal. Je moet rekening houden met token-efficiëntie en context-toeslagen.
Prijs per Token
| Model | Input (per 1M) | Output (per 1M) | Context Window | Max Output |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | 1,050,000 tokens | 128K tokens |
| GPT-5.4 Pro | $30.00 | $180.00 | 1,050,000 tokens | 128K tokens |
| GPT-5.3 Codex | $1.75 | $14.00 | 400,000 tokens | -- |
De verborgen rekenkunde
GPT-5.3 Codex lijkt goedkoper op papier: $1.75 vs $2.50 per miljoen input tokens, $14 vs $15 per miljoen output tokens. Maar overweeg twee factoren:
-
Token-efficiëntie. OpenAI meldt dat GPT-5.4 47% minder tokens gebruikt bij complexe taken. Als een Codex-verzoek 10,000 tokens verbruikt, kan dezelfde taak op GPT-5.4 5,300 tokens verbruiken. Bij die ratio kan GPT-5.4 goedkoper zijn per taak, ondanks het hogere tarief per token.
-
Context-toeslag. GPT-5.4 verdubbelt de inputkosten boven 272K tokens. Als je routinematig grote contexten vult, springt je effectieve inputprijs naar $5.00 per miljoen tokens. Voor het inladen van enorme codebases loopt dit op.
Kostenschatting per workload
| Type workload | Goedkopere optie | Notities |
|---|---|---|
| Kleine taken (<10K tokens) | GPT-5.3 Codex | Lagere basisprijs wint |
| Complexe redeneertaken | GPT-5.4 | 47% token-besparing compenseert prijs |
| Grote context (>272K) | GPT-5.3 Codex | Vermijd GPT-5.4 toeslag |
| Gemengd programmeren + kenniswerk | GPT-5.4 | Eén model in plaats van twee |
Wat GPT-5.4 beter doet
1. Native Computer Use
Dit is de belangrijkste functie. GPT-5.4 kan autonoom desktop-applicaties bedienen — navigeren door UI's, op elementen klikken, formulieren invullen, tussen vensters schakelen. Met 75% op OSWorld-Verified verslaat het de menselijke expert-baseline van 72.4%.
Voor ontwikkelaars betekent dit:
- Geautomatiseerde QA-tests die communiceren met echte UI's, niet alleen headless browsers
- Desktop-workflow automatisering (Jira, Slack, spreadsheets) als onderdeel van coding pipelines
- End-to-end testen die echt gebruikersgedrag spiegelen
GPT-5.3 Codex scoorde 64% op OSWorld. Functioneel, maar niet betrouwbaar genoeg voor productie-automatisering.
2. Kenniswerk buiten code
Met 83% op GDPval (voor 44 professionele beroepen) handelt GPT-5.4 de niet-programmeerkant van ontwikkeling veel beter af. Denk aan: het schrijven van technische specificaties, het analyseren van productvereisten, het opstellen van architectuurdocumenten, het beoordelen van compliance-beleid.
GPT-5.2 scoorde 70.9% op dezelfde benchmark. GPT-5.3 Codex is hier helemaal niet gebenchmarkt — het is gebouwd voor code, niet voor cross-functioneel werk.
3. Enorm Context Window
GPT-5.4 ondersteunt 1,050,000 tokens aan context met maximaal 128K tokens aan output. GPT-5.3 Codex is beperkt tot 400K tokens.
In de praktijk kan GPT-5.4 een volledige middelgrote codebase in een enkele prompt inladen. Voor monorepo-analyse, grootschalige refactoring of het begrijpen van legacy-systemen is dit een groot voordeel.
4. Token-efficiëntie
GPT-5.4 gebruikt 47% minder tokens bij complexe taken. Dit betekent snellere antwoorden, lagere kosten bij complex werk en minder context die verloren gaat aan uitgebreide redeneerketens. Als je ooit contextlimieten hebt bereikt tijdens een gesprek met Codex, geeft GPT-5.4 je aanzienlijk meer ruimte.
5. Agentisch Toolgebruik
GPT-5.4 scoort 54.6% op Toolathlon vs 51.9% voor GPT-5.3 Codex. Wanneer je AI-agent meerdere tools moet koppelen — zoeken op het web, bestanden lezen, API's aanroepen, code schrijven, tests uitvoeren — is GPT-5.4 betrouwbaarder in het orkestreren van de volledige reeks.
Waar GPT-5.3 Codex nog steeds wint
1. Terminal-gebaseerde ontwikkeling
Terminal-Bench 2.0: 77.3% voor Codex vs 75.1% for GPT-5.4. Als je dagelijkse workflow terminal-gecentreerd is — SSH-sessies, CLI-debugging, git-operaties, probleemoplossing in build-systemen — blijft Codex het betere model. Het gat van 2.2-punten is consistent over terminal-subtaken.
2. Pure snelheid
GPT-5.3 Codex draait op 61.9 tokens per seconde. Voor interactief programmeren waarbij je wacht op aanvullingen in je IDE, is de snelheid merkbaar. De throughput van GPT-5.4 is niet officieel op hetzelfde niveau gebenchmarkt, maar het optimaliseert voor kwaliteit boven snelheid.
3. Lagere prijs voor input-tokens
Met $1.75 per miljoen input tokens (vs $2.50 voor GPT-5.4) is Codex 30% goedkoper op input. Voor high-volume pipelines die grote prompts verzenden — CI/CD code reviews, batchverwerking, geautomatiseerde refactoring — tellen de besparingen op.
Dit voordeel blijft vooral gelden als je onder de 272K tokens blijft en de context-toeslag van GPT-5.4 volledig vermijdt.
Migratie-gids: Wanneer moet je upgraden?
Upgrade nu naar GPT-5.4 als:
- Je computer use / desktop-automatiseringsmogelijkheden nodig hebt
- Je taken zowel programmeer- als niet-programmeertaken bevatten (specs, docs, onderzoek)
- Je routinematig werkt met codebases groter dan 400K tokens
- Je één model wilt in plaats van te jongleren met Codex voor code en een ander model voor redeneren
- Je op GPT-5.2 zit (het gaat uit de vaart op June 5, 2026 — wacht niet)
Blijf bij GPT-5.3 Codex als:
- Je workflow bijna volledig bestaat uit terminal-gebaseerd programmeren
- Snelheid belangrijker is dan een breed scala aan mogelijkheden
- Je grote volumes input-tokens verwerkt en de laagste kosten per token wilt
- Je midden in een sprint zit en geen risico wilt lopen op regressies door een modelwissel
Migratie-checklist
- Wissel de model ID in je API-calls. Test eerst in een staging-omgeving.
- Benchmark je specifieke taken. Generieke benchmarks voorspellen niet altijd jouw workload. Haal je top 10 meest voorkomende prompts door beide modellen en vergelijk.
- Pas de context-strategie aan. Met 1.05M tokens beschikbaar kun je meer context per verzoek sturen — maar let op de drempel voor de 272K toeslag.
- Beoordeel token-gebruik. De 47% token-besparing van GPT-5.4 kan je kostenprognoses veranderen. Monitor het werkelijke verbruik gedurende de eerste week.
- Test computer use apart. Als je van plan bent desktop-automatisering te gebruiken, behandel dit dan als de uitrol van een nieuwe functie, niet alleen als een modelwissel.
Hoe GPT-5.4 en Codex zich verhouden tot concurrenten
GPT-5.4 bestaat niet in een vacuüm. Dit is hoe het competitieve landschap eruitziet vanaf March 2026:
| Model | SWE-Bench Verified | Beste voor |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.9% | Complexe refactoring van meerdere bestanden, security audits |
| GPT-5.4 | ~80% | Generalist: coding + redeneren + computer use |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% | Hoogwaardige coding voor een lagere prijs |
| GPT-5.3 Codex | ~80% | Terminal-intensieve coding, snelheid |
Claude Opus 4.6 voert nog steeds de SWE-bench lijst aan met 80.9%. Als je primaire behoefte complexe software engineering is — grote refactors, wijzigingen in meerdere bestanden, diepe architecturale analyse — blijft Opus de topkeuze voor puur programmeren. Claude Sonnet 4.6 is met 79.6% ook competitief en heeft een lagere prijs.
Het onderscheidend vermogen van GPT-5.4 is de breedte. Geen enkel ander model combineert programmeren op het ~80% SWE-bench niveau, computer use op 75% OSWorld (boven de menselijke baseline) en kenniswerk op 83% GDPval. Als je één model wilt dat alles afhandelt, is GPT-5.4 momenteel de beste optie.
Eindoordeel
GPT-5.4 is de juiste standaardkeuze voor de meeste ontwikkelaars. Het evenaart GPT-5.3 Codex qua programmeerkwaliteit, voegt computer use en kenniswerk toe, en biedt een 2.5x zo groot context window. De verbetering van 47% in token-efficiëntie betekent dat het per taak goedkoper kan zijn, ondanks de hogere prijs per token.
GPT-5.3 Codex bewijst zijn waarde in twee scenario's: terminal-intensieve workflows waar het nog steeds met 2.2 punten leidt, en high-volume input pipelines waar het tarief van $1.75 per miljoen input echt geld bespaart.
Als je nog steeds op GPT-5.2 zit, upgrade dan nu. Het gaat uit de vaart op June 5, 2026, en GPT-5.4 presteert beter op elke benchmark met beschikbare data.
Voor de beste programmeerresultaten ongeacht de leverancier, blijft Claude Opus 4.6 met 80.9% SWE-bench de leider in pure software engineering. Overweeg een multi-model strategie: GPT-5.4 voor generalistische taken en computer use, Claude voor diep programmeerwerk.
