Kluczowe wnioski
- Generalista vs specjalista: GPT-5.4 łączy kodowanie, rozumowanie i korzystanie z komputera w jednym modelu, podczas gdy GPT-5.3 Codex został stworzony specjalnie do kodu — ta specjalizacja wciąż daje Codex przewagę 2.2 punktu w Terminal-Bench 2.0 (77.3% vs 75.1%).
- GPT-5.4 jest bardziej wydajny pod względem tokens: 47% mniej tokens w złożonych zadaniach może zrekompensować wyższą cenę za tokens ($2.50 vs $1.75), sprawiając, że GPT-5.4 jest tańszy w przeliczeniu na zadanie w procesach roboczych wymagających złożonego rozumowania.
- Codex jest szybszy i tańszy w małych zadaniach: Przy przepustowości 61.9 tokens/sec i cenie $1.75 za milion wejściowych tokens, Codex wygrywa w masowych procesach roboczych intensywnie wykorzystujących terminal, gdzie liczy się prędkość.
- Korzystanie z komputera na poziomie nadludzkim: Wynik 75% modelu GPT-5.4 w OSWorld (w porównaniu do 64% Codex) przekracza bazowy poziom ludzkiego eksperta — jeśli Twój proces roboczy wymaga automatyzacji pulpitu, wybór jest jasny.
- Trend konsolidacji jest wyraźny: OpenAI wycofuje GPT-5.2 Thinking w dniu June 5, 2026, sygnalizując, że GPT-5.4 jest zamierzonym następcą wszystkich modeli GPT-5.x.
GPT-5.4 vs GPT-5.3 Codex: Czy warto przejść na wyższą wersję?
March 9, 2026 — Cztery dni temu OpenAI wydało GPT-5.4. Miesiąc wcześniej wydali GPT-5.3 Codex, specjalistyczny model do kodowania, który wielu programistów właśnie skończyło wdrażać. Teraz pojawia się pytanie: czy porzucić Codex i przejść na 5.4, czy może Codex wciąż jest lepszym narzędziem do pracy?
Odpowiedź nie jest tak prosta jak "nowsze znaczy lepsze". GPT-5.4 łączy kodowanie, rozumowanie i korzystanie z komputera w jednym modelu. GPT-5.3 Codex został stworzony specjalnie do kodu. Ta specjalizacja wciąż ma znaczenie w niektórych procesach roboczych.
Oto pełne porównanie z testami porównawczymi, cennikiem i konkretnym przewodnikiem po migracji.
TL;DR: Który model wygrywa i gdzie?
| Przypadek użycia | Zwycięzca | Dlaczego |
|---|---|---|
| Ogólne kodowanie (SWE-bench) | Remis | Oba osiągają ~80% na SWE-bench Verified |
| Zadania oparte na terminalu | GPT-5.3 Codex | 77.3% vs 75.1% na Terminal-Bench 2.0 |
| Automatyzacja pulpitu | GPT-5.4 | 75% OSWorld — przekracza ludzki poziom bazowy |
| Praca oparta na wiedzy | GPT-5.4 | 83% GDPval w 44 zawodach |
| Analiza dużych baz kodu | GPT-5.4 | 1.05M kontekstu vs 400K tokens |
| Wydajność tokens | GPT-5.4 | 47% mniej tokens w złożonych zadaniach |
| Surowa prędkość | GPT-5.3 Codex | 61.9 tokens/sec przepustowości |
| Niższy koszt wejściowy | GPT-5.3 Codex | $1.75 vs $2.50 za milion wejściowych tokens |
| Użycie narzędzi / agents | GPT-5.4 | 54.6% vs 51.9% na Toolathlon |
Szybki werdykt: Przejdź na GPT-5.4, jeśli potrzebujesz korzystania z komputera, dużego kontekstu lub jednego modelu do wszystkiego. Pozostań przy GPT-5.3 Codex, jeśli Twoja praca opiera się głównie na terminalu i wymaga dużej szybkości.
Szczegółowa analiza testów porównawczych
Oto liczby zestawione obok siebie. GPT-5.2 został uwzględniony tam, gdzie istnieją dane, ponieważ wielu programistów wciąż korzysta z tego modelu.
| Benchmark | GPT-5.4 | GPT-5.3 Codex | GPT-5.2 | Co mierzy |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 57.7% | 56.8% | -- | Złożona wieloetapowa inżynieria oprogramowania |
| SWE-Bench Verified | ~80% | ~80% | -- | Rozwiązywanie rzeczywistych problemów z GitHub |
| Terminal-Bench 2.0 | 75.1% | 77.3% | -- | Autonomiczne operacje w terminalu |
| OSWorld-Verified | 75% | 64% | -- | Zadania związane z korzystaniem z komputera stacjonarnego |
| GDPval | 83% | nie testowano | 70.9% | Profesjonalna praca oparta na wiedzy (44 zawody) |
| Toolathlon | 54.6% | 51.9% | -- | Agentowe zadania wielonarzędziowe |
| Ludzki poziom bazowy (OSWorld) | 72.4% | -- | -- | Wyniki ludzkiego eksperta |
Interpretacja wyników
SWE-Bench to zasadniczo remis. Oba modele rozwiązują około 80% zweryfikowanych problemów GitHub, co oznacza, że nie zauważysz różnicy w jakości kodowania w standardowych pracach programistycznych. GPT-5.4 nieznacznie wyprzedza rywala w trudniejszym wariancie SWE-Bench Pro (57.7% vs 56.8%), ale różnica jest niewielka.
Terminal-Bench 2.0 to miejsce, w którym GPT-5.3 Codex wciąż wygrywa. Przewaga 2.2 punktu (77.3% vs 75.1%) ma znaczenie, jeśli Twój proces roboczy obejmuje intensywne interakcje z terminalem — operacje git, systemy budowania, skryptowanie powłoki, debugowanie przez CLI. Tu uwidacznia się specjalizacja Codex.
OSWorld to wyróżniający się wynik GPT-5.4. Na poziomie 75% przekracza on bazowy poziom ludzkiego eksperta wynoszący 72.4%. Jest to natywne korzystanie z komputera: klikanie przycisków, wypełnianie formularzy, nawigowanie po aplikacjach stacjonarnych. GPT-5.3 Codex uzyskał 64% — jest zdolny do tych zadań, ale nie na ludzkim poziomie.
GDPval jasno pokazuje przewagę w zadaniach niezwiązanych z kodowaniem. GPT-5.4 z wynikiem 83% miażdży 70.9% modelu GPT-5.2 w profesjonalnej pracy opartenej na wiedzy. Jeśli Twoi programiści piszą dokumentację, analizują wymagania lub wykonują prace międzyfunkcyjne, ma to kluczowe znaczenie.
Cennik: Rzeczywiste porównanie kosztów
Surowy cennik tokens nie oddaje całego obrazu. Należy wziąć pod uwagę wydajność tokens i dopłaty za kontekst.
Cennik za token
| Model | Wejście (za 1M) | Wyjście (za 1M) | Okno kontekstowe | Maksymalne wyjście |
|---|---|---|---|---|
| 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 | -- |
Ukryta matematyka
GPT-5.3 Codex wygląda na tańszy na papierze: $1.75 vs $2.50 za milion wejściowych tokens, $14 vs $15 za milion wyjściowych tokens. Należy jednak rozważyć dwa czynniki:
-
Wydajność tokens. OpenAI raportuje, że GPT-5.4 zużywa 47% mniej tokens w złożonych zadaniach. Jeśli żądanie w Codex konsumuje 10,000 tokens, to samo zadanie w GPT-5.4 może skonsumować 5,300. Przy takim stosunku GPT-5.4 może być tańszy w przeliczeniu na zadanie pomimo wyższej stawki za tokens.
-
Dopłata za kontekst. GPT-5.4 podwaja koszt wejściowy powyżej 272K tokens. Jeśli rutynowo wypełniasz duże konteksty, Twoja efektywna cena wejściowa skacze do $5.00 za milion tokens. W przypadku analizy ogromnych baz kodu te koszty się sumują.
Szacunkowy koszt według obciążenia pracą
| Typ obciążenia pracą | Tańsza opcja | Notatki |
|---|---|---|
| Małe zadania (<10K tokens) | GPT-5.3 Codex | Niższa cena bazowa wygrywa |
| Złożone zadania rozumowania | GPT-5.4 | 47% oszczędności tokens rekompensuje cenę |
| Duży kontekst (>272K) | GPT-5.3 Codex | Unikasz dopłaty w GPT-5.4 |
| Mieszane kodowanie + praca umysłowa | GPT-5.4 | Jeden model zamiast dwóch |
Co GPT-5.4 robi lepiej
1. Natywne korzystanie z komputera
To jest główna funkcja. GPT-5.4 może autonomicznie obsługiwać aplikacje stacjonarne — nawigować po UI, klikać elementy, wypełniać formularze i przełączać się między oknami. Z wynikiem 75% w OSWorld-Verified pokonuje ludzki poziom bazowy wynoszący 72.4%.
Dla programistów oznacza to:
- Zautomatyzowane testy QA wchodzące w interakcję z rzeczywistymi UI, a nie tylko przeglądarkami headless
- Automatyzację procesów roboczych na pulpicie (Jira, Slack, arkusze kalkulacyjne) jako część rurociągów kodowania
- Testowanie end-to-end, które odzwierciedla rzeczywiste zachowanie użytkownika
GPT-5.3 Codex uzyskał 64% w OSWorld. Jest funkcjonalny, ale niewystarczająco niezawodny do automatyzacji produkcyjnej.
2. Praca oparta na wiedzy poza kodem
Z wynikiem 83% w GDPval (obejmującym 44 profesjonalne zawody), GPT-5.4 znacznie lepiej radzi sobie z elementami programowania niebędącymi czystym kodem. Pomyśl o: pisaniu specyfikacji technicznych, analizowaniu wymagań produktowych, szkicowaniu dokumentów architektury, przeglądaniu polityk zgodności.
GPT-5.2 uzyskał 70.9% w tym samym teście. GPT-5.3 Codex w ogóle nie był tu testowany — został zbudowany do kodu, a nie do pracy międzyfunkcyjnej.
3. Ogromne okno kontekstowe
GPT-5.4 obsługuje 1,050,000 tokens kontekstu z wyjściem do 128K tokens. GPT-5.3 Codex zatrzymuje się na 400K tokens.
W praktyce GPT-5.4 może przyjąć całą średniej wielkości bazę kodu w jednym prompcie. W przypadku analizy monorepo, refaktoryzacji na dużą skalę lub zrozumienia systemów legacy jest to ogromna zaleta.
4. Wydajność tokens
GPT-5.4 zużywa 47% mniej tokens w złożonych zadaniach. Oznacza to szybsze odpowiedzi, niższe koszty złożonych prac i mniej kontekstu marnowanego na rozwlekłe łańcuchy rozumowania. Jeśli kiedykolwiek uderzyłeś w limity kontekstu w połowie rozmowy z Codex, GPT-5.4 daje Ci znacznie więcej miejsca.
5. Agentowe użycie narzędzi
GPT-5.4 osiąga 54.6% w Toolathlon w porównaniu do 51.9% dla GPT-5.3 Codex. Gdy Twój agent AI musi łączyć wiele narzędzi — przeszukiwać sieć, czytać pliki, wywoływać API, pisać kod, uruchamiać testy — GPT-5.4 jest bardziej niezawodny w koordynowaniu pełnej sekwencji.
Gdzie GPT-5.3 Codex wciąż wygrywa
1. Programowanie oparte na terminalu
Terminal-Bench 2.0: 77.3% dla Codex vs 75.1% dla GPT-5.4. Jeśli Twój codzienny proces roboczy koncentruje się na terminalu — sesje SSH, debugowanie CLI, operacje git, rozwiązywanie problemów z systemami budowania — Codex pozostaje lepszym modelem. Różnica 2.2 punktu jest spójna we wszystkich podzadaniach terminalowych.
2. Surowa prędkość
GPT-5.3 Codex działa z prędkością 61.9 tokens na sekundę. Przy interaktywnym kodowaniu, gdzie czekasz na uzupełnienia w swoim IDE, prędkość jest zauważalna. Przepustowość GPT-5.4 nie została oficjalnie przetestowana na tym samym poziomie, ale model ten optymalizuje jakość kosztem szybkości.
3. Niższa cena wejściowych tokens
Przy cenie $1.75 za milion wejściowych tokens (w porównaniu do $2.50 dla GPT-5.4), Codex jest o 30% tańszy na wejściu. W przypadku masowych rurociągów przesyłających duże prompty — przeglądy kodu CI/CD, przetwarzanie wsadowe, automatyczna refaktoryzacja — oszczędności się kumulują.
Przewaga ta utrzymuje się zwłaszcza, jeśli pozostajesz poniżej 272K tokens, całkowicie unikając dopłaty za kontekst w GPT-5.4.
Przewodnik po migracji: Kiedy przejść na wyższą wersję
Przejdź na GPT-5.4 teraz, jeśli:
- Potrzebujesz możliwości korzystania z komputera / automatyzacji pulpitu
- Twoje zadania obejmują zarówno kodowanie, jak i prace pozakodowe (specyfikacje, dokumenty, research)
- Rutynowo pracujesz z bazami kodu przekraczającymi 400K tokens
- Chcesz jednego modelu zamiast żonglowania Codex do kodu i innym modelem do rozumowania
- Korzystasz z GPT-5.2 (zostanie wycofany June 5, 2026 — nie zwlekaj)
Pozostań przy GPT-5.3 Codex, jeśli:
- Twój proces roboczy to niemal wyłącznie kodowanie oparte na terminalu
- Prędkość liczy się bardziej niż szeroki wachlarz możliwości
- Przetwarzasz duże ilości wejściowych tokens i zależy Ci na najniższym koszcie za tokens
- Jesteś w trakcie sprintu i nie chcesz ryzykować regresji wynikającej ze zmiany modelu
Lista kontrolna migracji
- Zmień model ID w swoich wywołaniach API. Najpierw przetestuj w środowisku staging.
- Przetestuj swoje konkretne zadania. Ogólne testy porównawcze nie zawsze przewidują Twoje obciążenie pracą. Przetestuj 10 najczęstszych promptów w obu modelach i porównaj wyniki.
- Dostosuj strategię kontekstu. Dzięki dostępności 1.05M tokens możesz wysyłać więcej kontekstu w każdym żądaniu — ale uważaj na próg dopłaty 272K.
- Przejrzyj zużycie tokens. 47% oszczędności tokens w GPT-5.4 może zmienić Twoje prognozy kosztów. Monitoruj rzeczywiste zużycie przez pierwszy tydzień.
- Przetestuj korzystanie z komputera oddzielnie. Jeśli planujesz używać automatyzacji pulpitu, potraktuj to jako wdrożenie nowej funkcji, a nie tylko zwykłą zmianę modelu.
Jak GPT-5.4 i Codex wypadają na tle konkurencji
GPT-5.4 nie istnieje w próżni. Oto jak wygląda krajobraz konkurencyjny na marzec March 2026:
| Model | SWE-Bench Verified | Najlepszy do |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.9% | Złożona refaktoryzacja wieloplikowa, audyty bezpieczeństwa |
| GPT-5.4 | ~80% | Generalista: kodowanie + rozumowanie + korzystanie z komputera |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% | Wysokiej jakości kodowanie w niższej cenie |
| GPT-5.3 Codex | ~80% | Kodowanie w terminalu, prędkość |
Claude Opus 4.6 wciąż dzierży koronę SWE-bench z wynikiem 80.9%. Jeśli Twoją główną potrzebą jest złożona inżynieria oprogramowania — duże refaktoryzacje, zmiany w wielu plikach, głęboka analiza architektury — Opus pozostaje najlepszym wyborem do czystego kodowania. Claude Sonnet 4.6 z wynikiem 79.6% jest również konkurencyjny i oferowany w niższej cenie.
Wyróżnikiem GPT-5.4 jest wszechstronność. Żaden inny pojedynczy model nie łączy kodowania na poziomie ~80% SWE-bench, korzystania z komputera na poziomie 75% OSWorld (powyżej ludzkiego poziomu bazowego) i pracy opartej na wiedzy na poziomie 83% GDPval. Jeśli chcesz jednego modelu do obsługi wszystkiego, GPT-5.4 jest obecnie najlepszą opcją.
Ostateczny werdykt
GPT-5.4 to właściwy domyślny wybór dla większości programistów. Dorównuje GPT-5.3 Codex pod względem jakości kodowania, dodaje możliwość korzystania z komputera i pracy opartej na wiedzy, a także oferuje 2.5x większe okno kontekstowe. 47% poprawa wydajności tokens oznacza, że może być tańszy w przeliczeniu na zadanie pomimo wyższej ceny za tokens.
GPT-5.3 Codex zarabia na siebie w dwóch scenariuszach: w procesach roboczych opartych na terminalu, gdzie wciąż prowadzi o 2.2 punktu, oraz w masowych rurociągach wejściowych, gdzie stawka $1.75 za milion tokens pozwala na realne oszczędności.
Jeśli wciąż korzystasz z GPT-5.2, przejdź na nowszy model już teraz. Zostanie on wycofany June 5, 2026, a GPT-5.4 przewyższa go w każdym teście porównawczym.
Dla uzyskania najlepszych wyników kodowania bez względu na dostawcę, Claude Opus 4.6 z wynikiem 80.9% SWE-bench pozostaje liderem w surowej inżynierii oprogramowania. Rozważ strategię wielomodelową: GPT-5.4 do ogólnych zadań i korzystania z komputera oraz Claude do głębokiej pracy nad kodem.
