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gpt-5.3-codex-spark

Text
Eingestellt Am 2026-09-14 eingestellt. Verwenden Sie stattdessen gpt-5.6-sol.

gpt-5.3-codex-spark

Modellgesundheit Unzureichende Daten
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/gpt-5.3-codex-spark:generateContent
POST /v1beta/models/gpt-5.3-codex-spark:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gpt-5.3-codex-spark",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Analysiere diese Quartalsumsatzdaten und erstelle eine Zusammenfassung mit Schlüsseltrends, Anomalien und drei Empfehlungen."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.3-codex-spark",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analysiere diese Quartalsumsatzdaten und erstelle eine Zusammenfassung mit Schlüsseltrends, Anomalien und drei Empfehlungen."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.3-codex-spark",
  messages: [{ role: "user", content: "Analysiere diese Quartalsumsatzdaten und erstelle eine Zusammenfassung mit Schlüsseltrends, Anomalien und drei Empfehlungen." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
Specifications

DATENBLATT

Anbieter OpenAI
Modell-ID gpt-5.3-codex-spark
Modalität Text
Aufgabentypen Synchronous
API-Endpunkt /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/gpt-5.3-codex-spark:generateContent
/v1beta/models/gpt-5.3-codex-spark:streamGenerateContent
Abrechnungseinheit 1K-Token
Katalogstatus Eingestellt
SO FUNKTIONIERT ES

Dieses Modell in 3 Schritten verwenden

  1. API-Schlüssel erstellen

    Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für gpt-5.3-codex-spark.

  2. Anfrage senden

    Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID gpt-5.3-codex-spark und deinen Parametern.

  3. Ergebnisse abrufen

    Lies die fertige gpt-5.3-codex-spark-Antwort direkt vom Endpoint.

Was dieses Modell bietet

Endpoint-Abdeckung

Stellt 2 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: response, chat_completion.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.

API-REFERENZ

Endpunktspezifikation

Endpunkt
POST /v1/chat/completions
Modell-ID
gpt-5.3-codex-spark
Aufgabentypen
response, chat_completion

Anfrageparameter

Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.

ANWENDUNGSFÄLLE

Chat

Nutze LLMs für Chat und Reasoning.

Code

Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.

Automatisierung

Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.

FAQ

Häufige Fragen zu gpt-5.3-codex-spark

Wie wähle ich gpt-5.3-codex-spark aus?

Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.

Sind die Preise nutzungsbasiert?

Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.

Kann ich später die Variante wechseln?

Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.

Unterstützt sie Streaming?

Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.

Wo melde ich Qualitätsprobleme?

Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.

Brauche ich ein separates Anbieterkonto?

Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.

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