Grok Build 0.1 vs GPT-5.3 Codex Spark

Grok Build 0.1 与 GPT-5.3 Codex Spark：单价、上下文窗口与能力对比

grok-build-0.1：单次请求输入 ≤ 200,000 tokens：输入 $0.40 / 1M tokens，输出 $0.80 / 1M tokens，缓存写入 $0.40 / 1M tokens，缓存输入 $0.08 / 1M tokens；单次请求输入 > 200,000 tokens：输入 $0.80 / 1M tokens，输出 $1.60 / 1M tokens，缓存写入 $0.80 / 1M tokens，缓存输入 $0.16 / 1M tokens。按单次请求的总输入 token 数选择阶梯，整次请求适用该阶梯的费率，并非只对超出部分加价。

Grok Build 0.1 与 GPT-5.3 Codex Spark 跑 1M tokens 各要多少钱？

下列单价及 1M 输入 + 1M 输出的合计示例使用基础阶梯，假设每次请求满足：grok-build-0.1: 单次请求输入 ≤ 200,000 tokens。超过门槛时按下方长上下文阶梯计费。按当前单价计算 1M 输入 + 1M 输出 tokens 的负载：Grok Build 0.1 合计 $1.20，GPT-5.3 Codex Spark 合计 $3.8835——在这个配比下 Grok Build 0.1 约便宜 69%。真实负载通常严重偏向输入 tokens，请按你自己的输入/输出比例衡量；上表的「缓存输入」一行是该模型的目录公示价。

在 Grok Build 0.1 与 GPT-5.3 Codex Spark 之间切换，不改代码

两个模型都在同一个 OpenAI 兼容端点后面，A/B 测试只是改一个 model 字符串——key、base URL、请求结构都不变，每次请求的 tokens、花费、延迟都记录在控制台：

curl https://api.router.one/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-router-one-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "grok-build-0.1", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

# Same request, other model — change one string:
#   "model": "openai/gpt-5.3-codex-spark"

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