Especificaciones técnicas de GPT-5.3 Codex
| Elemento | GPT-5.3 Codex (especificaciones públicas) |
|---|---|
| Familia de modelos | GPT-5.3 (variante Codex — optimizada para codificación orientada a agentes) |
| Tipos de entrada | Texto, Código, Contexto de herramientas/terminal, Visión (limitada) vía interfaces de la app Codex |
| Tipos de salida | Texto (lenguaje natural, código, parches, comandos de shell), registros estructurados, resultados de pruebas |
| Manejo de contexto largo | La compactación se activa cada 100.000 tokens durante sesiones largas (informado en la tarjeta del sistema) |
| Fecha de lanzamiento/publicación | 5 de febrero de 2026 (anuncio de OpenAI y tarjeta del sistema) |
Qué es GPT‑5.3 Codex
GPT‑5.3 Codex es el modelo insignia de OpenAI para codificación orientada a agentes, ajustado para ingeniería de software de horizonte largo, flujos de trabajo impulsados por herramientas y flujos de investigación/defensa de seguridad de alta fidelidad. Combina las fortalezas de codificación de GPT‑5.2 Codex con razonamiento mejorado, mayor fiabilidad en tareas de larga duración y controles de seguridad adicionales adaptados a dominios cibernéticos y de doble uso.
Funciones principales de GPT-5.3 Codex
🧪 Capacidades de programación de vanguardia
- Resultados de última generación en benchmarks de la industria como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, incluida mayor eficiencia y diversidad de lenguajes.
- Diseñado para flujos de trabajo de desarrollo complejos como compilaciones de varios días, pruebas, refactorización, despliegue y depuración.
🛠️ Integración con flujos de trabajo profesionales
- Ejecuta tareas que implican investigación, invocación de herramientas y ejecución compleja de extremo a extremo, como crear juegos web, aplicaciones de escritorio, análisis y más.
- Mejoras en desarrollo web: mejores “salidas predeterminadas sensatas” para indicaciones comunes de programación y mejoras de UX automatizadas en el código generado.
📊 Trabajo en dominios amplios
- Rinde en benchmarks de trabajo del conocimiento como GDPval, igualando el desempeño de GPT-5.2 en tareas de productividad profesional en 44 carreras.
- Muestra una fuerte capacidad de computación de escritorio medida por OSWorld-Verified, que evalúa el desempeño en tareas visuales de escritorio acercándose a los niveles de referencia humanos.
🔐 Preparación en ciberseguridad
- Primer Codex clasificado como Alta capacidad en tareas de ciberseguridad bajo el Marco de Preparación de OpenAI.
Rendimiento en benchmarks (métricas seleccionadas)
| Benchmark | GPT-5.3 Codex | GPT-5.2 Codex | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 56.8 % | 56.4 % | 55.6 % |
| Terminal-Bench 2.0 | 77.3 % | 64.0 % | 62.2 % |
| OSWorld-Verified | 64.7 % | 38.2 % | 37.9 % |
| GDPval (victorias/empates) | 70.9 % | – | 70.9 % |
| CTF de ciberseguridad | 77.6 % | 67.4 % | 67.7 % |
| SWE-Lancer IC Diamond | 81.4 % | 76.0 % | 74.6 % |
Los benchmarks muestran que GPT-5.3 Codex supera a los modelos anteriores en tareas de programación, orientadas a agentes y de productividad en el mundo real.
GPT-5.3 Codex vs GPT-5.2-Codex vs Competidores
| Característica | GPT-5.3-Codex | GPT-5.2-Codex | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| Rendimiento en programación | ⚡ Líder en la industria | Alto | Moderado-Alto |
| Razonamiento contextual | Fuerte | Moderado | Fuerte |
| Tareas de larga duración | Excelente | Bueno | Muy fuerte |
| Uso informático orientado a agentes | Excelente | Moderado | No central |
| Tareas de ciberseguridad | Alto | Moderado | No reportado de forma destacada |
| Control en tiempo real | Sí | Limitado | No especificado |
Nota sobre Claude Opus 4.6: lanzado el mismo día, dirigido a flujos de trabajo generales y mejora de programación con soporte de contexto ampliado, pero no optimizado explícitamente para computación orientada a agentes como GPT-5.3 Codex.
Casos de uso empresariales representativos
- Refactorizaciones a escala de repositorio y generación automática de PR con bucles de prueba y validación.
- Triaje de vulnerabilidades asistido, ingeniería inversa e investigación defensiva dentro de un programa de Trusted Access.
- Orquestación de CI/CD y pruebas de regresión automatizadas con verificación con humano en el bucle.
- Flujos de trabajo de diseño → prototipo que traducen requisitos en andamiajes multiarchivo y arneses de prueba.
- Cómo acceder a la API de GPT-5.3 Codex
Paso 1: Regístrate para obtener la clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de GPT-5.3 Codex
Selecciona el endpoint “gpt-5.3-codex” para enviar la solicitud a la API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para tu conveniencia. Sustituye <YOUR_API_KEY> por tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base es Chat Completions
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es lo que el modelo responderá. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.