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 agéntica) |
| Tipos de entrada | Texto, código, contexto de herramientas/terminal, visión (limitada) a través de interfaces de la app Codex |
| Tipos de salida | Texto (lenguaje natural, código, parches, comandos de shell), registros estructurados, resultados de pruebas |
| Gestión de contexto largo | La compactación se activa cada 100,000 tokens durante sesiones largas (informado en la ficha del sistema) |
| Fecha de lanzamiento/publicación | 5 de febrero de 2026 (anuncio de OpenAI y ficha del sistema) |
Qué es GPT-5.3 Codex
GPT‑5.3 Codex es el modelo insignia de codificación agéntica de OpenAI, ajustado para ingeniería de software de largo horizonte, flujos de trabajo impulsados por herramientas y trabajos de investigación de seguridad/defensivos de alta fidelidad. Combina las fortalezas de codificación de GPT‑5.2 Codex con un razonamiento mejorado, mayor fiabilidad en tareas de larga duración y controles de seguridad adicionales adaptados a los ámbitos cibernéticos y de doble uso.
Características principales de GPT-5.3 Codex
🧪 Capacidades de codificación de vanguardia
- Resultados de última generación en benchmarks de codificación de la industria como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0, incluida una mayor eficiencia y diversidad de lenguajes.
- Diseñado para flujos de desarrollo complejos como compilaciones de varios días, pruebas, refactorización, implementación y depuración.
🛠️ Integración profesional en flujos de trabajo
- 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 el desarrollo web: mejores “salidas sensatas por defecto” para indicaciones de codificación comunes y mejoras de UX automatizadas en el código generado.
📊 Trabajo en dominios amplios
- Rinde en benchmarks de trabajo del conocimiento como GDPval, igualando el rendimiento de GPT-5.2 en tareas de productividad profesional en 44 profesiones.
- Muestra una sólida 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 para ciberseguridad
- Primer Codex clasificado con alta capacidad en tareas de ciberseguridad según 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 (wins/ties) | 70.9 % | – | 70.9 % |
| Cybersecurity CTF | 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 codificación, agénticas 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 codificación | ⚡ Líder en la industria | Alto | Moderado-alto |
| Razonamiento contextual | Fuerte | Moderado | Fuerte |
| Tareas largas | Excelente | Bueno | Muy fuerte |
| Uso agéntico del ordenador | Excelente | Moderado | No es central |
| Tareas de ciberseguridad | Alto | Moderado | No reportado de forma prominente |
| 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 la codificación con soporte de contexto ampliado, pero no optimizado explícitamente para la computación agéntica 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 Trusted Access.
Orquestación de CI/CD y pruebas de regresión automatizadas con verificación con un humano en el bucle.
Flujos de trabajo de diseño → prototipo que traducen requisitos en andamiajes de múltiples archivos y arneses de prueba.
Cómo acceder a la API de GPT-5.3 Codex
Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Accede a tu CometAPI console. Obtén la credencial de acceso (clave de API) de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API en el 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 comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. La URL base es Responses
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content—esto es a 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.