Especificaciones técnicas de GPT-5.3 Codex
| Elemento | GPT-5.3 Codex (especificaciones públicas) |
|---|---|
| Familia de modelos | GPT-5.3 (variante Codex — optimizada para programación 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 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 programación agéntica, afinado para ingeniería de software de horizonte largo, flujos de trabajo impulsados por herramientas y investigación de seguridad de alta fidelidad/flujos de trabajo defensivos. 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 dominios cibernéticos y de doble uso.
Características principales de GPT-5.3 Codex
🧪 Capacidades de programación de vanguardia
- Resultados de última generación en benchmarks de codificación de la industria como SWE-Bench Pro y Terminal-Bench 2.0—incluyendo mayor eficiencia y diversidad de lenguajes.
- Diseñado para flujos de desarrollo complejos como compilaciones de varios días, pruebas, refactorización, despliegue y depuración.
🛠️ Integración con flujos de trabajo profesionales
- Ejecuta de extremo a extremo tareas que implican investigación, invocación de herramientas y ejecución compleja, como crear juegos web, aplicaciones de escritorio, análisis y más.
- Mejoras en desarrollo web: mejores “resultados predeterminados razonables” 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 carreras.
- 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 humanos de referencia.
🔐 Preparación en ciberseguridad
- Primer Codex clasificado como de 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 % |
| 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 programación, 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 programación | ⚡ Líder en la industria | Alto | Moderado-alto |
| Razonamiento contextual | Fuerte | Moderado | Fuerte |
| Tareas largas | Excelente | Bueno | Muy fuerte |
| Uso agéntico de la computadora | Excelente | Moderado | No es central |
| Tareas de ciberseguridad | Alto | Moderado | No se informa 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 codificación con soporte de contexto ampliado, pero no optimizado explícitamente para computación agéntica como GPT-5.3 Codex.
Casos de uso representativos para empresas
Refactorizaciones a escala de repositorio y generación automatizada de PR con bucles de pruebas y validación.
Triage de vulnerabilidades asistido, ingeniería inversa e investigación defensiva dentro de un programa Trusted Access.
Orquestación de CI/CD y pruebas automatizadas de regresión con verificación con 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: Registrarse para obtener una clave de API
Inicie sesión en cometapi.com. Si aún no es nuestro usuario, regístrese primero. Inicie sesión en su consola de CometAPI. Obtenga la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haga clic en “Add Token” en el token de API en el centro personal, obtenga la clave de token: sk-xxxxx y envíe.
Paso 2: Enviar solicitudes a la API de GPT-5.3 Codex
Seleccione el endpoint “gpt-5.3-codex” para enviar la solicitud de API y configure el cuerpo de la solicitud. El método de solicitud y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API de nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para su comodidad. Reemplace <YOUR_API_KEY> con su clave real de CometAPI de su cuenta. La URL base es Responses
Inserte su pregunta o solicitud en el campo content—esto es lo que el modelo responderá. Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recuperar y verificar resultados
Procese la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Después del procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.