GPT-5.3 Codex の技術仕様
| 項目 | GPT-5.3 Codex（公開仕様） |
|---|---|
| モデルファミリー | GPT-5.3（Codex バリアント — エージェント的コーディングに最適化） |
| 入力タイプ | テキスト、コード、ツール/ターミナルのコンテキスト、（限定的）Codex アプリインターフェース経由のビジョン |
| 出力タイプ | テキスト（自然言語、コード、パッチ、シェルコマンド）、構造化ログ、テスト結果 |
| 長コンテキスト対応 | 長時間のセッション中は 100,000 トークンごとに圧縮がトリガーされます（システムカードに記載） |
| リリース／公開日 | 2026年2月5日（OpenAI のアナウンスとシステムカード） |
GPT-5.3 Codex とは
GPT‑5.3 Codex は、OpenAI の旗艦エージェント的コーディングモデルで、長期にわたるソフトウェアエンジニアリング、ツール駆動のワークフロー、および高忠実度のセキュリティ研究／防御的ワークフロー向けに調整されています。GPT‑5.2 Codex のコーディングの強みを、推論の改善、長時間実行タスクの信頼性向上、さらにサイバーおよびデュアルユース領域に合わせた追加の安全性制御と組み合わせています。
GPT-5.3 Codex の主な機能
🧪 最先端のコーディング機能
- 最先端の結果 を SWE-Bench Pro や Terminal-Bench 2.0 といった業界のコーディングベンチマークで達成—より高い効率性と言語の多様性を含む。
- 複数日にわたるビルド、テスト、リファクタリング、デプロイ、デバッグなどの複雑な開発ワークフロー向けに設計。
🛠️ プロフェッショナルなワークフロー統合
- 調査、ツール呼び出し、複雑な実行 を含むタスクをエンドツーエンドで実行し、Web ゲーム、デスクトップアプリ、分析などの構築に対応。
- Web 開発の改善：一般的なコーディングプロンプトに対する、より「妥当なデフォルト出力」、および生成コードにおける UX の自動改善。
📊 幅広い領域での業務
- GDPval のようなナレッジワークベンチマークで、44 の職種にわたる専門的な生産性タスクにおいて GPT-5.2 に匹敵する性能を示す。
- OSWorld-Verified によって測定される強力なデスクトップコンピューティング能力を示し、視覚的なデスクトップタスクの性能が人間の基準に近づいていると評価。
🔐 サイバーセキュリティ対応力
- OpenAI の Preparedness Framework の下で、サイバーセキュリティタスクにおいて 高い能力 と分類された初の Codex。
ベンチマーク性能（選択された指標）
| ベンチマーク | 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 (勝利/引き分け) | 70.9 % | – | 70.9 % |
| Cybersecurity CTF | 77.6 % | 67.4 % | 67.7 % |
| SWE-Lancer IC Diamond | 81.4 % | 76.0 % | 74.6 % |
ベンチマークは、GPT-5.3 Codex がコーディング、エージェント的、および現実の生産性タスク全般で従来モデルを上回ることを示しています。
GPT-5.3 Codex と GPT-5.2-Codex および競合の比較
| 機能 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.2-Codex | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| コーディング性能 | ⚡ 業界最高水準 | 高い | 中〜高 |
| 文脈推論 | 強力 | 中程度 | 強力 |
| 長時間タスク | 優れた | 良好 | 非常に優れた |
| エージェント的なコンピュータ利用 | 優れた | 中程度 | 中核ではない |
| サイバーセキュリティタスク | 高い | 中程度 | 顕著には報告されていない |
| リアルタイム制御 | あり | 限定的 | 未指定 |
Claude Opus 4.6 に関する注記：同日にローンチされ、拡張されたコンテキストサポートにより一般的なワークフローとコーディングの強化を狙っているが、GPT-5.3 Codex のようにエージェント的コンピューティングに明示的に最適化されてはいない。
代表的なエンタープライズユースケース
リポジトリ規模のリファクタリングと、テスト・検証ループを伴う自動 PR 生成。
Trusted Access プログラム内での脆弱性トリアージ支援、リバースエンジニアリング、防御的リサーチ。
CI/CD オーケストレーションと、人間が介入する検証を伴う自動回帰テスト。
要件を複数ファイルのスキャフォールドとテストハーネスへと変換する、設計 → プロトタイプのワークフロー。
GPT-5.3 Codex API へのアクセス方法
ステップ 1：API キーの登録
cometapi.com にログインします。まだユーザーでない場合は、まず登録してください。あなたの CometAPI コンソール にサインインします。インターフェースのアクセス認証用 API キーを取得します。個人センターの API トークンで「Add Token」をクリックし、トークンキー：sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2：GPT-5.3 Codex API へリクエストを送信
“gpt-5.3-codex” エンドポイントを選択して API リクエストを送信し、リクエストボディを設定します。リクエストメソッドとリクエストボディは、当社サイトの API ドキュメントから取得できます。当社サイトでは利便性のために Apifox テストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベース URL は Responses です
質問またはリクエストを content フィールドに挿入します—これはモデルが応答する内容です。API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。
ステップ 3：結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成された回答を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。