Specyfikacja techniczna GPT-5.3 Codex
| Pozycja | GPT-5.3 Codex (specyfikacja publiczna) |
|---|---|
| Rodzina modeli | GPT-5.3 (wariant Codex — zoptymalizowany pod agentowe kodowanie) |
| Typy wejścia | Tekst, Kod, Kontekst narzędzia/terminala, (ograniczona) Wizyjna via interfejsy aplikacji Codex |
| Typy wyjścia | Tekst (język naturalny, kod, poprawki, polecenia shell), ustrukturyzowane logi, wyniki testów |
| Obsługa długiego kontekstu | Kompaktowanie uruchamia się co 100 000 tokenów podczas długich sesji (zgłoszone w karcie systemowej) |
| Data wydania / publikacji | 5 lutego 2026 r. (ogłoszenie OpenAI i karta systemowa) |
Czym jest GPT-5.3 Codex
GPT‑5.3 Codex to flagowy agentowy model kodujący OpenAI, dostrojony do długoterminowej inżynierii oprogramowania, przepływów pracy opartych na narzędziach oraz badań bezpieczeństwa/obronnych o wysokiej wierności. Łączy mocne strony kodowania GPT‑5.2 Codex z ulepszonym rozumowaniem, wyższą niezawodnością w długotrwałych zadaniach oraz dodatkowymi zabezpieczeniami dostosowanymi do domen cyber i podwójnego zastosowania.
Główne funkcje GPT-5.3 Codex
🧪 Pionierskie możliwości kodowania
- Wyniki na poziomie state-of-the-art w branżowych benchmarkach kodowania, takich jak SWE-Bench Pro i Terminal-Bench 2.0 — w tym wyższa efektywność i różnorodność językowa.
- Zaprojektowany do złożonych przepływów wytwórczych, takich jak wielodniowe kompilacje, testy, refaktoryzacja, wdrażanie i debugowanie.
🛠️ Profesjonalna integracja z przepływami pracy
- Realizuje zadania obejmujące research, wywoływanie narzędzi i złożone wykonanie end-to-end, takie jak budowa gier webowych, aplikacji desktopowych, analiz i innych.
- Ulepszenia w tworzeniu stron WWW: lepsze „domyślnie sensowne wyjścia” dla typowych próśb o kod oraz automatyczne usprawnienia UX w generowanym kodzie.
📊 Szerokie zastosowania w różnych dziedzinach
- Osiąga wyniki w benchmarkach pracy wiedzo-intensywnej, takich jak GDPval, dorównując wydajności GPT-5.2 w zadaniach produktywności zawodowej w 44 zawodach.
- Wykazuje silne możliwości pracy na komputerze stacjonarnym mierzone przez OSWorld-Verified, który ocenia wydajność wizualnych zadań desktopowych zbliżającą się do ludzkich bazowych poziomów.
🔐 Gotowość w zakresie cyberbezpieczeństwa
- Pierwszy Codex sklasyfikowany jako wysoka zdolność w zadaniach cyberbezpieczeństwa w ramach OpenAI Preparedness Framework.
Wydajność w benchmarkach (wybrane metryki)
| 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 (wygr./remisy) | 70.9 % | – | 70.9 % |
| Cybersecurity CTF | 77.6 % | 67.4 % | 67.7 % |
| SWE-Lancer IC Diamond | 81.4 % | 76.0 % | 74.6 % |
Benchmarki pokazują, że GPT-5.3 Codex przewyższa wcześniejsze modele w zadaniach kodowania, agentowych i realnej produktywności.
GPT-5.3 Codex vs GPT-5.2-Codex vs konkurencja
| Cecha | GPT-5.3-Codex | GPT-5.2-Codex | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| Wydajność w kodowaniu | ⚡ Lider branży | Wysoka | Umiarkowanie wysoka |
| Rozumowanie kontekstowe | Silne | Umiarkowane | Silne |
| Długie zadania | Znakomite | Dobre | Bardzo silne |
| Agentowe korzystanie z komputera | Znakomite | Umiarkowane | Nie kluczowe |
| Zadania z zakresu cyberbezpieczeństwa | Wysoka | Umiarkowana | Niejednoznacznie raportowana |
| Sterowanie w czasie rzeczywistym | Tak | Ograniczone | Nie określono |
Uwaga dot. Claude Opus 4.6: wydany tego samego dnia, ukierunkowany na ogólne przepływy pracy i ulepszenia kodowania z rozszerzonym wsparciem kontekstu, ale nie zoptymalizowany wprost pod agentowe przetwarzanie jak GPT-5.3 Codex.
Reprezentatywne przypadki użycia w przedsiębiorstwach
Refaktoryzacja w skali repozytorium i automatyczne generowanie PR z pętlami testów i walidacji.
Wspomagany triage podatności, inżynieria wsteczna i badania defensywne w ramach programu Trusted Access.
Orkiestracja CI/CD i automatyczne testy regresji z weryfikacją przez człowieka w pętli.
Przepływ projekt → prototyp, tłumaczący wymagania na wieloplikowe szkielety i harnessy testowe.
Jak uzyskać dostęp do interfejsu API GPT-5.3 Codex
Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API
Zaloguj się do cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, zarejestruj się najpierw. Zaloguj się do swojej konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API dostępu do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, uzyskaj klucz tokena: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wyślij żądania do interfejsu GPT-5.3 Codex API
Wybierz endpoint “gpt-5.3-codex”, aby wysłać żądanie API i ustaw treść żądania. Metoda żądania i treść żądania są dostępne w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy również testy w Apifox. Zastąp <YOUR_API_KEY> rzeczywistym kluczem CometAPI z Twojego konta. adres bazowy to Responses
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to model odpowie. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.