GPT-5.3 Codex 的技术规格
| 项目 | GPT-5.3 Codex（公开规格） |
|---|---|
| 模型家族 | GPT-5.3（Codex 变体——针对代理式编程优化） |
| 输入类型 | 文本、代码、工具/终端上下文、（有限）通过 Codex 应用界面的视觉输入 |
| 输出类型 | 文本（自然语言、代码、补丁、Shell 命令）、结构化日志、测试结果 |
| 长上下文处理 | 在长会话中每 100,000 个 token 触发一次压缩（系统卡中报告） |
| 发布 / 公布日期 | 2026 年 2 月 5 日（OpenAI 公告与系统卡） |
什么是 GPT-5.3 Codex
GPT‑5.3 Codex 是 OpenAI 的旗舰级代理式编程模型，针对长周期软件工程、工具驱动工作流以及高保真安全研究/防御性工作流进行了调优。它结合了 GPT‑5.2 Codex 的编程优势，并在推理能力、更长任务运行可靠性以及面向网络安全和双重用途领域的额外安全控制方面有所提升。
GPT-5.3 Codex 的主要特性
🧪 前沿编程能力
- 在 SWE-Bench Pro 和 Terminal-Bench 2.0 等行业编程基准上取得了最先进的结果——包括更高的效率和更广的语言多样性。
- 专为复杂开发工作流而设计，例如多日构建、测试、重构、部署和调试。
🛠️ 专业工作流集成
- 可端到端执行涉及研究、工具调用和复杂执行的任务，例如构建 Web 游戏、桌面应用、分析等。
- Web 开发改进：针对常见编程提示提供更好的“默认合理输出”，并对生成代码进行自动化 UX 增强。
📊 广泛领域工作
- 在 GDPval 等知识工作基准中表现出色，在 44 种职业的专业生产力任务上达到与 GPT-5.2 相当的表现。
- 在 OSWorld-Verified 衡量下展现出强大的桌面计算能力，该基准评估视觉桌面任务表现，已接近人类基线。
🔐 网络安全就绪性
- 首个在 OpenAI Preparedness Framework 下被归类为网络安全任务高能力的 Codex。
基准表现（部分指标）
| 基准 | 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（胜出/平局） | 70.9 % | – | 70.9 % |
| 网络安全 CTF | 77.6 % | 67.4 % | 67.7 % |
| SWE-Lancer IC Diamond | 81.4 % | 76.0 % | 74.6 % |
这些基准显示，GPT-5.3 Codex 在编程、代理式任务和真实世界生产力任务上优于之前的模型。
GPT-5.3 Codex vs GPT-5.2-Codex vs 竞品
| 特性 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.2-Codex | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| 编程性能 | ⚡ 行业领先 | 高 | 中高 |
| 上下文推理 | 强 | 中等 | 强 |
| 长任务 | 优秀 | 良好 | 很强 |
| 代理式计算机使用 | 优秀 | 中等 | 非核心重点 |
| 网络安全任务 | 高 | 中等 | 未被重点报告 |
| 实时引导 | 是 | 有限 | 未说明 |
关于 Claude Opus 4.6 的说明： 于同日发布，面向通用工作流和编程增强，并扩展了上下文支持，但并未像 GPT-5.3 Codex 那样明确针对代理式计算进行优化。
代表性的企业使用场景
面向代码仓库规模的重构与自动化 PR 生成，并配合测试和验证循环。
在 Trusted Access 项目内进行辅助漏洞分诊、逆向工程和防御性研究。
结合人工验证的 CI/CD 编排与自动回归测试。
将设计 → 原型工作流转化为多文件脚手架与测试框架。
如何访问 GPT-5.3 Codex API
第 1 步：注册并获取 API Key
登录 cometapi.com。如果您还不是我们的用户，请先注册。登录您的 CometAPI 控制台。获取接口访问凭证 API key。在个人中心的 API token 处点击“Add Token”，获取 token key：sk-xxxxx 并提交。
第 2 步：向 GPT-5.3 Codex API 发送请求
选择 “gpt-5.3-codex” 端点发送 API 请求，并设置请求体。请求方法和请求体可从我们网站的 API 文档中获取。我们的网站也提供了 Apifox 测试，方便您使用。将 <YOUR_API_KEY> 替换为您账户中的实际 CometAPI key。base url 为 Responses
将您的问题或请求插入到 content 字段中——模型将对该内容作出响应。处理 API 响应以获取生成的答案。
第 3 步：获取并验证结果
处理 API 响应以获取生成的答案。处理完成后，API 将返回任务状态和输出数据。