GPT-5.3 Codex

gpt-5.3-codex

GPT-5.3-Codex est le modèle de codage agentique d’OpenAI pour Codex et les environnements de développement similaires. Il combine des performances avancées en ingénierie logicielle avec un raisonnement plus large et des connaissances professionnelles, tout en prenant en charge différents niveaux d’effort de raisonnement. OpenAI le positionne au-delà de la simple écriture ou revue de code, vers l’usage d’ordinateur, les workflows terminal et les tâches d’ingénierie longues.

Context Window

400K tokens

Maximum Output

128K tokens

Release Date

5 févr. 2026

Modalities

Prix de GPT-5.3 Codex

Prix entrée	Prix sortie	Lecture cache
$1.75/M	$14/M	$0.175/M

Fonctionnalités API de GPT-5.3 Codex

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Not supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-08-31

Endpoint Protocols

Completions API

Points forts de GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex est spécialisé dans l’ingénierie logicielle agentique, avec raisonnement ajustable, vaste contexte de code et analyse tenant compte des images.

Ingénierie logicielle agentique

Optimisé pour planifier, implémenter et vérifier des tâches de programmation en plusieurs étapes dans Codex et des environnements similaires.

Contexte à l’échelle du dépôt

Utilise une fenêtre de 400 000 jetons pour raisonner sur de vastes bases de code, spécifications et historiques de développement.

Contexte visuel de développement

Accepte captures d’écran et autres images afin d’intégrer défauts visuels, références d’interface et rendus aux modifications du code.

Cas d’usage de GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex convient à l’implémentation à l’échelle d’un dépôt, au débogage multiétapes et au développement reposant sur des références visuelles.

Implémentation à l’échelle du dépôt

Suit les dépendances entre fichiers, planifie des modifications coordonnées et implémente les fonctionnalités dans le respect de l’architecture existante.

Débogage multiétapes

Analyse les défaillances, formule des hypothèses, applique des correctifs et exécute les vérifications utiles jusqu’à résolution.

Correction visuelle frontend

Compare l’interface rendue aux captures ou références de conception, identifie les écarts et met à jour l’implémentation.

Comment utiliser GPT-5.3 Codex via l’API TokenHub

Create API key

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
  baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})

const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)

Benchmark de GPT-5.3 Codex

GPT-5.3 Codex (xhigh)

Score d’indice
Artificial Analysis Intelligence IndexL’indice d’intelligence d’Artificial Analysis synthétise les capacités générales du modèle dans plusieurs familles d’évaluation.	Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis	44.3
Artificial Analysis Coding IndexL’indice de programmation d’Artificial Analysis synthétise les performances du modèle en programmation et en ingénierie logicielle.	Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis	53.1
Connaissances et raisonnement
GPQAGPQA est un benchmark scientifique de niveau universitaire supérieur conçu pour évaluer le raisonnement expert.	Résolution avancée de problèmes scientifiques	91.5%
HLEHLE est un benchmark vaste et exigeant qui évalue les connaissances et le raisonnement de niveau expert dans de nombreux domaines.	Large ensemble d’examens de niveau expert	39.9%
Programmation et ingénierie
SciCodeSciCode évalue la programmation Python appliquée au calcul scientifique, notamment l’implémentation d’algorithmes à partir d’un contexte scientifique.	Défis de programmation scientifique	53.2%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard évalue la capacité d’un agent IA à accomplir des tâches difficiles dans un environnement de terminal.	Exécution de tâches complexes dans un terminal	53.0%
Respect des instructions et tâches d’agent
IFBenchIFBench mesure la fiabilité avec laquelle un modèle respecte des instructions et des contraintes détaillées.	Respect des contraintes du prompt	75.4%
AA-LCRAA-LCR mesure la qualité du raisonnement sur de longues fenêtres de contexte.	Raisonnement en contexte long	74%
τ²-Benchτ²-Bench évalue les agents conversationnels dans des workflows réalistes soumis à des contraintes d’outils et d’état.	Tâches de workflow agentique	86.0%

Mesures provenant de Artificial Analysis

FAQ sur GPT-5.3 Codex

Capacités, usages, limites et guide TokenHub pour GPT-5.3 Codex.

Quel rôle joue GPT-5.3 Codex ?+

GPT-5.3 Codex est un modèle proposé par OpenAI pour le codage agentique de longue durée et le travail sur dépôts.

Que tester d’abord avec GPT-5.3 Codex ?+

Idéal pour le développement à l’échelle d’un dépôt, le débogage et la refactorisation et la recherche et la synthèse, surtout si l’objectif est la qualité d’ingénierie logicielle.

Pourquoi choisir GPT-5.3 Codex ?+

Atout clé : un code agentique optimisé pour la recherche et l’exécution longues.

Quel compromis implique GPT-5.3 Codex ?+

Sa spécialisation code convient moins au dialogue général ou à l’analyse multimodale large. Pour un usage général ou multimodal large est requis, envisagez GPT-5.5.

Comment démarrer dans TokenHub ?+

Utilisez l’ID exact affiché par TokenHub et vérifiez les fonctions dans la documentation du compte.

Prêt à utiliser GPT-5.3 Codex ?

Accédez à GPT-5.3 Codex et à d’autres modèles d’IA avec une seule clé API TokenHub.

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Prix de GPT-5.3 Codex

Fonctionnalités API de GPT-5.3 Codex

Points forts de GPT-5.3-Codex

Ingénierie logicielle agentique

Contexte à l’échelle du dépôt

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Cas d’usage de GPT-5.3-Codex

Implémentation à l’échelle du dépôt

Débogage multiétapes

Correction visuelle frontend

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