GPT-5.3 Codex

gpt-5.3-codex

gpt-5.3-codex 是 OpenAI 面向 Codex 和类似开发环境的 Agentic Coding 模型。它将前沿软件工程能力与更广泛的推理和专业知识能力结合起来，支持可配置的 reasoning effort，并在官方模型页中列出 400K 上下文窗口和 128K 最大输出。OpenAI 对它的定位不只是写代码和审查代码，而是进一步支持电脑使用、终端任务、Web 应用迭代和长周期真实工程任务。

上下文窗口

400K Token

最大输出

128K Token

发布日期

2026年2月5日

模态

GPT-5.3 Codex 价格

输入价格	输出价格	缓存读取
$1.75/M	$14/M	$0.175/M

GPT-5.3 Codex API 能力

推理

支持

工具调用

支持

Temperature 参数

不支持

附件

支持

知识库

2025-08-31

Endpoint 协议

Completions API

GPT-5.3-Codex 模型亮点

GPT-5.3-Codex 专用于 Agent 软件工程，具备可调推理、大型代码上下文和图像感知分析能力。

Agent 软件工程

针对 Codex 及类似开发环境优化，可跨多个步骤规划、实现和验证编程任务。

代码库级上下文

通过 400,000 token 上下文窗口分析大型代码库、规范和开发历史。

视觉开发上下文

可接收截图和其他图像，使视觉缺陷、界面参考及渲染结果参与代码修改判断。

GPT-5.3-Codex 使用场景

GPT-5.3-Codex 适合代码库级功能实现、多步骤调试和使用视觉参考的软件开发任务。

代码库级功能实现

追踪跨文件依赖、规划协同修改，并在遵循现有架构和规范的前提下实现功能。

多步骤调试

调查故障、提出假设、实施修复并运行相关检查，直至解决已观察到的问题。

前端视觉修复

将渲染界面与截图或设计参考进行比较，识别差异并更新实现。

如何通过 TokenHub API 使用 GPT-5.3 Codex

创建 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)

GPT-5.3 Codex 基准测试

GPT-5.3 Codex (xhigh)

指数分数
Artificial Analysis 综合能力指数Artificial Analysis 综合能力指数汇总多个评测维度，用于观察模型的整体能力表现。	Artificial Analysis 综合能力评分	44.3
Artificial Analysis 代码能力指数Artificial Analysis 代码能力指数汇总模型在代码生成、调试和软件工程任务中的表现。	Artificial Analysis 软件任务评分	53.1
知识与推理
GPQAGPQA 是面向研究生级科学问题的评测集，用来测试模型的专家级推理能力。	高阶科学问题求解	91.5%
HLEHLE 覆盖多个领域的高难度专家级知识与推理问题。	广泛专家级考试集合	39.9%
代码与工程
SciCodeSciCode 评估模型在科学计算场景下编写 Python 代码和实现算法的能力。	科学计算代码挑战	53.2%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard 评估 AI Agent 在终端环境中完成复杂任务的能力。	高难度终端任务执行	53.0%
指令遵循与 Agent 任务
IFBenchIFBench 衡量模型遵循复杂指令和约束条件的稳定性。	指令约束遵循	75.4%
AA-LCRAA-LCR 衡量模型在长上下文窗口中的推理质量。	长上下文推理	74%
τ²-Benchτ²-Bench 使用带工具和状态约束的真实工作流，评估对话式 Agent 的任务完成能力。	Agent 工作流任务	86.0%

指标来源 Artificial Analysis

GPT-5.3 Codex 常见问题

GPT-5.3 Codex 的能力、适用场景、限制和 TokenHub 使用指南。

GPT-5.3 Codex 在系列中是什么角色？+

GPT-5.3 Codex 是 OpenAI 面向长时间智能体编程和代码仓库任务的模型。

使用 GPT-5.3 Codex 时先试什么？+

适合代码仓库级开发、调试和重构、研究和信息整合，尤其适合重视软件工程质量的场景。

为什么选择 GPT-5.3 Codex？+

核心优势是面向长时间研究和执行优化的智能体编程。

选择 GPT-5.3 Codex 有什么取舍？+

它专注编程，不太适合宽泛对话或多模态分析。更看重需要广泛的通用或多模态能力时，可考虑 GPT-5.5。

如何在 TokenHub 中开始使用？+

使用 TokenHub 显示的精确标识符，并按账户文档确认当前功能。

准备调用 GPT-5.3 Codex？

通过一个 API Key 接入 GPT-5.3 Codex 与更多 AI 模型。

创建 API Key