GPT 5.3 Codex
5118°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
OpenAI | 400,000 token context | $1.75/M input, $14.00/M output. Ang GPT-5.3-Codex ay ang pinaka-advanced na agentic coding model ng OpenAI, pinagsasama ang frontier software engineering performance ng GPT-5.2-Codex sa mas malawak na reasoning at propesyonal na kaalaman ng GPT-5.2. Nakakamit nito ang state-of-the-art na resulta sa SWE-Bench Pro at malakas na pagganap sa Terminal-Bench 2.0 at OSWorld-Verified, na nagpapakita ng pinahusay na multi-language coding, terminal proficiency, at mga kasanayan sa totoong paggamit ng computer. Ang modelo ay na-optimize para sa mga long-running,…OpenAI | 400,000 token context | $1.75/M input, $14.00/M output. Ang GPT-5.3-Codex ay ang pinaka-advanced na agentic coding model ng OpenAI, pinagsasama ang frontier software engineering performance ng GPT-5.2-Codex sa mas malawak na reasoning at propesyonal na kaalaman ng GPT-5.2. Nakakamit nito ang state-of-the-art na resulta sa SWE-Bench Pro at malakas na pagganap sa Terminal-Bench 2.0 at OSWorld-Verified, na nagpapakita ng pinahusay na multi-language coding, terminal proficiency, at mga kasanayan sa totoong paggamit ng computer. Ang modelo ay na-optimize para sa mga long-running, tool-using workflows at sumusuporta sa interactive steering habang nagpapatupad, kaya angkop para sa mga komplikadong gawain sa pag-develop, debugging, deployment, at iterative na paggawa ng produkto. Bukod sa coding, malakas ang GPT-5.3-Codex sa mga structured knowledge-work benchmark tulad ng GDPval, na sumusuporta sa mga gawain tulad ng pag-draft ng dokumento, pagsusuri ng spreadsheet, paggawa ng slide, at operational research sa iba't ibang larangan. Ito ay sinanay na may pinahusay na cybersecurity awareness, kabilang ang kakayahan sa pagtukoy ng mga kahinaan, at inilalagay na may karagdagang mga safeguard para sa mga high-risk na kaso ng paggamit. Kumpara sa mga naunang Codex models, ito ay mas token-efficient at humigit-kumulang 25% na mas mabilis, na tinatarget ang mga propesyonal na end-to-end workflows na sumasaklaw sa reasoning, execution, at pakikipag-ugnayan sa computer.
Mga gabay para sa model na ito
Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download
Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin
Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang GPT-5.3-Codex ay ang pinaka-kakayahang agentic coding model ng OpenAI, ginawa para sa mga long-running, tool-using development workflows kaysa sa one-shot completions. Pinagsasama nito ang frontier software engineering performance sa mas malawak na reasoning at propesyonal na kaalaman, at mga 25% na mas mabilis at mas token-efficient kaysa sa nauna. Kung ang trabaho mo ay sumasaklaw sa pagsusulat, pag-debug, pag-deploy at pag-iterate ng totoong software end-to-end, ito ang modelong ginawa ng OpenAI para doon.
Kilalang-kilala sa
- State-of-the-art na resulta sa SWE-Bench Pro para sa mga totoong software engineering tasks.
- Sumusuporta sa interactive steering habang tumatakbo, kapaki-pakinabang para sa mahahabang agentic coding runs.
- Malakas sa terminal at computer-use performance sa multi-step workflows.
- Kaya ang structured knowledge work: dokumento, spreadsheet, slides, operational research.
- Sinanay na may kakayahan sa vulnerability identification at dagdag na cybersecurity safeguards.
Mag-ingat sa
- Ang output pricing na $14.00/M tokens ay mabilis dumami sa mahahabang agentic loops; dito ang gastos ng modelo.
- Saradong weights, API-only — hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o self-host.
- Ang 400,000-token context ay maluwang pero kulang sa 200k+ threshold para sa 'long context' na klase ng mga modelo na mas mataas pa.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
End-to-end na paggawa ng feature
May access ka sa terminal at Python codebase. Magdagdag ng REST endpoint sa umiiral na Flask app na tumatanggap ng JSON body na may fields na 'user_id' at 'amount', i-validate ang pareho, magsulat ng row sa SQLite database, at magbalik ng kumpirmasyon kasama ang bagong row ID. Isulat ang code, patakbuhin ang mga tests, ayusin ang mga error, at kumpirmahing gumagana ang endpoint.
I-debug ang nabigong deployment
Maayos ang pagbuo ng Docker container ko nang lokal pero nagka-crash sa startup sa production na may error na: 'ModuleNotFoundError: No module named dotenv'. Ginagamit ng Dockerfile ang python:3.11-slim at nag-iinstall ng dependencies mula sa requirements.txt. Suriin ang mga posibleng sanhi, tingnan ang mga kaugnay na file, magmungkahi ng ayos, ipatupad ito, at tiyakin na maayos ang pagsisimula ng container.
Gawain sa pagsusuri ng spreadsheet
Mayroon akong CSV na may mga column: date, region, product_sku, units_sold, unit_price. Kalkulahin ang kabuuang kita bawat rehiyon bawat buwan, tukuyin ang tatlong nangungunang SKU ayon sa kita sa bawat rehiyon, at markahan ang anumang buwan kung saan bumaba ang kita ng rehiyon ng higit sa 20% mula sa nakaraang buwan. I-output ang malinis na summary table at maikling interpretasyon.
Ihambing sa
- gpt-oss-120bModelong bukas ang timbang131,072 token na konteksto · $0.15/M input, $0.60/M output
- gpt-oss-20bModelong bukas ang timbang131,072 token na konteksto · $0.02/M input, $0.09/M output
- GPT-6 LunaModelong API lang1,050,000 token na konteksto · $0.10/M input, $0.50/M output
- GPT-5.6 LunaModelong API lang1,050,000 token na konteksto · $0.20/M input, $1.20/M output
Higit pang mga text model mula sa openai
Mga tanong na madalas itanong
- Can I run GPT-5.3-Codex locally?
- Hindi. Hindi inilabas ng OpenAI ang weights para sa modelong ito; API-only ito at hindi pwedeng i-self-host.
- What does GPT-5.3-Codex cost and what is its context window?
- Presyo ay $1.75 bawat milyon input tokens at $14.00 bawat milyon output tokens, na may 400,000-token context window.
- How does GPT-5.3-Codex differ from earlier Codex models?
- Idinagdag nito ang mas malawak na reasoning at propesyonal na kaalaman ng GPT-5.2 sa coding focus ng GPT-5.2-Codex, at mga 25% na mas mabilis at mas token-efficient kaysa sa nauna.
Hatol ng KapitanAng seryosong pagpipilian para sa multi-step agentic coding work, kung kaya mong tiisin ang $14/M output tokens sa mahahabang takbo.
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang GPT 5.3 Codex ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmopenaipaninginpangangatwiranpag-codingmga ahente
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153