OpenAI lanzó el modelo de desarrollo de programación GPT-5.3-Codex el 5 de febrero de 2026. Sin embargo, en la etapa inicial, el modelo solo está disponible para los suscriptores pagos de ChatGPT en OpenAI Codex, CLI, complemento IDE y versión web. A partir del día siguiente, algunos desarrolladores pueden llamar al modelo a través de la plataforma API.
Ahora el modelo GPT-5.3-Codex está completamente disponible y todos los desarrolladores pueden llamar al modelo a través de plataformas como la plataforma API OpenAI u OpenRouter. Los precios de llamadas específicos de diferentes plataformas pueden variar.
Lo más destacado del modelo GPT-5.3-Codex es que no se limita a la generación de código. Actualmente es el modelo de programación inteligente más potente de OpenAI. Este modelo integra completamente las últimas capacidades de codificación de GPT-5.2-Codex con el razonamiento general y las capacidades de conocimiento profesional de GPT-5.2.
Los aspectos más destacados incluyen:
Aceleración general del 25%: especialmente notable en tareas de agente a largo plazo y de varios pasos
Orientación interactiva a mitad de camino: puede intervenir en cualquier momento durante la tarea, modificar la dirección del desarrollo y complementar los requisitos sin perder el contexto.
Prueba de ingeniería real en varios idiomas: SWE-Bench Pro cubre Python, JavaScript, TypeScript, Java y otros lenguajes por primera vez
Autocertificación universal: el modelo participa directamente en los procesos de depuración, capacitación, ejecución y programación de implementación durante su propia capacitación, es decir, se mejora a sí mismo.
Ventana de contexto: admite hasta 400 000 tokens, adecuado para bases de código muy grandes
Nuevos parámetros: soporte de razonamiento_esfuerzo (bajo/medio/alto/xalto) para controlar con precisión la intensidad del razonamiento.
El precio oficial de la plataforma es el siguiente:
Precio de la API de Responses: 1,75 dólares por millón de entradas, 14 dólares por millón de salidas, 0,175 dólares por millón de entradas almacenadas en caché (el almacenamiento en caché puede reducir significativamente los costos de contexto duplicado)
Para obtener más información, visite la plataforma API OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex