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GPT-5.3 Codex

Lanzamiento: 2026-02-24

chatCódigoLlamada a herramientasRazonamientoVisiónCaché de prompts

GPT-5.3 Codex es el «modelo de codificación agéntica más capaz hasta la fecha» de OpenAI, que sucede a GPT-5.2 Codex como motor por defecto de los flujos de codificación autónoma.

Entrada
texto imagen $1.75/M
Salida
texto $14/M
Lectura de caché
$0.875/M
Contexto
400K
vs GPT-4o
~65% más barato
Corte de conocimiento
2025-08

Benchmarks

Sobre la media4 / 9
GPT-5.3 Codex otros modelos medidos media de los modelos comparados ningún otro modelo puntuó más alto
SWE-Bench Pro
56.8%
OSWorld-Verified
74%
GDPval (wins or ties)
70.9%
GPQA Diamond
92.6%
BrowseComp
77.3%

Publicado por los proveedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

El precio en contexto

Posición del precio entre 60 modelos comparables

Entrada$1.75/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Salida$14/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lectura en caché$0.875/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barra muestra dónde queda el precio de este modelo entre todos los modelos del mismo tipo en Synthorai. En cada extremo se nombra el más barato y el más caro. Son tarifas base; los descuentos por lote, región y escritura en caché están en la página de precios.

Especificaciones y límites

Tokens

Ventana de contexto (especificación del proveedor) 400.000
Salida máxima (especificación del proveedor) 128.000
Corte de conocimiento 2025-08

Caché de prompts

Modo automático
Prefijo mín. 1024
Duración 5-10 min, hasta 1 hora

Razonamiento

Parámetro del proveedor reasoning.effort
Valores admitidos low · medium · high · xhigh
Se puede desactivar No
Comportamiento del razonamiento OpenAI no publica ningún esfuerzo por defecto para este modelo.
Parámetro reasoning_effort
Valores minimal · low · medium · high la superficie de parámetros del gateway - aplica el mapeo del proveedor de arriba

Modelo

Modalidades texto + imagen → texto
  • Descrito como el modelo de programación agéntica más capaz hasta la fecha
  • contexto de 400k
  • esfuerzo de razonamiento de low a xhigh

según documentación oficial de OpenAI ↗

Use GPT-5.3 Codex en 30 segundos

Compatible con OpenAI: cambie el base_url y conserve su SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.3-codex",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Acerca de GPT-5.3 Codex

  • Ajustado específicamente para la codificación agéntica en entornos Codex, conserva la ventana de contexto de 400K tokens y los 128K de salida máxima de su predecesor al mismo precio por token, con cuatro niveles de esfuerzo de razonamiento más streaming, llamada a funciones y salidas estructuradas.
  • Dentro de esa ventana de 400K, el límite de entrada documentado es de 272K tokens.
  • El esfuerzo acepta low, medium, high y xhigh.
  • Aquí no existe el nivel none, y OpenAI no publica ningún valor por defecto, así que trate el ajuste de esfuerzo como algo que fijar de forma explícita en lugar de heredar.
  • La lista de herramientas es deliberadamente estrecha frente a la de los modelos GPT-5 de propósito general: llamada a funciones, búsqueda web, shell alojado y skills, sin búsqueda de archivos, intérprete de código, uso del ordenador, MCP ni generación de imágenes.
  • En origen es un modelo de la Responses API sin soporte de Chat Completions ni Batch, y se publica como una única instantánea sin fecha en lugar de una fechada, por lo que no hay alias fijado con el que mantener estable una compilación.
  • La documentación es escasa para los estándares de OpenAI: la entrada del changelog que lo anuncia solo dice que se publicó en la Responses API, sin notas comparativas frente a GPT-5.2 Codex.
  • Para los frameworks de agentes que ya hablan el protocolo de OpenAI, Synthorai sirve GPT-5.3 Codex en su endpoint de chat compatible desde el primer momento.

Preguntas frecuentes

¿Se puede probar gratis la API de GPT-5.3 Codex?

Sí: las cuentas nuevas reciben 10 llamadas de prueba y hasta $1 de crédito gratuito, sin tarjeta. A $1.75/M por tokens de entrada, solo ese crédito cubre aproximadamente 71 solicitudes de ~8K tokens contra GPT-5.3 Codex.

¿En qué destaca GPT-5.3 Codex?

El modelo de codificación agéntica más capaz hasta la fecha; conserva 400K de contexto a precio inalterado; motor por defecto para flujos de codificación autónomos. Consulte la sección Acerca de para el panorama completo según las notas de lanzamiento del propio proveedor.

¿Cuánto cuesta GPT-5.3 Codex?

GPT-5.3 Codex cuesta $1.75 por millón de tokens de entrada y $14 por millón de tokens de salida en Synthorai: el precio de lista del proveedor, sin margen de plataforma. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.875/M.

¿GPT-5.3 Codex admite caché de prompts?

Sí, automáticamente: los prompts servidos por OpenAI se almacenan en caché sin cambios de código. Los tokens de entrada en caché se facturan a $0.875/M frente a $1.75/M sin caché; los prompts necesitan un prefijo estable de 1,024 tokens para entrar en caché (TTL 5-10 min, hasta 1 hora). Guía de caché de prompts →

¿Cómo obtengo acceso a GPT-5.3 Codex?

Apunte su SDK de OpenAI existente a base_url="https://synthorai.io/v1", configure model="gpt-5.3-codex" y listo. Una sola clave API cubre todos los modelos del gateway.

¿Cuál es la fecha de corte de conocimiento de GPT-5.3 Codex?

La fecha de corte de conocimiento de GPT-5.3 Codex es 2025-08, según la documentación oficial del proveedor (a fecha de 2026-07-09).

Modelos relacionados

Comparar

Cada valor de esta página está transcrito de la documentación del proveedor, enlazada arriba, y lleva la fecha en que se comprobó. Los precios se comparan en todo el catálogo; los valores de especificación que los proveedores definen de forma distinta se muestran indicando la diferencia en lugar de representarse en un gráfico. Nada aquí lo medimos nosotros, y nada se puntúa.

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