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GPT-5.3 Codex

Date de sortie : 2026-02-24

chatCodeAppel d'outilsRaisonnementVisionMise en cache des prompts

GPT-5.3 Codex est le « modèle de codage agentique le plus performant à ce jour » d'OpenAI, succédant à GPT-5.2 Codex comme moteur par défaut des flux de codage autonomes.

Entrée
texte image $1.75/M
Sortie
texte $14/M
Lecture de cache
$0.875/M
Contexte
400K
vs GPT-4o
~65% moins cher
Coupure des connaissances
2025-08

Benchmarks

Au-dessus de la moyenne4 / 9
GPT-5.3 Codex autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés aucun autre modèle n'a fait mieux
SWE-Bench Pro
56.8%
OSWorld-Verified
74%
GDPval (wins or ties)
70.9%
GPQA Diamond
92.6%
BrowseComp
77.3%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Le prix en contexte

Position du prix parmi 60 modèles comparables

Entrée$1.75/M
$0.05 · Qwen3 VL Flash GPT-5.4 Pro · $30
Sortie$14/M
$0.275 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $180
Lecture en cache$0.875/M
$0.0028 · DeepSeek V4 Flash GPT-5.4 Pro · $15

La barre montre où se situe le prix de ce modèle parmi tous les modèles du même type sur Synthorai. Le moins cher et le plus cher sont nommés à chaque extrémité. Ce sont des tarifs de base ; les remises lot, région et écriture en cache figurent sur la page des tarifs.

Spécifications et limites

Tokens

Fenêtre de contexte (spécification du fournisseur) 400 000
Sortie max (spéc. fournisseur) 128 000
Coupure des connaissances 2025-08

Mise en cache

Mode automatique
Préfixe min. 1 024
Durée de vie 5-10 min, jusqu'à 1 heure

Raisonnement

Paramètre du fournisseur reasoning.effort
Valeurs acceptées low · medium · high · xhigh
Désactivable Non
Comportement du raisonnement OpenAI ne publie aucun effort par défaut pour ce modèle.
Paramètre reasoning_effort
Valeurs minimal · low · medium · high la surface de paramètres de la passerelle - le mappage fournisseur ci-dessus s'applique

Modèle

Modalités texte + image → texte
  • Présenté comme le modèle de codage agentique le plus performant à ce jour
  • contexte de 400k
  • effort de raisonnement de low à xhigh

selon docs officielles OpenAI ↗

Utilisez GPT-5.3 Codex en 30 secondes

Compatible OpenAI : changez la base_url, gardez votre 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)

À propos de GPT-5.3 Codex

  • Réglé spécifiquement pour le codage agentique dans les environnements Codex, il conserve la fenêtre de contexte de 400K tokens et les 128K de sortie maximale de son prédécesseur au même tarif par token, avec quatre niveaux d'effort de raisonnement plus le streaming, l'appel de fonctions et les sorties structurées.
  • Au sein de cette fenêtre de 400K, le plafond d'entrée documenté est de 272K tokens.
  • L'effort accepte low, medium, high et xhigh.
  • Il n'y a pas de niveau none ici, et OpenAI ne publie aucune valeur par défaut : traitez donc le réglage d'effort comme quelque chose à épingler explicitement plutôt qu'à hériter.
  • La liste d'outils est délibérément étroite à côté des modèles GPT-5 polyvalents : appel de fonctions, recherche web, shell hébergé et skills, sans recherche de fichiers, interpréteur de code, utilisation de l'ordinateur, MCP ni génération d'images.
  • En amont, c'est un modèle de la Responses API, sans prise en charge de Chat Completions ni de Batch, et il est livré sous la forme d'un unique snapshot non daté plutôt que daté, de sorte qu'aucun alias épinglé ne permet de stabiliser une build.
  • La documentation est mince pour les standards d'OpenAI : l'entrée de changelog qui l'annonce indique seulement qu'il a été publié dans la Responses API, sans note comparative face à GPT-5.2 Codex.
  • Pour les frameworks d'agents qui parlent déjà le protocole OpenAI, Synthorai sert GPT-5.3 Codex sur son endpoint de chat compatible, sans configuration supplémentaire.

FAQ

Peut-on essayer l'API GPT-5.3 Codex gratuitement ?

Oui : les nouveaux comptes reçoivent 10 appels d'essai et jusqu'à $1 de crédit gratuit, sans carte bancaire. À $1.75/M de tokens en entrée, ce crédit couvre à lui seul environ 71 requêtes de ~8K tokens sur GPT-5.3 Codex.

Quels sont les points forts de GPT-5.3 Codex ?

Modèle de codage agentique le plus performant à ce jour ; conserve le contexte de 400K à tarification inchangée ; moteur par défaut des flux de codage autonomes. Voir la section À propos pour le tableau complet, tiré des notes de version officielles du fournisseur.

Combien coûte GPT-5.3 Codex ?

Sur Synthorai, GPT-5.3 Codex coûte $1.75 par million de tokens en entrée et $14 par million de tokens en sortie, soit le prix catalogue du fournisseur, sans majoration de plateforme. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.875/M.

GPT-5.3 Codex prend-il en charge la mise en cache des prompts ?

Oui, automatiquement : les prompts servis par OpenAI sont mis en cache sans modification de code. Les tokens d'entrée en cache sont facturés $0.875/M contre $1.75/M hors cache ; les prompts doivent avoir un préfixe stable de 1,024 tokens pour être mis en cache (TTL 5-10 min, jusqu'à 1 heure). Guide de mise en cache des prompts →

Comment obtenir l'accès à GPT-5.3 Codex ?

Pointez votre SDK OpenAI existant vers base_url="https://synthorai.io/v1", définissez model="gpt-5.3-codex", et c'est tout. Une seule clé API couvre tous les modèles de la passerelle.

Quelle est la date de coupure des connaissances de GPT-5.3 Codex ?

La date de coupure des connaissances de GPT-5.3 Codex est 2025-08, selon la documentation officielle du fournisseur (au 2026-07-09).

Modèles associés

Comparer

Chaque valeur de cette page est transcrite de la documentation du fournisseur, liée ci-dessus, et porte la date de sa vérification. Les prix sont comparés à l'échelle du catalogue ; les valeurs de spécification que les fournisseurs définissent différemment sont présentées avec la différence indiquée plutôt que mises en graphique. Rien ici n'est mesuré par nous, et rien n'est noté.

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