OpenAI a lancé le modèle de développement de programmation GPT-5.3-Codex le 5 février 2026. Cependant, dans la phase initiale, le modèle n'est disponible que pour les abonnés payants ChatGPT dans la version OpenAI Codex, CLI, IDE et Web. Dès le lendemain, certains développeurs peuvent appeler le modèle via la plateforme API.
Le modèle GPT-5.3-Codex est désormais entièrement disponible et tous les développeurs peuvent appeler le modèle via des plateformes telles que la plateforme API OpenAI ou OpenRouter. Les prix d'appel spécifiques des différentes plateformes peuvent varier.
Le point fort du modèle GPT-5.3-Codex est qu'il ne se limite pas à la génération de code. Il s'agit actuellement du modèle de programmation intelligente le plus puissant d'OpenAI. Ce modèle intègre complètement les capacités de codage ultimes de GPT-5.2-Codex avec les capacités de raisonnement général et de connaissances professionnelles de GPT-5.2.
Les principaux points saillants comprennent :
Accélération globale de 25 % : particulièrement visible sur les tâches d'agent à long terme et en plusieurs étapes
Un guidage interactif à mi-parcours : Vous pouvez intervenir à tout moment de la tâche, modifier l'orientation du développement et compléter les exigences sans perdre le contexte.
Test d'ingénierie réel multilingue : SWE-Bench Pro couvre pour la première fois Python, JavaScript, TypeScript, Java et d'autres langages
Autocertification universelle : le modèle participe directement aux processus de débogage, de formation, d'exécution et de planification du déploiement au cours de sa propre formation, c'est-à-dire qu'il s'améliore.
Fenêtre contextuelle : prend en charge jusqu'à 400 000 jetons, adaptée aux très grandes bases de code
Nouveaux paramètres : prise en charge de l'effort de raisonnement (faible/moyen/élevé/xélevé) pour contrôler finement l'intensité du raisonnement
Les tarifs officiels de la plateforme sont les suivants :
Tarifs de l'API Responses : 1,75 $ par million d'entrées, 14 $ par million de sorties, 0,175 $ par million d'entrées en cache (la mise en cache peut réduire considérablement les coûts de contexte en double)
Pour plus d'informations, veuillez visiter la plateforme API OpenAI : https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.3-codex