GPT-5.3 Codex

Fiche modèle · OpenAI · gpt-5.3-codex

GPT-5.3-Codex is OpenAI's most capable coding model, combining frontier agentic coding capabilities, improvements in aesthetics, and context compaction. It sets new state-of-the-art results on Terminal-Bench 2.0 (77.3%), OSWorld-Verified (64.7%), and SWE-Lancer IC Diamond (81.4%). First model classified as High capability for cybersecurity under OpenAI's Preparedness Framework. Available in the Codex app and API.

Identité

OrganisationOpenAI
Pays—
Famille—
Typellm
Date de sortie2026-02-05
Licenceproprietary
Licence commercialenon
Licence open sourcenon
Poids ouvertsnon
Auto-hébergement (DGX Spark)non — poids fermés
Modalitésimage|text
Fenêtre de contexte—
KV cache / token (Q8)—
Paramètres totaux—
Paramètres actifs (session)—
Source des paramètres actifs—
Curation des paramètres actifs—
Prix par session4.55 $ (1 000 000 tokens entrée + 200 000 sortie, prix le moins cher par fournisseur)
Tokens / tâche (Data Players)1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)38.21 $ (est.)
Tokens d'entraînement—
Coupure de connaissance—
Créé le2026-05-07T16:53:34.437728Z
Mis à jour le2026-11-04T06:05:00.834742Z
SourceLLM Stats
URLhttps://llm-stats.com/models/gpt-5.3-codex

Prix par fournisseur

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : non.

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

FournisseurSourceSouverainetéEntrée (/M tok)Sortie (/M tok)QuantificationContexteLatence (s)Débit (tok/s)Statut
OpenAIllm-statsnon1.75 $14.00 $——3.0050.0active

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

CatégorieScore
math0.70
multimodal0.60
reasoning0.70
safety0.80
general0.70
agents0.70
code0.70
tool_calling0.80
vision0.60

Scores par benchmark

BenchmarkCatégorieScoreMaxNormalisé (API)VérifiéAuto-déclaréDaté du
cybersecurity-ctfssafety0.781.000.78nonoui2026-11-04T06:05:00.855814Z
livebenchmath0.731.000.73nonnon2026-11-04T06:05:00.863843Z
osworld-verifiedmultimodal0.651.000.65nonoui2026-11-04T06:05:00.852393Z
swe-bench-proreasoning0.571.000.57nonoui2026-11-04T06:05:00.842670Z
swe-lancer-(ic-diamond-subset)reasoning0.811.000.81nonoui2026-11-04T06:05:00.860395Z
terminal-bench-2reasoning0.771.000.77nonoui2026-11-04T06:05:00.845930Z

Classements

CatégorieRangScoreNote conservatriceBenchmarks évaluésMéthodeDaté duProvenance
agents71—22.393trueskill2026-10-19model_history
code62—29.493trueskill2026-10-19model_history

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04