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OpenAI: GPT-5.3-Codex

openai/gpt-5.3-codex

टेक्स्टइनपुट: text · image · fileToolsReasoning400K24 फ़र॰ 2026 को जोड़ा गया

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OpenAI: GPT-5.3-Codex एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 289% ज़्यादा है।
4,00,000 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.03 है।

OpenAI: GPT-5.3-Codex के बारे में

GPT-5.3-Codex, OpenAI का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे 24 फरवरी 2026 को जारी किया गया था। प्रदाता इसे OpenAI का सबसे उन्नत एजेंटिक कोडिंग मॉडल बताता है, जो GPT-5.2-Codex के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रदर्शन को GPT-5.2 की व्यापक रीज़निंग और पेशेवर ज्ञान क्षमताओं के साथ जोड़ता है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और उन डेवलपर्स के लिए है जिन्हें ऐसा मॉडल चाहिए जो एक ही endpoint के भीतर कोड-केंद्रित काम और सामान्य रीज़निंग कार्यों, दोनों को संभाल सके।

मॉडल टेक्स्ट, इमेज और फ़ाइल इनपुट स्वीकार करता है, और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी context window 400,000 tokens की है और अधिकतम आउटपुट 128,000 tokens का, जिससे लंबी सोर्स फ़ाइलें, दस्तावेज़, लॉग या मल्टी-फ़ाइल रिपॉज़िटरी एक ही अनुरोध में दी जा सकती हैं और फिर भी पर्याप्त उत्तर के लिए जगह बची रहती है। चूंकि इमेज और फ़ाइलें इनपुट के रूप में स्वीकार की जाती हैं, स्क्रीनशॉट, डायग्राम, PDF और इसी तरह की चीज़ें पहले टेक्स्ट में बदलने के बजाय प्रॉम्प्ट के साथ भेजी जा सकती हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर में include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools और verbosity शामिल हैं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। एजेंटिक कोडिंग मुख्य है: tool calling और tool_choice मॉडल को बाहरी फ़ंक्शन चलाने, कमांड चलाने या लूप में फ़ाइलें संपादित करने देते हैं, जबकि बड़ी context window कोड का एक कार्यशील सेट दृश्य में बनाए रखती है। रीज़निंग नियंत्रण (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जिनमें सोच-समझकर बहु-चरणीय विश्लेषण चाहिए, जैसे डीबगिंग, रीफ़ैक्टरिंग या पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा। संरचित आउटपुट और response_format तब उपयोगी होते हैं जब परिणाम को किसी अन्य प्रोग्राम द्वारा पार्स किया जाना हो, उदाहरण के लिए JSON स्पेक, टेस्ट केस या माइग्रेशन योजनाएं बनाना। इमेज और फ़ाइल इनपुट इसे उस काम तक बढ़ाते हैं जो किसी त्रुटि के स्क्रीनशॉट, डिज़ाइन मॉक-अप या विशिष्टता दस्तावेज़ से शुरू होता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल id "openai/gpt-5.3-codex" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट केवल base URL और key बदलने के साथ काम करते हैं। model फ़ील्ड को उस id पर सेट करें और आवश्यकतानुसार ऊपर सूचीबद्ध पैरामीटर पास करें: फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice, मशीन-पठनीय उत्तरों के लिए response_format या structured_outputs, गहराई और विलंबता के बीच संतुलन के लिए reasoning_effort, उत्तर को सीमित करने के लिए max_tokens या max_completion_tokens, और अधिक प्रतिलिपि-योग्य सैंपलिंग के लिए seed। Verbosity इस पर अतिरिक्त नियंत्रण देता है कि मॉडल कितना कहता है।

विचार करने वाली मुख्य बात दायरा है। आउटपुट केवल टेक्स्ट है, इसलिए इमेज या ऑडियो जनरेशन यहां संभव नहीं है, और मॉडल कोडिंग और रीज़निंग के इर्द-गिर्द स्थित है, न कि उदाहरण के लिए रीयल-टाइम या विशेष गैर-टेक्स्ट काम के। यदि किसी कार्य में कोड, tools या लंबे संरचित इनपुट शामिल नहीं हैं, तो हल्का टेक्स्ट मॉडल बेहतर फिट हो सकता है। एजेंटिक कोडिंग, लंबी-संदर्भ विश्लेषण और संरचित जनरेशन के लिए, api14 पर यह मॉडल उपयुक्त विकल्प है।

OpenAI: GPT-5.3-Codex API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "openai/gpt-5.3-codex" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "openai/gpt-5.3-codex",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 4,00,000
अधिकतम आउटपुट: 1,28,000
इनपुट: text, image, file
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

OpenAI: GPT-5.3-Codex: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

OpenAI: GPT-5.3-Codex API की कीमत कितनी है?: OpenAI: GPT-5.3-Codex की कीमत इनपुट $6.13 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
OpenAI: GPT-5.3-Codex की context window कितनी है?: OpenAI: GPT-5.3-Codex हर request में 4,00,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 1,28,000 आउटपुट tokens तक लिखता है।
OpenAI: GPT-5.3-Codex क्या कर सकता है?: OpenAI: GPT-5.3-Codex text, image, file स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से OpenAI: GPT-5.3-Codex कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "openai/gpt-5.3-codex" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
OpenAI: GPT-5.3-Codex के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: OpenAI: GPT-5.2-Codex, OpenAI: GPT-5.2 Chat, OpenAI: GPT-5.2। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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