OpenAI: GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex è un modello text di OpenAI, rilasciato il 24 febbraio 2026. È descritto dal provider come il modello di coding agentico più avanzato di OpenAI, che combina le prestazioni di ingegneria del software di GPT-5.2-Codex con le più ampie capacità di ragionamento e conoscenza professionale di GPT-5.2. Si colloca nella categoria text ed è pensato per gli sviluppatori che necessitano di un modello in grado di gestire sia attività incentrate sul codice sia compiti di ragionamento generale all'interno dello stesso endpoint.

Il modello accetta input di testo, immagini e file, e produce output testuale. Ha una context window di 400.000 token e un output massimo di 128.000 token, il che consente di fornire file sorgente lunghi, documentazione, log o repository multi-file in una singola richiesta lasciando comunque spazio per una risposta sostanziosa. Poiché immagini e file sono accettati come input, screenshot, diagrammi, PDF e artefatti simili possono essere passati insieme al prompt invece di essere convertiti prima in testo. I parametri di richiesta supportati includono include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools e verbosity.

Queste capacità indicano alcuni utilizzi pratici. Il coding agentico è quello principale: il tool calling e tool_choice permettono al modello di pilotare funzioni esterne, eseguire comandi o modificare file in un ciclo, mentre l'ampia context window mantiene sotto controllo un working set di codice. I controlli di ragionamento (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) si adattano a compiti che richiedono un'analisi multi-step ponderata, come il debugging, il refactoring o la revisione di una pull request. Gli output strutturati e response_format sono utili quando il risultato deve essere analizzato da un altro programma, ad esempio generando specifiche JSON, casi di test o piani di migrazione. Gli input di immagini e file estendono tutto questo a lavori che partono da uno screenshot di un errore, da un mock-up di design o da un documento di specifica.

Puoi chiamare il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando il model id "openai/gpt-5.3-codex". Poiché l'interfaccia segue la forma delle chat completions di OpenAI, gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con il solo cambio di base URL e chiave. Imposta il campo model su quell'id e passa i parametri elencati sopra come necessario: tools e tool_choice per il function calling, response_format o structured_outputs per risposte leggibili dalla macchina, reasoning_effort per bilanciare profondità e latenza, max_tokens o max_completion_tokens per limitare la risposta, e seed per un campionamento più riproducibile. Verbosity offre un controllo aggiuntivo su quanto il modello dice.

L'aspetto principale da valutare è l'ambito. L'output è solo testuale, quindi la generazione di immagini o audio è fuori portata qui, e il modello è posizionato sul coding e sul ragionamento piuttosto che, ad esempio, su lavori in tempo reale o specializzati non testuali. Se un compito non coinvolge codice, tool o input strutturati lunghi, un modello text più leggero può essere più adatto. Per il coding agentico, l'analisi a contesto lungo e la generazione strutturata, questo modello è la scelta appropriata su api14.