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OpenAI: GPT-5.3-Codex
openai/gpt-5.3-codex지금 OpenAI: GPT-5.3-Codex 사용해 보기
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고급 매개변수
OpenAI: GPT-5.3-Codex 한눈에 보기
- 입력 가격이 텍스트 모델 434개의 중앙값보다 289% 높습니다.
- 400,000 토큰의 컨텍스트 윈도우, 긴 문서와 멀티턴 대화에 충분합니다.
- 에이전트와 통합을 위한 도구(함수) 호출을 지원합니다.
- 스키마 기반 구조화된 JSON 출력을 지원합니다.
- 추론 강도 조절을 지원합니다.
- 이미지를 입력으로 받습니다(비전).
- 일반적인 요청(입력 1,000 / 출력 500 토큰)의 비용은 약 US$0.03입니다.
OpenAI: GPT-5.3-Codex 소개
GPT-5.3-Codex는 2026년 2월 24일에 출시된 OpenAI의 텍스트 모델입니다. 제공자는 이 모델을 GPT-5.2-Codex의 소프트웨어 엔지니어링 성능과 GPT-5.2의 더 넓은 추론 및 전문 지식 능력을 결합한 OpenAI의 가장 발전된 에이전트형 코딩 모델이라고 설명합니다. 이 모델은 텍스트 카테고리에 속하며, 동일한 엔드포인트 내에서 코드 중심 작업과 일반 추론 작업을 모두 처리할 수 있는 모델이 필요한 개발자를 대상으로 합니다.
이 모델은 텍스트, 이미지, 파일 입력을 받아들이고 텍스트 출력을 생성합니다. 컨텍스트 윈도우는 400,000 토큰이고 최대 출력은 128,000 토큰이므로, 긴 소스 파일, 문서, 로그 또는 여러 파일로 구성된 저장소를 단일 요청에 제공하면서도 상당한 응답을 위한 여유를 남길 수 있습니다. 이미지와 파일이 입력으로 허용되므로 스크린샷, 다이어그램, PDF 및 유사한 산출물을 먼저 텍스트로 변환하지 않고 프롬프트와 함께 전달할 수 있습니다. 지원되는 요청 파라미터에는 include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools, verbosity가 있습니다.
이러한 기능은 몇 가지 실용적인 용도를 시사합니다. 에이전트형 코딩이 주요 용도입니다. tool calling과 tool_choice를 통해 모델이 외부 함수를 구동하거나 명령을 실행하거나 파일을 반복적으로 편집할 수 있으며, 큰 컨텍스트 윈도우는 작업 중인 코드 집합을 계속 시야에 유지합니다. 추론 제어(reasoning, reasoning_effort, include_reasoning)는 디버깅, 리팩터링 또는 풀 리퀘스트 검토처럼 신중한 다단계 분석이 필요한 작업에 적합합니다. 구조화된 출력과 response_format은 결과를 다른 프로그램이 파싱해야 할 때 유용합니다. 예를 들어 JSON 명세, 테스트 케이스 또는 마이그레이션 계획을 생성하는 경우입니다. 이미지 및 파일 입력은 이를 확장하여 오류 스크린샷, 디자인 시안 또는 명세 문서에서 시작하는 작업에도 활용할 수 있게 합니다.
이 모델은 모델 id "openai/gpt-5.3-codex"를 사용하여 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI chat completions 형태를 따르므로 기존 OpenAI SDK와 클라이언트는 base URL과 키만 변경하면 작동합니다. model 필드를 해당 id로 설정하고 필요에 따라 위에 나열된 파라미터를 전달하세요. 함수 호출에는 tools와 tool_choice, 기계 판독 가능 응답에는 response_format 또는 structured_outputs, 깊이와 지연 시간을 절충하려면 reasoning_effort, 응답을 제한하려면 max_tokens 또는 max_completion_tokens, 더 재현 가능한 샘플링에는 seed를 사용합니다. verbosity는 모델이 얼마나 많이 말할지에 대한 추가 제어를 제공합니다.
주로 저울질해야 할 점은 범위입니다. 출력은 텍스트 전용이므로 이미지나 오디오 생성은 여기서 할 수 없으며, 이 모델은 실시간 작업이나 특수한 비텍스트 작업보다는 코딩과 추론에 초점을 맞추고 있습니다. 작업에 코드, 도구 또는 긴 구조화 입력이 포함되지 않는다면 더 가벼운 텍스트 모델이 더 적합할 수 있습니다. 에이전트형 코딩, 장문 컨텍스트 분석 및 구조화된 생성에는 이 모델이 api14에서 적절한 선택입니다.
OpenAI: GPT-5.3-Codex API 호출 방법
- 대시보드에서 API 키를 만드세요.
- 사용하는 언어의 공식 openai SDK를 설치하세요.
- baseURL을 https://api14.com/api/v1로, model을 "openai/gpt-5.3-codex"로 설정하세요.
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);
지원 파라미터
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatseedstructured_outputstool_choicetoolsverbosity사양
- 컨텍스트 길이
- 400,000
- 최대 출력
- 128,000
- 입력
- text, image, file
- 출력
- text
api14 요청 수 · 최근 7일
OpenAI: GPT-5.3-Codex: 자주 묻는 질문
- OpenAI: GPT-5.3-Codex API 비용은 얼마인가요?
- OpenAI: GPT-5.3-Codex의 가격은 입력 US$6.13 / 100만 토큰입니다. 성공한 요청에 대해서만 USD 잔액에서 차감되며, 실패한 요청은 무료입니다.
- OpenAI: GPT-5.3-Codex의 컨텍스트 윈도우는 얼마인가요?
- OpenAI: GPT-5.3-Codex는(은) 요청당 최대 400,000 토큰을 읽습니다, 프롬프트, 대화 기록, 문서를 모두 합친 양입니다. 응답당 최대 128,000개의 출력 토큰을 생성합니다.
- OpenAI: GPT-5.3-Codex는(은) 무엇을 할 수 있나요?
- OpenAI: GPT-5.3-Codex는(은) text, image, file 입력을 받아 text 출력을 반환합니다. 지원 기능: 도구 호출, 구조화된 JSON 출력, 추론 강도 조절.
- 코드에서 OpenAI: GPT-5.3-Codex를(을) 어떻게 호출하나요?
- 어떤 OpenAI SDK든 base URL을 https://api14.com/api/v1로 지정하고 model을 "openai/gpt-5.3-codex"로 설정하세요, 다른 코드 변경은 필요 없습니다. 이 페이지의 코드 패널에서 바로 쓸 수 있는 예제를 복사하세요.
- OpenAI: GPT-5.3-Codex의 대안은 무엇인가요?
- 비슷한 가격대의 텍스트 모델: OpenAI: GPT-5.2-Codex, OpenAI: GPT-5.2 Chat, OpenAI: GPT-5.2. 모두 같은 API 키로 실행되므로 문자열 하나만 바꾸면 전환됩니다.
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