OpenAI: GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex to model tekstowy od OpenAI, wydany 24 lutego 2026. Dostawca opisuje go jako najbardziej zaawansowany agentowy model kodujący OpenAI, łączący wydajność inżynierii oprogramowania GPT-5.2-Codex z szerszymi możliwościami rozumowania i wiedzy profesjonalnej GPT-5.2. Należy do kategorii tekstowej i jest skierowany do deweloperów, którzy potrzebują modelu radzącego sobie zarówno z pracą skoncentrowaną na kodzie, jak i z ogólnymi zadaniami rozumowania w ramach tego samego endpointu.

Model przyjmuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów i plików, a zwraca tekst. Ma okno kontekstu wynoszące 400 000 tokenów i maksymalne wyjście 128 000 tokenów, co pozwala dostarczyć długie pliki źródłowe, dokumentację, logi lub repozytoria wieloplikowe w jednym żądaniu, pozostawiając jednocześnie miejsce na obszerną odpowiedź. Ponieważ obrazy i pliki są akceptowane jako dane wejściowe, zrzuty ekranu, diagramy, pliki PDF i podobne artefakty można przekazać razem z promptem, zamiast najpierw konwertować je na tekst. Obsługiwane parametry żądania obejmują include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools i verbosity.

Te możliwości wskazują na kilka praktycznych zastosowań. Kodowanie agentowe jest tym głównym: wywoływanie narzędzi i tool_choice pozwalają modelowi sterować funkcjami zewnętrznymi, uruchamiać polecenia lub edytować pliki w pętli, a duże okno kontekstu utrzymuje roboczy zestaw kodu w zasięgu wzroku. Kontrolki rozumowania (reasoning, reasoning_effort, include_reasoning) pasują do zadań wymagających świadomej wieloetapowej analizy, takich jak debugowanie, refaktoryzacja lub przegląd pull requesta. Ustrukturyzowane wyjścia i response_format są przydatne, gdy wynik musi być przetwarzany przez inny program, na przykład przy generowaniu specyfikacji JSON, przypadków testowych lub planów migracji. Wejścia obrazowe i plikowe rozszerzają to na pracę rozpoczynającą się od zrzutu ekranu błędu, makiety projektu lub dokumentu ze specyfikacją.

Model wywołujesz przez kompatybilne z OpenAI API api14, używając identyfikatora modelu "openai/gpt-5.3-codex". Ponieważ interfejs jest zgodny z kształtem uzupełnień czatu OpenAI, istniejące zestawy SDK i klienty OpenAI działają po zmianie jedynie bazowego adresu URL i klucza. Ustaw pole model na ten identyfikator i w razie potrzeby przekaż parametry wymienione powyżej: tools i tool_choice do wywoływania funkcji, response_format lub structured_outputs do odpowiedzi czytelnych maszynowo, reasoning_effort do wymiany głębi na opóźnienie, max_tokens lub max_completion_tokens do ograniczenia odpowiedzi, a seed do bardziej powtarzalnego próbkowania. Verbosity daje dodatkową kontrolę nad tym, jak dużo model mówi.

Najważniejszą rzeczą do rozważenia jest zakres. Wyjście jest wyłącznie tekstowe, więc generowanie obrazów lub dźwięku jest tutaj poza zasięgiem, a model jest pozycjonowany wokół kodowania i rozumowania, a nie, powiedzmy, pracy w czasie rzeczywistym lub specjalistycznej pracy nietekstowej. Jeśli zadanie nie obejmuje kodu, narzędzi ani długich ustrukturyzowanych danych wejściowych, lżejszy model tekstowy może być lepszym wyborem. Do kodowania agentowego, analizy długiego kontekstu i generowania ustrukturyzowanego ten model jest odpowiednim wyborem na api14.