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GPT-5.3 Codex

GPT-5.3 Codex est l'agent de codage frontier model 2026 d'OpenAI, doté d'une context window de 400K, d'un score de 77,3 % au Terminal-Bench et d'une logique...

Agent de codageGPT-5OpenAIGénie logicielIA autonome
openai logoopenaiGPT-55 février 2026
Contexte
400Ktokens
Sortie max.
128Ktokens
Prix entrée
$1.75/ 1M
Prix sortie
$14.00/ 1M
Modalité:TextImageAudioVideo
Capacités:VisionOutilsStreamingRaisonnement
Benchmarks
GPQA
81%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). GPT-5.3 Codex a obtenu 81% sur ce benchmark.
HLE
36%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. GPT-5.3 Codex a obtenu 36% sur ce benchmark.
MMLU
93%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. GPT-5.3 Codex a obtenu 93% sur ce benchmark.
MMLU Pro
83%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. GPT-5.3 Codex a obtenu 83% sur ce benchmark.
SimpleQA
58%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. GPT-5.3 Codex a obtenu 58% sur ce benchmark.
IFEval
94%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. GPT-5.3 Codex a obtenu 94% sur ce benchmark.
AIME 2025
94%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. GPT-5.3 Codex a obtenu 94% sur ce benchmark.
MATH
96%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. GPT-5.3 Codex a obtenu 96% sur ce benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. GPT-5.3 Codex a obtenu 99% sur ce benchmark.
MGSM
96%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. GPT-5.3 Codex a obtenu 96% sur ce benchmark.
MathVista
78%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. GPT-5.3 Codex a obtenu 78% sur ce benchmark.
SWE-Bench
57%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. GPT-5.3 Codex a obtenu 57% sur ce benchmark.
HumanEval
93%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. GPT-5.3 Codex a obtenu 93% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
71%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. GPT-5.3 Codex a obtenu 71% sur ce benchmark.
MMMU
84%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. GPT-5.3 Codex a obtenu 84% sur ce benchmark.
MMMU Pro
64%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. GPT-5.3 Codex a obtenu 64% sur ce benchmark.
ChartQA
91%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. GPT-5.3 Codex a obtenu 91% sur ce benchmark.
DocVQA
95%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. GPT-5.3 Codex a obtenu 95% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
77.3%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. GPT-5.3 Codex a obtenu 77.3% sur ce benchmark.
ARC-AGI
54%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. GPT-5.3 Codex a obtenu 54% sur ce benchmark.

À propos de GPT-5.3 Codex

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser GPT-5.3 Codex.

Une nouvelle ère de développement autonome

GPT-5.3 Codex est le model de codage agentic le plus performant d'OpenAI, conçu pour combler le fossé entre la génération de code statique et le génie logiciel autonome. Basé sur l'architecture de nouvelle génération GPT-5, il intègre des connaissances professionnelles spécialisées avec un reasoning avancé pour gérer des tâches de longue durée comme l'administration système, la surveillance du déploiement et la refactorisation architecturale. Le model se distingue par sa capacité de « pilotage en cours de tâche », permettant aux développeurs d'interagir avec l'agent et de le guider en temps réel alors qu'il navigue dans des projets complexes.

Intelligence récursive et performance

Ayant été entraîné à l'aide de ses propres itérations précédentes pour déboguer et optimiser son propre déploiement, GPT-5.3 Codex représente une étape significative vers des systèmes d'IA s'améliorant d'eux-mêmes. Il excelle dans les environnements Terminal-Bench 2.0, démontrant une capacité à gérer des terminaux en direct, à exécuter des tests unitaires et à corriger les bugs de manière itérative sans intervention humaine. Cette approche d'entraînement récursif a permis une utilisation très efficace des tokens et une context window massive de 400 000 tokens, capable de digérer des dépôts d'entreprise entiers en une seule passe.

Intégration professionnelle fluide

Disponible via une application Codex dédiée, un CLI et des extensions d'IDE, le model est conçu pour une intégration profonde dans les flux de travail modernes. Il est particulièrement efficace pour identifier les exploits zero-day, optimiser les architectures de pipelines de données et réaliser des audits de qualité production sur des bases de code héritées. Avec sa logique supérieure et sa tarification compétitive, il est rapidement devenu le standard de référence pour les tâches de génie logiciel à enjeux élevés.

GPT-5.3 Codex

Cas d'utilisation de GPT-5.3 Codex

Découvrez les différentes façons d'utiliser GPT-5.3 Codex pour obtenir d'excellents résultats.

Génie logiciel autonome

Conception d'architecture et construction de projets logiciels modulaires multi-fichiers à partir de spécifications de haut niveau.

Audit de code de production

Analyse de bases de code réelles pour détecter les problèmes de concurrence, les fuites de mémoire et la dette technique architecturale.

Automatisation DevOps en temps réel

Gestion des flux de travail basés sur le terminal, y compris la configuration de serveurs, le déploiement de conteneurs et la mise à l'échelle de clusters.

Remédiation des vulnérabilités de cybersécurité

Identification et correction des exploits zero-day et des vulnérabilités logicielles avec une logique défensive de haute capacité.

Prototypage interactif

Génération de pages de destination et d'applications web prêtes pour la production à partir de wireframes dessinés à la main ou de prompts peu détaillés.

Architecture de pipeline de données

Traçage et optimisation des flux de données complexes à travers plusieurs couches de traitement et environnements asynchrones.

Points forts

Limitations

Logique de code state-of-the-art: Score de 77,3 % sur Terminal-Bench 2.0, en tête du secteur, et performances supérieures sur SWE-Bench Pro.
Détails compressés: Privilégie parfois la brièveté fonctionnelle au détriment de la profondeur architecturale extrême que l'on trouve dans des models comme o3-pro.
Rapport performance-prix inégalé: Offre des capacités agentic de pointe à environ 1/7ème du coût de son concurrent le plus proche, Opus 4.6.
Esthétique par défaut: Bien que logiquement impeccables, les designs d'interface initiaux pour les applications peuvent parfois manquer de finition visuelle moderne.
Auto-optimisation récursive: Construit en utilisant sa propre architecture pour identifier les bugs et optimiser l'entraînement, ce qui se traduit par une efficacité élevée.
Lacunes de ressources critiques: Oublie occasionnellement certaines tâches de nettoyage de ressources dans des simulations complexes matériel-logiciel.
Pilotage interactif en temps réel: Capacité unique à recevoir des instructions humaines en cours de tâche, réduisant ainsi le besoin de longues boucles itératives.
Friction de l'écosystème: L'accès principal est limité à l'application spécialisée Codex et au CLI, ce qui représente une courbe d'apprentissage pour les utilisateurs standards.

Démarrage rapide API

openai/gpt-5.3-codex

Voir la documentation
openai SDK
import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: 'user', content: 'Audit this Swift actor for race conditions' }],
    model: 'gpt-5.3-codex',
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de GPT-5.3 Codex

Voyez ce que la communauté pense de GPT-5.3 Codex

"Ils ont carrément sorti GPT-5.3 Codex à la minute où Opus 4.6 est sorti MDR"
ShreckAndDonkey123
reddit
"Codex livre un meilleur code à environ 1/7ème du prix"
sergeykarayev
reddit
"La performance par prix de GPT-5.3 Codex est tout simplement absurde"
VraserX
x
"J'ai fait lire à GPT-5.3-Codex-Spark son propre site de service et lui ai fait construire un nouveau site web. Il a fini en un clin d'œil"
Yohei Takanashi
x
"Ce model a correctement raisonné sur l'isolation des actors Swift... le jour de sa sortie"
HeroicTardigrade
reddit
"Je viens de migrer toute notre orchestration backend vers des agents Codex et la fiabilité est terrifiante de précision"
HackerNewsUser99
hackernews

Vidéos sur GPT-5.3 Codex

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur GPT-5.3 Codex

GPT-5.3 Codex est notre premier model qui a contribué de manière instrumentale à sa propre création

L'efficacité de l'augmentation de ce qu'il peut faire avec moins de tokens est vraiment fantastique

Cette bobine tourne réellement correctement alors que la buse se déplace ici même dans la simulation

Nous constatons un bond massif dans la façon dont il gère l'intégration matérielle réelle

La boucle d'entraînement récursive est un véritable tournant pour la précision

Je n'ai plus envie de revenir à GPT 5.2 parce qu'il semble tout simplement lent

On ressent vraiment un gros boost de vitesse... on m'a dit qu'il est 25 % plus rapide que le model précédent

La latency sur les petites modifications de code est pratiquement inexistante maintenant

La gestion des bases de code héritées volumineuses est l'endroit où la context window de 400K brille vraiment

C'est la première fois que j'ai l'impression qu'une IA comprend véritablement l'architecture de mon projet

Ce n'est pas juste un autre assistant de code. C'est une IA qui construit l'intégralité de votre projet pendant que vous regardez

Ce qui me prenait des jours ne prend plus que quelques heures avec cet outil

La capacité de simplement balancer tout un ensemble de documentation dans le prompt est folle

Vous pouvez littéralement le voir corriger ses propres erreurs dans le terminal en temps réel

Pour quiconque construit un SaaS, ce sera votre employé le plus précieux

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

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Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour GPT-5.3 Codex

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de GPT-5.3 Codex.

Activer le pilotage en temps réel

Activez le comportement de suivi dans les paramètres Codex pour guider le model en cours de construction.

Exploiter le mode Plan

Utilisez la commande 'Plan' pour les refactorisations complexes afin que le model expose sa stratégie avant de commencer l'édition.

Revues de Pull Request par lots

Utilisez la context window de 400K pour soumettre des branches entières de fonctionnalités au model pour des tests d'intégration approfondis.

Compaction de contexte

Comptez sur la compaction de contexte native pour les sessions agentic de longue durée afin de maintenir le focus sur le projet.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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Questions Fréquentes sur GPT-5.3 Codex

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