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GPT-5.3 Codex

Le GPT-5.3 Codex est l'agent de codage frontier 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-5OpenAIIngénierie logicielleIA autonome
openai logoopenaiGPT5 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 du développement autonome

Le GPT-5.3 Codex est le model de codage agentic le plus performant d'OpenAI. Il comble le fossé entre la génération de code statique et l'ingénierie logicielle autonome. Construit sur l'architecture GPT-5, il intègre des connaissances professionnelles spécialisées avec un reasoning avancé pour gérer des tâches à long terme comme l'administration système, la surveillance du déploiement et le refactoring architectural. Le model inclut le pilotage en cours de tâche, permettant aux développeurs d'interagir avec l'agent et de le guider en temps réel tout au long de projets complexes.

Intelligence récursive et performance

OpenAI a entraîné ce model en utilisant ses propres itérations précédentes pour déboguer et optimiser son propre déploiement. Il représente un pas significatif vers les systèmes auto-améliorés. Il excelle dans les environnements Terminal-Bench 2.0, démontrant une capacité à gérer des terminaux en direct, exécuter des tests unitaires et corriger itérativement des bugs sans intervention humaine. Cette approche d'entraînement récursif a permis une utilisation efficace des tokens et une context window de 400 000 tokens, capable de traiter des dépôts d'entreprise entiers en un seul passage.

Intégration professionnelle fluide

Disponible via une application dédiée Codex, le CLI et des extensions IDE, le model s'intègre parfaitement aux workflows modernes. Il est 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 legacy. Avec une logique supérieure et une tarification compétitive, il s'impose comme un outil haute performance pour les tâches d'ingénierie logicielle exigeantes.

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.

Ingénierie logicielle autonome

Architecturer et construire des projets logiciels modulaires multi-fichiers à partir de spécifications de haut niveau.

Audit de code en production

Analyser les bases de code en direct pour détecter les problèmes de concurrence, les fuites de RAM et la dette technique architecturale.

Automatisation DevOps en temps réel

Gérer les workflows 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

Identifier et corriger les exploits zero-day et les vulnérabilités logicielles avec une logique défensive de haute performance.

Prototypage interactif

Générer des landing pages et des applications web prêtes pour la production à partir de wireframes dessinés à la main ou de prompts sous-spécifiés.

Architecture de pipeline de données

Tracer et optimiser des flux de données complexes à travers de multiples couches de traitement et environnements asynchrones.

Points forts

Limitations

Logique de codage state-of-the-art: Score de 77,3 % au Terminal-Bench 2.0 et performances supérieures sur SWE-Bench Pro.
Concision fonctionnelle: Privilégie parfois la concision fonctionnelle au détriment de la profondeur architecturale extrême trouvée dans des models comme o3-pro.
Rapport performance-prix inégalé: Offre des capacités agentic frontier pour environ 1/7e du coût de concurrents comme Opus 4.6.
Design par défaut: Bien qu'irréprochable sur le plan logique, les conceptions d'UI initiales 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 pour une efficacité élevée.
Lacunes en ressources critiques: Manque parfois certaines tâches de nettoyage de ressources dans des simulations matériel-logiciel complexes.
Pilotage interactif en temps réel: Capacité unique à recevoir des directives humaines en cours de tâche, réduisant le besoin de longues boucles itératives.
Friction d'écosystème: L'accès principal est optimisé pour l'application spécialisée Codex et le CLI, ce qui impose une courbe d'apprentissage pour les utilisateurs d'API 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

Le GPT-5.3 Codex ressemble moins à un chatbot généraliste qu'à un model purement orienté ingénierie.
Federal-Piano8695
reddit
Codex fournit un meilleur code pour environ 1/7e du prix. Le rapport performance/prix est tout simplement absurde.
sergeykarayev
reddit
Il n'exécutait pas seulement mes instructions. Il prenait des décisions intelligentes. Il avait quelque chose qui ressemblait à du jugement.
mattshumer_
twitter
Je viens de migrer toute notre orchestration backend vers des agents Codex et la fiabilité est terrifiante de haut niveau.
HackerNewsUser99
hackernews
Le GPT 5.3 Codex a établi le nouveau record au Terminal-Bench 2.0. 77,3 % représente un saut massif par rapport à la version précédente.
bridgemindai
twitter
La capacité à gérer une context window de 400k permet d'auditer des dépôts d'entreprise entiers en une seule fois.
cdcore
other

Vidéos sur GPT-5.3 Codex

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

Codeex a correctement implémenté les deux, effectuant les changements de vue alors que Claude l'a seulement mappé sur la touche un.

Codeex a non seulement trouvé la cause principale, mais l'a également identifiée comme un problème potentiel et l'a corrigée.

J'ai aimé la façon dont il a rebondi sur les bâtiments, la physique semblait la plus naturelle.

Comparé à Gemini 3.1, Codex gère la logique multi-fichiers avec beaucoup moins de dérive.

La vitesse des boucles agentic ici est nettement plus rapide que celle de Claude Opus 4.6.

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

La capacité de balancer tout un jeu de documentation dans le prompt est dingue.

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

Si vous faites du développement d'outils SEO, les scripts de scraping automatisés qu'il écrit sont prêts pour la production.

Il a réussi à déployer tout le site sur Vercel sans que je touche à un seul bouton.

Le GPT-5.3 Codex est notre premier model qui a joué un rôle déterminant dans sa propre création.

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

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

Le moteur de reasoning derrière les décisions de codage est beaucoup plus robuste que celui du GPT-5 standard.

Les scores Terminal-Bench sont une chose, mais le voir naviguer dans un système de fichiers Linux en est une autre.

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.

Agents IA
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 de Codex pour guider le model en plein développement sans perdre le contexte.

Exploiter le mode Plan

Utilisez la commande Plan pour les refactors complexes afin que le model expose sa stratégie avant de procéder aux modifications.

Traiter les revues de Pull Request par lots

Intégrez des branches de fonctionnalités entières dans la context window de 400K pour des tests d'intégration approfondis.

Compactage de contexte

Appuyez-vous sur le compactage de contexte natif pour les sessions agentic de longue durée afin de maintenir la concentration 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

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Sarah Chen

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Marketing Director, GrowthMetrics

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