GPT-5.3 Codex의 context window는 어느 정도인가요?

400,000-token context window를 제공합니다. 이를 통해 모델은 기업용 코드 저장소 전체를 한 번에 파악할 수 있습니다.

GPT-5.3 Codex는 API로 접근할 수 있나요?

네, OpenAI API를 통해 gpt-5.3-codex 식별자로 이용할 수 있습니다. 또한 Codex 앱과 CLI를 통해서도 접근 가능합니다.

Claude Opus 4.6과 비교하면 어떤가요?

Codex는 터미널 기반 작업에서 77.3%의 점수를 기록하며, agentic 워크플로우에서 훨씬 더 빠른 속도를 보입니다. Opus 4.6은 종종 더 깊은 아키텍처 합성 능력을 보여줍니다.

실시간 상호 작용을 지원하나요?

네, 사용자는 모델이 장기 실행 작업을 수행하는 동안 실시간으로 상호 작용하고 제어할 수 있습니다. 이러한 작업 중간의 안내는 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

GPT-5.3 Codex가 agentic하다고 평가받는 이유는 무엇인가요?

터미널 실행 및 스스로 오류를 수정하는 등 소프트웨어 전체를 처음부터 끝까지 운영하도록 설계되었습니다. 단순 코드 작성을 넘어 소프트웨어 수명 주기 작업을 실행하는 수준으로 발전했습니다.

개발자를 위한 비용은 얼마인가요?

가격은 입력 100만 token당 $1.75, 출력 100만 token당 $14.00입니다. 이는 경쟁력 있는 비용으로 frontier model 수준의 성능을 제공합니다.

이 모델이 자체 개발 과정에 사용되었나요?

네, OpenAI는 GPT-5.3 Codex의 초기 버전을 사용하여 학습 실행 과정을 디버깅하고 배포 인프라를 최적화했습니다. 이러한 재귀적 학습 과정이 최종 모델의 신뢰성을 개선하는 데 기여했습니다.

GPT-5.3 Codex

GPT-5.3 Codex는 400K context window, 77.3% Terminal-Bench 점수, 복잡한 소프트웨어를 위한 뛰어난 논리를 갖춘 OpenAI의 2026년형 frontier 코딩 agent입니다.

코딩 AgentGPT-5OpenAI소프트웨어 엔지니어링자율 AI

openaiGPT2026년 2월 5일

컨텍스트

400K토큰

최대 출력

128K토큰

입력 가격

$1.75/ 1M

출력 가격

$14.00/ 1M

모달리티:TextImageAudioVideo

기능:비전도구스트리밍추론

벤치마크

GPQA

81%

HLE

36%

MMLU

93%

MMLU Pro

83%

SimpleQA

58%

IFEval

94%

AIME 2025

94%

MATH

96%

GSM8k

99%

MGSM

96%

MathVista

78%

SWE-Bench

57%

HumanEval

93%

LiveCodeBench

71%

MMMU

84%

MMMU Pro

64%

ChartQA

91%

DocVQA

95%

Terminal-Bench

77.3%

ARC-AGI

54%

API 문서 보기

GPT-5.3 Codex 소개

GPT-5.3 Codex의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

자율 개발의 새로운 시대

GPT-5.3 Codex는 OpenAI의 가장 유능한 agentic 코딩 모델입니다. 정적 코드 생성과 자율 소프트웨어 엔지니어링 사이의 간극을 메워줍니다. GPT-5 아키텍처를 기반으로 구축되어, 전문 지식과 고급 추론을 결합하여 시스템 관리, 배포 모니터링, 아키텍처 리팩토링과 같은 장기적인 작업을 수행합니다. 모델에는 작업 중 제어(mid-task steering) 기능이 포함되어 있어, 개발자가 복잡한 프로젝트를 탐색하는 모델과 실시간으로 상호 작용하며 가이드할 수 있습니다.

재귀적 지능과 성능

OpenAI는 이 모델을 이전 버전을 사용하여 디버깅하고 배포를 최적화하도록 학습시켰습니다. 이는 자기 개선형 시스템을 향한 중대한 발걸음을 의미합니다. Terminal-Bench 2.0 환경에서 탁월한 성능을 발휘하며, 라이브 터미널 관리, 단위 테스트 실행, 인간의 개입 없이 버그를 반복적으로 수정하는 능력을 입증했습니다. 이러한 재귀적 학습 접근 방식은 효율적인 token 사용과 400,000-token context window를 가능하게 했으며, 기업용 코드베이스 전체를 한 번에 파악할 수 있습니다.

원활한 전문 통합

전용 Codex 앱, CLI 및 IDE 확장을 통해 현대적인 워크플로우에 통합됩니다. 제로데이 익스플로잇 식별, 데이터 파이프라인 아키텍처 최적화, 레거시 코드베이스의 프로덕션 등급 감사 수행에 효과적입니다. 뛰어난 논리와 경쟁력 있는 가격으로, 고위험 소프트웨어 엔지니어링 작업을 위한 고성능 도구 역할을 합니다.

GPT-5.3 Codex 사용 사례

GPT-5.3 Codex을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율 소프트웨어 엔지니어링

상위 수준의 명세로부터 모듈식 다중 파일 소프트웨어 프로젝트를 설계하고 구축합니다.

프로덕션 코드 감사(Auditing)

실제 코드베이스를 분석하여 동시성 문제, 메모리 누수 및 아키텍처 기술 부채를 식별합니다.

실시간 DevOps 자동화

서버 설정, 컨테이너 배포 및 클러스터 스케일링을 포함한 터미널 기반 워크플로우를 관리합니다.

사이버 보안 취약점 해결

고도의 방어 논리를 통해 제로데이 익스플로잇과 소프트웨어 취약점을 식별하고 수정합니다.

대화형 프로토타이핑

손으로 그린 와이어프레임이나 불충분한 prompt로부터 프로덕션 수준의 랜딩 페이지 및 웹 앱을 생성합니다.

데이터 파이프라인 아키텍처

다양한 처리 계층 및 비동기 환경 전반에서 복잡한 데이터 흐름을 추적하고 최적화합니다.

강점

제한

state-of-the-art 코딩 논리: 업계 최고 수준인 77.3%의 Terminal-Bench 2.0 점수 및 SWE-Bench Pro에서의 우수한 성능을 자랑합니다.

기능적 간결성: 때때로 o3-pro와 같은 모델에서 볼 수 있는 극도의 아키텍처 깊이보다 기능적 간결성을 우선시합니다.

타의 추종을 불허하는 가성비: Opus 4.6과 같은 경쟁 모델 비용의 약 1/7 수준으로 frontier agentic 성능을 제공합니다.

기본적인 UI 미학: 논리적으로는 완벽하지만, 앱의 초기 UI 디자인은 가끔 현대적인 미적 세련미가 부족할 수 있습니다.

재귀적 자기 최적화: 자체 아키텍처를 사용하여 버그를 식별하고 높은 효율성을 위해 학습 과정을 최적화하도록 구축되었습니다.

중요 리소스 정리 공백: 복잡한 하드웨어-소프트웨어 시뮬레이션에서 특정 리소스 정리 작업을 놓치는 경우가 있습니다.

대화형 실시간 제어(Steering): 작업 도중 인간의 지시를 수용하는 고유한 기능으로 반복 루프의 필요성을 줄여줍니다.

생태계 적응 장벽: 기본 접근 방식이 전용 Codex 앱과 CLI에 최적화되어 있어 일반 API 사용자에게는 학습 곡선이 존재합니다.

API 빠른 시작

openai/gpt-5.3-codex

문서 보기

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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

GPT-5.3 Codex에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 GPT-5.3 Codex에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“GPT-5.3 Codex는 일반적인 챗봇이라기보다 순수 엔지니어 모델처럼 느껴집니다.”

— Federal-Piano8695

“Codex는 약 1/7 가격으로 더 좋은 코드를 제공합니다. 가격 대비 성능은 정말 터무니없을 정도입니다.”

— sergeykarayev

“단순히 지시를 실행하는 것이 아니었습니다. 지능적인 결정을 내리고 있었죠. 판단력 같은 것이 느껴졌습니다.”

— mattshumer_

twitter

“전체 백엔드 오케스트레이션을 Codex agent로 마이그레이션했는데 신뢰성이 무서울 정도로 높습니다.”

— HackerNewsUser99

hackernews

“GPT 5.3 Codex가 Terminal-Bench 2.0에서 신기록을 세웠습니다. 77.3%는 이전 버전보다 엄청난 도약입니다.”

— bridgemindai

twitter

“400k context window를 처리할 수 있어 한 번에 기업용 코드베이스 전체를 감사할 수 있게 되었습니다.”

— cdcore

other

GPT-5.3 Codex에 대한 동영상

GPT-5.3 Codex에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“Codeex는 실제로 1번과 2번을 모두 적절하게 구현하여 뷰 변경을 수행했지만, Claude는 키 1번에만 매핑했습니다.”

“Codeex는 실제로 주된 원인을 파악했을 뿐만 아니라 잠재적 문제점까지 식별하고 수정했습니다.”

“건물에서 반사되는 방식이 마음에 들었고 물리 효과가 가장 자연스럽게 느껴졌습니다.”

“Gemini 3.1과 비교했을 때, Codex는 다중 파일 논리를 훨씬 적은 드리프트로 처리합니다.”

“여기서 agentic 루프의 속도는 Claude Opus 4.6보다 눈에 띄게 빠릅니다.”

“단순한 코드 도우미가 아닙니다. 여러분이 지켜보는 동안 프로젝트 전체를 구축하는 AI입니다.”

“전체 문서 세트를 prompt에 그냥 던져넣을 수 있는 능력은 정말 대단합니다.”

“터미널에서 실시간으로 스스로 실수를 수정하는 모습을 직접 볼 수 있습니다.”

“SEO 도구 개발을 하고 있다면, 이 모델이 작성하는 자동화 스크래핑 스크립트는 즉시 배포 가능합니다.”

“버튼 하나 누르지 않고 사이트 전체를 Vercel에 배포했습니다.”

“GPT-5.3 Codex는 스스로를 만드는 데 기여한 최초의 모델입니다.”

“더 적은 tokens으로 더 많은 일을 수행하는 효율성 증가가 정말 환상적입니다.”

“실제 하드웨어 통합을 처리하는 방식에서 엄청난 도약을 보고 있습니다.”

“코딩 결정을 내리는 추론 엔진은 표준 GPT-5보다 훨씬 강력합니다.”

“Terminal-Bench 점수도 중요하지만, 리눅스 파일 시스템을 탐색하는 모습을 보는 건 또 다른 문제입니다.”

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GPT-5.3 Codex 프로 팁

GPT-5.3 Codex을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

실시간 제어(Steering) 활성화

Codex 설정에서 후속 동작 기능을 활성화하여 context를 잃지 않고 빌드 중간에 모델을 가이드하세요.

Plan 모드 활용

복잡한 리팩토링 시 Plan 명령을 사용하여 모델이 편집 전 전략을 수립하도록 하세요.

일괄 Pull Request 검토

400K context window에 전체 기능 브랜치를 입력하여 심층적인 통합 테스트를 수행하세요.

Context Compaction 활용

장기 실행 agentic 세션에서 프로젝트의 집중도를 유지하기 위해 네이티브 context compaction 기능을 활용하세요.

후기

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