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OpenAI: GPT-5.3-Codex
openai/gpt-5.3-codex
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
El catálogo de OpenRouter presenta openai/gpt-5.3-codex como un modelo de OpenAI orientado al trabajo de programación con agentes, con entradas de texto, imágenes y archivos y salida de texto. Indica una ventana de contexto amplia, razonamiento opcional y ajustable, llamadas a herramientas, salidas estructuradas y controles de respuesta. También informa resultados de Design Arena en categorías de programación y diseño. Como la evidencia procede solo del catálogo y no se proporcionó una ficha independiente del modelo, conviene validar las capacidades descritas y los resultados medidos con la carga de trabajo prevista.[1]
Puntos fuertes
Limitaciones
- Solo se proporcionó evidencia del catálogo de OpenRouter; este paquete no incluye una ficha independiente del modelo.[1]
- La capacidad de programación descrita y los resultados de Design Arena no garantizan rendimiento; valide con tareas representativas.[1]
- No se especifican licencia, fecha de corte de conocimiento, requisitos de despliegue ni comportamiento de seguridad.[1]
Dónde utilizarlo
- Considere evaluarlo para asistentes de programación con agentes o mantenimiento de software que puedan usar herramientas.[1]
- Podría servir para revisión o depuración de código basada en archivos fuente, registros, imágenes o documentos proporcionados.[1]
- Pruebe un piloto cuando importen el esfuerzo de razonamiento ajustable y las salidas de texto legibles por máquinas.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.3-CodexFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-5.3-Codex is OpenAI’s most advanced agentic coding model, combining the frontier software engineering performance of GPT-5.2-Codex with the broader reasoning and professional knowledge capabilities of GPT-5.2. It achieves state-of-the-art results...
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.3-codex
- ID canónico
- openai/gpt-5.3-codex-20260224
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 24.02.2026
- Longitud de contexto
- 400,000
- Modalidad
- text+image+file->text
- Modalidades de entrada
- text, image, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.75 / salida $14
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, none · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 35.2% · posición 36 | 1,084Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 36.5% · posición 44 | 961Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 45.1% · posición 27 | 1,124Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 41.4% · posición 49 | 1,048Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 36.9% · posición 45 | 1,014Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 35.3% · posición 119 | 991Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 51.2% · posición 44 | 1,147Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 47.2% · posición 94 | 1,135Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 50.6% · posición 77 | 1,162Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 51.3% · posición 76 | 1,152Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 54% · posición 62 | 1,121Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 47.3% · posición 91 | 1,128Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 48.6% · posición 91 | 1,157Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 400,000 | $1.75 | $14 | — | — | — |
| OpenAI | 400,000 | $1.75 | $14 | — | — | 100% |
| OpenAI | 400,000 | $3.5 | $28 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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