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利甚䞍可

GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codexは、OpenAIの最も高床な゚ヌゞェント型コヌディングモデルであり、GPT-5.2-Codexの最先端の゜フトりェア゚ンゞニアリング性胜ずGPT-5.2のより広い掚論および専門知識胜力を組み合わせおいたす。SWE-Bench Proで最先端の結果を達成し、Terminal-Bench 2.0およびOSWorld-Verifiedで匷力なパフォヌマンスを発揮しおおり、マルチ蚀語コヌディング、タヌミナル習熟床、および実䞖界のコンピュヌタ䜿甚スキルの向䞊を反映しおいたす。このモデルは長時間実行されるツヌル䜿甚ワヌクフロヌ甚に最適化されおおり、実行䞭のむンタラクティブなステアリングをサポヌトしおおり、耇雑な開発タスク、デバッグ、デプロむメント、および反埩的なプロダクト䜜業に適しおいたす。 コヌディングを超えお、GPT-5.3-Codexはドキュメント䜜成、スプレッドシヌト分析、スラむド䜜成、および耇数のドメむンにわたる運甚研究などのタスクをサポヌトするGDPvalなどの構造化知識䜜業ベンチマヌクで匷力なパフォヌマンスを発揮したす。脆匱性識別機胜を含む匷化されたサむバヌセキュリティ認識で蚓緎され、高リスク䜿甚䟋に察する远加のセヌフガヌドずずもにデプロむされおいたす。以前のCodexモデルず比范しお、より高いトヌクン効率を備えおおり、玄25%高速であり、掚論、実行、およびコンピュヌタむンタラクションにわたるプロフェッショナルな゚ンドツヌ゚ンドワヌクフロヌを察象ずしおいたす。

2026/2/24
400,000 トヌクン

仕様

モダリティ

入力
text
image
file
出力
text

サポヌトされおいるパラメヌタ

include_reasoning
max_tokens
reasoning
response_format
seed
structured_outputs
tool_choice
tools

最倧出力トヌクン

128,000

掚論蚭定

既定の動䜜
思考オン匷床: medium
指定できる匷床
xhigh
high
medium
low
none
思考のオフ
可reasoning.enabled: false

思考の制埡方法ず課金を芋る

デヌタの取り扱い

プロンプトの保持
䞍明 — 確認できおいたせん
孊習ぞの利甚
䞍明 — 提䟛元からの申告がありたせん

「䞍明」は「問題なし」ではありたせん。確認できおいない、ずいう意味です。

孊習の可吊は提䟛元ずの条件に基づく申告倀です。保持の可吊は、このモデルが到達しうる実行先すべおに぀いお䞊流が公衚する䞀芧から刀定しおいたす。いずれも掚枬は含みたせん。

よくある質問

FastMetalでGPT-5.3-Codexは䜿えたすか
珟時点では提䟛しおいたせん。同じ提䟛元のGPT-6.1 SolはFastMetalのAPIから今すぐ利甚できたす。
GPT-5.3-Codexのコンテキスト長はどのくらいですか
400,000トヌクンです。プロンプトず回答を合わせおこの範囲に収める必芁がありたす。