GPT-5.3-Codex Modell-Übersicht

GPT-5.3-Codex ist ein Frontier-Coding-Modell von OpenAI und der Nachfolger von GPT-5.2-Codex. GPT-5.3-Codex soll laut Angaben der Entwickler auf dem GPT-5.2 Modell aufbauen und ca. 25% schneller als sein Vorgänger sein. GPT-5.3-Codex gilt als das erste OpenAI-Modell, das an seiner eigenen Entwicklung beteiligt war. Frühe Versionen wurden zum Debugging des Trainings, zur Deployment-Verwaltung und zur Diagnose von Evaluierungsergebnissen eingesetzt.

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Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

400k Token

128k Token

Unbekannt

GPT-5.3-Codex Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark OSWorld: . Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.6	72,7 %
Claude Opus 4.5	66,3 %
GPT-5.3-Codex	64,7 %
Claude Haiku 4.5	50,7 %

Vergleich von LLMs im Benchmark OSWorld: . Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.3-Codex	77,3 %
Claude Opus 4.6	65,4 %
Claude Opus 4.5	59,3 %
Kimi K2.5 (Thinking)	50,8 %
MiniMax M2.1	47,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Transformer-Architektur
Input Kontextlänge	400k
Output Kontextlänge	128k
Tokenizer	OpenAI GPT-5 Tokenizer

Besonderheiten

Selbstentwickelndes Modell	Erstes OpenAI-Modell, das an seiner eigenen Erstellung beteiligt war.
Interaktives Lenken	Echtzeit-Prompting ohne Kontext-Verlust
Cybersecurity Klassifizierung	Erstes OpenAI-Modell mit "High Capability"-Einstufung

Vorteile & Nachteile

Vorteile

25% schnellere Inferenz
GPT-5.3-Codex ist ca. 25% schneller als GPT-5.2-Codex und merzt damit einen der größten Kritikpunkte des Vorgängermodells aus.
State-of-the-Art Coding-Modell
Mit Benchmark-Ergebnissen wie 77,3% Terminal-Bench 2.0 setzt sich GPT-5.3-Codex an die Spitze mancher Coding-Benchmarks und eignet sich besonders für das Vibe Coding in bestehenden Codebases. Nur Claude Opus-4.6 erreicht teilweise bessere Ergebnisse.
Autonome Langzeit-Arbeit möglich
GPT-5.3-Codex kann komplexe, mehrstündige Tasks autonom über sein KI-Agenten-System bearbeiten.
Höhere Token-Effizienz
Erreicht bessere Ergebnisse mit weniger Tokens als Vorgängermodelle, was die effektiven Kosten senkt. Außerdem unterstützt GPT-5.3-Codex die Context-Compaction, also die Zusammenfassung langer Chatverläufe zur Reduktion von Input-Tokens ohne großen Kontext-Verlust.
Starke Vision-Fähigkeiten
Im Vergleich zu den Vorgängermodellen hat GPT-5.3-Codex eine verbesserte Analyse- und Interpretationsfähigkeit von Bildern. Screenshots, UI-Mockups, technischen Diagrammen und Charts können somit für die UI-Entwicklung genutzt werden.

Nachteile

Kein API-Zugang verfügbar
Stand Februar 2026 ist der API-Zugang noch nicht freigegeben. Die Nutzung ist entsprechend nur über ChatGPT-Oberflächen und Codex-Tools möglich.
Inkonsistente Session-Qualität
OpenAI geriet in die Kritik, weil Inferenzleistung zwischen verschiedenen Modellen hin- und hergeschoben wurde. Reduzierte Inferenz (= reduziertes Thinking-Budget), kann zu deutlich schlechteren Ergebnissen führen und viele Nutzer befürchten, dass die Qualität der Modelle nicht gleichbleibend sein könnte.
Wörtliches Befolgen von Anweisungen
GPT-5.3 Codex führt Anweisungen wörtlich aus statt die Intention zu interpretieren. Vage Aussagen oder kleine Beschreibungs-Fehler können damit zu Bugs im Code führen.

Vergleiche GPT-5.3-Codex mit anderen LLMs

Vergleiche GPT-5.3-Codex mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
Moonshot AI	Kimi K2.5	MIT	1.000 Mrd.	256k	96k	$0.60	$3.00	85 %
Z.ai	GLM-4.7	MIT	400 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.20	84,9 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
MiniMax	MiniMax-M2.1	MIT	230 Mrd.	200k	128k	$0.30	$1.20	81 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %

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Provider & APIs

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