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Zum Modell

GPT-5.3-Codex

Veröffentlichung
Februar 2026
Kontextfenster
400k Token
Daten aktualisiert: 15. Juni 2026
Zum Modell

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.

API DokumentationSystem CardBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Finetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
400k Token
Max. Output
128k Token
Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

GPT-5.3-Codex Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

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

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturTransformer-Architektur
Input Kontextlänge400k
Output Kontextlänge128k
TokenizerOpenAI GPT-5 Tokenizer

Besonderheiten

Selbstentwickelndes ModellErstes OpenAI-Modell, das an seiner eigenen Erstellung beteiligt war.
Interaktives LenkenEchtzeit-Prompting ohne Kontext-Verlust
Cybersecurity KlassifizierungErstes 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, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

GPT-5.3-Codex ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: GPT-5.3-Codex ist auch direkt in ChatGPT nutzbar.

App
ChatGPT
Kostenlose Nutzung
Ja
Pro-Abo / Monat
23,00 €

Provider & APIs

Du kannst OpenAI GPT-5.3-Codex über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu GPT-5.3-Codex

Kann ich GPT-5.3-Codex kostenlos nutzen?

Ja, GPT-5.3-Codex ist in ChatGPT auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist GPT-5.3-Codex Open Source?

Nein, GPT-5.3-Codex ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von OpenAI.

Welche Eingabeformate versteht GPT-5.3-Codex?

GPT-5.3-Codex verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Wie groß ist das Kontextfenster von GPT-5.3-Codex?

GPT-5.3-Codex verarbeitet bis zu 400k Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von GPT-5.3-Codex?

Der direkte Vorgänger von GPT-5.3-Codex ist GPT-5.1-Codex-Max (erschienen November 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.