GPT-5.3-Codex es el modelo de codificación agéntico más avanzado de OpenAI, que combina el rendimiento de vanguardia en ingeniería de software de GPT-5.2-Codex con las capacidades más amplias de razonamiento y conocimiento profesional de GPT-5.2. Logra resultados de última generación...
GPT-5.3-Codex es un modelo de lenguaje grande de OpenAI, accesible a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter. Recibe específicamente el nombre "Codex", lo que indica un enfoque en la…
GPT-5.3-Codex alcanzó una puntuación de 91.5 en el benchmark GPQA Diamond, que evalúa razonamiento de nivel de posgrado en física, química, biología y otras ciencias. Esto indica un rendimiento sólido en problemas complejos de razonamiento en múltiples pasos. El modelo puede responder preguntas que requieren una comprensión profunda, síntesis de múltiples hechos y deducción lógica. No se limita al código; puede manejar razonamiento abstracto, cálculos matemáticos y análisis científico. Sin embargo, como ocurre con todos los modelos de lenguaje grandes, ocasionalmente puede producir resultados incorrectos o inconsistentes, especialmente en preguntas altamente especializadas o ambiguas.
Como modelo Codex, GPT-5.3-Codex está diseñado para la comprensión y generación de código. Puede generar código en múltiples lenguajes de programación basándose en descripciones en lenguaje natural o contexto de archivos. El contexto de 400K le permite considerar grandes bases de código para tareas como refactorización, corrección de errores o generación de documentación. También puede procesar imágenes de código o diagramas, como diagramas de flujo de arquitectura, para informar su razonamiento. Si bien puede manejar desafíos algorítmicos y el uso de bibliotecas, los usuarios deben verificar las salidas para garantizar su corrección, especialmente en entornos de producción.
El precio de GPT-5.3-Codex es de $1.75 por 1M de tokens de entrada y $14.00 por 1M de tokens de salida. Si su tarea no requiere una ventana de contexto grande (por ejemplo, instrucciones cortas, consultas de una sola interacción) o no necesita la alta capacidad de razonamiento indicada por el puntaje GPQA Diamond, un modelo menos costoso puede ser más rentable. Por ejemplo, los modelos con ventanas de contexto más pequeñas (8K–128K) y costos de tokens de salida más bajos están disponibles a través de OrcaRouter. Considere el equilibrio: use GPT-5.3-Codex solo cuando procese regularmente documentos grandes o necesite el mejor razonamiento posible para preguntas complejas.
Sí, GPT-5.3-Codex acepta entradas de texto, imagen y archivos dentro de la misma ventana de contexto. Puedes proporcionar una imagen de un gráfico, una descripción de texto y un archivo PDF todo en una sola solicitud, y el modelo los procesará juntos. Esto es útil para tareas como analizar un artículo de investigación donde el artículo es un archivo, las figuras son imágenes y haces una pregunta en texto. El modelo trata todas las modalidades como parte de la entrada, limitado por el límite total de 400K tokens. Ten en cuenta que las imágenes cuentan para el límite de tokens; el número real de imágenes que caben depende de su resolución y codificación.
GPQA Diamond es un punto de referencia compuesto por preguntas de opción múltiple que requieren razonamiento a nivel de posgrado en disciplinas científicas. Está diseñado para ser desafiante tanto para humanos como para modelos de IA, a menudo requiriendo conocimiento profundo y razonamiento de varios pasos. Una puntuación de 91.5 significa que GPT-5.3-Codex respondió correctamente el 91.5% de las preguntas, lo cual es una puntuación alta. Esto indica que el modelo puede manejar preguntas complejas de nivel experto. Sin embargo, las puntuaciones de los puntos de referencia no garantizan el rendimiento en el mundo real en todas las tareas; miden capacidades específicas bajo condiciones controladas.
Una puntuación alta en GPQA Diamond sugiere que GPT-5.3-Codex se destaca en tareas que requieren razonamiento cuidadoso, como responder preguntas técnicas, depurar código o brindar explicaciones sobre conceptos científicos. Puede procesar distinciones sutiles y evitar errores comunes. En la práctica, esto significa que los usuarios pueden esperar una mayor precisión en indicaciones complejas en comparación con modelos con puntuaciones más bajas. Sin embargo, la puntuación es un promedio; el modelo puede fallar aún en ciertos tipos de preguntas o casos límite. Se recomienda probar el modelo en tareas representativas de tu dominio.
La latencia depende del tamaño de la solicitud, la longitud de salida y la carga actual en la infraestructura de OpenAI. OrcaRouter envía las solicitudes directamente a OpenAI sin procesamiento adicional, por lo que la latencia está determinada por el proveedor. La ventana de contexto de 400K y la salida de 128K significan que entradas o salidas muy largas pueden tardar más en procesarse. Para aplicaciones en tiempo real, considere usar contextos más cortos o un modelo más pequeño. No se proporciona una cifra específica de latencia; los usuarios deben realizar pruebas de rendimiento con sus entradas típicas. OrcaRouter no impone ningún retraso adicional más allá del tiempo de respuesta de OpenAI.
A pesar de su alta puntuación en GPQA Diamond, GPT-5.3-Codex tiene limitaciones. Puede producir respuestas seguras pero incorrectas (alucinaciones), especialmente sobre temas oscuros. Su fecha de corte de conocimiento no está especificada; puede carecer de información reciente. El rendimiento del modelo en razonamiento no científico, como la escritura creativa o el sentido común, puede ser menos notable que en la ciencia de nivel de posgrado. Es sensible a la redacción de las indicaciones y sus salidas pueden ser verbosas. Además, la ventana de contexto de 400K es un máximo; el rendimiento puede degradarse cuando el contexto está muy lleno, especialmente en el medio. Los usuarios deben validar los resultados para tareas críticas.
El precio es de $1.75 por 1 millón de tokens de entrada y $14.00 por 1 millón de tokens de salida. Estas son las tarifas del proveedor OpenAI; OrcaRouter no añade ningún margen. Los tokens de entrada incluyen todo texto, tokens de imagen (según resolución) y tokens de archivo. Los tokens de salida son el texto generado. A modo de contexto, una solicitud con 100K tokens de entrada y 5K tokens de salida costaría aproximadamente $0.175 por entrada y $0.07 por salida, totalizando $0.245. Los costos escalan linealmente con el uso. No hay tarifa adicional por solicitud. Se factura a los usuarios según el consumo real de tokens.
El precio de entrada de $1.75/M tokens es moderado en comparación con algunos modelos premium, mientras que el precio de salida de $14/M es relativamente alto. Los tokens de salida son costosos porque la generación es computacionalmente intensiva. Si tu flujo de trabajo implica generar respuestas muy largas (por ejemplo, 50K tokens), el costo puede ser considerable. Considera si un modelo más barato con un contexto más pequeño puede satisfacer tus necesidades para tareas más simples. También ten en cuenta que el gran contexto del modelo puede incentivar a los usuarios a incluir más tokens de entrada, aumentando el costo. Planea optimizar los avisos para mantener tanto los tokens de entrada como los de salida reducidos.
OrcaRouter transmite la tarifa del proveedor sin margen adicional. No se mencionan programas de caché o descuento específicos para este modelo. A los usuarios se les factura por token según su consumo. Si tiene necesidades de alto volumen, puede contactar a OrcaRouter para posibles precios por volumen, pero no se proporcionan detalles específicos. Para la gestión de costos, supervise el uso de tokens y establezca límites. El almacenamiento en caché de respuestas no es estándar; cada solicitud se procesa de forma independiente. Debido a que el modelo se accede a través de OpenAI, cualquier función de caché o caché de indicaciones de OpenAI se aplicaría, pero OrcaRouter no agrega su propia capa de caché.
Llama al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter en la URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Usa el id del modelo "openai/gpt-5.3-codex". La API es compatible con el cliente Python de OpenAI, curl y otras herramientas. Un ejemplo de llamada en Python: import openai client = openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-5.3-codex", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}] ) Para entradas multimodales, usa el formato apropiado con image_url o archivos adjuntos según la API multimodal de OpenAI.
La API admite los parámetros estándar de OpenAI: messages (lista de objetos de mensaje), temperature, top_p, n, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, stop, stream, y otros. Para la multimodalidad, los mensajes pueden incluir partes de contenido con tipo text, image_url (con el parámetro detail) u objetos file. El parámetro max_tokens no debe exceder la salida máxima del modelo de 128,000. La ventana de contexto de 400,000 tokens es el total de tokens de entrada en todos los mensajes y modalidades. No existe un parámetro para la longitud del contexto; el modelo utiliza automáticamente todo el contexto proporcionado. Asegúrate de que tus tokens de entrada totales estén dentro del límite.
La migración es sencilla: cambia el campo del modelo en tu llamada a la API de tu ID de modelo anterior (por ejemplo, "openai/gpt-4o") a "openai/gpt-5.3-codex". Asegúrate de que tu clave de API sea para OrcaRouter y de que estás usando la URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Ten en cuenta los diferentes límites de contexto y salida. Si tu modelo anterior tenía un contexto más pequeño, es posible que tus prompts ahora quepan completos. También puede ser necesario ajustar el formato multimodal si no se utilizaba antes. Realiza pruebas con solicitudes de muestra para verificar el comportamiento y los costos. El formato de respuesta de la API es idéntico al de OpenAI.
OrcaRouter utiliza autenticación mediante clave API. Debes incluir tu clave en el encabezado Authorization como token Bearer. Obtén una clave API desde tu cuenta de OrcaRouter. La clave se utiliza para rastrear el uso y la facturación. No hay una capa de autenticación adicional. La URL base es https://api.orcarouter.ai/v1. Asegúrate de que tu librería cliente soporte URLs base personalizadas. Por seguridad, mantén tu clave API en secreto y renuévale periódicamente. OrcaRouter no proporciona OAuth ni otros métodos de autenticación para este endpoint.
En comparación con modelos como GPT-4o-mini o GPT-3.5, GPT-5.3-Codex ofrece una ventana de contexto mucho más grande (400K frente a típicamente 8K–128K) y un límite de salida más alto (128K frente a 4K–16K). Su puntuación GPQA Diamond de 91.5 indica un razonamiento superior. Sin embargo, es más caro por token, especialmente en la salida. Los modelos más pequeños son mejores para aplicaciones de alto rendimiento y bajo costo donde no se necesita un razonamiento complejo. Elija GPT-5.3-Codex cuando necesite procesar grandes cantidades de datos o requiera la mejor calidad de respuesta posible.
Muchos modelos multimodales aceptan texto e imágenes, pero GPT-5.3-Codex además admite entradas de archivos. Su ventana de contexto de 400K tokens es grande en comparación con la mayoría de los modelos multimodales (a menudo de 128K). La puntuación GPQA Diamond de 91.5 es alta en términos absolutos, aunque las comparaciones directas dependen del punto de referencia. Los modelos de otros proveedores pueden ofrecer diferentes fortalezas, como visión especializada o menor latencia. GPT-5.3-Codex es un modelo generalista con un razonamiento sólido; para tareas puramente basadas en reconocimiento de imágenes, un modelo de visión dedicado podría ser más eficiente.
Si tu tarea no requiere el contexto de 400K o la salida de 128K, un modelo más pequeño será más rentable. Si tu necesidad principal es la velocidad, considera modelos con menor latencia. Si solo necesitas entrada de texto, un modelo solo de texto puede ser más económico. Para tareas fuera del dominio del razonamiento científico (por ejemplo, escritura creativa), los modelos ajustados para chat pueden funcionar mejor. Además, si necesitas ejecutar el modelo en hardware específico o tienes requisitos de residencia de datos, considera modelos desplegados en esas regiones. Evalúa según tu carga de trabajo real.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.3-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $1.75 |
| Salida / 1M tokens | $14.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.175 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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}OpenAI. (2026). GPT-5.3-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.3-codex