GPT 5.3 Codex
Red Neuronal
GPT-5.3-Codex es un modelo de agente de OpenAI para código: desarrollo, refactorización y depuración en un flujo de trabajo único.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona GPT 5.3 Codex?
GPT-5.3-Codex es un modelo de agente de OpenAI para desarrollo: combina el nivel de ingeniería de la línea Codex en el trabajo con código con un razonamiento más amplio y los conocimientos profesionales de GPT-5.2. A diferencia de GPT-5.2-Codex, sus puntos fuertes no se limitan a la programación, por lo que el modelo maneja tareas largas donde, además del código, es necesario comprender el dominio. En BotHub, está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, el pago es en rublos según el uso de tokens y el saldo no caduca. En una sola ventana hay más de 250 modelos: puedes comparar respuestas y cambiar de uno a otro, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar el modelo en el proyecto sin reescribir la integración; las solicitudes están cifradas y, para empresas, hay contrato, factura y panel de administración con límites. Utiliza este modelo cuando necesites refactorizar un servicio extenso, analizar un repositorio desconocido y encontrar la causa de un error, revisar cambios antes de fusionar ramas, cubrir un módulo con pruebas o completar una tarea de varios pasos con ediciones en varios archivos a la vez.Preguntas frecuentes sobre GPT 5.3 Codex
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
El modelo está orientado al trabajo con código: escritura de funciones, refactorización, depuración, análisis de repositorios ajenos y revisión de código. El contexto de 400 000 tokens permite mantener proyectos grandes completos en el trabajo. También es adecuado para razonamiento, tareas STEM y análisis de documentos e imágenes, por ejemplo, capturas de pantalla de interfaces.
Hasta 128 000 tokens en una sola respuesta: esto es un módulo completo, un archivo de código grande o documentación técnica detallada. Si la tarea es más extensa, divídela en pasos: el contexto de 400 000 tokens permite mantener todo el diálogo anterior y no perder el hilo.
Sí, el modo de razonamiento antes de responder está confirmado en nuestros datos. El modelo primero desglosa la tarea paso a paso, verifica hipótesis y solo entonces entrega el resultado. Esto ayuda notablemente en la depuración, decisiones arquitectónicas y matemáticas, donde lo importante no es una respuesta rápida, sino una correcta.
Sí, se admiten tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. El modelo se conecta a tus herramientas, bases de datos y servicios externos, y devuelve la respuesta en un esquema predecible. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puedes cambiar de modelo sin reescribir la integración.
Se aceptan imágenes y documentos como entrada: capturas de pantalla de errores, esquemas, PDF con especificaciones técnicas. No hay mención sobre audio y video en nuestros datos. Si necesitas trabajar con sonido o clips, hay modelos especializados disponibles en la misma ventana de BotHub; el cambio toma un par de segundos.
Es mejor comprobarlo con tu propia tarea: el idioma de los prompts y las respuestas no está descrito en nuestros datos, por lo que no prometemos detalles específicos. El servicio en sí es totalmente en ruso: interfaz, soporte y pago con tarjetas rusas, sin VPN ni tarjeta extranjera. Un par de consultas mostrarán el resultado con mayor precisión que cualquier descripción.