Can I run GPT-5.3-Codex locally?

Nee. OpenAI heeft geen weights vrijgegeven voor dit model; het is alleen via API beschikbaar en kan niet zelf gehost worden.

What does GPT-5.3-Codex cost and what is its context window?

De prijs is $1,75 per miljoen input tokens en $14,00 per miljoen output tokens, met een contextvenster van 400.000 tokens.

How does GPT-5.3-Codex differ from earlier Codex models?

Het voegt de bredere redeneercapaciteiten en professionele kennis van GPT-5.2 toe aan de codeerfocus van GPT-5.2-Codex, en is ongeveer 25% sneller en token-efficiënter dan zijn voorganger.

GPT 5.3 Codex

5118°

#llm #openai #visie #redeneren #coderen #agenten

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

OpenAI | 400,000 token context | $1.75/M input, $14.00/M output. GPT-5.3-Codex is OpenAI’s meest geavanceerde agentische codeermodel, dat de grensverleggende software engineering prestaties van GPT-5.2-Codex combineert met de bredere redeneer- en professionele kenniscapaciteiten van GPT-5.2. Het behaalt state-of-the-art resultaten op SWE-Bench Pro en sterke prestaties op Terminal-Bench 2.0 en OSWorld-Verified, wat verbeterde meertalige codering, terminalvaardigheid en real-world computergebruikvaardigheden weerspiegelt. Het model is geoptimaliseerd voor langlopende, tool-gebruikende workflows…OpenAI | 400,000 token context | $1.75/M input, $14.00/M output. GPT-5.3-Codex is OpenAI’s meest geavanceerde agentische codeermodel, dat de grensverleggende software engineering prestaties van GPT-5.2-Codex combineert met de bredere redeneer- en professionele kenniscapaciteiten van GPT-5.2. Het behaalt state-of-the-art resultaten op SWE-Bench Pro en sterke prestaties op Terminal-Bench 2.0 en OSWorld-Verified, wat verbeterde meertalige codering, terminalvaardigheid en real-world computergebruikvaardigheden weerspiegelt. Het model is geoptimaliseerd voor langlopende, tool-gebruikende workflows en ondersteunt interactieve sturing tijdens uitvoering, waardoor het geschikt is voor complexe ontwikkeltaken, debugging, deployment en iteratief productwerk. Naast coderen presteert GPT-5.3-Codex sterk op gestructureerde kenniswerk benchmarks zoals GDPval, en ondersteunt taken zoals documentopstelling, spreadsheetanalyse, slidecreatie en operationeel onderzoek in diverse domeinen. Het is getraind met verbeterd bewustzijn van cybersecurity, inclusief kwetsbaarheidsidentificatie, en ingezet met extra beveiligingen voor risicovolle gebruikssituaties. Vergeleken met eerdere Codex-modellen is het token-efficiënter en ongeveer 25% sneller, gericht op professionele end-to-end workflows die redeneren, uitvoering en computerinteractie omvatten.

Gidsen voor dit model

Hoe kies je een AI-model in oktober 2026: eerst het nieuws over gesloten modellen, dan de open modellen die het downloaden waard zijn

Open weights vs open source vs alleen API: wat je eigenlijk mag doen

De 10 goedkoopste ChatGPT-alternatieven in 2026: gratis lokale modellen, gratis tiers en vaste prijsplannen

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

GPT-5.3-Codex is OpenAI's meest capabele agentische codeermodel, gebouwd voor langdurige, tool-gebruikende ontwikkelworkflows in plaats van eenmalige completions. Het combineert topresultaten in software engineering met breder redeneren en professionele kennis, en is ongeveer 25% sneller en token-efficiënter dan zijn voorganger. Als je werk zich uitstrekt over schrijven, debuggen, deployen en itereren van echte software end-to-end, is dit het model dat OpenAI daarvoor heeft gebouwd.

Bekend om

State-of-the-art resultaten op SWE-Bench Pro voor realistische software engineering taken.
Ondersteunt interactieve sturing tijdens uitvoering, nuttig voor lange agentische codeerruns.
Sterke terminal- en computergebruikprestaties over multi-stap workflows.
Behandelt gestructureerd kenniswerk: documenten, spreadsheets, slides, operationeel onderzoek.
Getraind met kwetsbaarheidsidentificatie en extra cybersecurity beveiligingen.

Let op

Outputprijzen van $14,00 per miljoen tokens lopen snel op bij lange agent loops; modelkosten hier.
Gesloten weights, alleen API — je kunt het niet lokaal draaien of zelf hosten.
400.000-token context is royaal maar valt net onder de 200k+ drempel voor 'lange context' modellen die hoger gaan.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Redeneren

Visie

Prompts om te proberen

End-to-end feature bouwen

You have access to a terminal and a Python codebase. Add a REST endpoint to the existing Flask app that accepts a JSON body with fields 'user_id' and 'amount', validates both, writes a row to the SQLite database, and returns a confirmation with the new row ID. Write the code, run the tests, fix any failures, and confirm the endpoint works.

Debug een mislukte deployment

My Docker container builds fine locally but crashes on startup in production with this error: 'ModuleNotFoundError: No module named dotenv'. The Dockerfile uses python:3.11-slim and installs dependencies from requirements.txt. Walk through the likely causes, check the relevant files, propose a fix, apply it, and verify the container starts cleanly.

Spreadsheet analyse taak

I have a CSV with columns: date, region, product_sku, units_sold, unit_price. Calculate total revenue per region per month, identify the top three SKUs by revenue in each region, and flag any month where a region's revenue dropped more than 20% from the prior month. Output a clean summary table and a brief written interpretation.

Vergelijk met

gpt-oss-120b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.15/M invoer, $0.60/M uitvoer
gpt-oss-20b
Model met open gewichten
131,072 token context · $0.02/M invoer, $0.09/M uitvoer
GPT-6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.10/M invoer, $0.50/M uitvoer
GPT-5.6 Luna
Alleen API-model
1,050,000 token context · $0.20/M invoer, $1.20/M uitvoer

Meer tekstmodellen van openai

Veelgestelde vragen

Can I run GPT-5.3-Codex locally?: Nee. OpenAI heeft geen weights vrijgegeven voor dit model; het is alleen via API beschikbaar en kan niet zelf gehost worden.
What does GPT-5.3-Codex cost and what is its context window?: De prijs is $1,75 per miljoen input tokens en $14,00 per miljoen output tokens, met een contextvenster van 400.000 tokens.
How does GPT-5.3-Codex differ from earlier Codex models?: Het voegt de bredere redeneercapaciteiten en professionele kennis van GPT-5.2 toe aan de codeerfocus van GPT-5.2-Codex, en is ongeveer 25% sneller en token-efficiënter dan zijn voorganger.

Oordeel van de kapitein
De serieuze keuze voor multi-stap agentisch codeerwerk, mits je $14 per miljoen output tokens in lange runs kunt accepteren.

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

GPT 5.3 Codex is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm openai visie redeneren coderen agenten

Bladeren op modelfamilie