OpenAI: GPT-5.3-Codex openai/gpt-5.3-codex

Модель OpenAI: GPT-5.3-Codex от OpenAI (семейство gpt) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Создатель ChatGPT и GPT-серии. Самая известная AI-компания в мире.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

400K

контекст, токенов

175 ₽

за 1 млн входных токенов

1 400 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое OpenAI: GPT-5.3-Codex

Сложные агентные задачи разработки, где требуется глубокое понимание кодовой базы, многошаговое планирование и работа с разнородными входными данными.

GPT-5.3-Codex — флагманская агентная модель OpenAI для задач разработки программного обеспечения. Она объединяет специализированные инженерные возможности линейки Codex с расширенными рассуждениями и профессиональными знаниями, характерными для старших моделей семейства GPT-5. Результат — система, способная не просто генерировать код, но и самостоятельно планировать многошаговые задачи: от анализа требований до написания тестов и рефакторинга.

Контекстное окно в 400 000 токенов позволяет работать с крупными кодовыми базами целиком, не теряя связность между модулями. Поддержка vision и файлового ввода открывает возможность анализировать скриншоты интерфейсов, диаграммы архитектуры и документацию в виде изображений. Встроенное внутреннее рассуждение помогает модели справляться с нетривиальными инженерными задачами, требующими декомпозиции и проверки промежуточных шагов.

Модель ориентирована на агентные сценарии: автономное выполнение задач в рамках CI/CD-пайплайнов, code review, генерация и запуск тестов, работа с legacy-кодом. Для простых вопросов «напиши функцию» она избыточна — её потенциал раскрывается именно в сложных, многоэтапных инженерных процессах.

Когда брать эту модель

✓ Агентная автоматизация разработки: самостоятельное выполнение многошаговых инженерных задач
✓ Работа с большими кодовыми базами и legacy-проектами в едином контексте
✓ Code review и рефакторинг с учётом архитектурных ограничений
✓ Анализ технической документации, диаграмм и скриншотов интерфейсов
✓ Генерация и поддержка тестового покрытия в CI/CD-пайплайнах

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный репозиторий на Python, найди узкие места производительности в модуле обработки очередей, предложи рефакторинг с сохранением обратной совместимости и напиши покрывающие тесты для изменённых функций.

Использование OpenAI: GPT-5.3-Codex через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-5.3-codex",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.3-codex",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-5.3-codex",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);