[📪정보] (오픈AI) GPT-5.3-Codex 소개

GPT-5.3-Codex 소개 컴퓨터에서의 전문 업무 전반으로 Codex 확장

February 5, 2026 · Product · Release · Company

컴퓨터에서의 전문 업무 전체 스펙트럼에 걸쳐 Codex를 확장합니다.

기사 듣기(11:25) · https://cdn-azalea-tts-achmg6dqbafjaxcr.a01.azurefd.net/tts-prod/5Ebu5B9MTnr4F6Qn3oPPB1/ember/dde67716353342478a2fc719473e03f4.mp3" style="color:#3498db;text-decoration:none;"> https://cdn-azalea-tts-achmg6dqbafjaxcr.a01.azurefd.net/tts-prod/5Ebu5B9MTnr4F6Qn3oPPB1/ember/dde67716353342478a2fc719473e03f4.mp3

프런티어급 에이전트 역량
인터랙티브 협업자
Codex로 GPT‑5.3-Codex를 학습·배포한 방법
사이버 프런티어를 지키기
이용 가능 여부 및 상세
다음은 무엇인가
부록

개요

Codex가 할 수 있는 일을 더 넓게 여는 새로운 모델을 소개합니다: GPT‑5.3-Codex, 지금까지 가장 강력한 에이전트형 코딩 모델입니다. 이 모델은 GPT‑5.2-Codex의 최첨단 코딩 성능과 GPT‑5.2의 추론 및 전문 지식 역량을 한 모델로 묶었고, 여기에 더해 25% 더 빠릅니다. 덕분에 리서치, 도구 사용, 복잡한 실행이 얽힌 장시간 작업도 맡길 수 있습니다. 동료처럼, 작업 중에도 맥락을 잃지 않은 채 GPT‑5.3-Codex를 지휘하고 상호작용할 수 있습니다.

GPT‑5.3‑Codex는 스스로를 만드는 데 핵심적으로 기여한 우리의 첫 모델입니다. Codex 팀은 초기 버전을 사용해 자기 학습 과정을 디버깅하고, 배포를 관리하며, 테스트 결과와 평가를 진단했습니다—Codex가 자기 개발을 얼마나 가속하는지에 팀은 정말 놀랐습니다.

GPT‑5.3-Codex와 함께 Codex는 코드 작성·리뷰를 하는 에이전트에서, 개발자와 전문가가 컴퓨터에서 할 수 있는 거의 모든 일을 해내는 에이전트로 확장됩니다.

프런티어급 에이전트 역량

GPT‑5.3-Codex는 SWE-Bench Pro와 Terminal-Bench에서 산업 최고치를 새로 기록했고, OSWorld와 GDPval에서도 강한 성능을 보였습니다. 이 네 가지 벤치마크는 우리가 코딩, 에이전트, 그리고 현실 세계 역량을 측정하는 데 사용합니다.

코딩

GPT‑5.3-Codex는 실제 소프트웨어 엔지니어링을 엄격하게 평가하는 SWE-Bench Pro에서 SOTA 성능을 달성했습니다. SWE‑bench Verified가 Python만 시험하는 반면, SWE‑Bench Pro는 4개 언어를 아우르며 오염(컨테미네이션)에 더 강하고, 더 어렵고, 더 다양하며, 산업 현장과 더 밀접합니다. 또한 코딩 에이전트인 Codex에 필요한 터미널 역량을 측정하는 Terminal-Bench 2.0에서도 이전 SOTA를 크게 뛰어넘습니다. 특히 GPT‑5.3‑Codex는 어떤 이전 모델보다도 더 적은 토큰으로 이런 결과를 내어, 사용자들이 더 많이 만들 수 있게 합니다.

웹 개발

프런티어급 코딩 역량, 미감 개선, 그리고 컴팩션을 결합하면, 며칠에 걸쳐 완전히 처음부터 기능이 풍부한 복잡한 게임·앱을 만들어내는 인상적인 모델이 됩니다. 모델의 웹 개발 및 장시간 에이전트 역량을 시험하기 위해, 우리는 GPT‑5.3‑Codex에게 두 가지 게임을 만들어 달라고 했습니다: Codex 앱 런칭에서 선보였던 레이싱 게임의 버전 2와, 다이빙 게임입니다. develop web game 스킬과 "fix the bug" 또는 "improve the game"처럼 미리 준비한 범용 후속 프롬프트를 사용해, GPT‑5.3-Codex는 수백만 토큰에 걸쳐 게임을 자율적으로 반복 개선했습니다. 트레일러를 보고 직접 게임을 플레이해 보면서 Codex가 무엇을 할 수 있는지 확인해 보세요.

여러 레이서, 8개의 맵, 스페이스 바로 사용하는 아이템까지 갖춘 레이싱 게임입니다. 여기서 직접 플레이해 보세요 !

여러 산호초를 탐험하고, 물고기 도감을 완성하기 위해 수집을 하며, 동시에 산소·압력·위험 요소를 관리해야 하는 다이빙 게임입니다. 여기서 직접 플레이해 보세요 !

GPT‑5.3-Codex는 GPT‑5.2-Codex에 비해, 일상적인 웹사이트를 만들어 달라고 할 때 사용자의 의도를 더 잘 파악합니다. 간단하거나 세부가 부족한 프롬프트도 이제는 더 많은 기능과 합리적인 기본값을 갖춘 사이트로 기본 생성되어, 아이디어를 구현하기 위한 출발점이 훨씬 탄탄해집니다.

예를 들어, 우리는 GPT‑5.3-Codex와 GPT‑5.2-Codex에게 아래 두 개의 랜딩 페이지를 만들라고 했습니다. GPT‑5.3-Codex는 연간 요금을 단순히 연간 합계를 곱해 표시하는 대신, 할인된 월 요금으로 자동 표기해 할인이 더 명확하고 의도적으로 느껴지게 했습니다. 또한 사용자 인용문을 하나가 아니라 서로 다른 3개의 인용문으로 구성된, 자동 전환되는 추천사(테스티모니얼) 캐러셀을 만들어 기본값만으로도 더 완성도 높고 실서비스에 가까운 페이지가 되도록 했습니다.

Prompt: Quiet KPI라는 ‘창업자 친화적인 주간 지표 다이제스트’를 위한 랜딩 페이지를 만들어라. 미감은 부드러운 SaaS, 유리 같은 카드, 라벤더→블루 그라데이션, 은은한 블러. 섹션 구성: 이메일 수집이 포함된 히어로, 샘플 리포트 카드 그리드, 인테그레이션(연동) 행, 추천사 캐러셀, 월간/연간 요금 토글, FAQ, 푸터. - 글꼴은 Satoshi 또는 유사한 기하학적 산세리프. - 버튼은 부드러운 모서리, 반경 14px, 강한 포커스 상태. - 스크롤 기반 리빌(노출) 효과를 하나, 과하지 않게 추가.

- Prompt

코딩을 넘어

소프트웨어 엔지니어, 디자이너, 프로덕트 매니저, 데이터 사이언티스트의 일은 코드 생성에만 머물지 않습니다. GPT‑5.3‑Codex는 디버깅, 배포, 모니터링, PRD 작성, 카피 편집, 사용자 조사, 테스트, 지표 분석 등 소프트웨어 라이프사이클 전반의 업무를 지원하도록 만들어졌습니다. 이 에이전트 역량은 소프트웨어를 넘어, 슬라이드 덱을 만들거나 시트에서 데이터를 분석하는 것까지—당신이 만들고 싶은 무엇이든 만들 수 있게 돕습니다.

우리가 이전 GDPval 결과에 사용했던 것과 유사한 커스텀 스킬을 통해, GPT‑5.3‑Codex는 전문 지식 노동에서도 강한 성능을 보이며 GPT‑5.2와 동일한 수준을 기록했습니다. GDPval은 OpenAI가 2025년에 공개한 평가로, 44개 직군에 걸친 명확히 정의된 지식 노동 과제에서 모델의 수행능력을 측정합니다. 과제에는 프레젠테이션, 스프레드시트, 기타 업무 산출물을 만드는 일이 포함됩니다. GDPval

아래는 에이전트가 생성한 작업물 예시 몇 가지입니다.

예시 탭: Financial advice slides · Retail training doc · NPV analysis spreadsheet · Fashion presentation PDF

Financial advice slides — Prompt + task context

당신은 자산관리 회사에서 일하는 재무 자문가입니다. 최근, 귀사의 많은 고객들이 지역 은행가로부터 예금증서(certificates of deposits)를 변액연금(variable annuities)으로 갈아타라는 제안을 받고, 현장 자문가들에게 문의해 온다는 사실을 알게 되었습니다. 시장 수준의 수익률과 평생 매달 지급금을 받는 안정성이라는 유혹은 매우 매력적이지만, 이는 신중한 투자 결정이 아닙니다. 당신은 수탁자(fiduciaries)로서 재무 자문가들이 왜 이 투자 결정을 강하게 반대해야 하는지에 관한 핵심 논점을 공유하는 10장짜리 PowerPoint 프레젠테이션을 제작하라는 과제를 받았습니다. 이 프레젠테이션은 최종적으로 회사의 현장 자문가들을 대상으로 내부 공유될 예정이며, 다음 정보를 강조해야 합니다: • FINRA에서 투자자 주의를 위해 제공한 자료를 바탕으로 예금증서와 변액연금의 특징을 비교 • 위험-수익 분석과 성장에 대한 영향 비교 • 두 상품의 페널티(벌칙) 차이 구분 • NAIC Best Interest Regulations를 근거로, 위험 성향과 적합성(suitability) 대비 • FINRA의 우려/이슈 강조 • NAIC의 이슈/규제 강조 NAIC와 FINRA는 상품의 복잡성 때문에 변액연금 추천에 관한 최선의 이익(best interest) 및 적합성 지침을 마련해 왔습니다. 이 프레젠테이션의 정보는 자문가들이 고객의 최선의 이익에 부합하는 신중한 조언을 효과적으로 전달하도록 준비시킬 것입니다. 프레젠테이션을 작성할 때 아래 웹 출처를 참고하세요: https://content.naic.org/sites/default/files/government-affairs-brief-annuity-suitability-best-interest-model.pdf https://www.finra.org/investors/insights/high-yield-cds

- Prompt + task context

GDPval의 각 과제는 해당 직무에서 경험이 풍부한 전문가가 설계하며, 그 직무의 실제 지식 노동을 반영합니다.

OSWorld는 시각적 데스크톱 컴퓨터 환경에서 에이전트가 생산성 작업을 완료해야 하는, 에이전트형 컴퓨터 사용 벤치마크입니다. GPT‑5.3-Codex는 이전 GPT 모델들보다 훨씬 강한 컴퓨터 사용 역량을 보여줍니다.

코딩, 프런트엔드, 컴퓨터 사용, 그리고 현실 작업에 걸친 이러한 결과들은 GPT‑5.3-Codex가 개별 작업에서만 더 나은 것이 아니라, 현실 세계의 기술 업무 전반에서 추론하고, 만들고, 실행까지 수행할 수 있는 단일 범용 에이전트로 향하는 단계적 도약을 보여줍니다.

인터랙티브 협업자

모델 역량이 더 강해질수록, 격차는 “에이전트가 무엇을 할 수 있느냐”에서 “사람이 여러 에이전트를 병렬로 얼마나 쉽게 상호작용하고, 지휘하고, 감독할 수 있느냐”로 이동합니다. Codex 앱은 에이전트를 관리하고 지휘하는 일을 훨씬 쉽게 만들었고, 이제 GPT‑5.3-Codex와 함께 더 인터랙티브해졌습니다. 새 모델에서는 Codex가 작업 중에도 자주 업데이트를 제공해, 핵심 의사결정과 진행 상황을 계속 파악할 수 있습니다. 최종 결과물을 기다리는 대신, 실시간으로 질문하고 접근법을 논의하며 해결책을 향해 방향을 조정할 수 있습니다. GPT‑5.3-Codex는 자신이 무엇을 하는지 설명하고, 피드백에 반응하며, 시작부터 끝까지 당신을 상황 안에 두고 함께 갑니다.

앱에서 모델이 작업하는 동안 지휘(steering)를 활성화하려면 Settings > General > Follow-up behavior에서 설정하세요.

Codex로 GPT‑5.3-Codex를 학습·배포한 방법

최근의 빠른 Codex 개선은 OpenAI 전반에서 수개월, 때로는 수년간 이어져 온 연구 프로젝트의 결실 위에 쌓여 있습니다. 그리고 그 연구 프로젝트들 자체가 다시 Codex에 의해 가속되고 있으며, OpenAI의 많은 연구자와 엔지니어들은 지금의 업무가 불과 두 달 전과 본질적으로 달라졌다고 말합니다. GPT‑5.3-Codex의 초기 버전만으로도 예외적으로 뛰어난 역량을 보여, 우리 팀은 그 초기 버전을 함께 사용해 학습을 개선하고 이후 버전의 배포를 지원할 수 있었습니다.

Codex는 활용 범위가 매우 넓어, 우리 팀에 어떻게 도움이 되는지 전부 열거하기가 어렵습니다. 몇 가지 예를 들면, 연구 팀은 이번 릴리스의 학습 런을 모니터링하고 디버깅하는 데 Codex를 사용했습니다. Codex의 역할은 인프라 문제를 디버깅하는 수준을 넘어섰습니다. 학습 과정 전반에서 나타나는 패턴을 추적하고, 상호작용 품질을 심층 분석하며, 수정안을 제안하고, 사람이 이전 모델 대비 모델의 동작 차이를 정확히 이해할 수 있도록 풍부한 애플리케이션까지 구축했습니다.

엔지니어링 팀은 GPT‑5.3-Codex를 위한 하니스(harness)를 최적화하고 적응시키는 데 Codex를 사용했습니다. 사용자에게 영향을 주는 이상한 엣지 케이스가 나타나기 시작했을 때, 팀원들은 Codex로 컨텍스트 렌더링 버그를 찾아내고 캐시 적중률이 낮은 근본 원인을 규명했습니다. GPT‑5.3-Codex는 런칭 기간 내내 트래픽 급증에 맞춰 GPU 클러스터를 동적으로 확장하고 지연(latency)을 안정적으로 유지하는 데에도 계속 도움을 주고 있습니다.

알파 테스트 동안, 한 연구자는 GPT‑5.3-Codex가 한 턴(turn)마다 얼마나 더 많은 일을 처리하는지, 그리고 그에 따른 생산성 차이가 어느 정도인지 이해하고 싶어 했습니다. GPT‑5.3-Codex는 간단한 regex 분류기 몇 가지를 고안해, 추가 질문(clarification) 빈도, 사용자 반응(긍정/부정), 작업 진행 정도를 추정했습니다. 그리고 이를 모든 세션 로그에 확장 가능하게 적용해 결론이 담긴 보고서를 생성했습니다. Codex로 무언가를 만드는 사람들은 에이전트가 의도를 더 잘 이해하고, 불필요한 확인 질문이 줄어든 채 턴당 더 많은 진척을 내면서, 더 만족스러워했습니다.

GPT‑5.3-Codex가 이전 모델들과 매우 달랐기 때문에, 알파 테스트 데이터에는 비정상적이거나 직관에 반하는 결과가 다수 나타났습니다. 팀의 한 데이터 사이언티스트는 GPT‑5.3-Codex와 함께 새 데이터 파이프라인을 구축하고, 기존 표준 대시보딩 도구로는 불가능했던 수준으로 더 풍부하게 결과를 시각화했습니다. 결과는 Codex와 함께 공동 분석되었고, Codex는 수천 개의 데이터 포인트에서 핵심 인사이트를 3분도 채 안 되어 간결하게 요약했습니다.

각각의 작업만 보아도, Codex가 연구자와 제품 개발자에게 어떻게 도움을 줄 수 있는지 보여주는 흥미로운 사례들입니다. 그리고 이들을 종합해 보면, 이러한 새 역량들이 우리 연구·엔지니어링·제품 팀 전반에 강력한 가속을 가져왔음을 확인했습니다.

사이버 프런티어를 지키기

최근 몇 달 동안, 우리는 사이버보안 과제에서 모델 성능이 의미 있게 향상되는 것을 확인했고, 이는 개발자와 보안 전문가 모두에게 도움이 됩니다. 동시에 방어적 사용과 더 넓은 생태계의 회복탄력성을 지원하기 위해 강화된 사이버 안전장치를 준비해 왔습니다.

GPT‑5.3-Codex는 우리 Preparedness Framework에서 사이버보안 관련 과제에 대해 최초로 High capability로 분류한 모델이며, 소프트웨어 취약점을 식별하도록 직접 학습시킨 첫 모델입니다. 아직 사이버 공격을 처음부터 끝까지 자동화할 수 있다는 결정적인 증거가 있는 것은 아니지만, 우리는 예방적 접근을 택해 지금까지 가장 포괄적인 사이버보안 안전 스택을 적용해 배포하고 있습니다. 완화책에는 안전 학습, 자동 모니터링, 고급 역량에 대한 신뢰 기반 접근(trusted access), 그리고 위협 인텔리전스를 포함한 집행 파이프라인이 포함됩니다.

사이버보안은 본질적으로 듀얼 유스(dual-use) 성격을 갖기 때문에, 우리는 증거 기반의 반복적 접근을 취하고 있습니다. 이는 방어자가 취약점을 더 빨리 찾고 수정할 수 있도록 가속하면서도, 악용은 늦추는 것을 목표로 합니다. 그 일환으로, 사이버 방어 연구를 가속하기 위한 파일럿 프로그램인 Trusted Access for Cyber를 시작합니다.

우리는 생태계 안전장치에도 투자하고 있습니다. 예를 들어, 보안 연구 에이전트인 Aardvark의 프라이빗 베타를 확대하고, 이를 Codex Security 제품·도구군의 첫 번째 제공 형태로 삼습니다. 또한 오픈소스 메인테이너들과 협력해 Next.js 같은 널리 사용되는 프로젝트에 대해 무료 코드베이스 스캐닝을 제공하고 있습니다—한 보안 연구자가 Codex로 취약점을 찾아 지난주 공개된 사례처럼 말입니다.

2023년에 시작한 $1M Cybersecurity Grant Program을 기반으로, 우리는 오픈소스 소프트웨어와 핵심 인프라 시스템을 특히 대상으로, 가장 강력한 모델을 활용한 사이버 방어 가속을 위해 $10M 규모의 API 크레딧도 지원하기로 했습니다. 선의의(good-faith) 보안 연구를 수행하는 조직은 Cybersecurity Grant Program을 통해 API 크레딧과 지원을 신청할 수 있습니다.

이용 가능 여부 및 상세

GPT‑5.3-Codex는 유료 ChatGPT 플랜에서 제공되며, Codex를 사용할 수 있는 모든 곳—앱, CLI, IDE 확장, 웹—에서 이용할 수 있습니다. API 접근은 안전하게 제공할 수 있도록 곧 활성화하는 작업을 진행 중입니다.

이번 업데이트와 함께, 인프라와 추론 스택 개선 덕분에 Codex 사용자에게 GPT‑5.3-Codex를 25% 더 빠르게 제공하고 있습니다. 그 결과 상호작용도 더 빠르고 결과도 더 빨라졌습니다.

GPT‑5.3-Codex는 NVIDIA GB200 NVL72 시스템을 대상으로 공동 설계되었고, 그 환경에서 학습되었으며, 그 위에서 서빙됩니다. NVIDIA의 파트너십에 감사드립니다.

다음은 무엇인가

GPT‑5.3-Codex를 통해, Codex는 코드를 쓰는 것을 넘어 코드를 도구로 삼아 컴퓨터를 조작하고 일을 처음부터 끝까지 완결하는 방향으로 나아가고 있습니다. 코딩 에이전트가 할 수 있는 것의 경계를 밀어붙이는 과정에서, 우리는 더 넓은 지식 노동의 범주도 열고 있습니다—소프트웨어를 만들고 배포하는 것에서부터, 리서치하고 분석하고 복잡한 작업을 실행하는 것까지. “최고의 코딩 에이전트”가 되려는 목표에서 시작된 것이, 이제 컴퓨터 위에서 더 범용적인 협업자를 위한 기반이 되었고, Codex로 무엇을 만들 수 있는지와 누가 만들 수 있는지 모두를 확장하고 있습니다.

부록

[표/이미지 업로드 위치(선택)] 벤치마크 결과 표(아래 HTML 표를 캡처로 대체할 경우)

	GPT-5.3-Codex (xhigh)	GPT-5.2-Codex (xhigh)	GPT-5.2 (xhigh)
SWE-Bench Pro (Public)	56.8%	56.4%	55.6%
Terminal-Bench 2.0	77.3%	64.0%	62.2%
OSWorld-Verified	64.7%	38.2%	37.9%
GDPval (wins or ties)	70.9%	-	70.9% (high)
Cybersecurity Capture The Flag Challenges	77.6%	67.4%	67.7%
SWE-Lancer IC Diamond	81.4%	76.0%	74.6%