OpenAI GPT‑5.3 Codex

Ope­nAI hat gera­de etwas Bemer­kens­wer­tes ver­öf­fent­licht : einen Pro­gram­mier­as­sis­ten­ten, der bei sei­nem eige­nen Auf­bau gehol­fen hat. GPT‑5.3 Codex stellt einen Sprung nach vorn dar, wie Maschi­nen Soft­ware schrei­ben, und bringt auto­no­mes Pro­jekt­ma­nage­ment und Selbst­kor­rek­tur zu all­täg­li­chen Ent­wick­lern. Das Modell bewäl­tigt mehr­tä­gi­ge Inge­nieurs­auf­ga­ben mit mini­ma­ler Über­wa­chung, behält den Kon­text über weit­läu­fi­ge Code­ba­sen hin­weg bei und brach­te sogar eine schnel­le­re Vari­an­te namens Codex-Spark her­vor. Was die­se Ver­öf­fent­li­chung von vor­he­ri­gen Pro­gram­mier­tools unter­schei­det, läuft auf drei bahn­bre­chen­de Fähig­kei­ten hin­aus, die die Art und Wei­se, wie Soft­ware ent­wi­ckelt wird, neu gestalten.

Warum GPT‑5.3 Codex Entwickler-Workflows verändert

Da Ent­wick­ler so viel Zeit damit ver­brin­gen zu klä­ren, was sie von KI-Tools benö­ti­gen, ver­folgt GPT‑5.3 Codex einen ande­ren Ansatz. Es ver­folgt alles, was wäh­rend eines Pro­jekts bespro­chen wird. Die­se Kon­text­bei­be­hal­tung bedeu­tet weni­ger Unter­bre­chun­gen und weni­ger Wiederholungen.

Das Modell ermög­licht Echt­zeit­an­pas­sun­gen wäh­rend der Arbeit. Ent­wick­ler kön­nen Fra­gen stel­len oder die Rich­tung ändern, ohne Fort­schrit­te zu ver­lie­ren. Die­ses per­sis­ten­te Ver­ständ­nis redu­ziert Ver­wir­rung durch Hin und Her. Das Sys­tem stellt Fort­schritts­up­dates wäh­rend der Aus­füh­rung bereit und gewähr­leis­tet Trans­pa­renz bei jedem Schritt.

Die Ent­wick­ler­ef­fi­zi­enz steigt erheb­lich mit 25% schnel­le­rer Auf­ga­ben­er­fül­lung. Das Sys­tem redu­ziert Ver­zö­ge­run­gen um 80% durch intel­li­gen­te­re Ver­bin­dun­gen. Es redu­ziert auch den Token-Over­head um 30%, wodurch Ant­wor­ten schnel­ler werden.

Lan­ge Pro­jek­te, die sich über Tage erstre­cken, lau­fen nun rei­bungs­los ab. Das Tool erin­nert sich an vor­he­ri­ge Ent­schei­dun­gen und baut natür­lich dar­auf auf. Das bedeu­tet mehr Zeit für das Erstel­len und weni­ger Zeit für das Erklä­ren des­sen, was bereits bespro­chen wurde.

Wie GPT‑5.3 Codex mehrtägige Projekte autonom bewältigt

GPT‑5.3 Codex bewäl­tigt umfang­rei­che Inge­nieurs­pro­jek­te durch drei zen­tra­le Fort­schrit­te, die die Arbeit ohne stän­di­ge mensch­li­che Auf­sicht vor­an­trei­ben. Das Sys­tem behält das Bewusst­sein über mas­si­ve Infor­ma­ti­ons­men­gen mit­hil­fe von Mil­lio­nen-Token-Kon­text­fens­tern, kor­ri­giert sei­ne eige­nen Feh­ler durch selbst­kor­ri­gie­ren­de Aus­füh­rungs­schlei­fen und koor­di­niert meh­re­re par­al­lel arbei­ten­de Agen­ten. Die­se Fähig­kei­ten ver­än­dern, wie Ent­wick­ler an kom­pli­zier­te Builds her­an­ge­hen, die tra­di­tio­nell tage­lan­ge oder wochen­lan­ge direk­te Auf­merk­sam­keit erfor­der­ten. Das Modell zeigt star­ke Leis­tung auf SWE-Bench Pro und bewäl­tigt kom­ple­xe Soft­ware-Engi­nee­ring-Auf­ga­ben in einem Bruch­teil der Zeit im Ver­gleich zu frü­he­ren Versionen.

Millionen-Token-Kontextfenster

Wie kann sich ein KI-Sys­tem über meh­re­re Tage kon­ti­nu­ier­li­cher Arbeit an alles Wich­ti­ge erin­nern, ohne kri­ti­sche Details zu ver­ges­sen ? GPT‑5.3‑Codex bewäl­tigt die­se Her­aus­for­de­rung mit einem 400.000-Token-Kontextfenster—klei­ner als man­che Kon­kur­ren­ten, aber für Mil­li­on-Token-Effi­zi­enz durch intel­li­gen­te Kon­tex­t­op­ti­mie­rung ausgelegt.

Der Fort­schritt liegt in sei­nem per­fek­ten Erin­ne­rungs­me­cha­nis­mus. Im Gegen­satz zu Gemi­nis 1 Mil­li­on Token, die auf 25% Genau­ig­keit fal­len wenn voll, behält GPT‑5.3 kon­stan­te Leis­tung über sei­nen gesam­ten Bereich. Infor­ma­tio­nen in der Mit­te gehen nicht ver­lo­ren oder wer­den vergessen.

Das ist wich­tig für Ent­wick­ler, die kom­ple­xe Pro­jek­te über meh­re­re Tage erstel­len. Das Sys­tem ver­folgt den Fort­schritt durch häu­fi­ge Updates ohne den Faden zu ver­lie­ren. Kom­bi­niert mit 128.000-Token-Ausgaben gene­riert es voll­stän­di­ge Soft­ware-Biblio­the­ken in ein­zel­nen Durchgängen—keine Auf­tei­lung erfor­der­lich. Ope­nAI erziel­te eine 25%ige Stei­ge­rung der Infe­renz­ge­schwin­dig­keit im Ver­gleich zu vor­he­ri­gen Model­len, was Echt­zeit-Ent­wick­lungs­work­flows erheb­lich beschleu­nigt. Das ist Auto­no­mie, die sich lohnt, wenn Dead­lines drohen.

Selbstkorrigierende Ausführungsschleifen

Gro­ße Kon­text­fens­ter bedeu­ten nichts, wenn die KI nicht auf das reagie­ren kann, wor­an sie sich erin­nert. GPT‑5.3 Codex ver­wen­det selbst­kor­ri­gie­ren­de Algo­rith­men, um Pro­jek­te zu bewäl­ti­gen, die sich über Tage erstre­cken, ohne mensch­li­che Über­wa­chung. Das Sys­tem erkennt sei­ne eige­nen Feh­ler und kor­ri­giert sie auto­ma­tisch durch ite­ra­ti­ve Verfeinerung.

Das bedeu­tet, dass Ent­wick­ler die Kon­trol­le behal­ten, ohne stän­di­ge Über­wa­chung. Die KI bewahrt Ihre Bear­bei­tun­gen, wäh­rend sie ihre eige­ne Arbeit ver­bes­sert. Wenn Anwei­sun­gen im Kon­flikt ste­hen, bit­tet sie um Klar­stel­lung, anstatt falsch zu raten. Wah­re Frei­heit kommt von Werk­zeu­gen, die unab­hän­gig arbei­ten, aber Ihre Auto­ri­tät respek­tie­ren. Die inter­ak­ti­ve Echt­zeit-Zusam­men­ar­beit des Modells ermög­licht es Benut­zern, Fra­gen zu stel­len und Feed­back wäh­rend der Auf­ga­ben­aus­füh­rung zu geben, wodurch sich der Arbeits­ab­lauf dyna­misch an sich ändern­de Anfor­de­run­gen anpasst.

Parallele Agenten-Workflow-Verwaltung

Die meis­ten Ent­wick­lungs­tools zwin­gen Pro­gram­mie­rer dazu, zwi­schen Geschwin­dig­keit und Kon­trol­le zu wäh­len, aber GPT‑5.3 Codex durch­bricht die­sen Kom­pro­miss voll­stän­dig. Das Sys­tem führt vier Agen­ten gleich­zei­tig aus, die jeweils in sepa­ra­ten Code-Bran­ches arbei­ten, ohne sich gegen­sei­tig zu stö­ren. Ein Agent könn­te Log­in-Sys­te­me neu auf­bau­en, wäh­rend ein ande­rer Bugs jagt und ein drit­ter die Leis­tung überprüft—alles geschieht gleichzeitig.

Die­se Zusam­men­ar­beit der Agen­ten stei­gert die Work­flow-Effi­zi­enz um das Vier- bis Fünf­fa­che des­sen, was ein ein­zel­ner Ent­wick­ler allein errei­chen könn­te. Die Agen­ten ver­wal­ten ihre eige­nen Bran­ches, spei­chern Ände­run­gen und kön­nen sogar Pull Requests ohne Hil­fe öff­nen. Ent­wick­ler blei­ben durch Echt­zeit-Updates auf dem Lau­fen­den und kön­nen jeder­zeit ein­grei­fen, um die Rich­tung zu steu­ern. Codex arbei­tet in iso­lier­ten Cloud-Con­tai­nern, wodurch jeder Agent sei­ne eige­ne siche­re Umge­bung getrennt von loka­len Maschi­nen hat.

Pro­jek­te kön­nen tage­lang oder wochen­lang lau­fen, ohne den Fort­schritt zu ver­lie­ren, was Pro­gram­mie­rern die Frei­heit gibt, sich ander­wei­tig zu kon­zen­trie­ren, wäh­rend Hin­ter­grund-Agen­ten kom­ple­xe Auf­ga­ben eigen­stän­dig erledigen.

Geschwindigkeit, Genauigkeit und Selbstkorrektur : GPT‑5.3 Codex Leistung

GPT‑5.3 Codex bringt bedeu­ten­de Ver­bes­se­run­gen, die das Pro­gram­mie­ren schnel­ler und zuver­läs­si­ger als zuvor machen. Das Modell ver­ar­bei­tet Code 25% schnel­ler als frü­he­re Ver­sio­nen und erzielt höhe­re Punkt­zah­len bei Tests, die mes­sen, wie gut es ech­te Pro­gram­mier­her­aus­for­de­run­gen löst. Am beein­dru­ckends­ten ist viel­leicht, dass es sei­ne eige­nen Feh­ler auto­ma­tisch erken­nen und behe­ben kann und aus Feh­lern lernt, wäh­rend es kom­ple­xe Auf­ga­ben bear­bei­tet. Das Modell kann unter opti­ma­len Bedin­gun­gen über 1.000 Token pro Sekun­de errei­chen, was es außer­ge­wöhn­lich reak­ti­ons­schnell für inter­ak­ti­ve Pro­gram­mier-Arbeits­ab­läu­fe macht.

25% schnellere Inferenzgeschwindigkeit

Wenn Ent­wick­ler Code schrei­ben, kann das War­ten auf KI-Unter­stüt­zung sich anfüh­len, als wür­de man Far­be beim Trock­nen zuse­hen. GPT‑5.3 Codex ver­än­dert das völlig.

Das Modell lie­fert über 1.000 Token pro Sekun­de auf spe­zia­li­sier­ter Hard­ware. Auf­ga­ben, die frü­her 43 Sekun­den dau­er­ten, sind jetzt in nur 9 Sekun­den erle­digt. Die­se Geschwin­dig­keit ver­än­dert, wie Pro­gram­mie­rer arbeiten.

Echt­zeit­ko­ope­ra­ti­on wird möglich

Das Sys­tem ermög­licht sofor­ti­ges Feed­back wäh­rend Pro­gram­mier­sit­zun­gen. Inge­nieu­re haben den gesam­ten Infe­renz-Stack für maxi­ma­le Effi­zi­enz über­ar­bei­tet. Ver­bes­se­run­gen der Latenz­re­duk­ti­on erstre­cken sich von der Cli­ent- bis zur Server-Architektur.

Ant­wort­zei­ten sind wich­tig beim Ent­wi­ckeln von Soft­ware. Das Modell ver­voll­stän­digt Code-Bear­bei­tun­gen, beant­wor­tet Fra­gen und über­ar­bei­tet Plä­ne fast sofort. Die­se Reak­ti­ons­fä­hig­keit besei­tigt frus­trie­ren­de Ver­zö­ge­run­gen, die den Fort­schritt verlangsamen.

Ent­wick­ler behal­ten das krea­ti­ve Momen­tum ohne Unter­bre­chung. Die Tech­no­lo­gie kom­bi­niert leis­tungs­star­ke Hard­ware mit opti­mier­tem Soft­ware-Design. Die Cere­bras Wafer-Sca­le Engi­ne bie­tet den größ­ten On-Chip-Spei­cher aller der­zeit ver­füg­ba­ren KI-Pro­zes­so­ren. Die Frei­heit, in natür­li­cher Geschwin­dig­keit zu arbei­ten, wird zur Rea­li­tät statt zum Wunschtraum.

Höhere Benchmark-Ergebnisse

Geschwin­dig­keit ist wich­tig, aber Zah­len erzäh­len die gan­ze Geschichte.

GPT‑5.3 Codex lie­fert Bench­mark-Ver­bes­se­run­gen in jedem wich­ti­gen Test. Bei SWE-Bench Pro löst es ech­te Coding-Pro­ble­me in vier Spra­chen bes­ser als jedes Modell zuvor. Das Sys­tem erreich­te 77,3% bei Ter­mi­nal-Bench 2.0 und schlug Clau­de Opus 4.6’s 69,9%. Das ist ech­ter Fort­schritt in den Coding-Fähigkeiten.

Die OSWorld-Veri­fied Ergeb­nis­se ste­chen am meis­ten her­vor. GPT‑5.3 Codex erziel­te 64,7%—ein mas­si­ver 26,5‑Punkte-Sprung von sei­nem Vor­gän­ger. Es erreich­te auch 92,8% bei Human­Eval wäh­rend es weni­ger Token als frü­he­re Ver­sio­nen verwendete.

Die­ses Modell arbei­tet nicht nur schnel­ler. Es arbei­tet intel­li­gen­ter und kom­bi­niert tie­fe Denk­fä­hig­keit mit prak­ti­schen Coding-Fähig­kei­ten. Ent­wick­ler erhal­ten genau­en Code ohne die hal­lu­zi­nier­ten Biblio­the­ken, die frü­he­re Sys­te­me plag­ten. Leis­tungs­ver­bes­se­run­gen gesche­hen über­all, nicht nur in iso­lier­ten Tests. Die Reaso­ning-First-Archi­tek­tur ermög­licht es dem Modell, Code-Aus­füh­rung zu simu­lie­ren bevor es Out­put gene­riert, was Feh­ler redu­ziert, die typi­scher­wei­se Builds zerstören.

Autonome selbstkorrigierende Schleifen

Ent­wick­ler ken­nen die Frus­tra­ti­on, KI-Model­le dabei zu beob­ach­ten, wie sie sich im Kreis dre­hen. Frü­he­re Pro­gram­mier­as­sis­ten­ten blie­ben dabei ste­cken, immer wie­der die­sel­ben Datei­en zu bear­bei­ten, ohne ech­ten Fort­schritt zu machen. GPT‑5.3 Codex durch­bricht die­se end­lo­sen Krei­se durch intel­li­gen­te­res auto­no­mes Debug­ging.

Das Modell erkennt nun, wenn es auf der Stel­le tritt. Anstatt geschei­ter­te Ansät­ze zu wie­der­ho­len, passt es sei­ne Stra­te­gie an. Das bedeu­tet weni­ger ver­schwen­de­te Zyklen und mehr tat­säch­li­che Problemlösung.

Ite­ra­ti­ve Ver­bes­se­run­gen gesche­hen natür­lich, wäh­rend das Sys­tem aus jedem Ver­such lernt. Beim Behe­ben insta­bi­ler Tests gaben frü­he­re Ver­sio­nen zu früh auf. GPT‑5.3 Codex bleibt bei der Auf­ga­be, bis sie wirk­lich gelöst ist. Es lie­fert auch kon­kre­te Bewei­se bei der Ana­ly­se von Feh­lern, nicht nur Vermutungen.

Das Ergeb­nis ? Ent­wick­ler ver­brin­gen weni­ger Zeit damit, ihren KI-Assis­ten­ten zu beauf­sich­ti­gen und mehr Zeit damit, das zu bau­en, was wich­tig ist. Das Modell erreicht dies durch 25% schnel­le­re Leis­tung, opti­miert spe­zi­ell für lang­fris­ti­ge Auf­ga­ben, die anhal­ten­den Kon­text und Anpas­sungs­fä­hig­keit erfordern.

GPT‑5.3‑Codex-Spark : Das schnellere Modell für Live-Bearbeitungen

Da Pro­gram­mier­tools immer leis­tungs­fä­hi­ger wer­den, wird die War­te­zeit zwi­schen Gedan­ke und Ergeb­nis zuneh­mend spür­bar. Ope­nAI begeg­net dem mit GPT‑5.3‑Codex-Spark, einer schlan­ken Ver­si­on, die für Geschwin­dig­keit ent­wi­ckelt wur­de. In Part­ner­schaft mit Cere­bras ent­wi­ckelt, lie­fert Spark über 1.000 Token pro Sekunde—und ermög­licht Zusam­men­ar­beit in Echt­zeit, bei der Ent­wick­ler sofort unter­bre­chen, umlen­ken und ite­rie­ren können.

Die­ses Modell prio­ri­siert inter­ak­ti­ves Feed­back über tie­fes Den­ken. Es führt geziel­te Bear­bei­tun­gen durch, ohne Tests zu durch­lau­fen, es sei denn, dies wird ver­langt, und hält Sie im Flow-Zustand. Das Sys­tem unter­hält per­sis­ten­te Web­So­cket-Ver­bin­dun­gen, um die Latenz zwi­schen Cli­ent- und Ser­ver-Inter­ak­tio­nen zu minimieren.

Haupt­fä­hig­kei­ten umfassen :

• Nahe­zu sofor­ti­ge Ant­wor­ten, die die frus­trie­ren­de Pau­se zwi­schen Anfra­ge und Ergeb­nis eliminieren
• Leich­te Bear­bei­tun­gen, die sich auf spe­zi­fi­sche Abschnit­te kon­zen­trie­ren anstatt auf über­wäl­ti­gen­de Umschreibungen
• Unter­stüt­zung für schnel­le Fra­gen, Plan­re­vi­sio­nen und Layout-Anpassungen
• Befrei­ung von Stan­dard-Nut­zungs­li­mits für ChatGPT Pro-Abonnenten
• Ein­satz auf spe­zia­li­sier­ter Cere­bras-Hard­ware mit mas­si­vem On-Chip-Speicher

Verwaltung paralleler Arbeitsabläufe in der Codex-App

Wenn meh­re­re Fea­tures gleich­zei­tig Auf­merk­sam­keit benö­ti­gen, bie­tet die Codex-App Tools, um alles vor­an­zu­brin­gen, ohne dass es sich ver­hed­dert. Work­flow-Opti­mie­rung geschieht durch Work­trees—iso­lier­te Berei­che, in denen Agen­ten sepa­ra­te Auf­ga­ben wie Drag-and-Drop-Fea­tures bear­bei­ten, wäh­rend Sie lokal fokus­siert blei­ben. Auf­ga­ben­de­le­ga­ti­on wird natür­lich über Mul­ti-Agent-Threads, die nach Pro­jek­ten orga­ni­siert sind. Sie kön­nen Ände­run­gen über­prü­fen, Diffs kon­trol­lie­ren und die Rich­tung durch Echt­zeit-Gesprä­che steuern.

Auto­ma­ti­sie­run­gen lau­fen im Hin­ter­grund und rei­hen Ergeb­nis­se für spä­te­re Über­prü­fung ein. Das ver­wan­delt War­te­zeit in Fort­schritts­zeit. Das Taskgraph-Tool ver­wal­tet Abhän­gig­kei­ten, fängt Feh­ler ab und ver­hin­dert Aus­füh­rungs­zy­klen. Auto­no­mes Tes­ten vali­diert Imple­men­tie­run­gen ohne mensch­li­chen Ein­griff und gewähr­leis­tet Code­qua­li­tät vor der Über­prü­fung. Web­So­cket-Ver­bin­dun­gen redu­zie­ren Ant­wort­zei­ten um 80% und las­sen Hin und Her sofort anfüh­len. Meh­re­re PRs wer­den gleich­zei­tig aus ver­schie­de­nen Work­trees abge­schlos­sen, wodurch Ihr Momen­tum erhal­ten bleibt, wäh­rend Agen­ten unab­hän­gig an ihren zuge­wie­se­nen Tei­len arbeiten.

Von Repository-Refactorings zu Full-Stack-Builds : GPT‑5.3 Codex-Anwendungen

GPT‑5.3 Codex ver­än­dert, wie gan­ze Pro­jek­te zusam­men­kom­men, von der Berei­ni­gung unor­dent­li­cher Code-Repo­si­to­ries bis hin zum Start voll­stän­di­ger Anwen­dun­gen, die alles von Daten­bank­ope­ra­tio­nen bis zu dem abwi­ckeln, was Benut­zer auf ihren Bild­schir­men sehen. Es bewäl­tigt Repo­si­to­ry-Refac­to­rings, indem es frus­trie­ren­de Schlei­fen redu­ziert, in denen Code stän­dig mar­kiert wird. Beim Erstel­len von Backends führt es werk­zeug­ge­steu­er­te Auf­ga­ben 25% schnel­ler aus als frü­he­re Ver­sio­nen. Front­end-Arbeit wird unkompliziert—einfache Ein­ga­be­auf­for­de­run­gen ver­wan­deln sich in polier­te Web­sites mit star­kem ästhe­ti­schen Urteils­ver­mö­gen. Die Deploy­ment-Effi­zi­enz ver­bes­sert sich durch schnel­le­re Infra­struk­tur-Inter­ak­tio­nen und auto­ma­ti­sier­te Über­wa­chung, die den Fort­schritt ohne stän­di­ge mensch­li­che Auf­sicht ver­folgt. Das Modell unter­stützt den gesam­ten Soft­ware-Lebens­zy­klus ein­schließ­lich Debug­ging, Deploy­ment und Über­wa­chung von Anwen­dun­gen in Produktionsumgebungen.

Schlüs­sel­fä­hig­kei­ten, die Ent­wick­ler­frei­heit ermöglichen :

• Kom­bi­niert Pro­gram­mie­rung, Reaso­ning und Aus­füh­rung für auto­no­me Full-Stack-Entwicklung
• Bewäl­tigt mehr­spra­chi­ge Code­ba­sen mit Top-SWE-Bench-Pro-Leistung
• Unter­stützt lang­fris­ti­ge Pro­jek­te über Tage hin­weg mit effi­zi­en­tem Kontextmanagement
• Löst Edge Cases selbst­stän­dig wäh­rend mehr­stu­fi­ger Backend-Workflows
• Lie­fert Echt­zeit-Inter­face-Ver­fei­ne­run­gen in inter­ak­ti­ven Editor-Sitzungen

Wann GPT‑5.3 Codex vs. Codex-Spark zu verwenden ist

Die Aus­wahl des rich­ti­gen Modells hängt davon ab, wie Ent­wick­ler arbei­ten möch­ten, nicht nur davon, was sie erstel­len müs­sen. Codex Spark Vor­tei­le glän­zen wäh­rend Echt­zeit-Kol­la­bo­ra­ti­ons­sit­zun­gen, wo Geschwin­dig­keit am wich­tigs­ten ist. Es lie­fert über 1000 Tokens pro Sekun­de und macht es per­fekt für schnel­le Bear­bei­tun­gen und rasche Ite­ra­ti­on. Leis­tungs­ver­glei­che zei­gen, dass Spark die Latenz um 80% pro Round­trip im Ver­gleich zum Stan­dard GPT‑5.3‑Codex reduziert.

Für lang­fris­ti­ge Pro­jek­te, die tief­grei­fen­de Recher­che und auto­no­me Aus­füh­rung erfor­dern, bleibt GPT‑5.3‑Codex die bes­se­re Wahl. Sein 400k Kon­text­fens­ter bewäl­tigt ehr­gei­zi­ge Auf­ga­ben, die sich über Stun­den oder Tage erstre­cken. Spark glänzt beim Flow-Sta­te-Coding—jenen pro­duk­ti­ven Momen­ten, wenn Sie schnell Schnitt­stel­len erstel­len oder Funk­tio­nen tes­ten. Das Modell ent­stand aus Ope­nAIs Part­ner­schaft mit Cere­bras, wobei deren Infra­struk­tur inte­griert wur­de, um bei­spiel­lo­se Ver­ar­bei­tungs­ge­schwin­dig­kei­ten zu erreichen.

Den­ken Sie an Spark als Ihren Sprint-Part­ner und an GPT‑5.3‑Codex als Ihren Mara­thon-Beglei­ter. Jedes dient ver­schie­de­nen Arbeitsstilen.

Quellenangabe

• https://www.skool.com/the-ai-advantage/ai-news-gpt-53-codex-turns-coding-agents-into-full-computer-coworkers?p=95c2c77a
• https://openai.com/index/introducing-gpt‑5–3‑codex/
• https://www.datacamp.com/blog/gpt‑5–3‑codex
• https://openai.com/index/introducing-gpt‑5–3‑codex-spark/
• https://www.youtube.com/watch?v=bMDbIU9Xnhg
• https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/
• https://adtmag.com/blogs/watersworks/2026/02/openai-gpt‑5
• https://www.ainews.com/p/gpt‑5–3‑codex-openai-pushes-codex-beyond-coding-into-full-computer-based-work
• https://community.openai.com/t/introducing-gpt‑5–3‑codex-the-most-powerful-interactive-and-productive-codex-yet/1373453
• https://www.youtube.com/watch?v=YJXLx-hvIKk