วิธีเข้าถึง GPT-5.3-Codex

OpenAI ได้เปิดตัว GPT-5.3-Codex เมื่อวันที่ 5 กุมภาพันธ์ 2026 ซึ่งถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในด้าน AI แบบ agentic สำหรับการเขียนโค้ดและงานที่ต้องใช้คอมพิวเตอร์แบบมืออาชีพ โมเดลนี้ได้รวมเอาความสามารถในการเขียนโค้ดระดับแนวหน้าจาก GPT-5.2-Codex ซึ่งเป็นรุ่นก่อนหน้า เข้ากับความสามารถในการให้เหตุผลที่ได้รับการปรับปรุงและองค์ความรู้ทางวิชาชีพที่กว้างขวางจาก GPT-5.2 ทั้งหมดนี้รวมอยู่ในแพ็คเกจเดียวที่ทำงานได้เร็วขึ้น 25% นักพัฒนาสามารถจัดการกับงานที่ต้องใช้ระยะเวลานาน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิจัย การใช้เครื่องมือ การดำเนินการที่ซับซ้อน และการโต้ตอบแบบเรียลไทม์ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นการเปลี่ยน AI ให้เป็นผู้ร่วมงานแบบโต้ตอบได้ แทนที่จะเป็นเพียงแค่ตัวสร้างโค้ดธรรมดา

การปรับเปลี่ยนเพียงเล็กน้อยในวิธีการเข้าถึงและควบคุมโมเดลเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น การเปิดใช้งานการตอบรับระหว่างกระบวนการหรือการเลือกระดับความพยายามในการให้เหตุผลที่เหมาะสม สามารถเปลี่ยนชั่วโมงของการแก้ไขข้อผิดพลาดด้วยตนเองให้กลายเป็นการทำซ้ำโดยมีคำแนะนำภายในไม่กี่นาที

คู่มือนี้จะอธิบายอย่างละเอียดถึงวิธีการเข้าถึง GPT-5.3-Codex ครอบคลุมคุณสมบัติหลัก การทดสอบประสิทธิภาพ การใช้งานจริง และกลยุทธ์การปรับปรุงประสิทธิภาพ เตรียมพบกับขั้นตอนโดยละเอียด การเปรียบเทียบ และการใช้งานจริงเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นสร้างสรรค์ผลงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

GPT-5.3-Codex คืออะไรกันแน่?

OpenAI วางตำแหน่ง GPT-5.3-Codex ให้เป็นโมเดลการเขียนโค้ดแบบ agentic ที่มีความสามารถมากที่สุดเท่าที่มีอยู่ มันขยายขอบเขตเกินกว่าการเติมเต็มโค้ดหรือการสร้างโค้ดแบบดั้งเดิม โมเดลนี้จัดการวงจรชีวิตซอฟต์แวร์ทั้งหมด: การเขียนโค้ด การตรวจสอบ pull requests การแก้ไขข้อบกพร่อง การปรับใช้แอปพลิเคชัน การตรวจสอบประสิทธิภาพ การร่างเอกสารข้อกำหนดผลิตภัณฑ์ (PRDs) การจำลองการวิจัยผู้ใช้ การเขียนการทดสอบ และการกำหนดตัวชี้วัดความสำเร็จ

นอกเหนือจากงานซอฟต์แวร์โดยตรงแล้ว GPT-5.3-Codex ยังจัดการเวิร์กโฟลว์ด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอีกด้วย สามารถสร้างสไลด์ นำเสนอข้อมูลจากสเปรดชีต หรือดำเนินการบนเดสก์ท็อปด้วยภาพในสภาพแวดล้อมจำลอง ลักษณะเฉพาะของ agentic AI คือ: สามารถดำเนินการตามแผนหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเองเป็นระยะเวลานาน (บางครั้งเป็นชั่วโมงหรือหลายวัน) ให้การอัปเดตความคืบหน้าบ่อยครั้ง และยอมรับการชี้นำแบบเรียลไทม์จากผู้ใช้โดยไม่สูญเสียบริบท

ความสำเร็จที่โดดเด่น: GPT-5.3-Codex เป็นโมเดลแรกที่มีบทบาทสำคัญในการสร้างสรรค์ตัวมันเอง ทีม Codex อาศัยเวอร์ชันแรกๆ ในการแก้ไขข้อผิดพลาดในไปป์ไลน์การฝึกอบรม จัดการการปรับใช้ และวิเคราะห์ผลการประเมิน การเร่งความเร็วด้วยตนเองนี้เน้นย้ำถึงความน่าเชื่อถือในสถานการณ์ทางเทคนิคที่ซับซ้อนและในโลกแห่งความเป็นจริง

ในทางเทคนิคแล้ว โมเดลนี้บรรลุความก้าวหน้าเหล่านี้ผ่านความสามารถที่รวมกัน มันยังคงรักษามาตรฐานการเขียนโค้ดระดับสูงสุดในขณะที่เพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลทั่วไป การอัปเกรดโครงสร้างพื้นฐานบนระบบ NVIDIA GB200 NVL72 มีส่วนช่วยให้ความเร็วเพิ่มขึ้น 25% ทำให้สามารถจัดการบริบทที่ยาวนานและงานที่ต้องทำซ้ำๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ความสามารถหลักและการทดสอบประสิทธิภาพของ GPT-5.3-Codex

GPT-5.3-Codex แสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าอย่างชัดเจนในการประเมินหลายครั้ง นักพัฒนาจะได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าเหล่านี้ในการทำงานจริง

ในการทดสอบ SWE-Bench Pro ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ทนทานต่อการปนเปื้อน ครอบคลุมสี่ภาษาการเขียนโปรแกรม—GPT-5.3-Codex ได้คะแนน 56.8% ด้วยความพยายามในการให้เหตุผลสูง ซึ่งแซงหน้า GPT-5.2-Codex (56.4%) และ GPT-5.2 (55.6%) โมเดลนี้แก้ไขปัญหาจริงบน GitHub ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมักจะใช้โทเค็นน้อยลง

Terminal-Bench 2.0 วัดความเชี่ยวชาญในการใช้เทอร์มินัลและบรรทัดคำสั่ง ในส่วนนี้ GPT-5.3-Codex ทำคะแนนได้ 77.3% ซึ่งเป็นก้าวกระโดดที่สำคัญจาก 64.0% (GPT-5.2-Codex) และ 62.2% (GPT-5.2) การปรับปรุงนี้ส่งผลให้การทำงานอัตโนมัติของสคริปต์เชลล์ การจัดการเซิร์ฟเวอร์ และไปป์ไลน์การปรับใช้ดีขึ้น

OSWorld-Verified ประเมินการใช้งานคอมพิวเตอร์แบบ agentic ที่มีขีดความสามารถด้านการมองเห็นสำหรับงานด้านประสิทธิภาพการทำงาน GPT-5.3-Codex ทำได้ 64.7% เมื่อเทียบกับประมาณ 38% สำหรับเวอร์ชันก่อนหน้า มนุษย์ทำคะแนนได้ประมาณ 72% สำหรับงานที่คล้ายกัน ดังนั้นช่องว่างจึงลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

จุดเด่นอื่นๆ ได้แก่:

• GDPval: ทำคะแนนได้เทียบเท่า GPT-5.2 ที่ 70.9% ในการชนะ/เสมอ ใน 44 อาชีพ
• ความท้าทายด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบ Capture The Flag: อัตราความสำเร็จ 77.6% เพิ่มขึ้นจากประมาณ 67% ในโมเดลรุ่นก่อนหน้า
• SWE-Lancer IC Diamond: 81.4% แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่มีความยากสูง

ผลลัพธ์เหล่านี้ยืนยันว่า GPT-5.3-Codex จัดการกับพรอมต์ที่คลุมเครือได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น เมื่อถูกขอให้สร้างหน้า Landing Page สำหรับ "Quiet KPI" ระบบจะรวมส่วนลด, แครูเซล และค่าเริ่มต้น UI ที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในเจตนาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ในการพัฒนาเว็บ โมเดลนี้สร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน เช่น เกมแข่งรถ (พร้อมแผนที่ นักแข่ง ไอเท็ม) หรือเกมจำลองการดำน้ำ (แนวปะการัง การเก็บปลา กลไกออกซิเจน) จากคำอธิบายระดับสูง มันจะวนซ้ำเป็นเวลาหลายวัน ปรับปรุงความสวยงามและฟังก์ชันการทำงาน

ความปลอดภัยทางไซเบอร์ได้รับความสนใจเป็นพิเศษ OpenAI จัดประเภท GPT-5.3-Codex ว่ามีความสามารถ "สูง" ภายใต้ Preparedness Framework เนื่องจากทักษะในการระบุช่องโหว่ บริษัทจึงใช้มาตรการความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุง รวมถึงโครงการนำร่องการเข้าถึงที่เชื่อถือได้และการเฝ้าระวัง

ทีละขั้นตอน: วิธีการเข้าถึง GPT-5.3-Codex ในวันนี้

การเข้าถึง GPT-5.3-Codex จำเป็นต้องสมัครสมาชิก ChatGPT แบบชำระเงิน OpenAI ได้ผูกการเข้าถึงไว้กับแพลตฟอร์ม Codex ที่มีอยู่แล้ว—จึงไม่มีรายการรอคอยแยกต่างหาก

สมัครแผนบริการแบบชำระเงิน

เยี่ยมชม หน้าการกำหนดราคา และเลือก ChatGPT Plus (20 ดอลลาร์/เดือน), Pro, Business, Enterprise หรือ Edu แผนบริการเหล่านี้จะปลดล็อก GPT-5.3-Codex ให้ใช้งานได้ทันที บัญชี Free หรือ Go อาจมีการเข้าถึงที่จำกัดหรือชั่วคราวในช่วงโปรโมชั่น แต่การใช้งานเต็มรูปแบบอย่างต่อเนื่องจะต้องใช้แผนบริการแบบชำระเงิน

เข้าถึงผ่านแอป Codex (แนะนำสำหรับงานโต้ตอบ)

ดาวน์โหลดแอป macOS จากเว็บไซต์ของ OpenAI (เวอร์ชัน Windows มีการวางแผนไว้) เข้าสู่ระบบด้วยข้อมูลประจำตัว ChatGPT ของคุณ
ในการตั้งค่า (Settings) > ทั่วไป (General) > พฤติกรรมการติดตาม (Follow-up behavior) ให้เปิดใช้งานตัวเลือกการชี้นำสำหรับการโต้ตอบแบบเรียลไทม์
เริ่มเซสชัน: อธิบายงานของคุณ (เช่น "สร้างแดชบอร์ดแบบ Full-stack สำหรับการติดตาม KPI พร้อมการยืนยันตัวตน") เอเจนต์จะดำเนินการโดยอัตโนมัติ แบ่งปันการอัปเดต และยอมรับการแก้ไขระหว่างกระบวนการ

ใช้ Command-Line Interface (CLI)

ติดตั้งหรืออัปเดต Codex CLI ผ่าน npm: npm i -g @openai/codex
เรียกใช้เครื่องมือและเลือกรุ่นด้วย /model (เลือก gpt-5.3-codex)
ออกคำสั่งสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างสคริปต์หรือการทำงานอัตโนมัติของเซิร์ฟเวอร์ CLI เหมาะสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบสคริปต์หรือเซสชันระยะไกล

ผสานรวมกับส่วนขยาย IDE

ติดตั้งส่วนขยาย Codex ใน VS Code, JetBrains หรือโปรแกรมที่คล้ายกัน ลงชื่อเข้าใช้ด้วยบัญชี OpenAI ของคุณ
ไฮไลต์โค้ดหรืออธิบายคุณสมบัติในคอมเมนต์; ส่วนขยายจะเรียกใช้ GPT-5.3-Codex เพื่อเติมเต็มโค้ด ปรับโครงสร้าง หรือการใช้งานที่สมบูรณ์ ปรับระดับความพยายามในการให้เหตุผล (ปานกลาง/สูง/สูงมาก) ตามความซับซ้อนของงาน

ส่วนต่อประสานเว็บ

เข้าสู่ระบบ chatgpt.com หรือพอร์ทัลเว็บ Codex เปลี่ยนไปใช้ GPT-5.3-Codex ในตัวเลือกโมเดลที่มีให้ใช้งาน วิธีนี้เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วหรือสภาพแวดล้อมที่ไม่ใช่เดสก์ท็อป

การเข้าถึง API จะเปิดตัวในไม่ช้าหลังจากเปิดตัว นักพัฒนาที่สร้างระบบการผลิตควรอัปเดตข่าวสารจาก OpenAI สำหรับ ID โมเดล (น่าจะเป็น gpt-5.3-codex) และการอัปเดตปลายทาง ในระหว่างนี้ ให้ใช้ช่องทางข้างต้น

การตรวจสอบ API ที่สร้างโดย AI ด้วย Apidog

นี่คือขั้นตอนสำคัญที่นักพัฒนาส่วนใหญ่มักมองข้าม เมื่อคุณขอให้ GPT-5.3-Codex "สร้างแบ็คเอนด์ API" มันจะสร้างโค้ดที่ ดูเหมือน จะถูกต้อง และอาจทำงานได้ด้วยซ้ำ แต่โค้ดนั้นจัดการกับกรณีพิเศษได้หรือไม่? สคีมาถูกต้องหรือไม่? มันตรงกับข้อกำหนดของส่วนหน้าของคุณหรือไม่?

คุณไม่สามารถตรวจสอบโค้ดที่สร้างขึ้นเป็นพันๆ บรรทัดด้วยตนเองได้ คุณต้องมีแพลตฟอร์มการตรวจสอบอัตโนมัติ Apidog คือคู่หูที่สมบูรณ์แบบสำหรับ GPT-5.3-Codex

นี่คือเวิร์กโฟลว์ทองคำสำหรับการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI สมัยใหม่:

ขั้นตอนที่ 1: สร้างข้อกำหนด

อย่าเพียงแค่ขอโค้ดจาก Codex; ให้ขอสัญญา (ข้อกำหนด)

พรอมต์สำหรับ Codex:

ข้อกำหนด OpenAPI 3.0 (Swagger)

Codex จะสร้างไฟล์ openapi.yaml

ขั้นตอนที่ 2: นำเข้าสู่ Apidog

1. เปิด Apidog
2. สร้างโปรเจกต์ใหม่
3. ไปที่ การตั้งค่า (Settings) -> นำเข้าข้อมูล (Import Data)
4. เลือก OpenAPI/Swagger และวาง YAML ที่สร้างโดย Codex

ขั้นตอนที่ 3: การตรวจสอบด้วยสายตา

เมื่อนำเข้าแล้ว Apidog จะแสดง API ในรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ คุณสามารถเห็นได้ทันทีว่า Codex มีข้อผิดพลาดเชิงตรรกะหรือไม่ เช่น ข้อมูลที่จำเป็นขาดหายไป หรือการตั้งชื่อที่ไม่สอดคล้องกัน

ขั้นตอนที่ 4: การทดสอบอัตโนมัติ

นี่คือจุดที่ความมหัศจรรย์เกิดขึ้น Apidog สามารถสร้างสถานการณ์การทดสอบโดยอัตโนมัติตามข้อกำหนดที่นำเข้า

1. ไปที่โมดูล การทดสอบ (Testing) ใน Apidog
2. เลือก API ที่คุณนำเข้า
3. คลิก "สร้างกรณีทดสอบ (Generate Test Cases)"

Apidog จะสร้างกรณีทดสอบทั้งแบบเชิงบวกและเชิงลบ (เช่น การส่ง ID ที่ไม่ถูกต้อง, โทเค็นที่หายไป) เพื่อทดสอบความทนทานของการใช้งาน API ที่ Codex สร้างขึ้น

// สคริปต์ Apidog Pre-request ตัวอย่างเพื่อสร้างข้อมูลแบบไดนามิก
// สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจว่า API ที่สร้างโดย Codex ของคุณจัดการอินพุตที่ไม่ซ้ำกันได้อย่างถูกต้อง
pm.environment.set("randomEmail", `user_${Date.now()}@example.com`);

ขั้นตอนที่ 5: การจำลองสำหรับนักพัฒนาส่วนหน้า

ในขณะที่ Codex กำลังยุ่งอยู่กับการเขียนแบ็คเอนด์ (ซึ่งอาจใช้เวลาหลายชั่วโมงสำหรับระบบที่ซับซ้อน) คุณสามารถใช้คุณสมบัติ Mock Server ของ Apidog เพื่อให้บริการปลายทาง API ได้ทันทีตามข้อกำหนด สิ่งนี้ช่วยให้ทีมส่วนหน้าของคุณ (หรือตัวแทน Codex ส่วนหน้าของคุณ!) สามารถเริ่มทำงานได้ทันที

เคล็ดลับการใช้งานจริงสำหรับการเริ่มต้นใช้งาน GPT-5.3-Codex

เริ่มต้นง่ายๆ ลองให้โมเดลสร้างเครื่องมือเล็กๆ ก่อน จากนั้นค่อยๆ ขยายขนาด ตัวอย่างเช่น: "สร้างสคริปต์ Python ที่ดึงข้อมูลหุ้นผ่าน API วิเคราะห์แนวโน้ม และสร้างสไลด์รายงาน"

ใช้ประโยชน์จากการโต้ตอบ ตรวจสอบความคืบหน้าทุกสองสามนาทีและชี้นำ: "เน้นการจัดการข้อผิดพลาดมากขึ้น" หรือ "เพิ่มการทดสอบหน่วยที่นี่" เพื่อป้องกันการเบี่ยงเบนในงานระยะยาว

เพิ่มประสิทธิภาพการใช้โทเค็น GPT-5.3-Codex มักจะแก้ปัญหาด้วยโทเค็นน้อยกว่ารุ่นก่อนหน้า—ตรวจสอบค่าใช้จ่ายในแผนบริการแบบชำระเงิน

ใช้ร่วมกับเครื่องมือภายนอก เมื่อสร้างไคลเอ็นต์ API หรือแบ็คเอนด์ ให้นำเข้าข้อกำหนดลงใน Apidog ออกแบบคำขอด้วยภาพ จำลองการตอบสนอง และตรวจสอบโค้ดที่สร้างขึ้นเทียบกับปลายทางจริง เวิร์กโฟลว์นี้ช่วยตรวจจับปัญหาการรวมระบบได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

จัดการความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างมีความรับผิดชอบ หลีกเลี่ยงพรอมต์ที่สืบหาช่องโหว้นอกเสียจากว่าคุณกำลังเข้าร่วมโครงการนำร่อง Trusted Access for Cyber ของ OpenAI

การใช้งานขั้นสูง: เวิร์กโฟลว์และระบบบูรณาการแบบ Agentic

GPT-5.3-Codex มีความเป็นเลิศในโปรเจกต์ที่ใช้เวลาหลายวัน เพียงแค่คุณกำหนดเป้าหมายระดับสูง มันจะค้นคว้าหาความเกี่ยวข้อง เขียนโค้ด ทดสอบในเครื่อง (ในสภาพแวดล้อมจำลอง) ปรับใช้ไปยัง staging และตรวจสอบบันทึก

สำหรับการพัฒนาที่เน้น API ให้สร้างโค้ดเซิร์ฟเวอร์ด้วย FastAPI หรือ Express จากนั้นทดสอบปลายทาง ใช้ Apidog เพื่อสร้างคอลเลกชันจากข้อกำหนด OpenAPI ที่โมเดลสร้างขึ้น—ทำการตรวจสอบอัตโนมัติและแชร์กับทีม

ในงานข้อมูล คุณสามารถสั่งให้มันวิเคราะห์ไฟล์ CSV หรือสร้างแดชบอร์ดได้ มันจัดการเครื่องมือเช่น pandas หรือไลบรารีกราฟิกได้อย่างเป็นธรรมชาติ

ติดตามการทำงานระยะยาว โมเดลจะให้การอัปเดตบ่อยครั้ง ตรวจสอบสิ่งเหล่านั้นเพื่อรักษาความสอดคล้องกัน

บทสรุป: เริ่มต้นสร้างสรรค์ผลงานด้วย GPT-5.3-Codex ได้แล้ววันนี้

GPT-5.3-Codex กำหนดนิยามใหม่ของการเขียนโค้ดแบบ agentic โดยการรวมความเร็ว การให้เหตุผล และการดำเนินการไว้ในโมเดลเดียว เข้าถึงได้แล้ววันนี้ผ่านแผนบริการ ChatGPT แบบชำระเงิน ทั้งในแอปพลิเคชัน, CLI, IDE และเว็บ ทดลองกับงานที่ซับซ้อนเพื่อดูความแตกต่างที่เกิดจากการป้อนคำสั่งชี้นำเล็กๆ น้อยๆ

ใช้งานร่วมกับ Apidog (ดาวน์โหลดฟรีได้) สำหรับเวิร์กโฟลว์ API แบบครบวงจร—สร้างโค้ดด้วย GPT-5.3-Codex, ออกแบบและทดสอบใน Apidog, และปรับใช้ได้อย่างมั่นใจ

โมเดลมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ติดตามข่าวสารผ่านบล็อกและฟอรัมชุมชนของ OpenAI เริ่มต้นโปรเจกต์แรกของคุณวันนี้—คุณจะสร้างอะไร?