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GPT-5.3 Codex AI チャットアシスタント

GPT-5.3 Codex は、GPT-5.4 Codex に進む前に、複数ファイルのデバッグ、技術計画、リファクタリング分析、コードベースレベルの推論に使える Rivya のより強力な Codex AI コーディングアシスタントです。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
大きなコードベースでの難しいデバッグ
出力例

出力例

アーキテクチャ整理、境界確認、無関係な変更の回避に適しています。

レスポンス

オンライン試用

GPT-5.3 Codex を使う

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 4+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

推論

モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで GPT-5.3 Codex を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、GPT-5.3 Codex にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

GPT-5.3 Codex の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Codex リファクタリング範囲プロンプトのチャットプレビュー。

出力

アーキテクチャ整理、境界確認、無関係な変更の回避に適しています。

主なサンプル

アーキテクチャ整理、境界確認、無関係な変更の回避に適しています。

Codex リファクタリング範囲プロンプトのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

Codex リファクタリング範囲プロンプトのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

OpenAI の最も高性能なコードモデル

最先端のコード生成品質

複雑な問題向けの最も深い推論

最適なタスク

最適なタスク

大きなコードベースでの難しいデバッグツール手順を含む複雑な実装計画重要度の高いコードレビューと回帰調査エンドツーエンドの機能スキャフォールディング

モデル実例

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

複数リポジトリ変更計画チャットの会話プレビュー。

複数リポジトリにまたがる変更を、順序、契約、検証、ロールバック境界、リスクまで含めて計画します。

複数リポジトリ変更計画チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

コードオーナー引き継ぎチャットの会話プレビュー。

変更ファイル、不変条件、既知のリスク、検証、次のオーナーが判断すべき事項を含むコードオーナー引き継ぎを作成します。

コードオーナー引き継ぎチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

セキュリティレビュー質問チャットの会話プレビュー。

機能メモから、認証、ストレージ、ユーザーデータ、悪用経路に焦点を当てたセキュリティレビュー質問を生成します。

セキュリティレビュー質問チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

CI 失敗トリアージチャットの会話プレビュー。

CI 失敗を、変更ファイル起因の失敗、環境起因の失敗、不安定なテスト、次に実行するコマンドに分けて整理します。

CI 失敗トリアージチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

アーキテクチャ判断記録チャットの会話プレビュー。

背景、選択肢、決定、影響、再検討トリガーを含むアーキテクチャ判断記録を作成します。

アーキテクチャ判断記録チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

複数リポジトリ変更計画チャットの会話プレビュー。

複数リポジトリにまたがる変更を、順序、契約、検証、ロールバック境界、リスクまで含めて計画します。

複数リポジトリ変更計画チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

コードオーナー引き継ぎチャットの会話プレビュー。

変更ファイル、不変条件、既知のリスク、検証、次のオーナーが判断すべき事項を含むコードオーナー引き継ぎを作成します。

コードオーナー引き継ぎチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

セキュリティレビュー質問チャットの会話プレビュー。

機能メモから、認証、ストレージ、ユーザーデータ、悪用経路に焦点を当てたセキュリティレビュー質問を生成します。

セキュリティレビュー質問チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

CI 失敗トリアージチャットの会話プレビュー。

CI 失敗を、変更ファイル起因の失敗、環境起因の失敗、不安定なテスト、次に実行するコマンドに分けて整理します。

CI 失敗トリアージチャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

アーキテクチャ判断記録チャットの会話プレビュー。

背景、選択肢、決定、影響、再検討トリガーを含むアーキテクチャ判断記録を作成します。

アーキテクチャ判断記録チャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

OpenAI の最も高性能なコードモデル
最先端のコード生成品質
複雑な問題向けの最も深い推論
画像理解に対応した 12K 出力トークン
要求の高い開発プロジェクトに最適

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

大きなコードベースでの難しいデバッグツール手順を含む複雑な実装計画重要度の高いコードレビューと回帰調査エンドツーエンドの機能スキャフォールディング長いコンテキストを使うエージェント型エンジニアリングプロジェクト

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

OpenAI

カテゴリ

チャット

機能

レスポンス

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から GPT-5.3 Codex を呼び出せます。

FAQ

GPT-5.3 Codex FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4

Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い戦略ブリーフと意思決定メモ
チャット

GPT-5.4 Codex

Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー