GPT-5.3 Codex-Spark: OpenAI Lanza el Modelo que Programa a 1000 Tokens por Segundo [2026]

GPT-5.3 Codex-Spark: OpenAI Lanza el Modelo que Programa a 1000 Tokens por Segundo

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El 12 de febrero de 2026 OpenAI presentó algo que no habíamos visto nunca: un modelo de IA capaz de generar código a más de 1000 tokens por segundo. Se llama GPT-5.3 Codex-Spark, funciona sobre los nuevos chips Cerebras WSE-3 y, francamente, cambia por completo lo que significaba esperar a que una IA escribiera código por ti.

Si llevas meses escuchando hablar de "vibe coding" y de cómo la IA iba a revolucionar la programación, este es el momento en el que la promesa se hace tangible. Pero no todo es velocidad -- los matices importan, y en este análisis los vamos a desgranar uno a uno.

TL;DR

• GPT-5.3 Codex-Spark es el nuevo modelo de OpenAI optimizado para generación de código a ultra-baja latencia.
• Genera más de 1000 tokens por segundo gracias a los chips Cerebras WSE-3 (wafer-scale engine).
• Disponible como research preview para suscriptores de ChatGPT Pro (200 $/mes).
• GitHub Copilot ya lo integra con un 25% más de velocidad en tareas agénticas.
• La velocidad es la revolución, no necesariamente la precisión -- Claude Code sigue siendo más preciso en benchmarks complejos.
• El 92% de los desarrolladores en EE.UU. ya usan herramientas de IA para programar a diario, y el 41% del código mundial está generado por IA.
• Precaución: el 45% del código generado por IA introduce vulnerabilidades OWASP según estudios recientes.

¿Qué es GPT-5.3 Codex-Spark?

GPT-5.3 Codex-Spark es una variante ligera del modelo GPT-5.3-Codex de OpenAI, diseñada específicamente para generar código a velocidades de más de 1000 tokens por segundo utilizando hardware Cerebras WSE-3.

Vamos a descomponerlo. OpenAI ha estado trabajando en la línea Codex desde 2021 -- aquel primer modelo que alimentaba GitHub Copilot y que nos pareció magia negra. Desde entonces, la evolución ha sido brutal: Codex pasó a integrarse dentro de GPT-4, luego GPT-4o, y con la llegada de GPT-5 en 2025 se fusionaron completamente los stacks de entrenamiento de Codex y GPT.

GPT-5.3-Codex representa la tercera iteración de esta fusión. Combina el razonamiento general de GPT-5 con el entrenamiento especializado en código de Codex, pero la verdadera novedad no está en la arquitectura del modelo en sí, sino en cómo se ejecuta.

Aquí es donde entra Codex-Spark. Es la variante ligera -- "spark" como chispa -- optimizada para inferencia de ultra-baja latencia. OpenAI ha colaborado directamente con Cerebras para desplegar este modelo en sus chips de escala de oblea (wafer-scale engine), lo que elimina los cuellos de botella tradicionales de las GPUs.

El resultado: mientras que modelos como GPT-5.2 o Claude Opus 4.6 generan entre 100 y 200 tokens por segundo, GPT-5.3 Codex-Spark supera los 1000 tokens por segundo de forma consistente. Eso significa que un archivo de 500 líneas de código se genera en segundos, no en minutos.

Como declaró Sam Altman durante la presentación: "No se trata solo de que el modelo sea bueno programando -- se trata de que sea tan rápido que el flujo de trabajo del desarrollador nunca se interrumpa."

Características principales de GPT-5.3 Codex-Spark

Benchmarks y Rendimiento: ¿Cómo de Bueno es GPT-5.3 Codex-Spark?

En precisión pura, GPT-5.3 Codex-Spark compite con los mejores modelos del mercado sin superarlos de forma clara. Su ventaja diferencial es la velocidad, no la exactitud.

Hablemos de números. OpenAI ha publicado resultados en los benchmarks estándar de la industria, y los he cruzado con los datos públicos de los competidores. Aquí tienes la comparativa:

Lo que nos dicen estos números es revelador. En HumanEval y MBPP -- benchmarks de generación de funciones individuales -- GPT-5.3 Codex-Spark es competitivo con Claude Opus 4.6 y ligeramente superior a GPT-5.2. La diferencia es marginal.

Donde la historia cambia es en SWE-bench Verified, que mide la capacidad de resolver issues reales en repositorios de código abierto. Aquí Claude Opus 4.6 mantiene una ventaja significativa con un 72.5% frente al 61.2% de Codex-Spark. Esto tiene sentido: SWE-bench requiere razonamiento profundo sobre bases de código complejas, y la optimización de velocidad de Codex-Spark sacrifica algo de profundidad analítica.

Según Andrej Karpathy: "La velocidad de Codex-Spark no es solo una mejora incremental -- es un cambio cualitativo. Cuando la IA responde en tiempo real, cambia fundamentalmente cómo programas."

La conclusión es clara: si necesitas precisión máxima en tareas de refactorización complejas, Claude Code sigue siendo la referencia. Si necesitas generar código rápido con buena calidad para iterar, GPT-5.3 Codex-Spark es imbatible.

¿Por Qué los Chips Cerebras Cambian las Reglas del Juego?

Los chips Cerebras WSE-3 eliminan el cuello de botella de comunicación entre GPUs al ejecutar el modelo entero en un solo chip del tamaño de una oblea de silicio.

Para entender por qué Codex-Spark es tan rápido, hay que entender qué hace diferente Cerebras. En la inferencia tradicional con GPUs (las NVIDIA A100 o H100 que usa casi todo el mundo), el modelo se divide entre múltiples tarjetas gráficas. Cada vez que el modelo necesita información de otra parte de sí mismo, hay una comunicación entre GPUs que introduce latencia.

Cerebras WSE-3 (Wafer-Scale Engine, tercera generación) es un chip del tamaño literal de una oblea de silicio completa -- unos 46.225 mm cuadrados, frente a los ~800 mm cuadrados de una GPU convencional. Tiene 4 billones de transistores y 900.000 núcleos de cálculo en un solo chip.

¿Qué significa esto en la práctica?

• Sin comunicación entre chips: El modelo completo cabe en un solo WSE-3, eliminando la latencia de red entre GPUs.
• Ancho de banda de memoria masivo: 44 TB/s de ancho de banda de memoria interna, frente a los ~3 TB/s de una H100.
• Latencia predecible: Al no depender de la coordinación entre múltiples chips, la latencia es consistente y extremadamente baja.

OpenAI no ha revelado cuántos WSE-3 utiliza para servir Codex-Spark, pero la colaboración con Cerebras permite ofrecer esos 1000+ tokens por segundo que serían imposibles con infraestructura GPU convencional.

Andrew Feldman, CEO de Cerebras, lo explicó así durante el anuncio conjunto: "Hemos demostrado que la inferencia a escala de oblea no es solo una curiosidad de laboratorio. Con GPT-5.3 Codex-Spark, estamos mostrando que puede competir y superar a las GPUs en producción real."

Esta alianza entre OpenAI y Cerebras también tiene implicaciones estratégicas. Hasta ahora, OpenAI dependía casi exclusivamente de NVIDIA para su infraestructura de inferencia. La diversificación hacia Cerebras sugiere que la carrera por la velocidad de inferencia será tan importante como la carrera por el entrenamiento en los próximos años.

GPT-5.3 Codex-Spark vs Claude Code vs GitHub Copilot

Cada herramienta tiene su fuerte -- Codex-Spark en velocidad, Claude Code en precisión y razonamiento, y Copilot en integración con el ecosistema de desarrollo.

El mercado de IA para programar nunca ha estado tan competido. Vamos a comparar las tres herramientas principales en febrero de 2026:

Dónde destaca cada uno

GPT-5.3 Codex-Spark brilla cuando necesitas iteración ultra-rápida. El vibe coding -- escribir un prompt vago y dejar que la IA genere el código -- es dramáticamente mejor cuando la respuesta llega en 2 segundos en lugar de 20. Para prototipos, scripts rápidos y exploración de ideas, Codex-Spark es actualmente la mejor opción del mercado.

Claude Code sigue siendo la referencia para tareas complejas de ingeniería. Refactorizaciones a gran escala, depuración de bugs sutiles, y comprensión profunda de bases de código grandes son su territorio. El revenue anualizado de 2.500 millones de dólares de Anthropic demuestra que los desarrolladores profesionales valoran la precisión por encima de la velocidad.

GitHub Copilot domina por integración y accesibilidad. Con 20 millones de usuarios y el 42% de cuota de mercado, es la herramienta que más desarrolladores usan en su día a día. Su Agent Mode ahora integra GPT-5.3-Codex con un 25% más de rendimiento en tareas agénticas, y el nuevo Copilot SDK permite a los desarrolladores integrar el motor en sus propias aplicaciones. Además, Copilot es usado por el 90% de las empresas Fortune 100.

Cómo Probar GPT-5.3 Codex-Spark

Si quieres probar GPT-5.3 Codex-Spark hoy mismo, estas son tus opciones:

1. ChatGPT Pro (200 $/mes)

La forma más directa. Los suscriptores de ChatGPT Pro tienen acceso al research preview de Codex-Spark desde el 12 de febrero. Solo tienes que:

1. Acceder a chat.openai.com
2. Seleccionar el modelo GPT-5.3 Codex-Spark en el selector de modelos
3. Empezar a pedirle que genere código

La diferencia de velocidad es inmediata y palpable. El texto aparece prácticamente en tiempo real, sin esa sensación de espera token a token que tenemos con otros modelos.

2. GitHub Copilot con GPT-5.3-Codex

GitHub ya ha integrado GPT-5.3-Codex en Copilot. Si tienes una suscripción de Copilot (Individual a 10 $/mes o Business a 19 $/mes), ya estás usando esta tecnología de forma parcial:

1# Asegúrate de tener la última versión de la extensión de Copilot
2# En VS Code: Extensions > GitHub Copilot > Update
3 
4# El Agent Mode de Copilot ahora usa GPT-5.3-Codex
5# Actívalo con Ctrl+Shift+P > "Copilot: Start Agent Mode"

El Copilot Agent Mode traduce tus ideas en código a través de múltiples archivos, y con GPT-5.3-Codex es un 25% más rápido en tareas agénticas según las métricas de GitHub.

3. API de OpenAI

Para desarrolladores que quieran integrar Codex-Spark en sus propias herramientas:

1import openai
2 
3client = openai.OpenAI()
4 
5response = client.chat.completions.create(
6    model="gpt-5.3-codex-spark",
7    messages=[
8        {"role": "system", "content": "Eres un asistente de programación experto."},
9        {"role": "user", "content": "Crea una API REST en FastAPI con autenticación JWT"}
10    ],
11    stream=True
12)
13 
14for chunk in response:
15    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Los precios de la API aún no se han confirmado oficialmente para el research preview, pero se espera que estén en línea con los de GPT-5.2.

4. Copilot SDK (Nuevo)

OpenAI y GitHub han lanzado un Copilot SDK que permite a los desarrolladores integrar el motor de Copilot directamente en sus propias aplicaciones y flujos de trabajo. Esto abre la puerta a herramientas de desarrollo personalizadas que aprovechan la velocidad de Codex-Spark.

¿Qué Significa Esto para los Programadores?

La IA para programar ha pasado de ser una herramienta complementaria a ser el método principal de escritura de código para la mayoría de desarrolladores.

Los datos de 2026 son contundentes:

• El 92% de los desarrolladores en Estados Unidos usan herramientas de IA para programar a diario.
• El 41% de todo el código generado a nivel mundial está escrito por IA.
• El MIT ha nombrado la programación con IA como uno de los avances tecnológicos de 2026.
• GitHub Copilot tiene más de 20 millones de usuarios y es utilizado por el 90% de las empresas Fortune 100.

Estos números no mienten. La IA para programar ya no es opcional -- es la norma. Y la llegada de GPT-5.3 Codex-Spark acelera esta tendencia de tres formas:

El auge del vibe coding

El término "vibe coding" -- acuñado por Andrej Karpathy -- describe el proceso de programar dando instrucciones vagas a la IA y dejando que ella genere el código. Con modelos que respondían en 10-20 segundos, este enfoque era viable pero frustrante. A 1000 tokens por segundo, el vibe coding se convierte en una conversación en tiempo real con tu asistente de programación.

Esto tiene implicaciones profundas. Los desarrolladores junior pueden iterar más rápido, los senior pueden explorar más alternativas de diseño, y las personas sin experiencia en programación pueden crear prototipos funcionales dictando lo que quieren.

La productividad se dispara, pero cuidado con la calidad

Aquí viene el contrapunto necesario. Según un estudio reciente, el 45% del código generado por IA introduce vulnerabilidades de seguridad clasificadas en el top 10 de OWASP. Esto incluye inyección SQL, cross-site scripting, y problemas de autenticación.

La velocidad de GPT-5.3 Codex-Spark es un arma de doble filo. Puedes generar más código más rápido, pero también puedes generar más vulnerabilidades más rápido. La revisión humana del código generado por IA no es opcional -- es imprescindible.

El mercado laboral se transforma

No vamos a caer en el alarmismo de "la IA va a sustituir a los programadores". Lo que sí está pasando es que el perfil del desarrollador está cambiando. Las habilidades más valoradas en 2026 son:

• Capacidad de revisar y auditar código generado por IA
• Diseño de arquitecturas y sistemas (lo que la IA todavía hace mal)
• Ingeniería de prompts para obtener código de calidad
• Comprensión profunda de seguridad para detectar vulnerabilidades en código generado

Como señala el Dr. Armando Solar-Lezama, profesor del MIT: "El programador del futuro no es el que escribe más líneas de código, sino el que mejor sabe dirigir y verificar lo que genera la IA."

Preguntas Frecuentes sobre GPT-5.3 Codex-Spark

¿GPT-5.3 Codex-Spark es gratuito?

No. Actualmente está disponible como research preview exclusivamente para suscriptores de ChatGPT Pro (200 $/mes). Se espera que eventualmente esté disponible en los planes Plus y Team, y a través de la API de OpenAI con precios por token. GitHub Copilot, que integra la tecnología GPT-5.3-Codex, tiene planes desde 10 $/mes.

¿GPT-5.3 Codex-Spark es mejor que Claude Code para programar?

Depende del caso de uso. GPT-5.3 Codex-Spark es significativamente más rápido (1000+ tokens/s vs ~150 tokens/s), lo que lo hace ideal para generación rápida y vibe coding. Sin embargo, Claude Code (Opus 4.6) es más preciso en tareas complejas como refactorizaciones a gran escala (72.5% vs 61.2% en SWE-bench). Para la mayoría de desarrolladores, lo óptimo es usar ambos según la tarea.

¿Qué son los chips Cerebras y por qué importan?

Los chips Cerebras WSE-3 (Wafer-Scale Engine) son procesadores del tamaño de una oblea de silicio completa, con 4 billones de transistores. A diferencia de las GPUs que requieren distribuir el modelo entre varias tarjetas, el WSE-3 ejecuta el modelo completo en un solo chip. Esto elimina la latencia de comunicación entre chips y permite la velocidad de 1000+ tokens/segundo.

¿Puedo usar GPT-5.3 Codex-Spark en mi IDE?

Si. A través de GitHub Copilot, que ya integra GPT-5.3-Codex, puedes usarlo en VS Code, JetBrains y Neovim. El nuevo Copilot Agent Mode aprovecha la velocidad de Codex-Spark para tareas multi-archivo. También puedes acceder via API para integrarlo en herramientas personalizadas mediante el nuevo Copilot SDK.

¿Es seguro el código que genera GPT-5.3 Codex-Spark?

No automáticamente. Estudios recientes muestran que el 45% del código generado por IA introduce vulnerabilidades OWASP. GPT-5.3 Codex-Spark incluye mejoras en detección de patrones inseguros, pero siempre debes revisar el código generado antes de llevarlo a producción. Herramientas como Snyk, SonarQube o Semgrep son complementos imprescindibles.

Conclusión

GPT-5.3 Codex-Spark marca un antes y un después en la velocidad de generación de código con IA. Por primera vez, la interacción con un modelo de lenguaje se siente verdaderamente en tiempo real -- y eso cambia cualitativamente la experiencia de programar con asistentes de IA.

Pero la velocidad no lo es todo. Claude Code sigue liderando en precisión para tareas complejas, GitHub Copilot domina en integración y base de usuarios, y ningún modelo actual elimina la necesidad de revisión humana del código generado. El mejor enfoque en 2026 es combinar herramientas: Codex-Spark para iterar rápido, Claude Code para tareas críticas, y siempre una capa de revisión de seguridad.

Lo que está claro es que la programación asistida por IA ya no es el futuro -- es el presente. Con el 92% de los desarrolladores usando estas herramientas a diario y el 41% del código siendo generado por IA, la pregunta ya no es si deberías usar GPT-5.3 Codex-Spark o Claude Code, sino cómo integrarlos de forma efectiva en tu flujo de trabajo.

La carrera de la IA para programar no ha hecho más que acelerarse -- literalmente, a 1000 tokens por segundo.