OpenAI、爆速のCodex-Sparkを発表 — 「秒速1000トークン」が"推論待ち"からエンジニアを解放する

2月13日、OpenAIが「GPT‑5.3‑Codex‑Spark」を公開した。

この記事では、秒速1000トークンを超える驚異的な推論速度を武器に、リアルタイム・コーディング体験を根本から変える新モデル「GPT-5.3-Codex-Spark」について詳しく紹介する。

コーディングAIは「自律」から「即時」の時代へ

現在、OpenAIのコーディング環境は大きく2つの陣容に分かれている。

これまでのCodexが「エージェントに仕事を丸投げする」方向へ進化してきたのに対し、今回のSparkは、エンジニアがコードを1行書くたびにAIが即座に反応し、思考の断絶をゼロにする「ペアプログラミングの極致」を目指したものである。

Codex-Sparkの最大の特徴は、その異常なまでの速さにある。

この速度は単なる効率化ではない。SWE-Bench Proなどのベンチマークにおいて、フルサイズのCodexと同等のタスクを「数分の1の時間」で完了させるという、時間対効果の劇的な向上を証明している。

この「爆速」を実現したのは、Spark独自のハードウェア戦略である。

Cerebras Wafer Scale Engine 3の採用: GPUの限界を超えるため、巨大な1枚のシリコンウェハーに数百万のコアを凝縮したCerebras社の専用チップを推論基盤に採用した。
推論スタックの全面刷新: リアルタイム性を担保するため、インフラ層から推論パイプラインまでをゼロベースで書き換えている。

OpenAIは、コスト効率に優れたGPUと、低遅延に特化したCerebrasを組み合わせることで、開発者のニーズに応じた最適な推論環境を提供することを可能にした。

「反応が速い」という事実は、エンジニアの作業スタイルを以下のように変容させる。

試行錯誤の高速化: わずかなロジックの変更やインターフェースの調整が即座に反映されるため、実験のサイクルが極限まで短縮される。
作業の軌道修正: モデルがコードを書いている途中で割り込み（インターラプト）をかけ、その場で方向性を修正することが可能になった。
軽量な動作スタイル: Sparkはあえて「最小限の的確な編集」を行うように調整されている。重厚なテストを自動で走らせるのではなく、人間が指示した瞬間に、ピンポイントでコードを書き換える手軽さを優先している。

2026年現在、開発現場を支える主要なAIはそれぞれ得意とする分野が分かれており、以下のように整理できるだろう。

ツール/モデル	開発スタイル	強み
Claude (4.5/Opus)	アーキテクト型	非常に賢く、コードの美しさや全体設計の整合性に優れる。
Gemini (3 Pro)	リサーチ型	最大200万トークンの超長大なコンテキスト。プロジェクト全体を読み込ませたリファクタに強い。
Cursor (IDE)	司令塔（ハブ）	特定のモデルではなく、ClaudeやGPTを切り替えて「IDE上で直感的に使う」UXが最強。
Codex-Spark (NEW)	ペアプロ型（即時）	「速さ」こそが正義。考えるより先にコードが出るレベルの即応性。

今回の「Codex-Spark」は、Claudeのような重厚な思考や、Geminiのような巨大な記憶力に対抗するものではない。それらが持つ「推論を待つ数秒間」というわずかなストレスを、Cerebras社製の専用ハードウェアによって物理的に破壊しようとする試みである。

Codex-Sparkは、128kのコンテキストウィンドウを備えたテキスト専用モデルとして、まずはChatGPT Proユーザー向けに公開された。現在はリサーチプレビュー段階であり、今後、マルチモーダル対応やさらなる大型モデルへの高速化技術の適用が予定されている。

開発者にとって、AIは「待ち時間が発生するツール」から「脳の延長として即応するパートナー」へと進化したと言える。

詳細はIntroducing GPT‑5.3‑Codex‑Sparkを参照していただきたい。