GPT-5.2-Codex هو نسخة مطورة من GPT-5.1-Codex، محسّنة لأعمال هندسة البرمجيات وسير العمل البرمجي. وهو مصمم لكلٍ من جلسات التطوير التفاعلية والتنفيذ الطويل المستقل للمهام الهندسية المعقدة....
OpenAI GPT-5.2-Codex هو متغير من نموذج GPT-5.2 الذي تم ضبطه بدقة للمهام المركزة على البرمجة. يدعم إدخالات النصوص والصور، ويعالج ما يصل إلى 400,000 رمز من السياق، ويمكنه إنشاء ردود تصل إلى 128,000…
يمكن لـ GPT-5.2-Codex توليد كود بعشرات لغات البرمجة، وكتابة اختبارات الوحدة، وإعادة هيكلة الكود الموجود، والترجمة بين اللغات، وشرح نية الكود، واقتراح إصلاحات الأخطاء. سياقه الذي يبلغ 400 ألف رمز يسمح له بالنظر في ملفات كاملة، ووحدات، أو حتى قاعدة كود كاملة في طلب واحد. يمكن للنموذج أيضًا معالجة مدخلات الصور، مثل مخططات الهندسة المعمارية أو المنطق المكتوب بخط اليد، ودمجها مع المطالبات النصية لإنتاج كود يطابق التصاميم المرئية. بالنسبة للمهام التي تتطلب مخرجات طويلة جدًا، يمكنه إخراج ما يصل إلى 128,000 رمز، وهو كافٍ لقواعد كود متعددة الملفات أو توثيق شامل.
إذا كانت مهمتك لا تتطلب السياق الموسع أو الضبط المخصص للكود، فقد يكون النموذج العام أكثر اقتصادية. بالنسبة لمهام توليد النص البسيطة، أو التلخيص، أو التصنيف، فإن التركيز المتخصص على الكود في GPT-5.2-Codex لا يوفر أي فائدة، وقد يكون سعر المزود البالغ 14.00 دولارًا لكل مليون رمز مخرج مرتفعًا بشكل غير ضروري. بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت بحاجة إلى أوقات استجابة أسرع للتطبيقات في الوقت الفعلي، فقد يكون النموذج الأصغر ذو زمن الوصول المنخفض أفضل، حيث أن GPT-5.2-Codex هو نموذج كبير مُحسَّن للدقة وليس السرعة.
نعم، يقبل GPT-5.2-Codex كلًا من النصوص والصور كمدخلات. يتيح لك ذلك تضمين لقطات شاشة لمحررات الأكواد، رسائل الأخطاء، رسوم السبورة البيضاء، أو نماذج واجهة المستخدم كجزء من استفسارك. سيقوم النموذج بتفسير المحتوى البصري وتوليد أكواد أو استجابات نصية تتوافق مع الصور المقدمة. هذه الإمكانية متعددة الوسائط مفيدة بشكل خاص لتوليد الأكواد من الرسومات التخطيطية أو تصحيح المشكلات الظاهرة في لقطات الشاشة. لاحظ أن معالجة الصور تُحتسب ضمن نافذة السياق؛ حيث تستهلك كل صورة عددًا من الرموز (tokens) يتناسب مع حجمها، مما يقلل السعة المتاحة للمحتوى الآخر.
τ²-Bench هو معيار تقييم مصمم لقياس قدرة النموذج على إنشاء كود صحيح وفعال ومنظم جيدًا عبر مجموعة متنوعة من مهام البرمجة. تشير نتيجة 92.1 إلى أن GPT-5.2-Codex يؤدي بمستوى عالٍ من الكفاءة، خاصة في المهام التي تتطلب فهم المواصفات ومعالجة الحالات الحدية وإنتاج كود قابل للتنفيذ. يقيم هذا المعيار كلاً من إنشاء الكود لمرة واحدة وسيناريوهات التصحيح المتكررة. على الرغم من أن المنهجية الدقيقة لـ τ²-Bench ليست مفصلة علنيًا، إلا أن النتيجة تُستخدم كنقطة مرجعية مقارنة للنماذج المركزة على الكود.
لا ترد أرقام صريحة لزمن الاستجابة (latency) لنموذج GPT-5.2-Codex في المعلومات المتاحة. ومع ذلك، نظرًا لكونه نموذجًا كبيرًا بسعة سياق 400 ألف رمز (token) ومخرجات تصل إلى 128 ألف رمز، فإن وقت الاستدلال (inference time) سيكون أطول مقارنة بالنماذج الأصغر، خاصةً عند معالجة أطوال سياق قريبة من الحد الأقصى. يجب على المستخدمين توقع زمن استجابة أعلى للاستفسارات المعقدة التي تستخدم نافذة السياق بالكامل. بالنسبة للمساعدة التفاعلية في البرمجة، قد يكون من المفيد تقليل حجم السياق أو استخدام الاستجابات المتدفقة (streaming) لتحسين السرعة الملموسة. تدعم واجهة OrcaRouter's API التدفق لإرجاع الرموز (tokens) فور توليدها.
بناءً على درجة المعيار المرجعي البالغة 92.1 في τ²-Bench، يُظهر GPT-5.2-Codex أداءً قويًا في مهام إنشاء الكود وتصحيح الأخطاء. تسمح نافذة السياق الكبيرة له بالاحتفاظ بشظايا الكود الطويلة والتفكير فيها، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام مثل إعادة هيكلة المشاريع متعددة الملفات أو فهم التبعيات المعقدة. كما أن القدرة على قبول مدخلات الصور تزيد من فائدته في سير العمل الذي يجمع بين المعلومات البصرية والنصية. هذه القوى تجعله مناسبًا لتطوير البرمجيات الاحترافي حيث تكون الدقة وطول السياق من الأولويات.
مثل جميع نماذج اللغات الكبيرة، يمكن لـ GPT-5.2-Codex إنتاج تعليمات برمجية غير صحيحة أو غير آمنة، واختلاق وظائف مكتبة غير موجودة، ويكون حساسًا لصياغة المطالبات. قد يواجه أيضًا صعوبة في المهام التي تتطلب معرفة في الوقت الفعلي أو واجهات برمجة تطبيقات خاصة غير موجودة في بيانات تدريبه. نافذة السياق البالغة 400 ألف رمز، رغم كونها كبيرة، لا تزال محدودة؛ فقواعد التعليمات البرمجية الكبيرة جدًا قد لا تتناسب بالكامل، مما يستلزم استراتيجيات التقسيم أو التلخيص. بالإضافة إلى ذلك، فإن تكلفة النموذج لكل رمز مخرج مرتفعة مقارنة بالنماذج الأصغر، مما يجعله أقل اقتصادية للمهام البرمجية البسيطة أو المتكررة.
التسعيرة تُحتسب بسعر المزوّد دون أي رسوم إضافية. تبلغ تكلفة رموز الإدخال 1.75 دولار لكل مليون رمز، وتكلفة رموز الإخراج 14.00 دولار لكل مليون رمز. لا توجد رسوم إضافية من OrcaRouter. بالنسبة لطلب نموذجي يحتوي على 10,000 رمز إدخال و2,000 رمز إخراج، ستكون التكلفة 0.0175 دولار للإدخال و0.028 دولار للإخراج، ليصبح المجموع حوالي 0.0455 دولار لكل طلب. لا تختلف التسعيرة حسب مستوى الاستخدام أو المنطقة – فهي سعر ثابت لكل رمز. قد يقلل التخزين المؤقت من تكاليف الإدخال إذا أُعيد استخدام نفس المطالبة؛ راجع وثائق OrcaRouter لسياسات التخزين المؤقت.
نظرًا لأن رموز الإخراج أغلى بثماني مرات من رموز الإدخال (14.00 دولارًا مقابل 1.75 دولارًا)، فإن المخرجات القصيرة أكثر فعالية من حيث التكلفة. لإدارة التكاليف، قم بتحديد عدد رموز الإخراج عن طريق تعيين معامل `max_tokens` بشكل مناسب. بالنسبة للمهام التي تتطلب مخرجات طويلة (مثل إنشاء قواعد بيانات كاملة)، فكر في تقسيم العمل إلى أجزاء أصغر لتجنب الوصول إلى الحد الأقصى للإخراج البالغ 128 ألف رمز وللحفاظ على التكاليف متوقعة. كما يؤدي استخدام مدخلات الصور إلى فرض رسوم على الرموز بناءً على حجم الصورة، مما قد يزيد من الفاتورة الإجمالية.
على الرغم من أن الحقائق المقدمة لا تحدد سياسات التخزين المؤقت لـ OrcaRouter، إلا أن العديد من بوابات API تنفذ التخزين المؤقت للاستفسارات المتكررة لتقليل رسوم الرموز المميزة المدخلة. يُنصح بالرجوع إلى وثائق OrcaRouter أو دعمه لتحديد ما إذا كان التخزين المؤقت للاستفسارات متاحًا لمعرف النموذج "openai/gpt-5.2-codex". إذا كان التخزين المؤقت مدعومًا، فقد يتم تحصيل رسوم أقل للبادئات المتطابقة من الاستفسارات، مما يقلل التكاليف بشكل كبير للتطبيقات التي تعيد استخدام رسائل النظام أو كتل السياق الكبيرة.
يمكن الوصول إلى النموذج عبر API المتوافق مع OpenAI من OrcaRouter في عنوان URL الأساسي `https://api.orcarouter.ai/v1`. استخدم معرف النموذج `"openai/gpt-5.2-codex"` في طلباتك. يتبع API تنسيق إكمالات الدردشة القياسي. يمكنك تمرير `model: "openai/gpt-5.2-codex"` في جسم الطلب. جميع المعاملات المدعومة من نقطة نهاية إكمالات الدردشة في OpenAI متاحة، بما في ذلك `messages` و`max_tokens` و`temperature` و`top_p` و`stream` و`stop`. بالنسبة للمدخلات المصورة، استخدم مصفوفة `content` مع `type: "image_url"` كما هو محدد في API الرؤية من OpenAI.
يمكنك تعيين `max_tokens` حتى 128,000 رمز. استخدم `temperature` (0.0–2.0) للتحكم في العشوائية؛ لتوليد الأكواد، القيم حول 0.2–0.4 شائعة. يوفر `top_p` أخذ العينات النووية. يقوم `frequency_penalty` و `presence_penalty` بتعديل اختيار الرموز. تقبل معلمة `stop` ما يصل إلى 4 تسلسلات. يتم دعم البث عبر `stream: true` لتلقي الرموز تدريجيًا. للحصول على مخرجات قابلة للتكرار، اضبط `seed` على عدد صحيح. لاحظ أن الطلبات ذات السياق الكبير قد تزيد من وقت المعالجة؛ فكر في تقليل السياق أو استخدام البث لتحسين تجربة المستخدم.
للترحيل، قم بتغيير عنوان URL الأساسي الخاص بك من `https://api.openai.com/v1` إلى `https://api.orcarouter.ai/v1` واستخدم معرف النموذج `"openai/gpt-5.2-codex"` بدلاً من اسم نموذج خاص بـ OpenAI. ستعمل شفرة مكتبة عميل OpenAI الحالية لديك مع تغييرات طفيفة. يمرر OrcaRouter الطلبات بشفافية ولا يغير عقد API. تأكد من أن المصادقة الخاصة بك تستخدم مفتاح API من OrcaRouter. بالنسبة للمهام غير البرمجية، قم بتحديث معرفات النماذج الخاصة بك وفقًا لذلك. إذا كنت تستخدم نموذج OpenAI مختلفًا، فلا يزال بإمكانك الوصول إليه عبر OrcaRouter باستخدام معرف النموذج المناسب.
نعم، تقبل واجهة برمجة التطبيقات أي طلب من طلبات إكمال المحادثات، لذا يمكنك استخدامها للمهام العامة. ومع ذلك، نظرًا لأن النموذج مضبوط بدقة للتعامل مع الشيفرات البرمجية، فقد لا يكون أداؤه جيدًا مثل النموذج العام في الكتابة الإبداعية أو المحادثات العادية. لا يزال بإمكانه تقديم ملخصات نصية مفيدة، خاصة للمحتوى التقني. بالنسبة للمهام غير البرمجية، قد تدفع مبلغًا إضافيًا مقابل إمكانيات لا تحتاج إليها. فكّر في استخدام نموذج عام أرخص متاح على OrcaRouter لمثل هذه الحالات الاستخدام.
بدون معايير أداء منشورة لـ GPT-4o-Code على τ²-Bench، لا يمكن إجراء مقارنة عددية مباشرة. ومع ذلك، يوفر GPT-5.2-Codex نافذة سياق أكبر (400K مقابل 128K المعتادة لـ GPT-4o) وإخراج أقصى أعلى (128K مقابل 16K لـ GPT-4o). تشير درجة 92.1 على τ²-Bench إلى قدرات قوية في توليد الأكواد، لكن GPT-4o-Code قد يكون له نقاط قوة مختلفة. عمليًا، غالبًا ما يتلخص المفاضلة بين متطلبات حجم السياق والتكلفة: GPT-5.2-Codex أغلى لكل رمز إخراج، لكنه قد يوفر نتائج أفضل للمهام المعقدة والغنية بالسياق.
يستهدف Claude Codex من Anthropic أيضًا توليد الأكواد، ولكن لا تُقدم نتائج معاييره المحددة على τ²-Bench للمقارنة. تختلف أحجام نافذة السياق لنماذج Claude؛ وفقًا للمعلومات العامة المعروفة، يدعم Claude 3 Opus 200 ألف رمز (token). سياق GPT-5.2-Codex البالغ 400 ألف رمز أكبر، مما قد يكون مفيدًا لقواعد الأكواد الطويلة جدًا. قد تختلف أسعار Claude Codex؛ معدل مزود GPT-5.2-Codex البالغ 14 دولارًا لكل مليون رمز مخرَج يُعتبر تنافسيًا مع نماذج الأكواد عالية المستوى. يجب على المستخدمين التقييم بناءً على أداء المهمة الفعلي وطول السياق المطلوب.
بالنسبة لمهام الكود البسيطة التي لا تحتاج إلى سياق كامل بحجم 400K أو الضبط المتخصص لـ GPT-5.2-Codex، قد تكون النماذج الأصغر مثل GPT-4o mini أو Llama 3 8B كافية وأرخص بكثير. تقدم OrcaRouter العديد من هذه النماذج بنقاط سعر مختلفة. تشير درجة τ²-Bench البالغة 92.1 إلى دقة عالية، ولكن بالنسبة لتوليد المقاطع البرمجية الروتينية أو إكمال بناء الجملة، قد يلبي نموذج أقل تكلفة احتياجاتك بجزء صغير من السعر. قم دائمًا بتقييم تعقيد مهمة الكود الخاصة بك مقابل قوة النموذج وتكلفته.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| الإدخال / 1M توكن | $1.75 |
| الإخراج / 1M توكن | $14.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.175 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-codexفتح @misc{orcarouter_gpt_5_2_codex,
title = {GPT-5.2-Codex API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-codex}
}OpenAI. (2026). GPT-5.2-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-codex