GPT-5.2-Codex es una versión mejorada de GPT-5.1-Codex optimizada para flujos de trabajo de ingeniería de software y codificación. Está diseñada tanto para sesiones de desarrollo interactivas como para la ejecución independiente y prolongada de tareas complejas de ingeniería....
OpenAI GPT-5.2-Codex es una variante del modelo GPT-5.2 que ha sido ajustada para tareas centradas en código. Admite entradas de texto e imágenes, procesa hasta 400,000 tokens de contexto y puede…
GPT-5.2-Codex puede generar código en docenas de lenguajes de programación, escribir pruebas unitarias, refactorizar código existente, traducir entre lenguajes, explicar la intención del código y sugerir correcciones de errores. Su contexto de 400 mil tokens le permite considerar archivos completos, módulos o incluso una base de código completa en una sola solicitud. El modelo también puede procesar entradas de imágenes, como diagramas de arquitectura o lógica escrita a mano, y combinarlas con indicaciones textuales para producir código que coincida con diseños visuales. Para tareas que requieren resultados muy largos, puede emitir hasta 128,000 tokens, suficiente para bases de código de varios archivos o documentación exhaustiva.
Si tu tarea no requiere el contexto extendido o el ajuste específico de código, un modelo de propósito general puede ser más económico. Para tareas simples de generación de texto, resumen o clasificación, el enfoque especializado en código de GPT-5.2-Codex no ofrece beneficio, y la tarifa del proveedor de $14.00 por 1M de tokens de salida puede ser innecesariamente alta. Además, si necesitas tiempos de respuesta más rápidos para aplicaciones en tiempo real, un modelo más pequeño con menor latencia podría ser preferible, ya que GPT-5.2-Codex es un modelo grande optimizado para precisión en lugar de velocidad.
Sí, GPT-5.2-Codex acepta tanto entradas de texto como de imagen. Esto permite incluir capturas de pantalla de editores de código, mensajes de error, diagramas de pizarra o maquetas de interfaz de usuario como parte de tu indicación. El modelo interpretará el contenido visual y generará código o respuestas textuales que se alineen con las imágenes proporcionadas. Esta capacidad multimodal es especialmente útil para generar código a partir de wireframes o depurar problemas mostrados en capturas de pantalla. Ten en cuenta que el procesamiento de imágenes cuenta dentro de la ventana de contexto; cada imagen consume tokens proporcionales a su tamaño, reduciendo la capacidad disponible para otro contenido.
τ²-Bench es un punto de referencia diseñado para medir la capacidad de un modelo de generar código que sea correcto, eficiente y bien estructurado en una variedad de tareas de programación. Una puntuación de 92.1 indica que GPT-5.2-Codex se desempeña a un alto nivel de competencia, particularmente en tareas que requieren comprender especificaciones, manejar casos límite y producir código ejecutable. Este punto de referencia evalúa tanto la generación de código en un solo intento como los escenarios de depuración iterativa. Si bien la metodología exacta de τ²-Bench no se detalla públicamente, la puntuación sirve como punto de referencia comparativo para modelos centrados en código.
Las cifras de latencia explícitas para GPT-5.2-Codex no se proporcionan en los datos dados. Sin embargo, como modelo grande con un contexto de 400K tokens y una salida de 128K tokens, el tiempo de inferencia será mayor que en modelos más pequeños, especialmente al procesar longitudes de contexto cercanas al máximo. Los usuarios deben esperar una latencia mayor para indicaciones complejas que utilicen completamente la ventana de contexto. Para la asistencia interactiva de codificación, puede ser beneficioso limitar el tamaño del contexto o usar respuestas en streaming para mejorar la velocidad percibida. La API de OrcaRouter admite streaming para devolver los tokens a medida que se generan.
Según la puntuación de referencia de 92.1 en τ²-Bench, GPT-5.2-Codex demuestra un rendimiento sólido en tareas de generación de código y depuración. Su amplia ventana de contexto le permite retener y razonar sobre fragmentos de código largos, lo cual es fundamental para tareas como la refactorización de proyectos con múltiples archivos o la comprensión de dependencias complejas. La capacidad de aceptar entradas de imagen amplía aún más su utilidad en flujos de trabajo que combinan información visual y textual. Estas fortalezas lo hacen adecuado para el desarrollo de software profesional donde la precisión y la longitud del contexto son prioridades.
Al igual que todos los modelos de lenguaje grandes, GPT-5.2-Codex puede generar código incorrecto o inseguro, alucinar funciones de biblioteca inexistentes y ser sensible a la redacción del prompt. También puede tener dificultades con tareas que requieren conocimiento en tiempo real o APIs propietarias que no están presentes en sus datos de entrenamiento. La ventana de contexto de 400K, aunque grande, sigue siendo finita; las bases de código extremadamente grandes pueden no caber por completo, lo que requiere estrategias de fragmentación o resumen. Además, el costo del modelo por token de salida es alto en comparación con modelos más pequeños, lo que lo hace menos económico para tareas de código simples o repetitivas.
El precio se factura según la tarifa del proveedor sin margen de beneficio. Los tokens de entrada cuestan $1.75 por 1 millón de tokens y los tokens de salida cuestan $14.00 por 1 millón de tokens. No hay tarifas adicionales de OrcaRouter. Para una solicitud típica con 10,000 tokens de entrada y 2,000 tokens de salida, el costo sería de $0.0175 por entrada y $0.028 por salida, totalizando aproximadamente $0.0455 por solicitud. El precio no varía según el nivel de uso o la región; es una tarifa plana por token. El almacenamiento en caché puede reducir los costos de entrada si se reutiliza el mismo mensaje; consulte la documentación de OrcaRouter para conocer las políticas de almacenamiento en caché.
Debido a que los tokens de salida son ocho veces más caros que los tokens de entrada ($14.00 vs $1.75), las salidas cortas son relativamente más rentables. Para gestionar los costos, limite la cantidad de tokens de salida configurando el parámetro `max_tokens` adecuadamente. Para tareas que requieren salidas largas (por ejemplo, generar bases de código completas), considere dividir el trabajo en partes más pequeñas para evitar alcanzar el límite máximo de salida de 128K y mantener los costos predecibles. El uso de entradas de imagen también incurre en cargos por tokens basados en el tamaño de la imagen, lo que puede aumentar la factura total.
Si bien los hechos proporcionados no especifican las políticas de almacenamiento en caché de OrcaRouter, muchas puertas de enlace de API implementan almacenamiento en caché para indicaciones repetidas con el fin de reducir los cargos por tokens de entrada. Debe consultar la documentación o el soporte de OrcaRouter para determinar si el almacenamiento en caché de indicaciones está disponible para el ID del modelo "openai/gpt-5.2-codex". Si el almacenamiento en caché es compatible, los prefijos de indicaciones idénticos pueden facturarse a una tarifa más baja, lo que reduce significativamente los costos para las aplicaciones que reutilizan mensajes del sistema o grandes bloques de contexto.
Accedes al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter en la URL base `https://api.orcarouter.ai/v1`. Usa el ID del modelo `"openai/gpt-5.2-codex"` en tus solicitudes. La API sigue el formato estándar de completaciones de chat. Puedes pasar `model: "openai/gpt-5.2-codex"` en el cuerpo de tu solicitud. Todos los parámetros compatibles con el endpoint de completaciones de chat de OpenAI están disponibles, incluyendo `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` y `stop`. Para entradas de imágenes, usa el array `content` con `type: "image_url"` según lo especificado en la API de visión de OpenAI.
Puedes establecer `max_tokens` hasta 128,000 tokens. Usa `temperature` (0.0–2.0) para controlar la aleatoriedad; para generación de código, los valores alrededor de 0.2–0.4 son comunes. `top_p` proporciona muestreo nucleus. `frequency_penalty` y `presence_penalty` modifican la selección de tokens. El parámetro `stop` acepta hasta 4 secuencias. Se admite la transmisión mediante `stream: true` para recibir tokens de forma incremental. Para resultados reproducibles, establece `seed` a un número entero. Ten en cuenta que las indicaciones con contexto extenso pueden aumentar el tiempo de procesamiento; considera reducir el contexto o usar la transmisión para una mejor experiencia de usuario.
Para migrar, cambia tu URL base de `https://api.openai.com/v1` a `https://api.orcarouter.ai/v1` y usa el ID de modelo `"openai/gpt-5.2-codex"` en lugar de un nombre de modelo específico de OpenAI. Tu código existente de la biblioteca cliente de OpenAI funcionará con cambios mínimos. OrcaRouter pasa las solicitudes de forma transparente y no altera el contrato de la API. Asegúrate de que tu autenticación use una clave de API de OrcaRouter. Para tareas que no sean de código, actualiza tus IDs de modelo en consecuencia. Si estabas usando un modelo diferente de OpenAI, aún puedes acceder a él a través de OrcaRouter usando el ID de modelo correspondiente.
Sí, la API acepta cualquier solicitud de chat completions, por lo que puedes usarla para tareas de uso general. Sin embargo, dado que el modelo está ajustado para código, puede que no rinda tan bien como un modelo general en escritura creativa o conversación casual. Aun así, puede producir resúmenes de texto útiles, especialmente de contenido técnico. Para tareas que no sean de código, es posible que estés pagando una prima por capacidades que no necesitas. Considera usar un modelo de uso general más económico disponible en OrcaRouter para tales casos de uso.
Sin puntos de referencia publicados para GPT-4o-Code en τ²-Bench, no es posible una comparación numérica directa. Sin embargo, GPT-5.2-Codex ofrece una ventana de contexto más grande (400K frente a los típicos 128K de GPT-4o) y una salida máxima mayor (128K frente a 16K de GPT-4o). La puntuación de 92.1 en τ²-Bench sugiere sólidas capacidades de generación de código, pero GPT-4o-Code puede tener fortalezas diferentes. En la práctica, la compensación a menudo se reduce a los requisitos de tamaño de contexto y al costo: GPT-5.2-Codex es más caro por token de salida, pero puede proporcionar mejores resultados para tareas complejas y con alto consumo de contexto.
Claude Codex de Anthropic también se enfoca en la generación de código, pero sus puntuaciones específicas en el punto de referencia τ²-Bench no se proporcionan para comparación. Los tamaños de la ventana de contexto para los modelos Claude varían; según la información pública conocida, Claude 3 Opus admite 200 mil tokens. El contexto de 400 mil tokens de GPT-5.2-Codex es más grande, lo que puede ser ventajoso para bases de código muy extensas. El precio de Claude Codex puede diferir; la tarifa del proveedor de GPT-5.2-Codex de $14 por cada millón de tokens de salida es competitiva con los modelos de código de alta gama. Los usuarios deben evaluar en función del rendimiento real de las tareas y la longitud de contexto requerida.
Para tareas de código más simples que no necesiten el contexto completo de 400K ni el ajuste especializado de GPT-5.2-Codex, modelos más pequeños como GPT-4o mini o Llama 3 8B pueden ser adecuados y significativamente más baratos. OrcaRouter ofrece muchos de esos modelos a diferentes precios. La puntuación τ²-Bench de 92.1 indica alta precisión, pero para la generación de fragmentos rutinarios o la finalización de sintaxis, un modelo de menor costo puede satisfacer sus necesidades a una fracción del precio. Siempre evalúe la complejidad de su tarea de código frente a la fortaleza y el costo del modelo.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
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messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
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print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $1.75 |
| Salida / 1M tokens | $14.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.175 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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}OpenAI. (2026). GPT-5.2-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-codex