GPT-5.2-Codex est une version améliorée de GPT-5.1-Codex optimisée pour les workflows d'ingénierie logicielle et de codage. Il est conçu à la fois pour des sessions de développement interactives et pour l'exécution longue et indépendante de tâches d'ingénierie complexes....
OpenAI GPT-5.2-Codex est une variante du modèle GPT-5.2 qui a été affinée pour les tâches centrées sur le code. Elle prend en charge les entrées textuelles et d'images, traite jusqu'à 400 000 jetons…
GPT-5.2-Codex peut générer du code dans des dizaines de langages de programmation, écrire des tests unitaires, refactoriser du code existant, traduire entre les langages, expliquer l'intention du code et suggérer des corrections de bugs. Son contexte de 400K tokens lui permet de considérer des fichiers entiers, des modules, ou même une base de code entière en une seule requête. Le modèle peut également traiter des entrées d'images, comme des diagrammes d'architecture ou une logique manuscrite, et les combiner avec des invites textuelles pour produire du code correspondant aux conceptions visuelles. Pour les tâches nécessitant des sorties très longues, il peut émettre jusqu'à 128,000 tokens, suffisamment pour des bases de code multi-fichiers ou une documentation exhaustive.
Si votre tâche ne nécessite pas le contexte étendu ou un réglage spécifique au code, un modèle polyvalent peut être plus économique. Pour la génération de texte simple, le résumé ou les tâches de classification, l’orientation spécialisée du code de GPT-5.2-Codex n’offre aucun avantage, et le tarif du fournisseur de 14,00 $ par million de jetons de sortie peut être inutilement élevé. De plus, si vous avez besoin de temps de réponse plus rapides pour des applications en temps réel, un modèle plus petit avec une latence plus faible pourrait être préférable, car GPT-5.2-Codex est un grand modèle optimisé pour la précision plutôt que pour la vitesse.
Oui, GPT-5.2-Codex accepte à la fois les entrées textuelles et images. Cela vous permet d’inclure des captures d’écran d’éditeurs de code, de messages d’erreur, de diagrammes sur tableau blanc ou de maquettes d’interface utilisateur dans votre prompt. Le modèle interprétera le contenu visuel et générera du code ou des réponses textuelles en adéquation avec l’imagerie fournie. Cette capacité multimodale est particulièrement utile pour générer du code à partir de wireframes ou pour déboguer des problèmes montrés dans des captures d’écran. Notez que le traitement des images est comptabilisé dans la fenêtre de contexte ; chaque image consomme des jetons proportionnellement à sa taille, réduisant ainsi la capacité disponible pour les autres contenus.
τ²-Bench est un benchmark conçu pour mesurer la capacité d’un modèle à générer du code correct, efficace et bien structuré sur une variété de tâches de programmation. Un score de 92,1 indique que GPT-5.2-Codex performe à un haut niveau de compétence, en particulier dans les tâches nécessitant la compréhension de spécifications, la gestion des cas limites et la production de code exécutable. Ce benchmark évalue à la fois la génération de code en un seul passage et les scénarios de débogage itératif. Bien que la méthodologie exacte de τ²-Bench ne soit pas détaillée publiquement, le score sert de point de référence comparatif pour les modèles axés sur le code.
Les chiffres de latence explicites pour GPT-5.2-Codex ne sont pas fournis dans les faits donnés. Cependant, en tant que grand modèle avec un contexte de 400 000 tokens et une sortie de 128 000 tokens, le temps d'inférence sera plus long que pour les petits modèles, surtout lors du traitement de longueurs de contexte proches du maximum. Les utilisateurs doivent s'attendre à une latence plus élevée pour les invites complexes qui utilisent pleinement la fenêtre de contexte. Pour une assistance de codage interactive, il peut être bénéfique de limiter la taille du contexte ou d'utiliser des réponses en streaming pour améliorer la vitesse perçue. L'API d'OrcaRouter prend en charge le streaming pour renvoyer les tokens au fur et à mesure qu'ils sont générés.
Basé sur le score de référence de 92,1 sur τ²-Bench, GPT-5.2-Codex démontre une performance solide dans les tâches de génération et de débogage de code. Sa grande fenêtre contextuelle lui permet de conserver et de raisonner sur de longs fragments de code, ce qui est essentiel pour des tâches comme la refactorisation de projets multi-fichiers ou la compréhension de dépendances complexes. La capacité d'accepter des entrées d'images étend encore son utilité dans les workflows qui combinent des informations visuelles et textuelles. Ces atouts en font un outil adapté au développement logiciel professionnel où la précision et la longueur du contexte sont des priorités.
Comme tous les grands modèles de langage, GPT-5.2-Codex peut produire du code incorrect ou non sécurisé, halluciner des fonctions de bibliothèque inexistantes et être sensible à la formulation des invites. Il peut également avoir des difficultés avec les tâches qui nécessitent des connaissances en temps réel ou des API propriétaires non présentes dans ses données d'entraînement. La fenêtre de contexte de 400K, bien que grande, reste finie ; des bases de code extrêmement volumineuses peuvent ne pas tenir entièrement, nécessitant des stratégies de découpage ou de résumé. De plus, le coût par jeton de sortie du modèle est élevé par rapport à des modèles plus petits, ce qui le rend moins économique pour des tâches de code simples ou répétitives.
Les tarifs sont facturés au taux du fournisseur sans aucune marge. Les tokens d'entrée coûtent 1,75 $ pour 1 million de tokens, et les tokens de sortie coûtent 14,00 $ pour 1 million de tokens. Il n'y a pas de frais supplémentaires de la part d'OrcaRouter. Pour une requête typique de 10 000 tokens d'entrée et 2 000 tokens de sortie, le coût serait de 0,0175 $ pour l'entrée et de 0,028 $ pour la sortie, soit un total d'environ 0,0455 $ par requête. Les tarifs ne varient pas en fonction du niveau d'utilisation ou de la région – il s'agit d'un taux fixe par token. La mise en cache peut réduire les coûts d'entrée si le même prompt est réutilisé ; consultez la documentation d'OrcaRouter pour connaître les politiques de mise en cache.
Parce que les jetons de sortie sont huit fois plus chers que les jetons d'entrée (14,00 $ contre 1,75 $), les sorties courtes sont relativement plus rentables. Pour gérer les coûts, limitez le nombre de jetons de sortie en définissant le paramètre `max_tokens` de manière appropriée. Pour les tâches qui nécessitent des sorties longues (par exemple, la génération de bases de code entières), envisagez de diviser le travail en morceaux plus petits pour éviter d'atteindre la limite maximale de sortie de 128K et pour garder les coûts prévisibles. L'utilisation d'entrées d'image entraîne également des frais de jetons basés sur la taille de l'image, ce qui peut s'ajouter à la facture globale.
Bien que les faits fournis ne précisent pas les politiques de mise en cache d'OrcaRouter, de nombreuses passerelles API implémentent la mise en cache pour les requêtes répétées afin de réduire les frais de tokens d'entrée. Vous devriez consulter la documentation ou le support d'OrcaRouter pour déterminer si la mise en cache des requêtes est disponible pour l'ID de modèle "openai/gpt-5.2-codex". Si la mise en cache est prise en charge, les préfixes de requête identiques peuvent être facturés à un taux réduit, ce qui réduit considérablement les coûts pour les applications qui réutilisent des messages système ou de grands blocs de contexte.
Vous accédez au modèle via l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter à l'URL de base `https://api.orcarouter.ai/v1`. Utilisez l'ID de modèle `"openai/gpt-5.2-codex"` dans vos requêtes. L'API suit le format standard des complétions de chat. Vous pouvez passer `model: "openai/gpt-5.2-codex"` dans le corps de votre requête. Tous les paramètres pris en charge par le point de terminaison de complétion de chat d'OpenAI sont disponibles, notamment `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` et `stop`. Pour les entrées d'image, utilisez le tableau `content` avec `type: "image_url"` comme spécifié dans l'API vision d'OpenAI.
Vous pouvez définir `max_tokens` jusqu'à 128 000 tokens. Utilisez `temperature` (0,0–2,0) pour contrôler le caractère aléatoire ; pour la génération de code, les valeurs autour de 0,2–0,4 sont courantes. `top_p` permet l'échantillonnage par noyau. `frequency_penalty` et `presence_penalty` modifient la sélection des jetons. Le paramètre `stop` accepte jusqu'à 4 séquences. Le streaming via `stream: true` est pris en charge pour recevoir les jetons de manière incrémentielle. Pour des sorties reproductibles, définissez `seed` sur un entier. Notez que les prompts avec un grand contexte peuvent augmenter le temps de traitement ; envisagez de réduire le contexte ou d'utiliser le streaming pour une meilleure expérience utilisateur.
Pour migrer, remplacez votre URL de base de `https://api.openai.com/v1` par `https://api.orcarouter.ai/v1` et utilisez l'ID de modèle `"openai/gpt-5.2-codex"` au lieu d'un nom de modèle spécifique à OpenAI. Votre code de bibliothèque client OpenAI existant fonctionnera avec des modifications minimales. OrcaRouter transmet les requêtes de manière transparente et ne modifie pas le contrat d'API. Assurez-vous que votre authentification utilise une clé API OrcaRouter. Pour les tâches non liées au code, mettez à jour vos IDs de modèle en conséquence. Si vous utilisiez un autre modèle OpenAI, vous pouvez toujours y accéder via OrcaRouter en utilisant l'ID de modèle approprié.
Oui, l'API accepte toute demande de complétion de chat, vous pouvez donc l'utiliser pour des tâches générales. Cependant, comme le modèle est affiné pour le code, il peut ne pas être aussi performant qu'un modèle général pour l'écriture créative ou les conversations décontractées. Il peut toujours produire des résumés de texte utiles, en particulier pour du contenu technique. Pour les tâches non liées au code, vous payez peut-être une prime pour des capacités dont vous n'avez pas besoin. Envisagez d'utiliser un modèle général moins cher disponible sur OrcaRouter pour de tels cas d'utilisation.
Sans benchmarks publiés pour GPT-4o-Code sur τ²-Bench, une comparaison numérique directe n'est pas possible. Cependant, GPT-5.2-Codex offre une fenêtre de contexte plus grande (400K contre 128K typique pour GPT-4o) et une sortie maximale plus élevée (128K contre 16K pour GPT-4o). Le score de 92,1 sur τ²-Bench suggère de fortes capacités de génération de code, mais GPT-4o-Code peut avoir des atouts différents. En pratique, le compromis se résume souvent aux exigences de taille de contexte et au coût : GPT-5.2-Codex est plus cher par jeton de sortie, mais peut fournir de meilleurs résultats pour les tâches complexes et lourdes en contexte.
Claude Codex d'Anthropic cible également la génération de code, mais ses scores de référence spécifiques sur τ²-Bench ne sont pas fournis à des fins de comparaison. Les tailles de fenêtre de contexte des modèles Claude varient ; d'après les informations publiques connues, Claude 3 Opus prend en charge 200K tokens. Le contexte de 400K tokens de GPT-5.2-Codex est plus grand, ce qui peut être avantageux pour des bases de code très longues. La tarification de Claude Codex peut différer ; le tarif du fournisseur de GPT-5.2-Codex, à 14 $ par million de tokens de sortie, est compétitif par rapport aux modèles de code haut de gamme. Les utilisateurs doivent évaluer en fonction des performances réelles des tâches et de la longueur de contexte requise.
Pour des tâches de code plus simples qui ne nécessitent pas le contexte complet de 400K ni le réglage spécialisé de GPT-5.2-Codex, des modèles plus petits comme GPT-4o mini ou Llama 3 8B peuvent être adéquats et nettement moins chers. OrcaRouter propose plusieurs modèles de ce type à différents niveaux de prix. Le score τ²-Bench de 92,1 indique une haute précision, mais pour la génération de snippets de routine ou la complétion de syntaxe, un modèle moins coûteux peut répondre à vos besoins pour une fraction du prix. Évaluez toujours la complexité de votre tâche de code par rapport à la puissance et au coût du modèle.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
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print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrée / 1M tokens | $1.75 |
| Sortie / 1M tokens | $14.00 |
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| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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