GPT-5.2-Codex adalah versi yang ditingkatkan dari GPT-5.1-Codex yang dioptimalkan untuk rekayasa perangkat lunak dan alur kerja pengkodean. Ini dirancang untuk sesi pengembangan interaktif dan eksekusi independen yang panjang dari tugas-tugas rekayasa yang kompleks....
OpenAI GPT-5.2-Codex adalah varian dari model GPT-5.2 yang telah disempurnakan untuk tugas-tugas yang berpusat pada kode. Model ini mendukung masukan teks dan gambar, memproses hingga 400.000 token…
GPT-5.2-Codex dapat menghasilkan kode dalam puluhan bahasa pemrograman, menulis pengujian unit, melakukan refaktor kode yang ada, menerjemahkan antar bahasa, menjelaskan maksud kode, dan menyarankan perbaikan bug. Konteks token 400K-nya memungkinkannya untuk mempertimbangkan seluruh file, modul, atau bahkan seluruh basis kode dalam satu permintaan. Model ini juga dapat memproses masukan gambar, seperti diagram arsitektur atau logika tulisan tangan, dan menggabungkannya dengan perintah teks untuk menghasilkan kode yang cocok dengan desain visual. Untuk tugas yang memerlukan keluaran yang sangat panjang, model ini dapat mengeluarkan hingga 128,000 token, cukup untuk basis kode multi-file atau dokumentasi yang lengkap.
Jika tugas Anda tidak memerlukan konteks yang diperluas atau penyesuaian khusus kode, model serba guna mungkin lebih ekonomis. Untuk tugas pembuatan teks sederhana, perangkuman, atau klasifikasi, fokus kode khusus dari GPT-5.2-Codex tidak memberikan manfaat, dan tarif penyedia sebesar $14.00 per 1M token keluaran mungkin tidak perlu tinggi. Selain itu, jika Anda membutuhkan waktu respons yang lebih cepat untuk aplikasi waktu nyata, model yang lebih kecil dengan latensi lebih rendah mungkin lebih disukai, karena GPT-5.2-Codex adalah model besar yang dioptimalkan untuk akurasi daripada kecepatan.
Ya, GPT-5.2-Codex menerima input teks dan gambar. Hal ini memungkinkan Anda untuk menyertakan tangkapan layar dari editor kode, pesan kesalahan, diagram papan tulis, atau mockup UI sebagai bagian dari prompt Anda. Model akan menafsirkan konten visual dan menghasilkan kode atau respons teks yang selaras dengan gambar yang diberikan. Kemampuan multimodal ini sangat berguna untuk menghasilkan kode dari wireframe atau men-debug masalah yang ditunjukkan dalam tangkapan layar. Perlu diketahui bahwa pemrosesan gambar diperhitungkan dalam jendela konteks; setiap gambar mengonsumsi token yang sebanding dengan ukurannya, sehingga mengurangi kapasitas yang tersedia untuk konten lainnya.
τ²-Bench adalah sebuah tolok ukur yang dirancang untuk mengukur kemampuan sebuah model dalam menghasilkan kode yang benar, efisien, dan terstruktur dengan baik di berbagai tugas pemrograman. Skor 92,1 menunjukkan bahwa GPT-5.2-Codex bekerja pada tingkat kompetensi yang tinggi, terutama dalam tugas-tugas yang memerlukan pemahaman spesifikasi, penanganan kasus tepi, dan menghasilkan kode yang dapat dieksekusi. Tolok ukur ini mengevaluasi baik pembuatan kode satu kali maupun skenario debugging iteratif. Meskipun metodologi pasti dari τ²-Bench tidak dirinci secara publik, skor tersebut berfungsi sebagai titik referensi perbandingan untuk model yang berfokus pada kode.
Angka latensi eksplisit untuk GPT-5.2-Codex tidak disediakan dalam fakta yang diberikan. Namun, sebagai model besar dengan konteks 400K token dan output 128K token, waktu inferensi akan lebih lama daripada model yang lebih kecil, terutama saat memproses panjang konteks mendekati maksimum. Pengguna harus mengharapkan latensi yang lebih tinggi untuk perintah kompleks yang menggunakan jendela konteks secara penuh. Untuk bantuan pengodean interaktif, mungkin bermanfaat untuk membatasi ukuran konteks atau menggunakan respons streaming untuk meningkatkan kecepatan yang dirasakan. API OrcaRouter mendukung streaming untuk mengembalikan token saat dihasilkan.
Berdasarkan skor tolok ukur 92.1 pada τ²-Bench, GPT-5.2-Codex menunjukkan kinerja yang kuat dalam pembuatan kode dan tugas debugging. Jendela konteksnya yang besar memungkinkannya untuk menyimpan dan bernalar tentang fragmen kode yang panjang, yang penting untuk tugas-tugas seperti refaktorisasi proyek multi-file atau memahami dependensi yang kompleks. Kemampuan untuk menerima input gambar semakin memperluas kegunaannya dalam alur kerja yang menggabungkan informasi visual dan tekstual. Kekuatan ini membuatnya cocok untuk pengembangan perangkat lunak profesional di mana akurasi dan panjang konteks menjadi prioritas.
Seperti semua model bahasa besar, GPT-5.2-Codex dapat menghasilkan kode yang salah atau tidak aman, berhalusinasi tentang fungsi pustaka yang tidak ada, serta sensitif terhadap penyusunan perintah. Model ini juga mungkin kesulitan dengan tugas-tugas yang memerlukan pengetahuan waktu nyata atau API kepemilikan yang tidak ada dalam data pelatihannya. Jendela konteks 400K, meskipun besar, tetap terbatas; basis kode yang sangat besar mungkin tidak muat seluruhnya, sehingga memerlukan strategi pemotongan atau peringkasan. Selain itu, biaya model per token keluaran tinggi dibandingkan dengan model yang lebih kecil, membuatnya kurang ekonomis untuk tugas kode yang sederhana atau berulang.
Penagihan harga dilakukan berdasarkan tarif penyedia dengan markup nol persen. Biaya token masukan adalah $1,75 per 1 juta token, dan biaya token keluaran adalah $14,00 per 1 juta token. Tidak ada biaya tambahan dari OrcaRouter. Untuk permintaan tipikal dengan 10.000 token masukan dan 2.000 token keluaran, biaya yang dikenakan adalah $0,0175 untuk masukan dan $0,028 untuk keluaran, total sekitar $0,0455 per permintaan. Harga tidak bervariasi berdasarkan tingkat penggunaan atau wilayah – ini adalah tarif tetap per token. Caching dapat mengurangi biaya masukan jika prompt yang sama digunakan kembali; periksa dokumentasi OrcaRouter untuk kebijakan caching.
Karena token keluaran delapan kali lebih mahal daripada token masukan ($14.00 vs $1.75), keluaran pendek relatif lebih hemat biaya. Untuk mengelola biaya, batasi jumlah token keluaran dengan mengatur parameter `max_tokens` secara tepat. Untuk tugas yang memerlukan keluaran panjang (misalnya, menghasilkan seluruh basis kode), pertimbangkan untuk memecah pekerjaan menjadi bagian-bagian yang lebih kecil untuk menghindari batas keluaran maksimum 128K dan menjaga biaya tetap dapat diprediksi. Menggunakan masukan gambar juga akan dikenakan biaya token berdasarkan ukuran gambar, yang dapat menambah tagihan keseluruhan.
Meskipun fakta yang diberikan tidak menyebutkan kebijakan caching OrcaRouter, banyak gateway API menerapkan caching untuk prompt berulang guna mengurangi biaya token input. Anda harus berkonsultasi dengan dokumentasi atau dukungan OrcaRouter untuk menentukan apakah caching prompt tersedia untuk model ID "openai/gpt-5.2-codex". Jika caching didukung, prefiks prompt yang identik mungkin dikenakan biaya dengan tarif yang lebih rendah, secara signifikan menurunkan biaya untuk aplikasi yang menggunakan kembali pesan sistem atau blok konteks besar.
Anda mengakses model melalui API yang kompatibel dengan OpenAI milik OrcaRouter di URL dasar `https://api.orcarouter.ai/v1`. Gunakan ID model `"openai/gpt-5.2-codex"` dalam permintaan Anda. API tersebut mengikuti format completions obrolan standar. Anda dapat meneruskan `model: "openai/gpt-5.2-codex"` di dalam body permintaan Anda. Semua parameter yang didukung oleh endpoint completions obrolan OpenAI tersedia, termasuk `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream`, dan `stop`. Untuk input gambar, gunakan array `content` dengan `type: "image_url"` seperti yang ditentukan dalam API vision OpenAI.
Anda dapat mengatur `max_tokens` hingga 128.000 token. Gunakan `temperature` (0.0–2.0) untuk mengontrol keacakan; untuk pembuatan kode, nilai sekitar 0.2–0.4 adalah umum. `top_p` menyediakan nucleus sampling. `frequency_penalty` dan `presence_penalty` memodifikasi pemilihan token. Parameter `stop` menerima hingga 4 urutan. Streaming melalui `stream: true` didukung untuk menerima token secara bertahap. Untuk keluaran yang dapat direproduksi, atur `seed` ke bilangan bulat. Perhatikan bahwa prompt konteks besar dapat meningkatkan waktu pemrosesan; pertimbangkan untuk mengurangi konteks atau menggunakan streaming untuk pengalaman pengguna yang lebih baik.
Untuk bermigrasi, ubah base URL Anda dari `https://api.openai.com/v1` menjadi `https://api.orcarouter.ai/v1` dan gunakan ID model `"openai/gpt-5.2-codex"` sebagai pengganti nama model khusus OpenAI. Kode pustaka klien OpenAI Anda yang sudah ada akan tetap berfungsi dengan sedikit perubahan. OrcaRouter meneruskan permintaan secara transparan dan tidak mengubah kontrak API. Pastikan autentikasi Anda menggunakan kunci API OrcaRouter. Untuk tugas non-kode, perbarui ID model Anda sesuai. Jika Anda sebelumnya menggunakan model OpenAI yang berbeda, Anda masih dapat mengaksesnya melalui OrcaRouter dengan menggunakan ID model yang sesuai.
Ya, API menerima permintaan penyelesaian obrolan apa pun, sehingga Anda dapat menggunakannya untuk tugas-tujuan umum. Namun, karena model ini disempurnakan untuk kode, kemungkinan kinerjanya tidak sebaik model umum pada penulisan kreatif atau percakapan santai. Model ini masih dapat menghasilkan ringkasan teks yang membantu, terutama untuk konten teknis. Untuk tugas non-kode, Anda mungkin membayar lebih untuk kemampuan yang tidak Anda butuhkan. Pertimbangkan untuk menggunakan model tujuan umum yang lebih murah yang tersedia di OrcaRouter untuk kasus penggunaan tersebut.
Tanpa tolok ukur yang dipublikasikan untuk GPT-4o-Code pada τ²-Bench, perbandingan numerik langsung tidak mungkin dilakukan. Namun, GPT-5.2-Codex menawarkan jendela konteks yang lebih besar (400K vs. 128K tipikal GPT-4o) dan output maksimum yang lebih tinggi (128K vs. 16K untuk GPT-4o). Skor 92.1 pada τ²-Bench menunjukkan kemampuan pembuatan kode yang kuat, tetapi GPT-4o-Code mungkin memiliki kekuatan yang berbeda. Dalam praktiknya, pertukaran sering kali bergantung pada kebutuhan ukuran konteks dan biaya: GPT-5.2-Codex lebih mahal per token output, tetapi dapat memberikan hasil yang lebih baik untuk tugas yang kompleks dan berat konteks.
Claude Codex oleh Anthropic juga menargetkan pembuatan kode, tetapi skor tolok ukur spesifiknya pada τ²-Bench tidak disediakan untuk perbandingan. Ukuran jendela konteks untuk model Claude bervariasi; berdasarkan informasi publik yang diketahui, Claude 3 Opus mendukung 200K token. Konteks 400K dari GPT-5.2-Codex lebih besar, yang dapat menguntungkan untuk basis kode yang sangat panjang. Harga untuk Claude Codex mungkin berbeda; tarif penyedia GPT-5.2-Codex sebesar $14 per 1M token keluaran kompetitif dengan model kode kelas atas. Pengguna harus mengevaluasi berdasarkan kinerja tugas aktual dan panjang konteks yang diperlukan.
Untuk tugas kode yang lebih sederhana yang tidak memerlukan konteks 400K penuh atau penyesuaian khusus dari GPT-5.2-Codex, model yang lebih kecil seperti GPT-4o mini atau Llama 3 8B mungkin sudah memadai dan jauh lebih murah. OrcaRouter menawarkan banyak model seperti itu dengan berbagai titik harga. Skor τ²-Bench 92.1 menunjukkan akurasi tinggi, tetapi untuk pembuatan cuplikan rutin atau penyelesaian sintaks, model berbiaya lebih rendah mungkin memenuhi kebutuhan Anda dengan harga yang lebih murah. Selalu evaluasi kompleksitas tugas kode Anda terhadap kekuatan dan biaya model.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Input / 1M token | $1.75 |
| Output / 1M token | $14.00 |
| Baca cache / 1M | $0.175 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-codexBuka @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