GPT-5.2-Codex è una versione aggiornata di GPT-5.1-Codex ottimizzata per flussi di lavoro di ingegneria del software e coding. È progettata sia per sessioni di sviluppo interattive che per l'esecuzione indipendente e prolungata di compiti ingegneristici complessi....
OpenAI GPT-5.2-Codex è una variante del modello GPT-5.2 ottimizzata per attività incentrate sul codice. Supporta input di testo e immagini, elabora fino a 400.000 token di contesto e può generare…
GPT-5.2-Codex può generare codice in dozzine di linguaggi di programmazione, scrivere test unitari, rifattorizzare codice esistente, tradurre tra linguaggi, spiegare l'intento del codice e suggerire correzioni di bug. Il suo contesto di 400K token gli permette di considerare interi file, moduli o persino un intero codebase in una singola richiesta. Il modello può anche elaborare input di immagini, come diagrammi di architettura o logica scritta a mano, e combinarli con prompt testuali per produrre codice che corrisponda ai progetti visivi. Per attività che richiedono output molto lunghi, può emettere fino a 128.000 token, sufficienti per codebase multi-file o documentazione esaustiva.
Se il tuo compito non richiede il contesto esteso o la messa a punto specifica per il codice, un modello generico potrebbe essere più economico. Per attività semplici di generazione di testo, riepilogo o classificazione, l'attenzione specializzata sul codice di GPT-5.2-Codex non offre alcun vantaggio, e la tariffa del fornitore di $14.00 per 1M token di output potrebbe essere inutilmente alta. Inoltre, se hai bisogno di tempi di risposta più rapidi per applicazioni in tempo reale, un modello più piccolo con latenza inferiore potrebbe essere preferibile, poiché GPT-5.2-Codex è un modello di grandi dimensioni ottimizzato per la precisione piuttosto che per la velocità.
Sì, GPT-5.2-Codex accetta input sia di testo che di immagini. Questo ti consente di includere screenshot di editor di codice, messaggi di errore, diagrammi su lavagna o mockup dell'interfaccia utente come parte del tuo prompt. Il modello interpreterà il contenuto visivo e genererà codice o risposte testuali in linea con l'immagine fornita. Questa capacità multimodale è particolarmente utile per generare codice da wireframe o per eseguire il debug di problemi mostrati negli screenshot. Tieni presente che l'elaborazione delle immagini viene conteggiata rispetto alla finestra di contesto; ogni immagine consuma token proporzionali alla sua dimensione, riducendo la capacità disponibile per altri contenuti.
τ²-Bench è un benchmark progettato per misurare la capacità di un modello di generare codice corretto, efficiente e ben strutturato in una varietà di compiti di programmazione. Un punteggio di 92,1 indica che GPT-5.2-Codex opera a un elevato livello di competenza, in particolare in attività che richiedono la comprensione delle specifiche, la gestione dei casi limite e la produzione di codice eseguibile. Questo benchmark valuta sia la generazione di codice one-shot che scenari di debugging iterativo. Sebbene la metodologia esatta di τ²-Bench non sia dettagliata pubblicamente, il punteggio funge da punto di riferimento comparativo per i modelli focalizzati sul codice.
I valori espliciti di latenza per GPT-5.2-Codex non sono forniti nei dati disponibili. Tuttavia, essendo un modello di grandi dimensioni con un contesto di 400K token e un output di 128K token, il tempo di inferenza sarà più lungo rispetto a modelli più piccoli, specialmente durante l'elaborazione di contesti prossimi alla lunghezza massima. Gli utenti devono aspettarsi una latenza maggiore per prompt complessi che sfruttano appieno la finestra di contesto. Per l'assistenza interattiva alla codifica, può essere vantaggioso limitare la dimensione del contesto o utilizzare risposte in streaming per migliorare la velocità percepita. L'API di OrcaRouter supporta lo streaming per restituire i token man mano che vengono generati.
Basandosi sul punteggio di riferimento di 92.1 su τ²-Bench, GPT-5.2-Codex dimostra prestazioni elevate nella generazione di codice e nel debug. La sua ampia finestra di contesto gli consente di conservare e ragionare su lunghi frammenti di codice, il che è fondamentale per attività come il refactoring di progetti multi-file o la comprensione di dipendenze complesse. La capacità di accettare input di immagini ne estende ulteriormente l'utilità in flussi di lavoro che combinano informazioni visive e testuali. Questi punti di forza lo rendono adatto per lo sviluppo software professionale in cui l'accuratezza e la lunghezza del contesto sono priorità.
Come tutti i modelli linguistici di grandi dimensioni, GPT-5.2-Codex può produrre codice errato o non sicuro, allucinare funzioni di libreria inesistenti ed essere sensibile alla formulazione del prompt. Può anche avere difficoltà con attività che richiedono conoscenza in tempo reale o API proprietarie non presenti nei suoi dati di addestramento. La finestra di contesto di 400K, sebbene ampia, è comunque finita; codebase estremamente grandi potrebbero non entrarvi interamente, richiedendo strategie di suddivisione o riepilogo. Inoltre, il costo per token di output del modello è elevato rispetto a modelli più piccoli, rendendolo meno economico per attività di codice semplici o ripetitive.
I prezzi vengono fatturati alla tariffa del fornitore con margine zero. I token di input costano $1,75 per 1 milione di token, mentre i token di output costano $14,00 per 1 milione di token. Non ci sono costi aggiuntivi da parte di OrcaRouter. Per una richiesta tipica con 10.000 token di input e 2.000 token di output, il costo sarebbe di $0,0175 per l'input e $0,028 per l'output, per un totale di circa $0,0455 per richiesta. Il prezzo non varia in base al livello di utilizzo o alla regione: è una tariffa fissa per token. La memorizzazione nella cache può ridurre i costi di input se lo stesso prompt viene riutilizzato; consulta la documentazione di OrcaRouter per le politiche di caching.
Poiché i token di output costano otto volte più di quelli di input ($14,00 contro $1,75), gli output brevi sono relativamente più convenienti. Per gestire i costi, limitare il numero di token di output impostando opportunamente il parametro `max_tokens`. Per attività che richiedono output lunghi (ad esempio, generare intere codebase), considerare di suddividere il lavoro in parti più piccole per evitare di raggiungere il limite massimo di output di 128K e mantenere i costi prevedibili. L'uso di input immagine comporta anche addebiti di token in base alle dimensioni dell'immagine, che possono aumentare il costo complessivo.
Sebbene i fatti forniti non specifichino le politiche di caching di OrcaRouter, molti API gateway implementano il caching per prompt ripetuti al fine di ridurre i costi dei token di input. Dovresti consultare la documentazione o il supporto di OrcaRouter per determinare se il caching dei prompt è disponibile per l'ID modello "openai/gpt-5.2-codex". Se il caching è supportato, i prefissi di prompt identici potrebbero essere fatturati a una tariffa inferiore, riducendo significativamente i costi per le applicazioni che riutilizzano messaggi di sistema o grandi blocchi di contesto.
Accedi al modello tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter all'URL di base `https://api.orcarouter.ai/v1`. Utilizza l'ID del modello `"openai/gpt-5.2-codex"` nelle tue richieste. L'API segue il formato standard delle chat completions. Puoi passare `model: "openai/gpt-5.2-codex"` nel corpo della richiesta. Tutti i parametri supportati dall'endpoint di chat completions di OpenAI sono disponibili, inclusi `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` e `stop`. Per gli input di immagini, utilizza l'array `content` con `type: "image_url"` come specificato nell'API vision di OpenAI.
Puoi impostare `max_tokens` fino a 128.000 token. Usa `temperature` (0.0–2.0) per controllare la casualità; per la generazione di codice, sono comuni valori intorno a 0.2–0.4. `top_p` fornisce il nucleus sampling. `frequency_penalty` e `presence_penalty` modificano la selezione dei token. Il parametro `stop` accetta fino a 4 sequenze. Lo streaming tramite `stream: true` è supportato per ricevere i token in modo incrementale. Per output riproducibili, imposta `seed` su un numero intero. Nota che contesti di prompt grandi possono aumentare il tempo di elaborazione; considera di ridurre il contesto o di utilizzare lo streaming per una migliore esperienza utente.
Per migrare, cambia il tuo URL di base da `https://api.openai.com/v1` a `https://api.orcarouter.ai/v1` e usa l'ID modello `"openai/gpt-5.2-codex"` invece di un nome modello specifico di OpenAI. Il tuo codice esistente della libreria client OpenAI funzionerà con modifiche minime. OrcaRouter inoltra le richieste in modo trasparente e non altera il contratto API. Assicurati che la tua autenticazione utilizzi una chiave API OrcaRouter. Per attività non di codice, aggiorna i tuoi ID modello di conseguenza. Se stavi usando un modello OpenAI diverso, puoi ancora accedervi tramite OrcaRouter usando l'ID modello appropriato.
Sì, l'API accetta qualsiasi richiesta di completamento chat, quindi puoi usarla per attività generiche. Tuttavia, poiché il modello è ottimizzato per il codice, potrebbe non funzionare altrettanto bene di un modello generico nella scrittura creativa o nella conversazione informale. Può comunque produrre riassunti di testo utili, specialmente di contenuti tecnici. Per attività non legate al codice, potresti pagare un premio per funzionalità di cui non hai bisogno. Considera l'utilizzo di un modello generico più economico disponibile su OrcaRouter per tali casi d'uso.
Senza benchmark pubblicati per GPT-4o-Code su τ²-Bench, un confronto numerico diretto non è possibile. Tuttavia, GPT-5.2-Codex offre una finestra di contesto più ampia (400K rispetto ai tipici 128K di GPT-4o) e un maggiore output massimo (128K rispetto a 16K per GPT-4o). Il punteggio di 92.1 su τ²-Bench suggerisce forti capacità di generazione di codice, ma GPT-4o-Code potrebbe avere punti di forza diversi. In pratica, il compromesso spesso si riduce ai requisiti di dimensione del contesto e al costo: GPT-5.2-Codex è più costoso per token di output, ma potrebbe fornire risultati migliori per compiti complessi e ricchi di contesto.
Claude Codex di Anthropic si rivolge anche alla generazione di codice, ma i suoi punteggi specifici nei benchmark τ²-Bench non sono forniti per il confronto. Le dimensioni del contesto per i modelli Claude variano; secondo le informazioni pubbliche note, Claude 3 Opus supporta 200K token. Il contesto di 400K di GPT-5.2-Codex è più ampio, il che può essere vantaggioso per codebase molto estesi. I prezzi per Claude Codex potrebbero differire; la tariffa del provider di GPT-5.2-Codex di $14 per 1M di token in output è competitiva rispetto ai modelli di codice di fascia alta. Gli utenti dovrebbero valutare in base alle prestazioni effettive sui compiti e alla lunghezza del contesto richiesta.
Per attività di codice più semplici che non necessitano dell’intero contesto da 400K o della regolazione specializzata di GPT-5.2-Codex, modelli più piccoli come GPT-4o mini o Llama 3 8B possono essere adeguati e notevolmente più economici. OrcaRouter offre molti di questi modelli a vari livelli di prezzo. Il punteggio τ²-Bench di 92.1 indica un’elevata accuratezza, ma per la generazione di snippet di routine o il completamento della sintassi, un modello a costo inferiore potrebbe soddisfare le tue esigenze a una frazione del prezzo. Valuta sempre la complessità della tua attività di codice rispetto alla potenza e al costo del modello.
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client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
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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| Input / 1M token | $1.75 |
| Output / 1M token | $14.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
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}OpenAI. (2026). GPT-5.2-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-codex