GPT-5.2-Codexは、ソフトウェアエンジニアリングとコーディングワークフロー向けに最適化されたGPT-5.1-Codexのアップグレード版です。インタラクティブな開発セッションと、複雑なエンジニアリングタスクの長期にわたる自律的な実行の両方に対応するよう設計されています。...
OpenAI GPT-5.2-Codexは、コード中心のタスクにファインチューニングされたGPT-5.2モデルのバリアントです。テキストと画像の入力に対応し、最大400,000トークンのコンテキストを処理し、最大128,000トークンの応答を生成できます。τ²-Benchベンチマークでは92.1のスコアを達成し、コード生成、デバッグ、ソフトウェアに関する推論において高いパフォーマンスを示しています…
GPT-5.2-Codexは、数十のプログラミング言語でコードを生成し、単体テストを作成し、既存のコードをリファクタリングし、言語間の翻訳を行い、コードの意図を説明し、バグ修正を提案することができます。その400Kトークンのコンテキストにより、単一のリクエストでファイル全体やモジュール、さらにはコードベース全体を考慮できます。このモデルは、アーキテクチャ図や手書きのロジックなどの画像入力を処理し、それらをテキストプロンプトと組み合わせて、視覚的なデザインに一致するコードを生成することもできます。非常に長い出力を必要とするタスクでは、最大128,000トークンを出力することができ、マルチファイルのコードベースや詳細なドキュメントに十分対応できます。
タスクに拡張コンテキストやコード固有のチューニングが必要ない場合、汎用モデルの方が経済的かもしれません。単純なテキスト生成、要約、分類タスクでは、GPT-5.2-Codexの専門的なコード特化はメリットがなく、プロバイダーのレートである1M出力トークンあたり14.00ドルは不必要に高額になる可能性があります。さらに、リアルタイムアプリケーションでより高速な応答時間が必要な場合、GPT-5.2-Codexは精度重視で最適化された大規模モデルであるため、待ち時間の短い小規模モデルの方が適しているかもしれません。
はい、GPT-5.2-Codexはテキストと画像の両方の入力を受け付けます。これにより、コードエディタのスクリーンショット、エラーメッセージ、ホワイトボード図、またはUIモックアップをプロンプトの一部として含めることができます。モデルは視覚的な内容を解釈し、画像に沿ったコードやテキスト応答を生成します。このマルチモーダル機能は、ワイヤーフレームからコードを生成したり、スクリーンショットに表示された問題をデバッグする場合に特に役立ちます。なお、画像処理はコンテキストウィンドウにカウントされます。各画像はそのサイズに比例したトークンを消費するため、他のコンテンツに利用可能な容量が減少します。
τ²-Benchは、モデルがさまざまなプログラミングタスクにおいて、正確で効率的かつ構造化されたコードを生成する能力を測定するために設計されたベンチマークです。スコア92.1は、GPT-5.2-Codexが高いレベルの能力を示しており、特に仕様の理解、エッジケースの処理、実行可能なコードの生成を必要とするタスクで優れていることを示しています。このベンチマークは、ワンショットコード生成と反復的なデバッグシナリオの両方を評価します。τ²-Benchの正確な方法論は公開されていませんが、このスコアはコードに特化したモデルを比較するための参照点として機能します。
GPT-5.2-Codexの明示的なレイテンシ数値は、与えられた事実には記載されていません。ただし、400Kトークンのコンテキストと128Kトークンの出力を持つ大規模モデルであるため、特に最大コンテキスト長に近い処理では、推論時間は小規模モデルよりも長くなります。ユーザーは、コンテキストウィンドウを最大限に活用する複雑なプロンプトに対して、より高いレイテンシが予想されます。インタラクティブなコーディング支援では、コンテキストサイズを制限するか、ストリーミング応答を使用して知覚速度を向上させることが有益かもしれません。OrcaRouterのAPIはストリーミングをサポートしており、生成されたトークンを随時返すことができます。
提供されたτ²-Benchにおけるベンチマークスコア92.1に基づき、GPT-5.2-Codexはコード生成とデバッグタスクにおいて強力なパフォーマンスを示しています。その大きなコンテキストウィンドウにより、長いコード断片を保持して推論することが可能であり、これはマルチファイルプロジェクトのリファクタリングや複雑な依存関係の理解などに重要です。画像入力を処理できる機能により、視覚情報とテキスト情報を組み合わせたワークフローでの有用性もさらに広がります。これらの強みから、精度とコンテキスト長が優先されるプロフェッショナルなソフトウェア開発に適しています。
他の大規模言語モデルと同様に、GPT-5.2-Codexは誤ったコードや安全でないコードを生成したり、存在しないライブラリ関数を幻覚（ハルシネーション）したり、プロンプトの表現に敏感に反応する可能性があります。また、リアルタイムの知識やトレーニングデータに含まれていない独自のAPIを必要とするタスクでは苦戦することもあります。400Kのコンテキストウィンドウは大きいものの有限であり、非常に大規模なコードベースは完全には収まらず、チャンク化や要約戦略が必要になる場合があります。さらに、このモデルの出力トークンあたりのコストは小規模モデルと比較して高いため、単純なコードタスクや反復的なコードタスクには経済的ではありません。
料金はプロバイダー料金に基づき、マークアップなしで請求されます。入力トークンは100万トークンあたり$1.75、出力トークンは100万トークンあたり$14.00です。OrcaRouterからの追加料金は一切ありません。典型的なリクエスト（入力10,000トークン、出力2,000トークン）では、コストは入力が$0.0175、出力が$0.028で、合計約$0.0455となります。料金は利用層や地域によって変動せず、一律のトークン単価です。同じプロンプトを再利用する場合、キャッシングにより入力コストが削減される可能性があります。キャッシングポリシーについてはOrcaRouterのドキュメントをご確認ください。
出力トークンは入力トークンの8倍のコストがかかるため（$14.00 vs $1.75）、短い出力の方が相対的にコスト効率が良い。コストを管理するには、`max_tokens`パラメータを適切に設定して出力トークン数を制限すること。長い出力が必要なタスク（例：コードベース全体の生成）では、作業を小さな部分に分割して128Kの最大出力制限に達しないようにし、コストを予測可能に保つことを検討すること。画像入力の使用も、画像サイズに基づいてトークン料金が発生し、全体の請求額が増加する可能性がある。
提供された事実はOrcaRouterのキャッシュポリシーを具体的に示していないものの、多くのAPIゲートウェイでは繰り返しのプロンプトに対してキャッシュを実装し、入力トークンの課金を削減しています。モデルID「openai/gpt-5.2-codex」でプロンプトキャッシュが利用可能かどうかについては、OrcaRouterのドキュメントやサポートに確認する必要があります。キャッシュがサポートされている場合、同一のプロンプトプレフィックスは低いレートで課金される可能性があり、システムメッセージや大きなコンテキストブロックを再利用するアプリケーションのコストを大幅に削減できます。
モデルには、OrcaRouterのOpenAI互換APIをベースURL `https://api.orcarouter.ai/v1` でアクセスします。リクエストにはモデルID `"openai/gpt-5.2-codex"` を使用します。APIは標準のチャット補完形式に従います。リクエストボディに `model: "openai/gpt-5.2-codex"` を渡せます。OpenAIのチャット補完エンドポイントでサポートされているすべてのパラメータ（`messages`、`max_tokens`、`temperature`、`top_p`、`stream`、`stop`）が利用可能です。画像入力には、OpenAIビジョンAPIで指定されているように、`content` 配列を `type: "image_url"` と共に使用します。
`max_tokens` は最大128,000トークンまで設定できます。`temperature`（0.0～2.0）でランダム性を制御します。コード生成では0.2～0.4程度が一般的です。`top_p` は核サンプリングを提供します。`frequency_penalty` と `presence_penalty` はトークン選択を変更します。`stop` パラメータは最大4つのシーケンスを受け付けます。`stream: true` によるストリーミングに対応しており、トークンを段階的に受け取れます。再現可能な出力を得るには `seed` を整数に設定します。大きなコンテキストのプロンプトは処理時間が増加する可能性があるため、コンテキストを減らすかストリーミングを使用してユーザー体験を向上させることを検討してください。
移行するには、ベースURLを`https://api.openai.com/v1`から`https://api.orcarouter.ai/v1`に変更し、OpenAI固有のモデル名の代わりにモデルID `"openai/gpt-5.2-codex"`を使用します。既存のOpenAIクライアントライブラリコードは最小限の変更で動作します。OrcaRouterはリクエストを透過的に通過させ、API契約を変更しません。認証にOrcaRouter APIキーを使用するようにしてください。コード以外のタスクについては、それに応じてモデルIDを更新してください。別のOpenAIモデルを使用していた場合でも、適切なモデルIDを使用することでOrcaRouterを介してアクセスできます。
はい、このAPIはあらゆるチャット補完リクエストを受け付けるため、汎用的なタスクに使用可能です。ただし、モデルがコードに特化して微調整されているため、クリエイティブな文章作成やカジュアルな会話では汎用モデルほどの性能を発揮しない可能性があります。それでも、特に技術コンテンツのテキスト要約など、役立つ出力を生成できます。コード以外のタスクでは、不要な機能に対してもプレミアム料金を支払うことになりかねません。そのようなユースケースには、OrcaRouterで利用可能な、より安価な汎用モデルの使用を検討してください。
公開されたベンチマークがないため、τ²-BenchにおけるGPT-4o-Codeの直接的な数値比較は不可能です。しかし、GPT-5.2-Codexはより大きなコンテキストウィンドウ（400K対GPT-4oの通常128K）とより高い最大出力（128K対GPT-4oの16K）を提供します。τ²-Benchでのスコア92.1は強力なコード生成能力を示唆していますが、GPT-4o-Codeには異なる強みがあるかもしれません。実際には、トレードオフは多くの場合、コンテキストサイズの要件とコストに帰着します。GPT-5.2-Codexは出力トークンあたりのコストが高いですが、複雑でコンテキストが多いタスクではより良い結果を提供する可能性があります。
Anthropic の Claude Codex もコード生成を対象としていますが、τ²-Bench での具体的なベンチマークスコアは比較のために提供されていません。Claude モデルのコンテキストウィンドウサイズは異なります。公開情報の範囲では、Claude 3 Opus は 200K トークンに対応しています。GPT-5.2-Codex の 400K コンテキストはより大きく、非常に長いコードベースに対して有利です。Claude Codex の価格は異なる可能性があります。GPT-5.2-Codex のプロバイダー料金は、出力トークン 100 万あたり 14 ドルで、ハイエンドコードモデルと競争力があります。ユーザーは実際のタスクパフォーマンスと必要なコンテキスト長に基づいて評価すべきです。
より単純なコードタスクでは、400KのフルコンテキストやGPT-5.2-Codexの特化チューニングは不要であり、GPT-4o miniやLlama 3 8Bのような小型モデルでも十分で、かつ大幅にコストを抑えられます。OrcaRouterは、様々な価格帯でこうしたモデルを多数提供しています。τ²-Benchスコア92.1は高い精度を示していますが、ルーチンスニペット生成や構文補完には、より低コストのモデルで十分な場合が多く、価格もほんの一部です。コードタスクの複雑さを、モデルの性能とコストに照らして常に評価してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $1.75 |
| 出力 / 1M tokens | $14.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.175 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@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