GPT-5.2-Codex is een verbeterde versie van GPT-5.1-Codex, geoptimaliseerd voor software-engineering en codeerworkflows. Het is ontworpen voor zowel interactieve ontwikkelsessies als langdurige, onafhankelijke uitvoering van complexe technische taken....
OpenAI GPT-5.2-Codex is een variant van het GPT-5.2-model dat fijn is afgestemd op codegerichte taken. Het ondersteunt tekst- en afbeeldingsinvoer, verwerkt maximaal 400.000 tokens aan context en kan…
GPT-5.2-Codex kan code genereren in tientallen programmeertalen, unittests schrijven, bestaande code herstructureren, tussen talen vertalen, de bedoeling van code uitleggen en bugfixes voorstellen. Zijn context van 400K tokens stelt het in staat om volledige bestanden, modules of zelfs een volledige codebase in één enkele aanvraag te overwegen. Het model kan ook afbeeldingsinvoer verwerken, zoals architectuurdiagrammen of handgeschreven logica, en deze combineren met tekstuele prompts om code te produceren die overeenkomt met visuele ontwerpen. Voor taken die zeer lange uitvoer vereisen, kan het tot 128.000 tokens uitvoeren, genoeg voor codebases met meerdere bestanden of uitputtende documentatie.
Als uw taak geen uitgebreide context of codespecifieke afstemming vereist, kan een algemeen model voordeliger zijn. Voor eenvoudige tekstgeneratie, samenvatting of classificatietaken biedt de gespecialiseerde codefocus van GPT-5.2-Codex geen voordeel, en het tarief van de aanbieder van $14,00 per 1M uitvoertokens kan onnodig hoog zijn. Bovendien, als u snellere responstijden nodig hebt voor realtime toepassingen, kan een kleiner model met lagere latentie de voorkeur hebben, aangezien GPT-5.2-Codex een groot model is dat is geoptimaliseerd voor nauwkeurigheid in plaats van snelheid.
Ja, GPT-5.2-Codex accepteert zowel tekst- als afbeeldingsinvoer. Hierdoor kunt u screenshots van code-editors, foutmeldingen, whiteboarddiagrammen of UI-mockups opnemen als onderdeel van uw prompt. Het model interpreteert de visuele inhoud en genereert code of tekstuele antwoorden die aansluiten bij de gegeven afbeeldingen. Deze multimodale mogelijkheid is vooral nuttig voor het genereren van code uit wireframes of het debuggen van problemen die in screenshots worden getoond. Houd er rekening mee dat beeldverwerking ten koste gaat van het contextvenster; elk beeld verbruikt tokens in verhouding tot zijn grootte, waardoor de beschikbare capaciteit voor andere inhoud afneemt.
τ²-Bench is een benchmark die is ontworpen om het vermogen van een model te meten om code te genereren die correct, efficiënt en goed gestructureerd is voor een verscheidenheid aan programmeertaken. Een score van 92.1 geeft aan dat GPT-5.2-Codex een hoog competentieniveau vertoont, met name bij taken die het begrijpen van specificaties, het omgaan met randgevallen en het produceren van uitvoerbare code vereisen. Deze benchmark evalueert zowel eenmalige codegeneratie als iteratieve debugscenario's. Hoewel de exacte methodologie van τ²-Bench niet openbaar is beschreven, dient de score als een vergelijkingspunt voor codegerichte modellen.
Expliciete latentiecijfers voor GPT-5.2-Codex worden niet gegeven in de beschikbare feiten. Echter, als een groot model met een context van 400K tokens en een uitvoer van 128K tokens, zal de inferentietijd langer zijn dan bij kleinere modellen, vooral bij het verwerken van bijna maximale contextlengtes. Gebruikers moeten hogere latentie verwachten voor complexe prompts die het contextvenster volledig benutten. Voor interactieve codeerhulp kan het nuttig zijn om de contextgrootte te beperken of streamingreacties te gebruiken om de waargenomen snelheid te verbeteren. De API van OrcaRouter ondersteunt streaming om tokens terug te geven zodra ze worden gegenereerd.
Gebaseerd op de verstrekte benchmark-score van 92.1 op τ²-Bench, toont GPT-5.2-Codex sterke prestaties in codegeneratie en debugtaken. Het grote contextvenster stelt het in staat om lange codefragmenten te onthouden en erover te redeneren, wat cruciaal is voor taken zoals het herstructureren van projecten met meerdere bestanden of het begrijpen van complexe afhankelijkheden. De mogelijkheid om afbeeldingsinvoer te accepteren vergroot verder de bruikbaarheid in workflows die visuele en tekstuele informatie combineren. Deze sterke punten maken het geschikt voor professionele softwareontwikkeling waar nauwkeurigheid en contextlengte prioriteit hebben.
Zoals alle grote taalmodellen, kan GPT-5.2-Codex onjuiste of onveilige code produceren, hallucineren over niet-bestaande bibliotheekfuncties en gevoelig zijn voor de formulering van prompts. Het kan ook moeite hebben met taken die realtime kennis of propriëtaire API's vereisen die niet in zijn trainingsdata voorkomen. Het contextvenster van 400K, hoewel groot, is nog steeds eindig; extreem grote codebases passen mogelijk niet volledig, waardoor chunking- of samenvattingsstrategieën nodig zijn. Bovendien zijn de kosten per uitvoertoken hoog in vergelijking met kleinere modellen, waardoor het minder economisch is voor eenvoudige of repetitieve codetaken.
De prijs wordt gefactureerd tegen het tarief van de aanbieder zonder opslag. Invoertokens kosten $1.75 per 1 miljoen tokens, en uitvoertokens kosten $14.00 per 1 miljoen tokens. Er zijn geen extra kosten van OrcaRouter. Voor een typische aanvraag met 10,000 invoertokens en 2,000 uitvoertokens zouden de kosten $0.0175 voor invoer en $0.028 voor uitvoer bedragen, in totaal ongeveer $0.0455 per aanvraag. De prijs varieert niet per gebruiksniveau of regio – het is een vast tarief per token. Caching kan de invoerkosten verlagen als dezelfde prompt opnieuw wordt gebruikt; raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor het cachingbeleid.
Omdat uitvoertokens acht keer duurder zijn dan invoertokens ($14.00 vs $1.75), zijn korte uitvoeren relatief kostenefficiënter. Om de kosten te beheren, beperk het aantal uitvoertokens door de parameter `max_tokens` passend in te stellen. Voor taken die lange uitvoeren vereisen (bijv. het genereren van volledige codebases), overweeg het werk op te splitsen in kleinere stukken om te voorkomen dat de maximale uitvoerlimiet van 128K wordt overschreden en om de kosten voorspelbaar te houden. Het gebruik van afbeeldingen als invoer brengt ook tokenkosten met zich mee op basis van de afbeeldingsgrootte, wat kan bijdragen aan de totale rekening.
Hoewel de verstrekte feiten geen specificatie geven van het cachingbeleid van OrcaRouter, implementeren veel API-gateways caching voor herhaalde prompts om de kosten voor invoertokens te verlagen. U dient de documentatie of ondersteuning van OrcaRouter te raadplegen om te bepalen of prompt-caching beschikbaar is voor model-ID "openai/gpt-5.2-codex". Als caching wordt ondersteund, kunnen identieke promptvoorvoegsels tegen een lager tarief worden gefactureerd, waardoor de kosten aanzienlijk dalen voor toepassingen die systeemberichten of grote contextblokken hergebruiken.
U heeft toegang tot het model via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter op de basis-URL `https://api.orcarouter.ai/v1`. Gebruik de model-ID `"openai/gpt-5.2-codex"` in uw verzoeken. De API volgt het standaard chat completions-formaat. U kunt `model: "openai/gpt-5.2-codex"` doorgeven in de verzoekbody. Alle parameters die door het chat completions-eindpunt van OpenAI worden ondersteund, zijn beschikbaar, waaronder `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` en `stop`. Gebruik voor afbeeldingsinvoer de `content`-array met `type: "image_url"` zoals gespecificeerd in de OpenAI vision API.
U kunt `max_tokens` instellen op maximaal 128.000 tokens. Gebruik `temperature` (0.0–2.0) om willekeur te regelen; voor codegeneratie zijn waarden rond 0.2–0.4 gebruikelijk. `top_p` biedt nucleus-sampling. `frequency_penalty` en `presence_penalty` wijzigen de tokenselectie. De parameter `stop` accepteert maximaal 4 reeksen. Streaming via `stream: true` wordt ondersteund om tokens incrementeel te ontvangen. Voor reproduceerbare uitvoer stelt u `seed` in op een geheel getal. Houd er rekening mee dat grote contextprompts de verwerkingstijd kunnen verlengen; overweeg de context te verkleinen of streaming te gebruiken voor een betere gebruikerservaring.
Om te migreren, wijzig je basis-URL van `https://api.openai.com/v1` naar `https://api.orcarouter.ai/v1` en gebruik je model-ID `"openai/gpt-5.2-codex"` in plaats van een OpenAI-specifieke modelnaam. Je bestaande OpenAI-clientbibliotheekcode werkt met minimale wijzigingen. OrcaRouter geeft verzoeken transparant door en wijzigt het API-contract niet. Zorg ervoor dat je authenticatie een OrcaRouter API-sleutel gebruikt. Voor niet-code-taken werk je je model-ID's dienovereenkomstig bij. Als je een ander OpenAI-model gebruikte, kun je er nog steeds toegang toe krijgen via OrcaRouter door het juiste model-ID te gebruiken.
Ja, de API accepteert elk chatvoltooiingsverzoek, dus u kunt het gebruiken voor algemene taken. Omdat het model echter is verfijnd voor code, presteert het mogelijk niet zo goed als een algemeen model bij creatief schrijven of informele conversatie. Het kan nog steeds nuttige tekstsamenvattingen produceren, vooral van technische inhoud. Voor niet-code taken betaalt u mogelijk een premie voor mogelijkheden die u niet nodig hebt. Overweeg het gebruik van een goedkoper algemeen model beschikbaar op OrcaRouter voor dergelijke gebruiksscenario's.
Zonder gepubliceerde benchmarks voor GPT-4o-Code op τ²-Bench is een directe numerieke vergelijking niet mogelijk. Echter, GPT-5.2-Codex biedt een groter contextvenster (400K vs. de typische 128K van GPT-4o) en een hogere maximale output (128K vs. 16K voor GPT-4o). De score van 92.1 op τ²-Bench suggereert sterke codegeneratievaardigheden, maar GPT-4o-Code kan andere sterke punten hebben. In de praktijk komt de afweging vaak neer op vereisten voor contextgrootte en kosten: GPT-5.2-Codex is duurder per outputtoken, maar kan betere resultaten leveren voor complexe, contextzware taken.
Claude Codex by Anthropic richt zich ook op codegeneratie, maar de specifieke benchmarkresultaten op τ²-Bench zijn niet beschikbaar voor vergelijking. Contextvenstergroottes voor Claude-modellen variëren; volgens bekende openbare informatie ondersteunt Claude 3 Opus 200K tokens. GPT-5.2-Codex heeft met 400K context een groter venster, wat gunstig kan zijn voor zeer grote codebases. De prijzen voor Claude Codex kunnen verschillen; het tarief van $14 per 1M outputtokens van GPT-5.2-Codex is concurrerend met high-end codemodellen. Gebruikers moeten evalueren op basis van daadwerkelijke taakprestaties en benodigde contextlengte.
Voor eenvoudigere codetaken die niet de volledige 400K context of de gespecialiseerde afstemming van GPT-5.2-Codex nodig hebben, kunnen kleinere modellen zoals GPT-4o mini of Llama 3 8B voldoende zijn en aanzienlijk goedkoper. OrcaRouter biedt veel van dergelijke modellen tegen uiteenlopende prijspunten. De τ²-Bench-score van 92.1 duidt op hoge nauwkeurigheid, maar voor routinematige fragmentgeneratie of syntaxiscompletie kan een goedkoper model aan uw behoeften voldoen voor een fractie van de prijs. Evalueer altijd de complexiteit van uw codetaak tegen de sterkte en kosten van het model.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $1.75 |
| Uitvoer / 1M tokens | $14.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-codexOpenen @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