GPT-5.2-Codex é uma versão atualizada do GPT-5.1-Codex otimizada para engenharia de software e fluxos de trabalho de codificação. Foi projetada tanto para sessões de desenvolvimento interativo quanto para execução longa e independente de tarefas complexas de engenharia....
OpenAI GPT-5.2-Codex é uma variante do modelo GPT-5.2 que foi ajustada para tarefas focadas em código. Suporta entradas de texto e imagem, processa até 400.000 tokens de contexto e pode gerar…
O GPT-5.2-Codex pode gerar código em dezenas de linguagens de programação, escrever testes unitários, refatorar código existente, traduzir entre linguagens, explicar a intenção do código e sugerir correções de bugs. Seu contexto de 400 mil tokens permite considerar arquivos inteiros, módulos ou até mesmo uma base de código completa em uma única solicitação. O modelo também pode processar entradas de imagem, como diagramas de arquitetura ou lógica manuscrita, e combinar essas com prompts textuais para produzir código que corresponda a designs visuais. Para tarefas que exigem saídas muito longas, pode emitir até 128.000 tokens, o suficiente para bases de código com vários arquivos ou documentação exaustiva.
Se a sua tarefa não exigir contexto estendido ou ajuste específico para código, um modelo de propósito geral pode ser mais econômico. Para tarefas simples de geração de texto, sumarização ou classificação, o foco especializado em código do GPT-5.2-Codex não oferece benefício, e a taxa do provedor de US$ 14,00 por 1M de tokens de saída pode ser desnecessariamente alta. Além disso, se você precisar de tempos de resposta mais rápidos para aplicações em tempo real, um modelo menor com menor latência pode ser preferível, já que o GPT-5.2-Codex é um modelo grande otimizado para precisão em vez de velocidade.
Sim, o GPT-5.2-Codex aceita tanto entradas de texto quanto de imagem. Isso permite que você inclua capturas de tela de editores de código, mensagens de erro, diagramas de quadro branco ou maquetes de interface do usuário como parte do seu prompt. O modelo interpretará o conteúdo visual e gerará código ou respostas textuais alinhadas com as imagens fornecidas. Essa capacidade multimodal é especialmente útil para gerar código a partir de wireframes ou depurar problemas mostrados em capturas de tela. Observe que o processamento de imagens conta contra a janela de contexto; cada imagem consome tokens proporcionais ao seu tamanho, reduzindo a capacidade disponível para outros conteúdos.
O τ²-Bench é um benchmark projetado para medir a capacidade de um modelo de gerar código que seja correto, eficiente e bem estruturado em uma variedade de tarefas de programação. Uma pontuação de 92,1 indica que o GPT-5.2-Codex apresenta um alto nível de competência, particularmente em tarefas que exigem compreensão de especificações, tratamento de casos extremos e produção de código executável. Este benchmark avalia tanto a geração de código one-shot quanto cenários de depuração iterativa. Embora a metodologia exata do τ²-Bench não seja detalhada publicamente, a pontuação serve como um ponto de referência comparativo para modelos focados em código.
Os dados explícitos de latência para o GPT-5.2-Codex não são fornecidos nas informações apresentadas. No entanto, como um modelo grande com contexto de 400K tokens e saída de 128K tokens, o tempo de inferência será maior do que o de modelos menores, especialmente ao processar comprimentos de contexto próximos ao máximo. Os usuários devem esperar latência mais alta para prompts complexos que utilizam totalmente a janela de contexto. Para assistência interativa de codificação, pode ser benéfico limitar o tamanho do contexto ou usar respostas streaming para melhorar a velocidade percebida. A API do OrcaRouter suporta streaming para retornar tokens à medida que são gerados.
Com base na pontuação de referência de 92,1 no τ²-Bench, o GPT-5.2-Codex demonstra um forte desempenho em tarefas de geração de código e depuração. Sua grande janela de contexto permite reter e raciocinar sobre fragmentos de código longos, o que é fundamental para tarefas como refatoração de projetos com vários arquivos ou compreensão de dependências complexas. A capacidade de aceitar imagens como entrada amplia ainda mais sua utilidade em fluxos de trabalho que combinam informações visuais e textuais. Esses pontos fortes o tornam adequado para o desenvolvimento profissional de software, onde precisão e comprimento de contexto são prioridades.
Como todos os grandes modelos de linguagem, o GPT-5.2-Codex pode produzir código incorreto ou inseguro, alucinar funções de bibliotecas inexistentes e ser sensível à formulação do prompt. Ele também pode ter dificuldades com tarefas que exigem conhecimento em tempo real ou APIs proprietárias não presentes em seus dados de treinamento. A janela de contexto de 400K, embora grande, ainda é finita; bases de código extremamente grandes podem não caber inteiramente, exigindo estratégias de divisão em partes ou sumarização. Além disso, o custo do modelo por token de saída é alto em comparação com modelos menores, tornando-o menos econômico para tarefas de código simples ou repetitivas.
O preço é faturado com base na taxa do provedor, sem margem de lucro. Tokens de entrada custam $1.75 por 1 milhão de tokens, e tokens de saída custam $14.00 por 1 milhão de tokens. Não há taxas adicionais da OrcaRouter. Para uma solicitação típica com 10,000 tokens de entrada e 2,000 tokens de saída, o custo seria de $0.0175 para entrada e $0.028 para saída, totalizando cerca de $0.0455 por solicitação. O preço não varia por nível de uso ou região – é uma taxa fixa por token. O cache pode reduzir os custos de entrada se o mesmo prompt for reutilizado; consulte a documentação da OrcaRouter para políticas de cache.
Como os tokens de saída são oito vezes mais caros que os de entrada ($14.00 vs $1.75), saídas curtas são relativamente mais econômicas. Para gerenciar custos, limite o número de tokens de saída definindo o parâmetro `max_tokens` adequadamente. Para tarefas que exigem saídas longas (por exemplo, gerar bases de código inteiras), considere dividir o trabalho em partes menores para evitar atingir o limite máximo de saída de 128K e manter os custos previsíveis. O uso de entradas de imagem também incorre em cobranças de tokens com base no tamanho da imagem, o que pode aumentar a conta geral.
Embora os fatos fornecidos não especifiquem as políticas de cache do OrcaRouter, muitos gateways de API implementam cache para prompts repetidos a fim de reduzir os custos de tokens de entrada. Você deve consultar a documentação ou o suporte do OrcaRouter para determinar se o cache de prompts está disponível para o ID do modelo "openai/gpt-5.2-codex". Se o cache for suportado, prefixos de prompt idênticos podem ser cobrados a uma taxa mais baixa, reduzindo significativamente os custos para aplicações que reutilizam mensagens do sistema ou grandes blocos de contexto.
Você acessa o modelo por meio da API compatível com OpenAI do OrcaRouter na URL base `https://api.orcarouter.ai/v1`. Use o ID do modelo `"openai/gpt-5.2-codex"` em suas requisições. A API segue o formato padrão de chat completions. Você pode passar `model: "openai/gpt-5.2-codex"` no corpo da requisição. Todos os parâmetros suportados pelo endpoint de chat completions da OpenAI estão disponíveis, incluindo `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` e `stop`. Para entradas de imagem, use o array `content` com `type: "image_url"` conforme especificado na API de visão da OpenAI.
Você pode definir `max_tokens` até 128.000 tokens. Use `temperature` (0.0–2.0) para controlar a aleatoriedade; para geração de código, valores em torno de 0.2–0.4 são comuns. `top_p` fornece amostragem por núcleo. `frequency_penalty` e `presence_penalty` modificam a seleção de tokens. O parâmetro `stop` aceita até 4 sequências. O streaming via `stream: true` é suportado para receber tokens incrementalmente. Para saídas reproduzíveis, defina `seed` como um inteiro. Observe que prompts de contexto grande podem aumentar o tempo de processamento; considere reduzir o contexto ou usar streaming para uma melhor experiência do usuário.
Para migrar, altere sua URL base de `https://api.openai.com/v1` para `https://api.orcarouter.ai/v1` e use o ID do modelo `"openai/gpt-5.2-codex"` em vez de um nome de modelo específico da OpenAI. O código da sua biblioteca cliente OpenAI existente funcionará com alterações mínimas. O OrcaRouter encaminha as solicitações de forma transparente e não altera o contrato da API. Certifique-se de que sua autenticação use uma chave de API do OrcaRouter. Para tarefas não relacionadas a código, atualize seus IDs de modelo de acordo. Se você estava usando um modelo diferente da OpenAI, ainda pode acessá-lo através do OrcaRouter usando o ID de modelo apropriado.
Sim, a API aceita qualquer solicitação de chat completions, então você pode usá-la para tarefas de propósito geral. No entanto, como o modelo é ajustado para código, ele pode não ter um desempenho tão bom quanto um modelo geral em escrita criativa ou conversas casuais. Ainda assim, pode produzir resumos de texto úteis, especialmente de conteúdo técnico. Para tarefas que não envolvem código, você pode estar pagando um prêmio por capacidades de que não precisa. Considere usar um modelo de propósito geral mais barato disponível no OrcaRouter para esses casos de uso.
Sem benchmarks publicados para o GPT-4o-Code no τ²-Bench, uma comparação numérica direta não é possível. No entanto, o GPT-5.2-Codex oferece uma janela de contexto maior (400K vs. os típicos 128K do GPT-4o) e uma saída máxima mais alta (128K vs. 16K para o GPT-4o). A pontuação de 92.1 no τ²-Bench sugere fortes habilidades de geração de código, mas o GPT-4o-Code pode ter diferentes pontos fortes. Na prática, a compensação muitas vezes se resume aos requisitos de tamanho do contexto e ao custo: o GPT-5.2-Codex é mais caro por token de saída, mas pode fornecer melhores resultados para tarefas complexas e com uso intensivo de contexto.
Claude Codex by Anthropic também tem como alvo a geração de código, mas suas pontuações específicas de benchmark no τ²-Bench não são fornecidas para comparação. Os tamanhos de janela de contexto dos modelos Claude variam; de acordo com informações públicas conhecidas, o Claude 3 Opus suporta 200K tokens. O contexto de 400K do GPT-5.2-Codex é maior, o que pode ser vantajoso para bases de código muito longas. Os preços do Claude Codex podem diferir; a taxa do provedor do GPT-5.2-Codex de $14 por 1M de tokens de saída é competitiva com modelos de código de alto nível. Os usuários devem avaliar com base no desempenho real da tarefa e no comprimento de contexto necessário.
Para tarefas de código mais simples que não necessitam do contexto completo de 400K ou do ajuste especializado do GPT-5.2-Codex, modelos menores como GPT-4o mini ou Llama 3 8B podem ser adequados e significativamente mais baratos. O OrcaRouter oferece muitos desses modelos com diferentes faixas de preço. A pontuação de 92,1 no τ²-Bench indica alta precisão, mas para geração de trechos de código rotineiros ou preenchimento de sintaxe, um modelo de menor custo pode atender às suas necessidades por uma fração do preço. Sempre avalie a complexidade da sua tarefa de código em relação à força e ao custo do modelo.
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print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $1.75 |
| Saída / 1M tokens | $14.00 |
| Leitura de cache / 1M | $0.175 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
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