GPT-5.2-Codex — это обновлённая версия GPT-5.1-Codex, оптимизированная для задач разработки программного обеспечения и написания кода. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного независимого выполнения сложных инженерных задач....
OpenAI GPT-5.2-Codex — это вариант модели GPT-5.2, доработанный для задач, связанных с кодом. Она поддерживает ввод текста и изображений, обрабатывает до 128 000 токенов контекста и может…
GPT-5.2-Codex может генерировать код на десятках языков программирования, писать модульные тесты, рефакторить существующий код, переводить между языками, объяснять намерения кода и предлагать исправления ошибок. Его контекст из 400K токенов позволяет учитывать целые файлы, модули или даже всю кодовую базу в одном запросе. Модель также может обрабатывать изображения, такие как диаграммы архитектуры или рукописную логику, и объединять их с текстовыми подсказками для создания кода, соответствующего визуальным проектам. Для задач, требующих очень длинных выходных данных, она может выдать до 128,000 токенов, чего достаточно для многомодульных кодовых баз или исчерпывающей документации.
Если ваша задача не требует расширенного контекста или специфической настройки под код, универсальная модель может быть более экономичной. Для простых задач генерации текста, реферирования или классификации специализированная направленность на код модели GPT-5.2-Codex не дает преимуществ, и тариф провайдера в $14.00 за 1M выходных токенов может быть излишне высоким. Кроме того, если вам нужно более быстрое время отклика для приложений реального времени, может быть предпочтительнее модель меньшего размера с меньшей задержкой, так как GPT-5.2-Codex — это большая модель, оптимизированная на точность, а не на скорость.
Да, GPT-5.2-Codex принимает как текстовые, так и графические входные данные. Это позволяет включать в запрос скриншоты редакторов кода, сообщения об ошибках, диаграммы с доски или макеты интерфейса. Модель интерпретирует визуальный контент и генерирует код или текстовые ответы, соответствующие предоставленным изображениям. Эта мультимодальная способность особенно полезна для генерации кода по каркасам или отладки проблем, показанных на скриншотах. Обратите внимание, что обработка изображений учитывается в контекстном окне; каждое изображение потребляет токены пропорционально своему размеру, уменьшая доступную ёмкость для другого содержимого.
τ²-Bench — это бенчмарк, предназначенный для измерения способности модели генерировать корректный, эффективный и хорошо структурированный код в различных задачах программирования. Оценка 92,1 указывает на то, что GPT-5.2-Codex демонстрирует высокий уровень компетентности, особенно в задачах, требующих понимания спецификаций, обработки граничных случаев и создания исполняемого кода. Этот бенчмарк оценивает как одноразовую генерацию кода, так и сценарии отладки с итерациями. Хотя точная методология τ²-Bench не раскрыта публично, этот показатель служит сравнительной точкой отсчёта для моделей, ориентированных на код.
Явные показатели задержки для GPT-5.2-Codex не приведены в предоставленных фактах. Однако, как большая модель с контекстом в 400 000 токенов и выводом в 128 000 токенов, время выполнения будет больше, чем у меньших моделей, особенно при обработке контекста, близкого к максимальной длине. Пользователям следует ожидать более высокой задержки для сложных запросов, которые полностью используют окно контекста. Для интерактивной помощи по коду может быть полезно ограничить размер контекста или использовать потоковые ответы для улучшения воспринимаемой скорости. API OrcaRouter поддерживает потоковую передачу для возврата токенов по мере их генерации.
Основываясь на предоставленном бенчмарк-скоре 92.1 на τ²-Bench, GPT-5.2-Codex демонстрирует высокую производительность в задачах генерации кода и отладки. Его большой контекстный окно позволяет сохранять и анализировать длинные фрагменты кода, что критически важно для таких задач, как рефакторинг многофайловых проектов или понимание сложных зависимостей. Возможность принимать изображения в качестве входных данных расширяет его полезность в рабочих процессах, объединяющих визуальную и текстовую информацию. Эти сильные стороны делают его подходящим для профессиональной разработки программного обеспечения, где точность и длина контекста являются приоритетами.
Как и все большие языковые модели, GPT-5.2-Codex может генерировать неверный или небезопасный код, галлюцинировать несуществующие библиотечные функции и быть чувствительным к формулировке промпта. Он также может испытывать трудности с задачами, требующими знаний в реальном времени или проприетарных API, отсутствующих в его обучающих данных. Контекстное окно размером 400K, хотя и большое, все же конечно; чрезвычайно большие кодовые базы могут не поместиться целиком, что требует стратегий разбиения или суммаризации. Кроме того, стоимость модели за выходной токен высока по сравнению с меньшими моделями, что делает ее менее экономичной для простых или повторяющихся задач кодирования.
Ценообразование осуществляется по тарифу провайдера без наценки. Входные токены стоят $1.75 за 1 миллион токенов, а выходные токены — $14.00 за 1 миллион токенов. От OrcaRouter нет дополнительных комиссий. Для типичного запроса с 10,000 входных токенов и 2,000 выходных токенов стоимость составит $0.0175 за входные и $0.028 за выходные, в сумме около $0.0455 за запрос. Ценообразование не зависит от уровня использования или региона — это фиксированная ставка за токен. Кэширование может снизить затраты на входные данные, если один и тот же запрос используется повторно; ознакомьтесь с документацией OrcaRouter по политикам кэширования.
Поскольку выходные токены в восемь раз дороже входных ($14.00 против $1.75), короткие выводы относительно более экономически эффективны. Для управления затратами ограничьте количество выходных токенов, установив соответствующий параметр `max_tokens`. Для задач, требующих длинных выводов (например, генерация целых кодовых баз), рассмотрите возможность разбиения работы на более мелкие части, чтобы избежать превышения лимита в 128K максимального вывода и сохранить затраты предсказуемыми. Использование изображений на входе также влечет расходы на токены в зависимости от размера изображения, что может увеличить общий счет.
Хотя предоставленные факты не уточняют политику кэширования OrcaRouter, многие API-шлюзы реализуют кэширование повторяющихся запросов для снижения затрат на входные токены. Вам следует обратиться к документации или службе поддержки OrcaRouter, чтобы узнать, доступно ли кэширование запросов для модели с идентификатором "openai/gpt-5.2-codex". Если кэширование поддерживается, одинаковые префиксы запросов могут тарифицироваться по более низкой ставке, что значительно снижает затраты для приложений, которые повторно используют системные сообщения или большие блоки контекста.
Вы получаете доступ к модели через совместимый с OpenAI API OrcaRouter по базовому URL `https://api.orcarouter.ai/v1`. Используйте идентификатор модели `"openai/gpt-5.2-codex"` в своих запросах. API соответствует стандартному формату чат-завершений. Вы можете передать `model: "openai/gpt-5.2-codex"` в теле запроса. Все параметры, поддерживаемые конечной точкой чат-завершений OpenAI, доступны, включая `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` и `stop`. Для ввода изображений используйте массив `content` с `type: "image_url"`, как указано в OpenAI vision API.
Вы можете установить `max_tokens` до 128 000 токенов. Используйте `temperature` (0.0–2.0) для контроля случайности; при генерации кода обычно используются значения около 0.2–0.4. `top_p` реализует ядерную семплировку. `frequency_penalty` и `presence_penalty` изменяют выбор токенов. Параметр `stop` принимает до 4 последовательностей. Поддерживается потоковая передача через `stream: true` для получения токенов по частям. Для воспроизводимых результатов установите `seed` в целое число. Учтите, что большие контекстные подсказки могут увеличить время обработки; рассмотрите возможность уменьшения контекста или использования потоковой передачи для улучшения пользовательского опыта.
Для миграции измените базовый URL с `https://api.openai.com/v1` на `https://api.orcarouter.ai/v1` и используйте идентификатор модели `"openai/gpt-5.2-codex"` вместо названия модели, специфичного для OpenAI. Ваш существующий код клиентской библиотеки OpenAI будет работать с минимальными изменениями. OrcaRouter прозрачно передает запросы и не изменяет контракт API. Убедитесь, что ваша аутентификация использует API-ключ OrcaRouter. Для задач, не связанных с кодом, обновите идентификаторы моделей соответствующим образом. Если вы использовали другую модель OpenAI, вы все еще можете получить к ней доступ через OrcaRouter, используя соответствующий идентификатор модели.
Да, API принимает любые запросы на завершение чата, поэтому вы можете использовать его для задач общего назначения. Однако, поскольку модель настроена для работы с кодом, она может работать не так хорошо, как модель общего назначения, при творческом написании или непринуждённом общении. Она всё ещё может создавать полезные текстовые сводки, особенно технического содержания. Для задач, не связанных с кодом, вы можете платить премиум за возможности, которые вам не нужны. Подумайте об использовании более дешёвой модели общего назначения, доступной на OrcaRouter, для таких случаев.
Без опубликованных benchmarks для GPT-4o-Code на τ²-Bench прямое численное сравнение невозможно. Однако GPT-5.2-Codex предлагает более широкий контекстный диапазон (400K против типичных 128K у GPT-4o) и более высокий максимальный вывод (128K против 16K у GPT-4o). Результат 92.1 на τ²-Bench предполагает сильные способности к генерации кода, но у GPT-4o-Code могут быть другие сильные стороны. На практике выбор часто сводится к требованиям к размеру контекста и стоимости: GPT-5.2-Codex дороже за выходной токен, но может давать лучшие результаты для сложных задач с большим контекстом.
Claude Codex от Anthropic также нацелен на генерацию кода, но его конкретные оценки в бенчмарке τ²-Bench не предоставлены для сравнения. Размеры контекстного окна для моделей Claude варьируются; согласно известной публичной информации, Claude 3 Opus поддерживает 200 тысяч токенов. Контекст в 400 тысяч токенов у GPT-5.2-Codex больше, что может быть преимуществом для очень длинных кодовых баз. Цены на Claude Codex могут отличаться; тариф провайдера GPT-5.2-Codex в размере $14 за 1 миллион выходных токенов является конкурентоспособным по сравнению с высококлассными моделями кода. Пользователям следует оценивать на основе фактической производительности задач и требуемой длины контекста.
Для более простых задач по написанию кода, которым не нужен полный контекст в 400K или специализированная настройка GPT-5.2-Codex, меньшие модели, такие как GPT-4o mini или Llama 3 8B, могут быть достаточными и значительно дешевле. OrcaRouter предлагает множество таких моделей по разным ценам. Показатель τ²-Bench 92.1 указывает на высокую точность, но для рутинной генерации фрагментов или завершения синтаксиса более дешёвая модель может удовлетворить ваши потребности за небольшую часть стоимости. Всегда оценивайте сложность вашей задачи по коду в сравнении с мощностью и стоимостью модели.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $1.75 |
| Вывод / 1M токенов | $14.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.175 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-codexОткрыть @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