GPT-5.2-Codex är en uppgraderad version av GPT-5.1-Codex optimerad för mjukvaruutveckling och kodningsarbetsflöden. Den är utformad för både interaktiva utvecklingssessioner och lång, självständig körning av komplexa ingenjörsuppgifter....
OpenAI GPT-5.2-Codex är en variant av GPT-5.2-modellen som finjusterats för kodcentrerade uppgifter. Den stöder text- och bildinmatning, bearbetar upp till 400 000 token kontext och kan generera svar…
GPT-5.2-Codex kan generera kod i dussintals programmeringsspråk, skriva enhetstester, omfaktorisera befintlig kod, översätta mellan språk, förklara kodavsikter och föreslå buggfixar. Dess 400K token-kontext gör att den kan överväga hela filer, moduler eller till och med en hel kodbas i en enda begäran. Modellen kan också bearbeta bildinmatningar, såsom arkitekturdiagram eller handskriven logik, och kombinera dessa med textprompter för att producera kod som matchar visuella designer. För uppgifter som kräver mycket långa utdata kan den generera upp till 128 000 tokens, tillräckligt för flerfiliga kodbaser eller uttömmande dokumentation.
Om din uppgift inte kräver den utökade kontexten eller kodspecifik justering, kan en allmän modell vara mer ekonomisk. För enkel textgenerering, sammanfattning eller klassificeringsuppgifter erbjuder den specialiserade kodfokusen hos GPT-5.2-Codex ingen fördel, och leverantörens avgift på $14.00 per 1M utdatatokens kan vara onödigt hög. Dessutom, om du behöver snabbare svarstider för realtidsapplikationer, kan en mindre modell med lägre latens vara att föredra, eftersom GPT-5.2-Codex är en stor modell optimerad för noggrannhet snarare än hastighet.
Ja, GPT-5.2-Codex accepterar både text- och bildinmatningar. Detta gör att du kan inkludera skärmdumpar av kodredigerare, felmeddelanden, whiteboard-diagram eller UI-mockups som en del av din prompt. Modellen tolkar det visuella innehållet och genererar kod eller textuella svar som överensstämmer med den givna bilden. Denna multimodala förmåga är särskilt användbar för att generera kod från wireframes eller felsöka problem som visas i skärmdumpar. Observera att bildbehandling räknas mot kontextfönstret; varje bild förbrukar tokens proportionellt mot sin storlek, vilket minskar den tillgängliga kapaciteten för annat innehåll.
τ²-Bench är ett benchmark som är utformat för att mäta en modells förmåga att generera kod som är korrekt, effektiv och välsstrukturerad inom en mängd olika programmeringsuppgifter. En poäng på 92,1 indikerar att GPT-5.2-Codex presterar på en hög kompetensnivå, särskilt i uppgifter som kräver förståelse av specifikationer, hantering av kantfall och produktion av exekverbar kod. Detta benchmark utvärderar både engångsgenerering av kod och iterativa felsökningsscenarier. Medan den exakta metodiken för τ²-Bench inte är offentligt detaljerad, fungerar poängen som en jämförande referenspunkt för kodfokuserade modeller.
Explicita latenssiffror för GPT-5.2-Codex anges inte i de givna fakta. Som en stor modell med en kontext på 400K-token och 128K-token utdata kommer dock inferenstiden att vara längre än för mindre modeller, särskilt vid bearbetning av nästan maximala kontextlängder. Användare bör förvänta sig högre latens för komplexa promptar som fullt utnyttjar kontextfönstret. För interaktiv kodningshjälp kan det vara fördelaktigt att begränsa kontextstorleken eller använda strömmande svar för att förbättra den upplevda hastigheten. OrcaRouters API stöder strömning för att returnera token allteftersom de genereras.
Baserat på det angivna benchmarkresultatet 92.1 på τ²-Bench visar GPT-5.2-Codex stark prestanda inom kodgenerering och felsökning. Dess stora kontextfönster gör att den kan behålla och resonera kring långa kodfragment, vilket är avgörande för uppgifter som omfaktorisering av flerfiliga projekt eller förståelse av komplexa beroenden. Möjligheten att acceptera bildinmatningar förlänger dessutom dess användbarhet i arbetsflöden som kombinerar visuell och textuell information. Dessa styrkor gör den lämplig för professionell mjukvaruutveckling där noggrannhet och kontextlängd prioriteras.
Liksom alla stora språkmodeller kan GPT-5.2-Codex producera inkorrekt eller osäker kod, hallucinera icke-existerande biblioteksfunktioner och vara känslig för formulering av uppmaningar. Den kan även ha svårt med uppgifter som kräver realtidskunskap eller proprietära API:er som inte finns i dess träningsdata. Kontextfönstret på 400K är visserligen stort, men ändå ändligt; extremt stora kodbaser kan inte rymmas helt, vilket kräver chunknings- eller sammanfattningsstrategier. Dessutom är modellens kostnad per utdatatoken hög jämfört med mindre modeller, vilket gör den mindre ekonomisk för enkla eller repetitiva koduppgifter.
Priserna debiteras enligt leverantörens taxa utan påslag. Indatatokens kostar $1,75 per 1 miljon tokens, och utdatatokens kostar $14,00 per 1 miljon tokens. Det tillkommer inga extra avgifter från OrcaRouter. För en typisk förfrågan med 10 000 indatatokens och 2 000 utdatatokens skulle kostnaden vara $0,0175 för indata och $0,028 för utdata, totalt cirka $0,0455 per förfrågan. Priserna varierar inte beroende på användningsnivå eller region – det är en fast avgift per token. Cachning kan minska kostnaderna för indata om samma prompt används igen; kontrollera OrcaRouters dokumentation för policyer om cachning.
Eftersom utdatatokens är åtta gånger dyrare än indatatokens ($14.00 jämfört med $1.75), är korta utdata relativt sett mer kostnadseffektiva. För att hantera kostnaderna, begränsa antalet utdatatokens genom att ställa in parametern `max_tokens` på lämpligt sätt. För uppgifter som kräver långa utdata (t.ex. generering av hela kodbaser), överväg att dela upp arbetet i mindre delar för att undvika att nå gränsen på 128K max utdata och för att hålla kostnaderna förutsägbara. Att använda bildindata medför också tokenavgifter baserade på bildstorleken, vilket kan öka den totala kostnaden.
Medan de angivna fakta inte specificerar OrcaRouters cachningspolicy, implementerar många API-gateways cachning för upprepade uppmaningar för att minska kostnader för indata-tokens. Du bör konsultera OrcaRouters dokumentation eller support för att avgöra om prompt-cachning är tillgänglig för modell-ID "openai/gpt-5.2-codex". Om cachning stöds, kan identiska promptprefix faktureras till en lägre taxa, vilket avsevärt minskar kostnaderna för applikationer som återanvänder systemmeddelanden eller stora kontextblock.
Du får åtkomst till modellen genom OrcaRouters OpenAI-kompatibla API på bas-URL:en `https://api.orcarouter.ai/v1`. Använd modell-ID:t `"openai/gpt-5.2-codex"` i dina förfrågningar. API:t följer standardformatet för chattkompletteringar. Du kan skicka `model: "openai/gpt-5.2-codex"` i din förfrågningskropp. Alla parametrar som stöds av OpenAIs chattkompletteringsslutpunkt är tillgängliga, inklusive `messages`, `max_tokens`, `temperature`, `top_p`, `stream` och `stop`. För bildinmatningar, använd `content`-arrayen med `type: "image_url"` enligt specifikationen i OpenAI vision API.
Du kan ställa in `max_tokens` upp till 128 000 tokens. Använd `temperature` (0,0–2,0) för att kontrollera slumpmässighet; för kodgenerering är värden runt 0,2–0,4 vanliga. `top_p` ger nucleus sampling. `frequency_penalty` och `presence_penalty` modifierar tokenval. Parametern `stop` accepterar upp till 4 sekvenser. Streaming via `stream: true` stöds för att ta emot tokens inkrementellt. För reproducerbara utdata, ställ in `seed` till ett heltal. Observera att stora kontextprompter kan öka behandlingstiden; överväg att minska kontexten eller använda streaming för bättre användarupplevelse.
För att migrera, ändra din bas-URL från `https://api.openai.com/v1` till `https://api.orcarouter.ai/v1` och använd model-ID `"openai/gpt-5.2-codex"` istället för ett OpenAI-specifikt modellnamn. Din befintliga OpenAI-klientbibliotekskod kommer att fungera med minimala ändringar. OrcaRouter vidarebefordrar förfrågningar transparent och ändrar inte API-kontraktet. Se till att din autentisering använder en OrcaRouter API-nyckel. För icke-koduppgifter, uppdatera dina modell-ID:n därefter. Om du använde en annan OpenAI-modell kan du fortfarande komma åt den genom OrcaRouter genom att använda rätt modell-ID.
Ja, API:et accepterar vilken chattkompletteringsförfrågan som helst, så du kan använda det för generella uppgifter. Men eftersom modellen är finjusterad för kod, presterar den kanske inte lika bra som en generell modell på kreativt skrivande eller vardagliga samtal. Den kan fortfarande producera användbara textsammanfattningar, särskilt av tekniskt innehåll. För icke-koduppgifter kan du betala en premie för funktioner du inte behöver. Överväg att använda en billigare generell modell tillgänglig på OrcaRouter för sådana användningsfall.
Utan publicerade riktmärken för GPT-4o-Code på τ²-Bench är en direkt numerisk jämförelse inte möjlig. GPT-5.2-Codex erbjuder dock ett större kontextfönster (400K jämfört med GPT-4os typiska 128K) och högre maximal utdata (128K jämfört med 16K för GPT-4o). Poängen 92.1 på τ²-Bench tyder på starka kodgenereringsförmågor, men GPT-4o-Code kan ha andra styrkor. I praktiken handlar avvägningen ofta om krav på kontextstorlek och kostnad: GPT-5.2-Codex är dyrare per utdatatoken, men kan ge bättre resultat för komplexa, kontexttunga uppgifter.
Claude Codex från Anthropic riktar sig också till kodgenerering, men dess specifika benchmarkpoäng på τ²-Bench anges inte för jämförelse. Kontextfönsterstorlekar för Claude-modeller varierar; enligt känd offentlig information stöder Claude 3 Opus 200K tokens. GPT-5.2-Codex 400K-kontext är större, vilket kan vara fördelaktigt för mycket långa kodbaser. Prissättningen för Claude Codex kan skilja sig; GPT-5.2-Codex leverantörspris på $14 per 1M utdatatokens är konkurrenskraftigt jämfört med högkvalitativa kodmodeller. Användare bör utvärdera baserat på faktisk uppgiftsprestanda och nödvändig kontextlängd.
För enklare koduppgifter som inte behöver den fulla 400K-kontexten eller den specialiserade anpassningen av GPT-5.2-Codex, kan mindre modeller som GPT-4o mini eller Llama 3 8B vara tillräckliga och betydligt billigare. OrcaRouter erbjuder många sådana modeller till olika prisklasser. τ²-Bench-poängen på 92,1 indikerar hög noggrannhet, men för rutinmässig snippetgenerering eller syntaxkomplettering kan en billigare modell uppfylla dina behov till en bråkdel av priset. Utvärdera alltid komplexiteten i din koduppgift mot modellens styrka och kostnad.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| Inmatning / 1M token | $1.75 |
|---|---|
| Utdata / 1M tokens | $14.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-codexÖppna @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