GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.1-Codex 的升级版本，针对软件工程和编码工作流程进行了优化。它适用于交互式开发会话以及长时间独立执行复杂工程任务。....
OpenAI GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.2 模型的一个变体，经过微调以专注于代码相关任务。它支持文本和图像输入，可处理多达 40 万个词元的上下文，并能生成最多 12.8 万个词元的回复。在 τ²-Bench 基准测试中，它取得了 92.1 的分数，表明在代码生成、调试和软件推理方面表现出色。该模型可通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 端点…
GPT-5.2-Codex 能够生成数十种编程语言的代码、编写单元测试、重构现有代码、在语言之间进行翻译、解释代码意图以及建议错误修复。其40万token的上下文窗口使其能够在单次请求中处理整个文件、模块甚至整个代码库。该模型还可以处理图像输入，例如架构图或手写逻辑，并将这些与文本提示相结合，生成符合视觉设计的代码。对于需要超长输出的任务，它可以输出多达12.8万个token，足以支持多文件代码库或详尽的文档。
如果您的任务不需要扩展上下文或特定代码调优，通用模型可能更经济。对于简单的文本生成、摘要或分类任务，GPT-5.2-Codex 针对代码的专业化关注并无优势，并且提供商每百万输出代币 14.00 美元的费率可能过高。此外，如果您需要实时应用的更快响应时间，延迟更低的较小模型可能更可取，因为 GPT-5.2-Codex 是一个为准确性而非速度优化的大型模型。
是的，GPT-5.2-Codex 同时接受文本和图像输入。这允许你在提示中包含代码编辑器截图、错误信息、白板图表或UI模型。模型会解读视觉内容，并生成与给定图像相对应的代码或文本响应。这种多模态能力特别适用于从线框图生成代码或通过截图调试问题。请注意，图像处理会占用上下文窗口；每张图像按比例消耗标记长度，从而减少其他内容的可用容量。
τ²-Bench是一个基准测试，用于衡量模型在各种编程任务中生成正确、高效且结构良好代码的能力。92.1的分数表明GPT-5.2-Codex在理解规范、处理边界情况以及生成可执行代码等任务上表现出高水平能力。该基准测试既评估一次性代码生成，也评估迭代调试场景。尽管τ²-Bench的具体方法论未公开详细说明，但该分数可作为面向代码模型的比较参考点。
给定的信息中未提供GPT-5.2-Codex的具体延迟数据。然而，作为拥有400K词元上下文和128K词元输出的大型模型，其推理时间将比小型模型更长，尤其是在处理接近最大上下文长度时。用户应预期，充分利用上下文窗口的复杂提示词会带来更高的延迟。对于交互式编码辅助，限制上下文大小或使用流式响应可能有助于提升感知速度。OrcaRouter的API支持流式传输，可在生成词元时实时返回。
基于提供的τ²-Bench基准评分92.1，GPT-5.2-Codex在代码生成和调试任务中表现出色。其大上下文窗口使其能够保留并推理长代码片段，这对重构多文件项目或理解复杂依赖关系等任务至关重要。支持图像输入进一步扩展了其在结合视觉与文本信息的工作流中的实用性。这些优势使其适用于注重准确性和上下文长度的专业软件开发场景。
与所有大型语言模型一样，GPT-5.2-Codex 可能生成不正确或不安全的代码，虚构不存在的库函数，并对提示措辞敏感。它还可能难以处理需要实时知识或训练数据中未包含的专有API的任务。40万token的上下文窗口虽然庞大，但仍然有限；极其庞大的代码库可能无法完全容纳，需要采用分块或摘要策略。此外，与较小的模型相比，该模型每个输出token的成本较高，因此对于简单或重复的代码任务而言不够经济。
定价按提供商费率计费，零加价。输入令牌每100万个收费1.75美元，输出令牌每100万个收费14.00美元。OrcaRouter不收取任何额外费用。对于一次典型请求，包含10,000个输入令牌和2,000个输出令牌，输入成本为0.0175美元，输出成本为0.028美元，每次请求总计约0.0455美元。定价不因使用层级或地区而异，统一按令牌数量计费。如果重复使用相同提示，缓存可能降低输入成本，请参见OrcaRouter的文档了解缓存策略。
由于输出token的价格是输入token的八倍（14.00美元对1.75美元），短输出相对更具成本效益。为了控制成本，请通过设置`max_tokens`参数来限制输出token的数量。对于需要长输出的任务（例如生成整个代码库），考虑将工作拆分为更小的部分，以避免达到128K最大输出限制，并保持成本可预测。使用图像输入也会根据图像大小产生token费用，这可能会增加总账单。
尽管提供的事实并未说明OrcaRouter的缓存策略，但许多API网关会对重复的提示进行缓存，以减少输入令牌费用。您应查阅OrcaRouter的文档或支持团队，以确认模型ID为"openai/gpt-5.2-codex"是否支持提示缓存。如果支持缓存，相同的提示前缀可能会以较低费率计费，从而显著降低重复使用系统消息或大上下文块的应用程序的成本。
您通过OrcaRouter的OpenAI兼容API访问模型，基础URL为 `https://api.orcarouter.ai/v1`。在请求中使用模型ID `"openai/gpt-5.2-codex"`。该API遵循标准的聊天补全格式。您可以在请求体中传递 `model: "openai/gpt-5.2-codex"`。OpenAI聊天补全端点支持的所有参数均可用，包括 `messages`、`max_tokens`、`temperature`、`top_p`、`stream` 和 `stop`。对于图像输入，请使用 `content` 数组，其中包含 `type: "image_url"`，如OpenAI视觉API所指定。
您可以将 `max_tokens` 设置为最多 128,000 个 token。使用 `temperature`（0.0–2.0）控制随机性；对于代码生成，常用值在 0.2–0.4 左右。`top_p` 提供核采样。`frequency_penalty` 和 `presence_penalty` 用于修改 token 选择。`stop` 参数最多接受 4 个序列。支持通过 `stream: true` 进行流式传输，以增量方式接收 token。如需可复现的输出，请将 `seed` 设置为整数。请注意，较长的上下文提示可能会增加处理时间；建议减少上下文或使用流式传输以获得更好的用户体验。
要迁移，请将您的基础 URL 从 `https://api.openai.com/v1` 更改为 `https://api.orcarouter.ai/v1`，并使用模型 ID `"openai/gpt-5.2-codex"` 代替 OpenAI 特定的模型名称。您现有的 OpenAI 客户端库代码只需进行最少的更改即可正常工作。OrcaRouter 透明地传递请求，并且不会改变 API 合同。请确保您的身份验证使用的是 OrcaRouter API 密钥。对于非代码任务，请相应地更新您的模型 ID。如果您之前使用的是其他 OpenAI 模型，您仍然可以通过 OrcaRouter 使用适当的模型 ID 来访问它。
是的，API 能接受任何聊天补全请求，因此您可以将其用于通用任务。不过，由于该模型专为代码进行了微调，在创意写作或日常对话方面可能不如通用模型表现出色。它仍然可以生成有用的文本摘要，尤其是技术内容摘要。对于非代码任务，您可能为不需要的能力支付了额外费用。对于此类用例，建议考虑使用 OrcaRouter 上可用的更便宜的通用模型。
由于没有针对τ²-Bench发布的GPT-4o-Code基准测试结果，无法进行直接数值比较。不过，GPT-5.2-Codex提供了更大的上下文窗口（400K，而GPT-4o通常为128K）和更高的最大输出（128K，而GPT-4o为16K）。在τ²-Bench上92.1的分数表明其代码生成能力强大，但GPT-4o-Code可能具备不同的优势。实践中，取舍通常取决于上下文大小需求和成本：GPT-5.2-Codex每个输出token的价格更高，但对于复杂且上下文密集的任务可能提供更好的结果。
Anthropic 的 Claude Codex 也针对代码生成，但其在 τ²-Bench 上的具体基准分数未提供用于比较。Claude 模型的上下文窗口大小有所不同；根据已知公开信息，Claude 3 Opus 支持 200K tokens。GPT-5.2-Codex 的 400K 上下文更大，这对于非常长的代码库可能具有优势。Claude Codex 的定价可能不同；GPT-5.2-Codex 的提供商费率为每 1M 输出 tokens 14 美元，与高端代码模型相比具有竞争力。用户应根据实际任务性能和所需上下文长度进行评估。
对于不需要完整400K上下文或GPT-5.2-Codex专门调优的简单代码任务，较小的模型如GPT-4o mini或Llama 3 8B可能足够且成本显著更低。OrcaRouter以不同价位提供多种此类模型。τ²-Bench得分92.1表明高准确性，但对于常规片段生成或语法补全，低成本模型可能以极低价格满足需求。始终根据模型能力和成本评估代码任务的复杂性。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 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| 输入 / 1M tokens | $1.75 |
| 输出 / 1M tokens | $14.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.175 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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title = {GPT-5.2-Codex API},
author = {OpenAI},
year = {2026},
howpublished = {OrcaRouter},
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}OpenAI. (2026). GPT-5.2-Codex API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-codex