GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.1-Codex 的升級版本，針對軟體工程與編碼工作流程進行了優化。它專為互動式開發會議以及長時間獨立執行複雜工程任務而設計...
OpenAI GPT-5.2-Codex 是 GPT-5.2 模型的一個變體，專為以程式碼為中心的任務進行了微調。它支援文字和圖像輸入，可處理高達 400,000 個 token 的上下文，並能生成最多 128,000 個 token 的回應。在 τ²-Bench 基準測試中，它取得了 92.1 分，顯示在程式碼生成、除錯和軟體推理方面表現強勁。該模型可透過 OrcaRouter 的…
GPT-5.2-Codex 能夠以數十種程式語言產生程式碼、編寫單元測試、重構現有程式碼、在不同語言之間進行轉換、解釋程式碼意圖，並建議錯誤修復。其 400K token 的上下文可讓它在單一請求中考量整個檔案、模組，甚至整個程式碼庫。該模型也能處理影像輸入，例如架構圖或手寫邏輯，並與文字提示結合，產出符合視覺設計的程式碼。對於需要極長輸出結果的任務，它最多可輸出 128,000 個 token，足以處理多檔案程式碼庫或詳盡的文件說明。
如果您的任務不需要擴展上下文或代碼特定的調整，通用模型可能更經濟實惠。對於簡單的文字生成、摘要或分類任務，GPT-5.2-Codex 的專業代碼焦點並無益處，且供應商每百萬輸出代幣14.00美元的費率可能過高。此外，如果您需要即時應用程式的更快回應時間，延遲更低的較小模型可能更為適合，因為 GPT-5.2-Codex 是針對準確性而非速度優化的大型模型。
是的，GPT-5.2-Codex 同時支援文字與圖像輸入。這讓您可以在提示中包含程式碼編輯器截圖、錯誤訊息、白板圖示或 UI 模型。模型會解讀視覺內容，並根據所提供的圖像產生相符的程式碼或文字回覆。這種多模態能力尤其適合從線框圖產生程式碼，或從截圖中除錯問題。請注意，圖像處理會計入上下文視窗；每張圖像會根據其大小消耗相應的 token，從而減少可供其他內容使用的容量。
τ²-Bench 是一個基準測試，旨在衡量模型在各種程式設計任務中生成正確、高效且結構良好的程式碼之能力。92.1 的分數顯示 GPT-5.2-Codex 在理解規範、處理邊界情況以及產出可執行程式碼等任務中，展現出高水準的勝任力。此基準測試同時評估一次性程式碼生成與反覆除錯情境。雖然 τ²-Bench 的具體方法論並未對外詳細說明，但該分數可作為面向程式碼模型的比較參考點。
在所提供的資料中，並未提供 GPT-5.2-Codex 的明確延遲數據。然而，作為一個擁有 400K-token 上下文和 128K-token 輸出的大型模型，其推論時間會比小型模型更長，特別是在處理接近最大上下文長度的情況下。使用者應預期，對於完全利用上下文視窗的複雜提示詞，會有更高的延遲。對於互動式編碼輔助，限制上下文大小或使用串流回應可能有助於改善感知速度。OrcaRouter 的 API 支援串流，以便在生成 token 時即時回傳。
根據提供的 92.1 分 τ²-Bench 基準評分，GPT-5.2-Codex 在程式碼生成與除錯任務中展現出優異效能。其大型上下文窗口使其能夠保留並推理較長的程式碼片段，這對於重構多檔案專案或理解複雜依賴關係等任務至關重要。接受圖像輸入的能力更進一步擴展了它在結合視覺與文字資訊的工作流程中的實用性。這些優勢使其非常適合重視準確性與上下文長度的專業軟體開發。
像所有大型語言模型一樣，GPT-5.2-Codex 可能會生成錯誤或不安全的程式碼、幻覺出不存在的函式庫函數，並對提示詞的措辭敏感。它也可能在需要即時知識或訓練資料中未包含的專有 API 的任務上遇到困難。400K 的上下文窗口雖然龐大，但仍有限制；極大型的程式碼庫可能無法完整納入，需要採用分塊或摘要策略。此外，與較小模型相比，該模型每個輸出 token 的成本較高，因此在簡單或重複性的程式碼任務上較不經濟。
定價按供應商費率計費，無任何加成。輸入 tokens 每 100 萬個收費 1.75 美元，輸出 tokens 每 100 萬個收費 14.00 美元。OrcaRouter 不收取任何額外費用。以一個典型的請求為例，輸入 10,000 個 tokens，輸出 2,000 個 tokens，輸入成本為 0.0175 美元，輸出成本為 0.028 美元，每個請求總計約 0.0455 美元。定價不因使用層級或地區而異，採用統一的每 token 費率。若重複使用相同提示詞，快取可能會降低輸入成本；請查閱 OrcaRouter 的文件了解快取政策。
由於輸出 token 的價格是輸入 token 的八倍（$14.00 對比 $1.75），因此較短的輸出相對更具成本效益。為了控管成本，請透過適當設定 `max_tokens` 參數來限制輸出 token 的數量。對於需要長輸出的任務（例如生成整個程式碼庫），建議將工作拆分成較小的部分，以避免達到 128K 的最大輸出限制，並使成本可預測。使用圖像輸入也會根據圖像大小產生 token 費用，這可能會增加整體帳單金額。
雖然所提供的資訊並未具體說明 OrcaRouter 的快取策略，但許多 API 閘道會對重複的提示實施快取，以減少輸入令牌費用。您應查閱 OrcaRouter 的文件或支援，以確定模型 ID "openai/gpt-5.2-codex" 是否支援提示快取。如果支援快取，相同的提示前綴可能會以較低費率計費，從而顯著降低那些重複使用系統訊息或大型上下文區塊的應用程式的成本。
您通過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 訪問模型，基礎 URL 為 `https://api.orcarouter.ai/v1`。在請求中使用模型 ID `"openai/gpt-5.2-codex"`。此 API 遵循標準的聊天補全格式。您可以在請求體中傳遞 `model: "openai/gpt-5.2-codex"`。OpenAI 聊天補全端點支援的所有參數都可用，包括 `messages`、`max_tokens`、`temperature`、`top_p`、`stream` 和 `stop`。對於圖像輸入，使用 `content` 陣列，並設 `type: "image_url"`，如 OpenAI 視覺 API 所指定。
你可以將 `max_tokens` 設定為最多 128,000 個 token。使用 `temperature`（0.0–2.0）控制隨機性；對於程式碼生成，通常設在 0.2–0.4 左右。`top_p` 提供核取樣（nucleus sampling）。`frequency_penalty` 和 `presence_penalty` 可調整 token 選擇。`stop` 參數最多接受 4 個序列。支援透過 `stream: true` 進行串流，以逐步接收 token。若要獲得可重現的輸出，請將 `seed` 設為整數。請注意，較大的上下文提示可能會增加處理時間；建議減少上下文或使用串流以提升使用者體驗。
若要遷移，請將基礎 URL 從 `https://api.openai.com/v1` 變更為 `https://api.orcarouter.ai/v1`，並使用模型 ID `"openai/gpt-5.2-codex"`，而非 OpenAI 特定的模型名稱。您現有的 OpenAI 用戶端程式庫程式碼只需極少變更即可繼續運作。OrcaRouter 會透明地傳遞請求，且不改變 API 合約。請確保您的驗證使用 OrcaRouter API 金鑰。對於非程式碼任務，請相應地更新您的模型 ID。如果您之前使用的是不同的 OpenAI 模型，您仍然可以透過 OrcaRouter 使用適當的模型 ID 來存取該模型。
是的，API接受任何聊天补全请求，因此您可以将其用于通用任务。然而，由于该模型是针对代码进行微调的，在创意写作或随意对话方面可能不如通用模型表现良好。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，您可能需要为并不需要的功能支付额外费用。对于此类用例，建议考虑使用OrcaRouter上提供的更便宜的通用模型。
由於缺乏GPT-4o-Code在τ²-Bench上的公開基準測試，無法直接進行數值比較。然而，GPT-5.2-Codex提供了更大的上下文窗口（400K對比GPT-4o典型的128K）和更高的最大輸出（128K對比GPT-4o的16K）。在τ²-Bench上92.1的分數顯示出強大的程式碼生成能力，但GPT-4o-Code可能具有不同的優勢。在實踐中，取捨通常取決於上下文大小需求和成本：GPT-5.2-Codex每個輸出token的成本更高，但對於複雜、上下文密集的任務可能提供更好的結果。
Anthropic 推出的 Claude Codex 也針對程式碼生成，但未提供其在 τ²-Bench 上的具體基準測試分數以供比較。Claude 模型的上下文視窗大小各異；根據已知公開資訊，Claude 3 Opus 支援 200K tokens。GPT-5.2-Codex 的 400K 上下文更大，對於非常長的程式碼庫可能具有優勢。Claude Codex 的定價可能不同；GPT-5.2-Codex 的供應商費率為每 1M 輸出 tokens 14 美元，與高階程式碼模型相比具有競爭力。使用者應根據實際任務表現和所需的上下文長度進行評估。
對於不需要完整400K上下文或GPT-5.2-Codex專門調校的簡單程式碼任務，較小的模型如GPT-4o mini或Llama 3 8B可能已足夠且成本顯著更低。OrcaRouter提供了許多此類模型，價格各異。τ²-Bench得分92.1表示高準確性，但對於常規程式碼片段生成或語法補全，低成本模型可能以更低的價格滿足需求。務必根據模型的能力和成本評估程式碼任務的複雜性。
相容 OpenAI——沿用你現有的 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| 輸入 / 1M tokens | $1.75 |
| 輸出 / 1M tokens | $14.00 |
| 快取讀取 / 1M | $0.175 |
| 貨幣 | USD |
基於標價的估算
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@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