Tekniske specifikationer for GPT 5.2 Codex
| Element | GPT-5.2-Codex (offentlige specifikationer) |
|---|---|
| Modelfamilie | GPT-5.2 (Codex-variant — optimeret til kodning/agent-baserede arbejdsgange). |
| Inputtyper | Tekst, billede (visionsinput til skærmbilleder/diagrammer). |
| Outputtyper | Tekst (kode, forklaringer, kommandoer, patches). |
| Kontekstvindue | 400,000 tokens (understøttelse af meget lang kontekst). |
| Maksimalt antal output-tokens | 128,000 (pr. kald). |
| Niveauer for ræsonneringsindsats | low, medium, high, xhigh (styrer intern ræsonnering/allokering af beregningsressourcer). |
| Vidensgrænse | 31. august 2025 (modellens træningsgrænse). |
| Overordnet familie / varianter | GPT-5.2-familien: gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), [gpt-5.2-pro (Pro)]; Codex er en optimeret variant til agent-baseret kodning. |
Hvad er GPT-5.2-Codex
GPT-5.2-Codex er en formålsbygget afledning af GPT-5.2-familien udviklet til professionelle softwareingeniør-workflows og defensiv cybersikkerhed. Den udvider GPT-5.2’s generelle forbedringer (forbedret langkontekst-ræsonnering, pålidelige værktøjskald og visuel forståelse) med ekstra tuning og sikkerhedskontroller til agent-baseret kodning i virkeligheden: store refaktoreringer, ændringer i repositorieskala, terminalinteraktion samt fortolkning af skærmbilleder/diagrammer, som ofte deles under ingeniørarbejde.
Vigtigste funktioner i GPT-5.2 Codex
- Meget lang konteksthåndtering: Et 400k-token-vindue gør det muligt at ræsonnere på tværs af hele repositories, lange issue-historikker eller multi-fil-diffs uden at miste kontekst.
- Vision + kode: Genererer, refaktorerer og migrerer kode på tværs af flere sprog; bedre til store refaktoreringer og multi-fil-redigeringer sammenlignet med tidligere Codex-varianter. Forbedret vision gør det muligt for modellen at fortolke skærmbilleder, diagrammer, grafer og UI-overflader, der deles i fejlsøgningssessioner — nyttigt til front-end-fejlsøgning og reverse engineering af UI-fejl.
- Agent- og terminalkompetence: Trænet og benchmarked til terminalopgaver og agent-workflows (kompilering, kørsel af tests, installation af afhængigheder, commits). Dokumenteret evne til at køre kompilationsflows, orkestrere pakkeinstallationer, konfigurere servere og reproducere dev-miljøtrin givet terminalkontekst. Benchmarket på Terminal-Bench.
- Konfigurerbar ræsonneringsindsats:
xhigh-tilstand til dyb, flertrins problemløsning (allokerer mere intern beregning, når opgaven er kompleks).
Benchmark-resultater for GPT-5.2 Codex
OpenAI rapporterer forbedrede benchmark-resultater for agent-baserede kodeopgaver:
- SWE-Bench Pro: ~56.4% nøjagtighed på store, virkelighedsnære softwareingeniøropgaver (rapporteret efter udgivelsen for GPT-5.2-Codex).
- Terminal-Bench 2.0: ~64% nøjagtighed på terminal-/agentiske opgavesæt.
(Disse repræsenterer rapporterede samlede opgavesuccesrater på komplekse, repository-skala benchmarks, der bruges til at evaluere agentiske kodeevner.)
Hvordan GPT-5.2-Codex sammenlignes med andre modeller
- vs GPT-5.2 (generel): Codex er en specialiseret tuning af GPT-5.2: samme kerneforbedringer (lang kontekst, vision) men ekstra træning/optimering til agent-baseret kodning (terminaloperationer, refaktorering). Forvent bedre multi-fil-redigeringer, terminalrobusthed og kompatibilitet med Windows-miljøer.
- vs GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex forbedrer Windows-ydeevne, kontekstkomprimering og vision; benchmarks for 5.2 viser forbedringer på SWE-Bench Pro og Terminal-Bench i forhold til forgængere.
- vs konkurrerende modeller (fx Google Gemini-familien): GPT-5.2 er konkurrencedygtig med eller foran Gemini 3 Pro på mange langhorisontale og multimodale opgaver. Den praktiske fordel for Codex er dets optimeringer til agent-baseret kodning og IDE-integrationer; dog afhænger ranglister og vindere af opgaven og evalueringsprotokollen.
Repræsentative virksomhedsbrugsscenarier
- Storskala refaktoreringer og migreringer — Codex kan håndtere refaktoreringer på tværs af flere filer og iterative testsekvenser, mens den bevarer den overordnede intention på tværs af lange sessioner.
- Automatiseret kodegennemgang og afhjælpning — Codex’ evne til at ræsonnere på tværs af repositories og køre/validere patches gør den velegnet til automatiserede PR-gennemgange, forslag til rettelser og regressionsdetektion.
- DevOps-/CI-orkestrering — Forbedringer i Terminal-Bench peger på pålidelig orkestrering af build-/test-/deploy-trin i sandkasseforløb.
- Defensiv cybersikkerhed — Hurtigere triagering af sårbarheder, reproduktion af exploits til validering og defensivt CTF-arbejde i kontrollerede, auditerede miljøer (bemærk: kræver streng adgangskontrol).
- Design → prototype-arbejdsgange — Konverter mockups/skærmbilleder til funktionelle front-end-prototyper og iterér interaktivt.
Sådan får du adgang til GPT-5.2 Codex API
Trin 1: Opret en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du ikke er bruger endnu, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI-konsol. Hent API-nøglen (adgangslegitimation) til interfacet. Klik på "Add Token" under API token i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til GPT 5.2 Codex API
Vælg endpointet "gpt-5.2-codex" for at sende API-forespørgslen, og angiv forespørgselskroppen. Forespørgselsmetode og -krop findes i vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for din bekvemmelighed. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. Basis-URL er Responses
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i feltet content — det er dette, modellen svarer på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificer resultater
Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata.