Especificaciones técnicas de GPT 5.2 Codex
| Elemento | GPT-5.2-Codex (especificaciones públicas) |
|---|---|
| Familia del modelo | GPT-5.2 (variante Codex — optimizada para programación y trabajo con agentes). |
| Tipos de entrada | Texto, imagen (entradas de visión para capturas de pantalla/diagramas). |
| Tipos de salida | Texto (código, explicaciones, comandos, parches). |
| Ventana de contexto | 400,000 tokens (soporte de contexto muy largo). |
| Máximo de tokens de salida | 128,000 (por llamada). |
| Niveles de esfuerzo de razonamiento | low, medium, high, xhigh (controla la asignación interna de razonamiento/cómputo). |
| Fecha de corte de conocimientos | 31 de agosto de 2025 (fecha de corte de entrenamiento del modelo). |
| Familia principal / variantes | Familia GPT-5.2: gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), [gpt-5.2-pro (Pro)]; Codex es una variante optimizada para codificación con agentes. |
Qué es GPT-5.2-Codex
GPT-5.2-Codex es un derivado de la familia GPT-5.2 diseñado específicamente para flujos de trabajo de ingeniería de software profesional y tareas de ciberseguridad defensiva. Amplía las mejoras de propósito general de GPT-5.2 (razonamiento con contexto largo, fiabilidad en llamadas a herramientas y comprensión visual) con ajuste adicional y controles de seguridad para codificación con agentes en entornos reales: refactorizaciones grandes, ediciones a escala de repositorio, interacción con terminal e interpretación de capturas/diagramas que suelen compartirse durante la ingeniería.
Características principales de GPT-5.2 Codex
- Muy buena gestión de contexto: la ventana de 400k tokens permite razonar sobre repositorios completos, historiales largos de issues o diffs de múltiples archivos sin perder contexto.
- Visión + código: genera, refactoriza y migra código entre múltiples lenguajes; mejor en refactorizaciones grandes y ediciones multiarchivo en comparación con variantes Codex anteriores. La visión mejorada permite interpretar capturas de pantalla, diagramas, gráficos y superficies de UI compartidas en sesiones de depuración, útil para depuración de front-end e ingeniería inversa de errores de UI.
- Competencia con agentes y en terminal: entrenado y evaluado para tareas de terminal y flujos con agentes (compilar, ejecutar tests, instalar dependencias, hacer commits). Demuestra capacidad para ejecutar flujos de compilación, orquestar instalaciones de paquetes, configurar servidores y reproducir pasos de entorno de desarrollo cuando se proporciona contexto de terminal. Evaluado en Terminal-Bench.
- Esfuerzo de razonamiento configurable: modo
xhighpara resolución de problemas profunda y multi‑paso (asigna más cómputo/pasos internos cuando la tarea es compleja).
Rendimiento en benchmarks de GPT-5.2 Codex
Los informes de OpenAI citan mejoras en resultados de benchmarks para tareas de codificación con agentes:
- SWE-Bench Pro: ~56.4% de precisión en tareas reales de ingeniería de software a gran escala (reportado tras el lanzamiento de GPT-5.2-Codex).
- Terminal-Bench 2.0: ~64% de precisión en conjuntos de tareas de terminal/con agentes.
(Estos representan tasas agregadas de éxito en tareas complejas, a escala de repositorio, usadas para evaluar capacidades de codificación con agentes).
Cómo se compara GPT-5.2-Codex con otros modelos
- vs GPT-5.2 (general): Codex es un ajuste especializado de GPT-5.2: mismas mejoras de base (contexto largo, visión) pero entrenamiento/optimización adicionales para codificación con agentes (operaciones de terminal, refactorización). Cabe esperar mejores ediciones multiarchivo, mayor robustez en terminal y compatibilidad con entornos Windows.
- vs GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex mejora el rendimiento en Windows, la compresión de contexto y la visión; los benchmarks reportados para 5.2 muestran mejoras en SWE-Bench Pro y Terminal-Bench respecto a sus predecesores.
- vs modelos competidores (p. ej., familia Google Gemini): GPT-5.2 compite de tú a tú o supera a Gemini 3 Pro en muchas tareas multimodales y de horizonte largo. La ventaja práctica de Codex son sus optimizaciones para codificación con agentes e integraciones con IDE; no obstante, la posición en los rankings depende de la tarea y del protocolo de evaluación.
Casos de uso empresariales representativos
- Refactorizaciones y migraciones a gran escala — Codex puede gestionar refactorizaciones multiarchivo y secuencias de pruebas iterativas manteniendo la intención de alto nivel a lo largo de sesiones largas.
- Revisión y remediación de código automatizadas — La capacidad de Codex para razonar sobre repositorios y ejecutar/validar parches lo hace adecuado para revisiones de PR automatizadas, correcciones sugeridas y detección de regresiones.
- Orquestación de DevOps/CI — Las mejoras en Terminal-Bench apuntan a una orquestación fiable de pasos de build/test/deploy en flujos aislados.
- Ciberseguridad defensiva — Triaje más rápido de vulnerabilidades, reproducción de exploits para validación y trabajo defensivo de CTF en entornos controlados y auditados (nota: requiere control de acceso estricto).
- Flujos de trabajo de diseño → prototipo — Convierte maquetas/capturas en prototipos front-end funcionales y permite iterar de forma interactiva.
Cómo acceder a la API de GPT-5.2 Codex
Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API
Inicia sesión en cometapi.com. Si aún no eres usuario, regístrate primero. Inicia sesión en tu consola de CometAPI. Obtén la clave de API de credenciales de acceso de la interfaz. Haz clic en “Add Token” en el token de API del centro personal, obtén la clave del token: sk-xxxxx y envíala.

Paso 2: Envía solicitudes a la API de GPT 5.2 Codex
Selecciona el endpoint “gpt-5.2-codex” para enviar la solicitud de API y configura el cuerpo de la solicitud. El método y el cuerpo de la solicitud se obtienen de la documentación de la API en nuestro sitio web. Nuestro sitio web también proporciona pruebas en Apifox para tu comodidad. Reemplaza <YOUR_API_KEY> con tu clave real de CometAPI de tu cuenta. la URL base es Respuestas
Inserta tu pregunta o solicitud en el campo content — esto es a lo que responderá el modelo. Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada.
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Procesa la respuesta de la API para obtener la respuesta generada. Tras el procesamiento, la API responde con el estado de la tarea y los datos de salida.