GPT-5.2 Codex

Spécifications techniques de GPT 5.2 Codex

Qu’est-ce que GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex est un dérivé conçu sur mesure de la famille GPT-5.2, pensé pour les workflows d’ingénierie logicielle professionnelle et les tâches de cybersécurité défensive. Il étend les améliorations généralistes de GPT-5.2 (meilleur raisonnement sur longs contextes, fiabilité des appels d’outils et compréhension visuelle) par un réglage supplémentaire et des garde-fous de sécurité dédiés au codage agentique en conditions réelles : vastes remaniements, modifications à l’échelle d’un dépôt, interaction avec le terminal, et interprétation de captures d’écran/diagrammes couramment partagés en ingénierie.

Principales fonctionnalités de GPT-5.2 Codex

• Gestion de très longs contextes : la fenêtre de 400k jetons rend possible le raisonnement à l’échelle de dépôts entiers, d’historiques de tickets étendus ou de diffs multi-fichiers sans perte de contexte.
• Vision + code : génère, refactorise et migre du code dans plusieurs langages ; meilleures performances que les variantes Codex précédentes pour les grands remaniements et les modifications multi-fichiers. La vision améliorée permet d’interpréter captures d’écran, diagrammes, graphiques et interfaces partagés lors du débogage — utile pour le débogage front-end et la rétro‑ingénierie de bogues d’UI.
• Compétences agentiques/terminales : formé et évalué pour les tâches terminal et les workflows d’agents (compilation, exécution de tests, installation de dépendances, réalisation de commits). Capacité démontrée à exécuter des flux de compilation, orchestrer des installations de packages, configurer des serveurs et reproduire les étapes d’environnement de dev à partir du contexte terminal. Évalué sur Terminal-Bench.
• Effort de raisonnement configurable : mode xhigh pour une résolution de problèmes profonde et multi-étapes (alloue davantage de calcul/étapes internes lorsque la tâche est complexe).

Performances de référence de GPT-5.2 Codex

Les rapports d’OpenAI indiquent des résultats de référence améliorés pour les tâches de codage agentique :

• SWE-Bench Pro : ~56.4% de précision sur de grandes tâches d’ingénierie logicielle réelles (rapporté après la sortie pour GPT-5.2-Codex).
• Terminal-Bench 2.0 : ~64% de précision sur des ensembles de tâches terminal/agent.

(Ce sont des taux de réussite agrégés rapportés sur des tâches complexes, à l’échelle de dépôts, utilisées pour évaluer les capacités de codage agentique.)

Comparaison de GPT-5.2-Codex avec d’autres modèles

• vs GPT-5.2 (général) : Codex est un réglage spécialisé de GPT-5.2 : mêmes améliorations de base (long contexte, vision), mais entraînement/optimisation supplémentaires pour le codage agentique (opérations terminal, refactorisation). Attendez-vous à de meilleures modifications multi‑fichiers, une robustesse accrue au terminal et une meilleure compatibilité avec l’environnement Windows.
• vs GPT-5.1-Codex-Max : GPT-5.2-Codex améliore les performances sous Windows, la compression de contexte et la vision ; les benchmarks rapportés pour 5.2 montrent des gains sur SWE-Bench Pro et Terminal-Bench par rapport aux prédécesseurs.
• vs modèles concurrents (p. ex., famille Google Gemini) : GPT-5.2 est compétitif voire en avance sur Gemini 3 Pro pour de nombreuses tâches multimodales et de long horizon. L’avantage pratique de Codex réside dans ses optimisations pour le codage agentique et ses intégrations IDE ; toutefois, le classement et les « gagnants » dépendent de la tâche et du protocole d’évaluation.

Cas d’usage représentatifs en entreprise

1. Grands refactorings et migrations — Codex peut gérer des refactorisations multi‑fichiers et des séquences de tests itératives tout en préservant l’intention de haut niveau sur de longues sessions.
2. Revue de code et remédiation automatisées — La capacité de Codex à raisonner à l’échelle d’un dépôt et à exécuter/valider des correctifs le rend adapté aux revues de PR automatisées, aux correctifs suggérés et à la détection de régressions.
3. Orchestration DevOps / CI — Les améliorations sur Terminal-Bench indiquent une orchestration fiable des étapes de build/test/déploiement dans des flux isolés.
4. Cybersécurité défensive — Triage plus rapide des vulnérabilités, reproduction d’exploits pour validation, et CTF défensifs dans des environnements contrôlés et audités (remarque : nécessite un contrôle d’accès strict).
5. Du design au prototype — Convertir des maquettes/captures d’écran en prototypes front-end fonctionnels et itérer de manière interactive.

Comment accéder à l’API GPT-5.2 Codex

Étape 1 : Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Connectez-vous à cometapi.com. Si vous n’êtes pas encore utilisateur, veuillez d’abord vous inscrire. Connectez-vous à votre console CometAPI. Récupérez la clé API d’identification d’accès de l’interface. Cliquez sur « Add Token » dans la section jeton API du centre personnel, obtenez la clé de jeton : sk-xxxxx et soumettez.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l’API GPT 5.2 Codex

Sélectionnez l’endpoint « gpt-5.2-codex » pour envoyer la requête API et définissez le corps de requête. La méthode et le corps de requête sont fournis dans la documentation API de notre site. Notre site propose également un test Apifox pour votre commodité. Remplacez <YOUR_API_KEY> par votre véritable clé CometAPI associée à votre compte. L’URL de base est Responses

Insérez votre question ou requête dans le champ content — c’est à cela que le modèle répondra. Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée.

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Traitez la réponse de l’API pour obtenir la réponse générée. Après traitement, l’API renvoie l’état de la tâche et les données de sortie.