GPT-5.2 Codex

Specifiche tecniche di GPT 5.2 Codex

Che cos'è GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex è un derivato della famiglia GPT-5.2 progettato specificamente per i workflow di ingegneria software professionale e per compiti di cybersecurity difensiva. Estende i miglioramenti di uso generale di GPT-5.2 (ragionamento su contesti lunghi, affidabilità nelle chiamate a strumenti e comprensione visiva) con tuning aggiuntivo e controlli di sicurezza per il coding agentico nel mondo reale: refactoring su larga scala, modifiche a livello di repository, interazione con il terminale e interpretazione di screenshot/diagrammi comunemente condivisi durante l’ingegneria.

Caratteristiche principali di GPT-5.2 Codex

• Gestione di contesti molto lunghi: la finestra da 400k token rende possibile ragionare su interi repository, lunghi storici di issue o diff multi-file senza perdere contesto.
• Visione + codice: genera, esegue refactoring e migra codice in più linguaggi; migliore nei refactoring su larga scala e nelle modifiche multi-file rispetto alle precedenti varianti Codex. La visione migliorata consente al modello di interpretare screenshot, diagrammi, grafici e superfici UI condivisi nelle sessioni di debugging — utile per il debug front-end e il reverse engineering di bug UI.
• Competenza agentica/da terminale: addestrato e benchmarkato per compiti da terminale e workflow agentici (compilare, eseguire test, installare dipendenze, effettuare commit). Dimostrata capacità di eseguire flussi di compilazione, orchestrare installazioni di pacchetti, configurare server e riprodurre i passaggi dell’ambiente di sviluppo quando viene fornito il contesto del terminale. Valutato su Terminal-Bench.
• Sforzo di ragionamento configurabile: modalità xhigh per la risoluzione di problemi profonda e multi-step (assegna più calcolo/step interni quando il compito è complesso).

Prestazioni nei benchmark di GPT-5.2 Codex

I report di OpenAI indicano risultati migliorati per compiti di coding agentico:

• SWE-Bench Pro: ~56.4% di accuratezza su grandi compiti reali di ingegneria software (riportato post-release per GPT-5.2-Codex).
• Terminal-Bench 2.0: ~64% di accuratezza su set di compiti da terminale/agentici.

(Questi rappresentano tassi aggregati di successo su compiti complessi, a livello di repository, usati per valutare le capacità di coding agentico.)

Confronto di GPT-5.2-Codex con altri modelli

• vs GPT-5.2 (generale): Codex è un tuning specializzato di GPT-5.2: stessi miglioramenti di base (contesto lungo, visione) ma addestramento/ottimizzazione aggiuntivi per il coding agentico (operazioni da terminale, refactoring). Aspettati migliori modifiche multi-file, maggiore robustezza da terminale e compatibilità con ambienti Windows.
• vs GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex migliora le prestazioni su Windows, la compressione del contesto e la visione; i benchmark riportati per la 5.2 mostrano miglioramenti su SWE-Bench Pro e Terminal-Bench rispetto ai predecessori.
• vs modelli concorrenti (es. famiglia Google Gemini): GPT-5.2 è competitivo o in vantaggio rispetto a Gemini 3 Pro in molti compiti a lungo orizzonte e multimodali. Il vantaggio pratico per Codex è l’ottimizzazione per il coding agentico e le integrazioni IDE; tuttavia, il posizionamento in classifica e i vincitori dipendono dal compito e dal protocollo di valutazione.

Casi d'uso rappresentativi per le aziende

1. Refactoring e migrazioni su larga scala — Codex può gestire refactoring multi-file e sequenze di test iterative preservando l’intento di alto livello lungo sessioni prolungate.
2. Code review e remediation automatizzate — La capacità di ragionare su repository e di eseguire/convalidare patch lo rende adatto a revisioni automatiche delle PR, correzioni suggerite e rilevamento di regressioni.
3. Orchestrazione DevOps/CI — I miglioramenti di Terminal-bench indicano un’orchestrazione affidabile dei passaggi di build/test/deploy in flussi sandboxati.
4. Cybersecurity difensiva — Triage più rapido delle vulnerabilità, riproduzione di exploit per la validazione e lavoro CTF difensivo in ambienti controllati e auditati (nota: richiede un rigoroso controllo degli accessi).
5. Workflow da design a prototipo — Convertire mock/screenshot in prototipi front-end funzionanti e iterare in modo interattivo.

Come accedere all'API di GPT-5.2 Codex

Passaggio 1: registrati per ottenere la chiave API

Accedi a cometapi.com. Se non sei ancora utente, registrati prima. Entra nella tua console CometAPI. Ottieni la chiave API di accesso all’interfaccia. Clicca “Add Token” nella sezione dei token API del centro personale, ottieni la token key: sk-xxxxx e invia.

Passaggio 2: invia richieste all'API GPT 5.2 Codex

Seleziona l’endpoint “gpt-5.2-codex” per inviare la richiesta API e imposta il corpo della richiesta. Il metodo e il body della richiesta sono disponibili nella documentazione API del nostro sito. Il nostro sito fornisce anche test su Apifox per tua comodità. Sostituisci <YOUR_API_KEY> con la tua chiave CometAPI effettiva del tuo account. L’URL di base è Responses

Inserisci la tua domanda o richiesta nel campo content — a questo risponderà il modello . Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata.

Passaggio 3: recupera e verifica i risultati

Elabora la risposta dell’API per ottenere la risposta generata. Dopo l’elaborazione, l’API risponde con lo stato dell’attività e i dati di output.