GPT 5.2 Codex の技術仕様
| 項目 | GPT-5.2-Codex（公開仕様） |
|---|---|
| モデルファミリー | GPT-5.2（Codex バリアント — コーディング／エージェント用途に最適化）。 |
| 入力タイプ | テキスト、画像（スクリーンショット／図のビジョン入力）。 |
| 出力タイプ | テキスト（コード、説明、コマンド、パッチ）。 |
| コンテキストウィンドウ | 400,000 トークン（超長文脈対応）。 |
| 最大出力トークン数 | 128,000（呼び出しあたり）。 |
| 推論努力レベル | low, medium, high, xhigh（内部の推論／計算資源の配分を制御）。 |
| 知識のカットオフ日 | 2025年8月31日（モデルの学習カットオフ）。 |
| 親ファミリー／バリアント | GPT-5.2 ファミリー： gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), [gpt-5.2-pro (Pro)]; Codex はエージェント指向のコーディング向けに最適化されたバリアント。 |
GPT-5.2-Codex とは
GPT-5.2-Codex は、GPT-5.2 ファミリーをベースに、プロフェッショナルなソフトウェアエンジニアリングのワークフローとディフェンシブなサイバーセキュリティ業務に向けて設計された目的特化型モデルです。GPT-5.2 の汎用的な強化点（長文脈推論の改善、ツール呼び出しの信頼性、ビジョン理解）に加え、実運用のエージェント型コーディング向けの追加チューニングと安全制御を備えています。具体的には、大規模リファクタリング、リポジトリ規模の編集、ターミナル連携、エンジニアリングで共有されることの多いスクリーンショット／図の解釈を強化しています。
GPT-5.2 Codex の主な特長
- 超大規模コンテキスト処理: 400k トークンのウィンドウにより、リポジトリ全体、長い課題履歴、複数ファイルの差分などをコンテキストを失わずに横断的に推論可能。
- ビジョン＋コード: 複数言語に跨るコードの生成・リファクタ・マイグレーションに対応。従来の Codex 系より大規模リファクタや多ファイル編集に強み。ビジョン理解の改善により、デバッグ時に共有されるスクリーンショット、図、チャート、UI 画面を解釈して前端デバッグや UI バグのリバースエンジニアリングに有用。
- エージェント／ターミナル適性: ターミナル作業やエージェントワークフロー（コンパイル、テスト実行、依存関係のインストール、コミット作成）に最適化。コンパイルフローの実行、パッケージインストールのオーケストレーション、サーバー構成、ターミナル文脈に基づく開発環境の再現に習熟。Terminal-Bench でベンチマーク済み。
- 推論負荷の調整可能性:
xhighモードにより、複雑なタスクで内部計算ステップを多く割り当てる深い多段推論が可能。
GPT-5.2 Codex のベンチマーク性能
OpenAI の報告では、エージェント型コーディング課題におけるベンチマーク結果が向上しています。
- SWE-Bench Pro: 実世界の大規模ソフトウェア工学課題での正解率 約56.4%（GPT-5.2-Codex のリリース後に報告）。
- Terminal-Bench 2.0: ターミナル／エージェント課題セットでの正解率 約64%。
（いずれも、エージェント型コーディング能力を評価するリポジトリ規模の複雑なベンチマークにおける集計的な達成率を示します。）
他モデルとの比較（GPT-5.2-Codex）
- vs GPT-5.2（汎用）: Codex は GPT-5.2 を基盤に、ターミナル操作やリファクタリングなどエージェント型コーディング向けの追加最適化を実施。複数ファイル編集、ターミナルでの堅牢性、Windows 環境での互換性が向上。
- vs GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex は Windows での性能、コンテキスト圧縮、ビジョン能力を強化。SWE-Bench Pro と Terminal-Bench の指標でも 5.1 系より改善が報告。
- vs 競合モデル（例: Google Gemini ファミリー）: 長期的かつマルチモーダルなタスクで Gemini 3 Pro と同等以上に競合。実務での優位性はエージェント型コーディング最適化と IDE 連携にあり。ただしリーダーボードでの順位はタスクや評価プロトコルに依存。
代表的なエンタープライズ用途
- 大規模リファクタとマイグレーション — 複数ファイルのリファクタリングと反復テストを管理し、長いセッションでも高レベルの意図を維持。
- 自動コードレビューと修復 — リポジトリ横断の推論とパッチの実行／検証能力により、自動 PR レビュー、修正提案、リグレッション検出に適合。
- DevOps／CI オーケストレーション — Terminal-Bench の改善により、サンドボックス内でのビルド／テスト／デプロイ手順の信頼性あるオーケストレーションが可能。
- 防御的サイバーセキュリティ — 脆弱性の迅速なトリアージ、検証目的のエクスプロイト再現、防御系 CTF 作業を支援（注: 厳格なアクセス制御が必要）。
- デザインからプロトタイプへ — モックやスクリーンショットを機能的なフロントエンドのプロトタイプへ変換し、対話的に反復。
GPT-5.2 Codex API の利用方法
ステップ 1: API キーの取得
cometapi.com にログインします。未登録の場合は先に登録してください。CometAPI コンソール にサインインし、インターフェースのアクセス認証 API キーを取得します。個人センターの API token で「Add Token」をクリックし、トークンキー: sk-xxxxx を取得して送信します。
ステップ 2: GPT 5.2 Codex API へリクエスト送信
API リクエストを送信する際は、エンドポイント「gpt-5.2-codex」を選択し、リクエストボディを設定します。リクエスト方式とボディは当社ウェブサイトの API ドキュメントで確認できます。Apifox によるテストも提供しています。<YOUR_API_KEY> をアカウントの実際の CometAPI キーに置き換えてください。ベースURLは Responses です。
質問やリクエストは content フィールドに挿入します（モデルはこの内容に応答します）。API レスポンスを処理して生成結果を取得します。
ステップ 3: 結果の取得と検証
API レスポンスを処理して生成結果を取得します。処理後、API はタスクのステータスと出力データを返します。