Specyfikacja techniczna GPT 5.2 Codex
| Element | GPT-5.2-Codex (specyfikacja publiczna) |
|---|---|
| Rodzina modelu | GPT-5.2 (wariant Codex — zoptymalizowany pod kodowanie/zadania agentowe). |
| Typy wejść | Tekst, Obraz (wejścia wizyjne dla zrzutów ekranu/diagramów). |
| Typy wyjść | Tekst (kod, wyjaśnienia, polecenia, łatki). |
| Okno kontekstu | 400,000 tokenów (obsługa bardzo długiego kontekstu). |
| Maks. liczba tokenów wyjściowych | 128,000 (na wywołanie). |
| Poziomy nakładu rozumowania | low, medium, high, xhigh (kontroluje wewnętrzne rozumowanie/przydział mocy obliczeniowej). |
| Data graniczna wiedzy | 31 sierpnia 2025 (granica danych treningowych modelu). |
| Rodzina nadrzędna / warianty | Rodzina GPT-5.2: gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), gpt-5.2-pro (Pro); Codex to zoptymalizowany wariant do agentowego kodowania. |
Czym jest GPT-5.2-Codex
GPT-5.2-Codex to celowo zaprojektowana odmiana rodziny GPT-5.2 przeznaczona do profesjonalnych przepływów pracy w inżynierii oprogramowania oraz zadań z obszaru obronnego cyberbezpieczeństwa. Rozszerza ogólne ulepszenia GPT-5.2 (lepsze rozumowanie w długim kontekście, niezawodność wywołań narzędzi i rozumienie wizji) o dodatkowe strojenie i mechanizmy bezpieczeństwa dla agentowego kodowania w rzeczywistych warunkach: duże refaktoryzacje, edycje w skali repozytorium, interakcję z terminalem oraz interpretację zrzutów ekranu/diagramów powszechnie używanych w pracy inżynierskiej.
Najważniejsze funkcje GPT-5.2 Codex
- Obsługa bardzo długiego kontekstu: okno 400k tokenów umożliwia rozumowanie w poprzek całych repozytoriów, długich historii zgłoszeń czy wieloplikowych diffów bez utraty kontekstu.
- Wizja + kod: Generuje, refaktoryzuje i migruje kod w wielu językach; lepsza niż wcześniejsze warianty Codex w dużych refaktoryzacjach i edycjach wieloplikowych. Ulepszona wizja pozwala interpretować zrzuty ekranu, diagramy, wykresy i interfejsy udostępniane podczas debugowania — przydatne w debugowaniu frontendu i wstecznej analizie błędów UI.
- Kompetencje agentowe/terminalowe: Trenowany i benchmarkowany pod zadania terminalowe i przepływy agentowe (kompilacja, uruchamianie testów, instalacja zależności, tworzenie commitów). Wykazuje zdolność do uruchamiania procesów kompilacji, orkiestracji instalacji pakietów, konfigurowania serwerów oraz odtwarzania kroków środowiska deweloperskiego na podstawie kontekstu terminala. Testowany na Terminal-Bench.
- Konfigurowalny nakład rozumowania: tryb
xhighdo głębokiego, wieloetapowego rozwiązywania problemów (alokuje więcej wewnętrznych obliczeń/kroków przy złożonych zadaniach).
Wyniki benchmarków GPT-5.2 Codex
Raporty OpenAI wskazują na poprawę wyników benchmarków w zadaniach agentowego kodowania:
- SWE-Bench Pro: ~56.4% skuteczności na dużych, rzeczywistych zadaniach inżynierii oprogramowania (raportowane po wydaniu dla GPT-5.2-Codex).
- Terminal-Bench 2.0: ~64% skuteczności w zestawach zadań terminalowych/agentowych.
(Przedstawione wartości to zgłoszone zagregowane wskaźniki powodzenia zadań w złożonych benchmarkach w skali repozytorium, używanych do oceny możliwości agentowego kodowania.)
Jak GPT-5.2-Codex wypada na tle innych modeli
- vs GPT-5.2 (general): Codex to wyspecjalizowane strojenie GPT-5.2: te same ulepszenia rdzeniowe (długi kontekst, wizja), lecz dodatkowa optymalizacja pod agentowe kodowanie (operacje terminalowe, refaktoryzacje). Oczekuj lepszych edycji wieloplikowych, większej odporności w terminalu i lepszej zgodności ze środowiskiem Windows.
- vs GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex poprawia działanie na Windows, kompresję kontekstu i wizję; raportowane wyniki 5.2 pokazują poprawę na SWE-Bench Pro i Terminal-Bench względem poprzedników.
- vs konkurencyjne modele (np. rodzina Google Gemini): GPT-5.2 jest konkurencyjny lub lepszy od Gemini 3 Pro w wielu zadaniach długohoryzontowych i multimodalnych. Praktyczną przewagą Codex są optymalizacje pod agentowe kodowanie i integracje z IDE; jednak pozycja w rankingach i zwycięzcy zależą od zadania i protokołu ewaluacji.
Przykładowe zastosowania dla przedsiębiorstw
- Refaktoryzacje i migracje na dużą skalę — Codex potrafi prowadzić refaktoryzacje wieloplikowe i iteracyjne sekwencje testów, zachowując zamysł na wysokim poziomie w długich sesjach.
- Zautomatyzowany przegląd kodu i remediacja — Zdolność Codex do rozumowania w poprzek repozytoriów oraz uruchamiania/walidacji łatek czyni go odpowiednim do automatycznych przeglądów PR, sugerowania poprawek i wykrywania regresji.
- Orkiestracja DevOps / CI — Ulepszenia potwierdzone w Terminal-Bench wskazują na niezawodną orkiestrację kroków build/test/deploy w odizolowanych przepływach.
- Obronne cyberbezpieczeństwo — Szybsza triage podatności, odtwarzanie exploitów do walidacji oraz defensywna praca CTF w kontrolowanych, audytowanych środowiskach (uwaga: wymaga ścisłej kontroli dostępu).
- Przepływy od projektu do prototypu — Konwersja makiet/zrzutów ekranu na działające prototypy frontendu i interaktywna iteracja.
Jak uzyskać dostęp do API GPT-5.2 Codex
Krok 1: Zarejestruj klucz API
Zaloguj się na cometapi.com. Jeśli nie jesteś jeszcze naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj. Zaloguj się do konsoli CometAPI. Uzyskaj klucz API (poświadczenie dostępu) do interfejsu. Kliknij „Add Token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokenu: sk-xxxxx i zatwierdź.
Krok 2: Wysyłaj żądania do API GPT 5.2 Codex
Wybierz endpoint „gpt-5.2-codex”, aby wysłać żądanie do API i ustaw body żądania. Metodę i body żądania znajdziesz w dokumentacji API na naszej stronie. Dla wygody udostępniamy także test w Apifox. Zastąp <YOUR_API_KEY> swoim rzeczywistym kluczem CometAPI z konta. base url is Responses
Wstaw swoje pytanie lub prośbę do pola content — na to odpowie model. Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.
Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki
Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź. Po przetworzeniu API zwraca status zadania i dane wyjściowe.