Especificações técnicas do GPT 5.2 Codex
| Item | GPT-5.2-Codex (especificações públicas) |
|---|---|
| Model family | GPT-5.2 (variante Codex — otimizada para codificação agentiva). |
| Input types | Texto, Imagem (entradas de visão para capturas de tela/diagramas). |
| Output types | Texto (código, explicações, comandos, correções). |
| Context window | 400.000 tokens (suporte a contexto muito longo). |
| Max output tokens | 128.000 (por chamada). |
| Reasoning effort levels | low, medium, high, xhigh (controla o raciocínio interno/alocação de computação). |
| Knowledge cutoff | 31 de agosto de 2025 (data de corte de treinamento do modelo). |
| Parent family / variants | Família GPT-5.2: gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), [gpt-5.2-pro (Pro)]; Codex é uma variante otimizada para codificação agentiva. |
O que é o GPT-5.2-Codex
GPT-5.2-Codex é um derivado da família GPT-5.2 criado para fluxos de trabalho de engenharia de software profissional e tarefas de cibersegurança defensiva. Ele estende os aprimoramentos de uso geral do GPT-5.2 (melhor raciocínio com contexto longo, confiabilidade em chamadas de ferramentas e compreensão visual) com ajuste adicional e controles de segurança para codificação agentiva no mundo real: grandes refatorações, edições em escala de repositório, interação com terminal e interpretação de capturas de tela/diagramas comuns na engenharia.
Principais recursos do GPT-5.2 Codex
- Manipulação de contexto muito longo: a janela de 400k tokens torna viável raciocinar sobre repositórios inteiros, históricos longos de issues ou diffs de vários arquivos sem perder o contexto.
- Visão + código: gera, refatora e migra código em várias linguagens; melhor em grandes refatorações e edições multiarquivo em comparação com variantes Codex anteriores. A visão aprimorada permite interpretar capturas de tela, diagramas, gráficos e interfaces de UI compartilhadas em sessões de depuração — útil para depuração de front-end e engenharia reversa de bugs de UI.
- Competência agentiva/terminal: treinado e aferido para tarefas em terminal e fluxos de agentes (compilar, executar testes, instalar dependências, fazer commits). Demonstra capacidade de executar fluxos de compilação, orquestrar instalações de pacotes, configurar servidores e reproduzir etapas de ambiente de desenvolvimento quando recebe contexto de terminal. Avaliado no Terminal-Bench.
- Esforço de raciocínio configurável: modo
xhighpara solução de problemas profunda e multietapas (aloca mais computação interna quando a tarefa é complexa).
Desempenho em benchmarks do GPT-5.2 Codex
Relatórios da OpenAI indicam resultados de benchmark aprimorados para tarefas de codificação agentiva:
- SWE-Bench Pro: ~56,4% de acurácia em grandes tarefas reais de engenharia de software (relatado após o lançamento do GPT-5.2-Codex).
- Terminal-Bench 2.0: ~64% de acurácia em conjuntos de tarefas de terminal/agentivas.
(Esses números representam taxas agregadas de sucesso em tarefas complexas, em escala de repositório, usadas para avaliar capacidades de codificação agentiva.)
Como o GPT-5.2-Codex se compara a outros modelos
- vs GPT-5.2 (geral): o Codex é um ajuste especializado do GPT-5.2: mesmos aprimoramentos centrais (contexto longo, visão), mas com treinamento/otimização adicionais para codificação agentiva (operações de terminal, refatoração). Espere melhores edições multiarquivo, robustez no terminal e compatibilidade com ambientes Windows.
- vs GPT-5.1-Codex-Max: o GPT-5.2-Codex traz avanços em desempenho no Windows, compressão de contexto e visão; os benchmarks divulgados para 5.2 mostram melhorias no SWE-Bench Pro e Terminal-Bench em relação aos predecessores.
- vs modelos concorrentes (por exemplo, família Google Gemini): o GPT-5.2 é competitivo com, ou superior ao, Gemini 3 Pro em muitas tarefas multimodais e de longo prazo. A vantagem prática do Codex são suas otimizações para codificação agentiva e integrações com IDEs; contudo, a posição nos rankings e os vencedores variam conforme a tarefa e o protocolo de avaliação.
Casos de uso empresariais representativos
- Grandes refatorações e migrações — o Codex consegue gerenciar refatorações multiarquivo e sequências de testes iterativas preservando a intenção de alto nível ao longo de sessões longas.
- Revisão de código automatizada e remediação — a capacidade de raciocinar sobre repositórios e executar/validar patches o torna adequado para revisões de PR automatizadas, correções sugeridas e detecção de regressões.
- Orquestração DevOps/CI — melhorias no Terminal-Bench indicam orquestração confiável de etapas de build/teste/deploy em fluxos isolados.
- Cibersegurança defensiva — triagem mais rápida de vulnerabilidades, reprodução de exploits para validação e trabalho defensivo em CTFs em ambientes controlados e auditados (requer controle de acesso rigoroso).
- Fluxos de Design → protótipo — converte mockups/capturas de tela em protótipos front-end funcionais e itera de forma interativa.
Como acessar a API do GPT-5.2 Codex
Etapa 1: Cadastre-se para obter a chave de API
Faça login em cometapi.com. Se ainda não for usuário, registre-se primeiro. Acesse seu console CometAPI. Obtenha a credencial de acesso (API key) da interface. Clique em “Add Token” no token de API no centro pessoal, obtenha a chave de token: sk-xxxxx e envie.
Etapa 2: Envie solicitações para a API GPT 5.2 Codex
Selecione o endpoint “gpt-5.2-codex” para enviar a solicitação de API e defina o corpo da requisição. O método e o corpo da requisição são obtidos na nossa documentação de API no site. Nosso site também oferece testes no Apifox para sua conveniência. Substitua <YOUR_API_KEY> pela sua chave CometAPI real da sua conta. O URL base é Responses
Insira sua pergunta ou solicitação no campo de conteúdo — é isso que o modelo responderá. Processe a resposta da API para obter a resposta gerada.
Etapa 3: Recupere e verifique os resultados
Processe a resposta da API para obter a resposta gerada. Após o processamento, a API responde com o status da tarefa e os dados de saída.