Технические характеристики GPT 5.2 Codex
| Параметр | GPT-5.2-Codex (публичные спецификации) |
|---|---|
| Семейство моделей | GPT-5.2 (вариант Codex — оптимизирован для программирования/агентных задач). |
| Типы входных данных | Текст, Изображение (визуальные входы для скриншотов/диаграмм). |
| Типы выходных данных | Текст (код, объяснения, команды, патчи). |
| Контекстное окно | 400 000 токенов (поддержка очень длинного контекста). |
| Максимум токенов на вывод | 128 000 (за один вызов). |
| Уровни усилий на рассуждение | low, medium, high, xhigh (управляют внутренними рассуждениями/распределением вычислительных ресурсов). |
| Дата отсечения знаний | 31 августа 2025 (дата завершения обучения модели). |
| Родительское семейство / варианты | Семейство GPT-5.2: gpt-5.2 (Thinking), gpt-5.2-chat-latest (Instant), [gpt-5.2-pro (Pro)]; Codex — оптимизированный вариант для агентного программирования. |
Что такое GPT-5.2-Codex
GPT-5.2-Codex — специализированная производная семейства GPT-5.2, созданная для профессиональных рабочих процессов разработки программного обеспечения и задач защитной кибербезопасности. Она расширяет общие улучшения GPT-5.2 (улучшенное долгоконтекстное рассуждение, надежность вызова инструментов и понимание изображений) дополнительной настройкой и механизмами безопасности для реального агентного программирования: крупные рефакторинги, правки в масштабах репозитория, взаимодействие с терминалом, а также интерпретация скриншотов/диаграмм, обычно используемых инженерами.
Основные возможности GPT-5.2 Codex
- Поддержка очень длинного контекста: окно в 400 000 токенов позволяет рассуждать о целых репозиториях, длинной истории задач или мультифайловых диффах без потери контекста.
- Зрение + код: генерирует, рефакторит и мигрирует код на разных языках; лучше справляется с крупными рефакторингами и мультифайловыми правками по сравнению с предыдущими вариантами Codex. Улучшенное понимание изображений позволяет интерпретировать скриншоты, диаграммы, графики и элементы интерфейса, что полезно при отладке фронтенда и обратном анализе UI-ошибок.
- Компетентность в агентных/терминальных сценариях: обучена и протестирована на терминальных задачах и агентных рабочих процессах (сборка, запуск тестов, установка зависимостей, создание коммитов). Демонстрирует способность запускать процессы компиляции, оркестрировать установку пакетов, настраивать серверы и воспроизводить шаги окружения разработки при наличии контекста терминала. Оценена на Terminal-Bench.
- Настраиваемая глубина рассуждений: режим
xhighдля глубокого многошагового решения задач (выделяет больше внутренних вычислений/шагов при высокой сложности).
Показатели на бенчмарках GPT-5.2 Codex
По отчетам OpenAI отмечены улучшенные результаты на задачах агентного программирования:
- SWE-Bench Pro: ~56.4% точности на крупных реальных задачах разработки ПО (сообщалось после релиза GPT-5.2-Codex).
- Terminal-Bench 2.0: ~64% точности на наборах терминальных/агентных задач.
(Это агрегированные показатели успешности на сложных задачах масштаба репозитория, применяемые для оценки агентных возможностей программирования.)
Сравнение GPT-5.2-Codex с другими моделями
- по сравнению с GPT-5.2 (общего назначения): Codex — специализированная настройка GPT-5.2: те же базовые улучшения (длинный контекст, зрение), плюс дополнительное обучение/оптимизация для агентного программирования (терминальные операции, рефакторинг). Ожидается лучшая работа с мультифайловыми правками, устойчивость в терминале и совместимость с Windows.
- по сравнению с GPT-5.1-Codex-Max: GPT-5.2-Codex улучшает работу в Windows, сжатие контекста и зрение; для 5.2 сообщаются улучшения на SWE-Bench Pro и Terminal-Bench относительно предшественников.
- по сравнению с конкурирующими моделями (например, семейство Google Gemini): GPT-5.2 сопоставим или опережает Gemini 3 Pro во многих задачах с длинным горизонтом и мультимодальностью. Практическое преимущество Codex — оптимизации для агентного программирования и интеграции с IDE; однако положение в рейтингах зависит от задачи и методики оценки.
Типичные корпоративные сценарии использования
- Крупномасштабные рефакторинги и миграции — Codex способен управлять мультифайловыми рефакторингами и итерационными последовательностями тестирования, сохраняя высокоуровневое намерение в течение длинных сессий.
- Автоматизированное ревью кода и ремедиация — способность Codex рассуждать на уровне репозитория и запускать/валидировать патчи делает его подходящим для автоматизированных обзоров PR, предлагаемых исправлений и обнаружения регрессий.
- Оркестрация DevOps / CI — улучшения на Terminal-Bench указывают на надежную оркестрацию шагов сборки/тестирования/деплоя в изолированных потоках.
- Защитная кибербезопасность — более быстрая триаж уязвимостей, воспроизведение эксплойтов для валидации и защитные CTF в контролируемых, аудируемых средах (требуются строгие политики доступа).
- От дизайна к прототипу — преобразование мокапов/скриншотов во функциональные фронтенд-прототипы с интерактивной итерацией.
Как получить доступ к API GPT-5.2 Codex
Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения API-ключа
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учетные данные доступа — API-ключ интерфейса. Нажмите "Add Token" в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправьте запросы к API GPT 5.2 Codex
Выберите эндпоинт “gpt-5.2-codex” для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод и тело запроса берутся из документации API на нашем сайте. Для удобства на сайте также доступен тест в Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Responses
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — на него модель и ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.