OpenAI: GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex is een OpenAI-model in de GPT-5.2-familie, uitgebracht door de provider op 14 januari 2026. Het is een verbeterde versie van GPT-5.1-Codex, geoptimaliseerd voor software-engineering en coding-workflows. Het is ontworpen voor zowel interactieve developmentsessies als langdurige, zelfstandige uitvoering van complexe engineeringtaken. Het valt in de tekstcategorie en richt zich op code in plaats van algemene gesprekken, wat de rest van zijn sterke punten bepaalt.

Het model accepteert tekst en afbeeldingen als invoer en retourneert tekst als uitvoer. Het contextvenster is 400.000 tokens en de maximale uitvoer is 128.000 tokens. Beeldinvoer is nuttig wanneer het materiaal waarover je redeneert een screenshot, een diagram of een weergave van een interface is in plaats van brontekst. De combinatie van een groot contextvenster en een groot uitvoerbudget betekent dat je er een volledig stuk repository, een lange specificatie of een uitgebreide stack trace aan kunt geven en nog steeds een substantieel antwoord terugkrijgt in één aanroep.

Die mogelijkheden wijzen op een tamelijk specifieke set toepassingen. Langdurige, zelfstandige uitvoering van complexe engineeringtaken maakt het geschikt voor meerstaps werk, zoals het lezen van een codebase, het plannen van een wijziging en het doorvoeren daarvan over vele bestanden. Interactieve sessies maken het geschikt voor pair-programming-achtige workflows, refactoring, het genereren van tests en debugging op basis van een trace of een screenshot van een mislukte build. Gestructureerde uitvoer en toolondersteuning maken het bruikbaar als de redeneerkern van een agent die bestanden leest, opdrachten uitvoert of andere services aanroept. Beeldinvoer breidt dit uit naar taken waarbij het relevante artefact visueel is, bijvoorbeeld het omzetten van een designmockup of een diagram naar code.

Je roept het aan via de OpenAI-compatibele API van api14 met het model-id "openai/gpt-5.2-codex", dus bestaande OpenAI SDKs en clients werken met alleen een wijziging van de base URL en key. De ondersteunde aanvraagparameters zijn include_reasoning, max_completion_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools en verbosity. In de praktijk kun je met reasoning_effort en verbosity de afweging maken tussen overdenking en antwoordlengte enerzijds en latentie anderzijds, begrenst max_completion_tokens de uitvoer, beperken response_format en structured_outputs de vorm van het antwoord, en koppelen tools met tool_choice het model aan function calling. Seed helpt wanneer je herhaalbare sampling wilt.

Omdat het is afgestemd op codering, kan een algemeen chatmodel beter passen voor taken zonder engineeringcomponent, zoals marketingteksten of open gesprekken. De antwoordkwaliteit en latentie hangen ook af van hoe je reasoning_effort en verbosity instelt, dus het is de moeite waard om die instellingen te benchmarken tegen je eigen workloads voordat je je vastlegt. Er is geen vermelde beperking op de invoermodaliteiten of parameters buiten wat hier wordt genoemd.