OpenAI: GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex är en OpenAI-modell i GPT-5.2-familjen, släppt av leverantören den 14 januari 2026. Det är en uppgraderad version av GPT-5.1-Codex, optimerad för mjukvaruutveckling och kodningsarbetsflöden. Den är utformad för att tjäna både interaktiva utvecklingssessioner och lång, oberoende körning av komplexa tekniska uppgifter. Den tillhör textkategorin, och dess fokus är kod snarare än allmän konversation, vilket formar resten av vad den gör bra.

Modellen tar emot text och bilder som indata och returnerar text som utdata. Dess kontextfönster är 400 000 tokens, och den maximala utdatan är 128 000 tokens. Bildindata är användbart när materialet du resonerar kring är en skärmbild, ett diagram eller en rendering av ett gränssnitt snarare än källtext. Kombinationen av ett stort kontextfönster och en stor utdatabudget innebär att du kan ge den en hel repository-del, en lång specifikation eller en omfattande stack trace och fortfarande få ett betydande svar tillbaka i ett anrop.

Dessa förmågor pekar mot en ganska specifik uppsättning användningsområden. Lång, oberoende körning av komplexa tekniska uppgifter gör den till en kandidat för flerstegsarbete som att läsa en kodbas, planera en ändring och genomföra den över många filer. Interaktiva sessioner passar den för arbetsflöden i stil med parprogrammering, refaktorering, testgenerering och felsökning från en trace eller en skärmbild av ett misslyckat bygge. Strukturerade utdata och verktygsstöd gör den användbar som resonemangskärna i en agent som läser filer, kör kommandon eller anropar andra tjänster. Bildindata utökar detta till uppgifter där den relevanta artefakten är visuell, till exempel att omvandla en designmockup eller ett diagram till kod.

Du anropar den via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id:t "openai/gpt-5.2-codex", så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med bara en ändring av bas-URL och nyckel. De parametrar som stöds i förfrågan är include_reasoning, max_completion_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, seed, structured_outputs, tool_choice, tools och verbosity. I praktiken låter reasoning_effort och verbosity dig byta övervägande och svarslängd mot latens, max_completion_tokens begränsar utdatan, response_format och structured_outputs begränsar svarets form, och tools med tool_choice kopplar in modellen i funktionsanrop. Seed hjälper när du vill ha repeterbar sampling.

Eftersom den är finjusterad för kodning kan en allmän chatmodell passa bättre för uppgifter utan teknisk komponent, såsom marknadsföringstext eller öppen konversation. Svarskvalitet och latens beror också på hur du ställer in reasoning_effort och verbosity, så det är värt att benchmarka dessa inställningar mot dina egna arbetsbelastningar innan du binder dig. Det finns ingen angiven begränsning av indatamodaliteter eller parametrar utöver vad som listas här.