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OpenAI: GPT-5.2-Codex
openai/gpt-5.2-codex
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
GPT-5.2-Codex es un modelo de OpenAI orientado a programación que figura en el catálogo de OpenRouter como sucesor mejorado de GPT-5.1-Codex, dirigido a flujos de trabajo de ingeniería de software. Según el catálogo, está pensado tanto para sesiones interactivas de desarrollo como para la ejecución autónoma y prolongada de tareas de ingeniería complejas. Acepta texto e imagen como entrada, devuelve texto y declara una ventana de contexto de 400.000 tokens. El razonamiento es obligatorio, con varios niveles de esfuerzo, y admite herramientas y salidas estructuradas. OpenRouter también reporta resultados de Design Arena en categorías de agentes. No se incluyó una ficha de modelo independiente en este paquete de fuentes, por lo que conviene validar estas afirmaciones en cargas de trabajo reales.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo lo describe optimizado para ingeniería de software, con sesiones interactivas y ejecución autónoma prolongada de tareas.[1]
- Acepta entrada de imagen además de texto y declara una amplia ventana de contexto de 400.000 tokens.[1]
- Admite herramientas, salidas estructuradas y niveles ajustables de esfuerzo de razonamiento, según los parámetros del catálogo.[1]
Limitaciones
- La evidencia se limita al catálogo de OpenRouter; no se proporcionó una ficha independiente, por lo que las capacidades son solo las reportadas por el catálogo.[1]
- Los datos de benchmarks del catálogo cubren solo categorías de agentes de Design Arena, y campos como la fecha de corte de conocimiento se desconocen.[1]
- Según el catálogo, el razonamiento es obligatorio y no puede desactivarse.[1]
Dónde utilizarlo
- Flujos de trabajo de programación agéntica y tareas de ingeniería en varios pasos, acordes con el enfoque declarado por el catálogo; valide en su propia carga de trabajo.[1]
- Asistencia interactiva de programación, como sesiones de pair programming, coherente con la descripción del catálogo.[1]
- Pipelines con llamadas a herramientas que requieran salidas estructuradas, dados los parámetros admitidos.[1]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.2-CodexFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
GPT-5.2-Codex is an upgraded version of GPT-5.1-Codex optimized for software engineering and coding workflows. It is designed for both interactive development sessions and long, independent execution of complex engineering tasks....
Especificaciones
- ID del modelo
- openai/gpt-5.2-codex
- ID canónico
- openai/gpt-5.2-codex-20260114
- Creador
- openai
- Añadido a OpenRouter
- 14.01.2026
- Longitud de contexto
- 400,000
- Modalidad
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.75 / salida $14
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 47.5% · posición 19 | 1,176Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 37.2% · posición 43 | 971Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtasa de victoria 47.8% · posición 23 | 1,142Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 46.6% · posición 45 | 1,084Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 39.6% · posición 44 | 1,032Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 400,000 | $1.75 | $14 | — | — | — |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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