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OpenAI: GPT-5.2-Codex
openai/gpt-5.2-codex
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
GPT-5.2-Codex é um modelo da OpenAI voltado a programação que aparece no catálogo da OpenRouter como sucessor aprimorado do GPT-5.1-Codex, destinado a fluxos de engenharia de software. Segundo o catálogo, foi projetado tanto para sessões interativas de desenvolvimento quanto para a execução autônoma e prolongada de tarefas de engenharia complexas. Aceita entrada de texto e imagem, retorna texto e informa uma janela de contexto de 400 mil tokens. O raciocínio é obrigatório, com vários níveis de esforço, e há suporte a ferramentas e saídas estruturadas. A OpenRouter também reporta resultados do Design Arena em categorias de agentes. Nenhum model card independente foi incluído neste pacote de fontes; recomenda-se validar essas alegações em cargas de trabalho reais.[1]
Pontos fortes
- O catálogo o descreve como otimizado para engenharia de software, com sessões interativas e execução autônoma prolongada de tarefas.[1]
- Aceita entrada de imagem além de texto e informa uma ampla janela de contexto de 400 mil tokens.[1]
- Suporta ferramentas, saídas estruturadas e níveis ajustáveis de esforço de raciocínio, conforme os parâmetros do catálogo.[1]
Limitações
- A evidência se limita ao catálogo da OpenRouter; nenhum model card independente foi fornecido, portanto as capacidades são apenas as reportadas pelo catálogo.[1]
- Os dados de benchmark do catálogo cobrem apenas categorias de agentes do Design Arena, e campos como o corte de conhecimento são desconhecidos.[1]
- Segundo o catálogo, o raciocínio é obrigatório e não pode ser desativado.[1]
Onde usar
- Fluxos de codificação agêntica e tarefas de engenharia em várias etapas, alinhados ao foco declarado pelo catálogo; valide na sua própria carga de trabalho.[1]
- Assistência interativa de programação, como sessões de programação em par, coerente com a descrição do catálogo.[1]
- Pipelines com chamadas de ferramentas que exijam saídas estruturadas, dados os parâmetros suportados.[1]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · OpenAI: GPT-5.2-CodexFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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....
Especificações
- ID do modelo
- openai/gpt-5.2-codex
- ID canônico
- openai/gpt-5.2-codex-20260114
- Criador
- openai
- Adicionado ao OpenRouter
- 14.01.2026
- Comprimento de contexto
- 400,000
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.75 / saída $14
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | agents · androidnativetaxa de vitória 47.5% · posição 19 | 1,176Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktaxa de vitória 37.2% · posição 43 | 971Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · godotgamedevtaxa de vitória 47.8% · posição 23 | 1,142Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstaxa de vitória 46.6% · posição 45 | 1,084Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstaxa de vitória 39.6% · posição 44 | 1,032Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure | 400,000 | $1.75 | $14 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.