GPT-5.2-Codex: OpenAI-јев агентни модел за кодирање

Резултати перформанси GPT-5.2-Codex

OpenAI је објавио GPT-5.2-Codex 14. јануара 2026, пет недеља после основног модела GPT-5.2. Усмерен је на агентно кодирање: вишекорачне сесије где модел планира, пише код, покреће тестове и итерира над грешкама.

Модел постиже 56,4% на SWE-Bench Pro (напредак од 55,6% основног GPT-5.2) и 64,0% на Terminal-Bench 2.0 (напредак од 62,2%). Оба теста испитују реалне задатке кодирања, не изоловано генерисање кода.

GPT-5.2-Codex против GPT-5.2 против Claude Opus 4.6

Тест	GPT-5.2-Codex	GPT-5.2	Claude Opus 4.6
SWE-Bench Pro	56,4%	55,6%	—
Terminal-Bench 2.0	64,0%	62,2%	#1
Контекстни прозор (улаз)	400K	128K	200K (1M бета)
Излазни токени	128K	128K	128K

GPT-5.2-Codex балансира цену и перформансе. Claude Opus 4.6 води на Terminal-Bench 2.0 и Humanity's Last Exam, док GPT-5.2-Codex конкурише ценом и величином контекстног прозора.

Кључне функције за програмере

Компресија контекста

Као и функција компресије Claude Opus 4.6, GPT-5.2-Codex компримује ранији контекст уз очување стања задатка. Ово омогућава вишесатне сесије кодирања где модел прати цео пројекат чак и када конверзација премаши контекстни прозор.

Завршавање задатака дугог временског опсега

Модел је оптимизован за задатке који обухватају много корака: обимне рефакторизације, миграције кодних база и имплементације функционалности у више датотека. Када приступ не успе, GPT-5.2-Codex се прилагођава и покушава поново уместо да задатак покреће испочетка.

Уграђена детекција рањивости

GPT-5.2-Codex укључује детекцију рањивости током генерисања кода. Тимови којима треба дубље скенирање могу користити наменске алате као што је Claude Code Security, који нуди вишеступањску верификацију са филтрирањем лажно позитивних резултата.

Подршка за Windows окружење

OpenAI је побољшао перформансе GPT-5.2-Codex у Windows развојном окружењу, решавајући Unix-центричну оптимизацију ранијих модела.

Цене GPT-5.2-Codex

Ниво	Цена по милиону токена
Улаз	$1,75
Излаз	$14,00
Кеширан улаз	$0,175 (90% попуста)

GPT-5.2-Codex је доступан на свим Codex платформама за плаћене ChatGPT кориснике и као самостални АПИ модел.

Шта GPT-5.2-Codex значи за агентно кодирање

Објављивање одражава прелаз целе индустрије од допуњавања кода ка трајним агентима за кодирање. OpenAI-јев Codex, Anthropic-ов Claude Code и GitHub Agentic Workflows сви циљају на вишекорачне инжењерске задатке уз минималну људску интервенцију.

Često postavljana pitanja

Шта је GPT-5.2-Codex?

GPT-5.2-Codex је OpenAI-јева варијанта модела GPT-5.2 оптимизована за кодирање, објављена 14. јануара 2026. Направљена је посебно за агентне токове рада кодирања где модел води дуготрајне, вишекорачне сесије софтверског инжењерства. Постиже 56,4% на SWE-Bench Pro и 64,0% на Terminal-Bench 2.0, побољшавајући 55,6% и 62,2% основног модела GPT-5.2. Модел подржава контекстни прозор од 400K улазних и 128K излазних токена.

Колико кошта GPT-5.2-Codex?

GPT-5.2-Codex кошта $1,75 по милиону улазних токена и $14 по милиону излазних токена. Кеширани улази добијају 90% попуста, што даје ефективну цену од $0,175 по милиону токена. Ово је знатно јефтиније од Claude Opus 4.6 по $5/$25 по милиону токена, иако се модели разликују у перформансама и скупу функција.

Шта је компресија контекста у GPT-5.2-Codex?

Компресија контекста је функција која компримује ранији контекст конверзације уз очување критичног стања задатка. Ово омогућава GPT-5.2-Codex да одржава вишесатне сесије кодирања без губљења прегледа над обимом пројекта. Када се сесија приближи ограничењу контекстног прозора, модел сажима старији контекст уместо да га одбацује, омогућавајући дуже и сложеније задатке кодирања без поновног покретања.

Како се GPT-5.2-Codex пореди са Claude Opus 4.6?

На Terminal-Bench 2.0 Claude Opus 4.6 држи највиши резултат, испред GPT-5.2-Codex са 64,0%. На SWE-Bench Pro GPT-5.2-Codex постиже 56,4%. Два модела заузимају различите приступе: GPT-5.2-Codex нуди већи улазни контекст (400K токена наспрам Claude-ових 200K стандардно) и нижу цену, док Claude Opus 4.6 нуди тимове агената и више резултате на тестовима закључивања као што је Humanity's Last Exam.