O
Openai 14. 1. 2026
88 skóre

OpenAI: GPT-5.2-Codex

openai/gpt-5.2-codex

Špičkový nástroj pro náročné inženýrské úkoly, který ospravedlňuje svou cenu schopností řešit komplexní problémy autonomně a generovat rozsáhlé výstupy.

Killer Feature Možnost programově řídit úsilí modelu (reasoning effort) podle složitosti úkolu.
Skryté riziko Menší kontextové okno (400k) může vyžadovat sofistikovanější RAG pipeline pro práci s velkými codebase než u konkurence.
$1.75 / 1M vstup
$14 / 1M výstup
400k kontext
128k max výstup
Výborný hodnocení
textimage text Softwarové inženýrstvíRefactoring kóduArchitektonický návrh

📊 Benchmarky

💻 Programování
96
Výborný
🧠 Reasoning
92
Výborný
📏 Kontextové okno
75
Dobrý
💰 Cena/Výkon
70
Dobrý
🤖 Agentní schopnosti
88
Výborný
Celkové skóre 88/100

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Openai GPT-5.2-Codex
← Právě prohlížíte
Anthropic Claude Sonnet 4.5
GPT-5.2-Codex je levnější na vstupu ($1.75 vs $3.00) a mírně levnější na výstupu. Sonnet 4.5 má větší kontext (1M), ale Codex nabízí specializovanější nástroje pro řízení reasoningu a delší souvislý výstup.
Velmi podobná cenová hladina ($2.00 vs $1.75 vstup). Gemini dominuje v délce kontextu (1M+), Codex vítězí v přesnosti generování složitého kódu a integraci do workflow.
MistralAI Devstral 2512
Devstral je řádově levnější ($0.05 vs $1.75 vstup). Devstral je vhodný pro rychlé doplňování kódu (autocomplete), zatímco Codex je určen pro komplexní inženýrství a architekturu.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Refactoring legacy kódu
  • Generování kompletních modulů
  • Komplexní debugging s hlubokou analýzou

Nepoužívej když...

  • Jednoduché doplňování kódu (příliš drahé)
  • Analýza extrémně velkých monorepo nad 400k tokenů
Ideální pro:
Seniorní softwaroví inženýřiDevOps specialistéArchitekti systémů

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Výstupní kapacita

Max output 128k tokenů je výrazně vyšší než u většiny konkurence, což je kritické pro generování rozsáhlých souborů bez přerušení.

Řízení uvažování

Parametr `reasoning.effort` umožňuje vývojářům dynamicky volit mezi rychlou odezvou pro jednoduché funkce a hlubokou analýzou pro složitý debugging.

Steerability

Vysoká míra dodržování instrukcí a formátování, optimalizovaná pro integraci do IDE a CI/CD pipelines.

Slabé stránky

Kontextové okno

Kapacita 400 000 tokenů je sice robustní, ale zaostává za konkurencí (Gemini, Claude, Grok), která nabízí 1M až 2M tokenů pro analýzu celých repozitářů.

Cena

Ačkoliv levnější než Claude Opus, cena $14.00 za 1M výstupních tokenů je stále vysoká pro rutinní úkoly ve srovnání s modely jako Mistral Devstral.

📝 Detailní popis

GPT-5.2-Codex je vylepšená verze GPT-5.1-Codex optimalizovaná pro softwarové inženýrství a pracovní postupy kódování. Je navržena jak pro interaktivní vývojové relace, tak pro dlouhé, nezávislé provádění komplexních inženýrských úloh. Model podporuje vytváření projektů od začátku, vývoj funkcí, ladění, rozsáhlý refaktoring a revize kódu. Ve srovnání s GPT-5.1-Codex je 5.2-Codex lépe řiditelný, přesněji se drží pokynů vývojáře a produkuje čistší a kvalitnější výstupy kódu. Úsilí vynaložené na odvozování lze upravit pomocí parametru reasoning.effort. Přečtěte si dokumentaci zde

Codex se integruje do vývojářských prostředí, včetně CLI, rozšíření IDE, GitHubu a cloudových úloh. Dynamicky přizpůsobuje úsilí vynaložené na odvozování – poskytuje rychlé reakce pro malé úkoly a zároveň udržuje prodloužené, vícehodinové běhy pro velké projekty. Model je trénován k provádění strukturovaných revizí kódu, zachycování kritických chyb odvozováním závislostí a validací chování proti testům. Podporuje také multimodální vstupy, jako jsou obrázky nebo snímky obrazovky pro vývoj uživatelského rozhraní, a integruje používání nástrojů pro vyhledávání, instalaci závislostí a nastavení prostředí. Codex je určen specificky pro agentní kódovací aplikace.

Unikátní charakteristiky

GPT-5.2-Codex je specializovaný model optimalizovaný pro softwarové inženýrství, který kombinuje schopnosti generování kódu s nastavitelnou hloubkou uvažování (reasoning effort). Model podporuje extrémně dlouhý výstup až 128 000 tokenů, což umožňuje generování celých softwarových modulů v jednom průchodu.

Silné stránky

Výstupní kapacita

Max output 128k tokenů je výrazně vyšší než u většiny konkurence, což je kritické pro generování rozsáhlých souborů bez přerušení.

Řízení uvažování

Parametr reasoning.effort umožňuje vývojářům dynamicky volit mezi rychlou odezvou pro jednoduché funkce a hlubokou analýzou pro složitý debugging.

Steerability

Vysoká míra dodržování instrukcí a formátování, optimalizovaná pro integraci do IDE a CI/CD pipelines.

Slabé stránky

Kontextové okno

Kapacita 400 000 tokenů je sice robustní, ale zaostává za konkurencí (Gemini, Claude, Grok), která nabízí 1M až 2M tokenů pro analýzu celých repozitářů.

Cena

Ačkoliv levnější než Claude Opus, cena $14.00 za 1M výstupních tokenů je stále vysoká pro rutinní úkoly ve srovnání s modely jako Mistral Devstral.

🔗 Další modely od Openai