GPT-5.2 Codex (Xhigh) aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 400k tokens, com conhecimento até agosto de 2025.

O preço do GPT-5.2 Codex (Xhigh) é de $1.75 por 1M de tokens de entrada (preço moderado, mediana: $2.00) e $14.00 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $10.00).

Raciocínio	Sim
Modalidade de entrada	Compatível com: texto e imagem
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Data-limite do conhecimento	31 de ago. de 2025
Janela de contexto	400k ~600 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Tempo por tarefa

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Custo por tarefa

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Avaliações

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Ver mais

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Desempenho

Medido pelo tempo por tarefa (minutos), pela velocidade de saída (tokens por segundo), pelo tempo até o primeiro token da resposta final e pelo tempo até o primeiro token (segundos)

Tempo por tarefa do Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Velocidade de saída

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Tempo até o primeiro token da resposta final

Segundos até receber o primeiro token da resposta final · Inclui o tempo de “pensamento” dos modelos de raciocínio

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Mais detalhes

								Pesos
GPT-5.2 Codex (Xhigh)	OpenAI	-	-	400k	$1.87	-	67	Não disponível

Mais lançamentos de OpenAI

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o GPT-5.2 Codex

O GPT-5.2 Codex foi lançado em 11 de dezembro de 2025.

OpenAI criou o GPT-5.2 Codex.

GPT-5.2 Codex tem um tempo até o primeiro token da resposta final de 62.83s (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado na faixa superior em comparação com outros modelos em uma faixa de preço semelhante (mediana: 13.66s).

GPT-5.2 Codex custa $1.75 por 1M de tokens de entrada (melhor que a média, mediana: $2.00) e $14.00 por 1M de tokens de saída (um pouco acima da média, mediana: $10.00), com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo.

GPT-5.2 Codex custa $1.75 por 1M de tokens de entrada e $14.00 por 1M de tokens de saída (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $1.87 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores

Sim, o GPT-5.2 Codex é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.

GPT-5.2 Codex aceita entrada em texto e imagem.

GPT-5.2 Codex permite saída em texto.

Sim, o GPT-5.2 Codex aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.

Sim, o GPT-5.2 Codex é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.

GPT-5.2 Codex tem uma janela de contexto de 400k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Não, o GPT-5.2 Codex é proprietário. Os pesos não estão disponíveis publicamente.

GPT-5.2 Codex é um modelo proprietário, e OpenAI não divulgou o tamanho nem o número de parâmetros do modelo.

A data-limite do conhecimento do GPT-5.2 Codex é agosto de 2025. Os dados de treinamento do modelo incluem informações até essa data.

Sim, o GPT-5.2 Codex está disponível por API em 1 provedor. Comparar provedores de API

GPT-5.2 Codex está disponível em 1 provedor de API. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do GPT-5.2 Codex

Resumo do modelo

Verbosidade

Especificações técnicas

242 modelos nesta classe

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Cache Hit

Desempenho

Tempo por tarefa do Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Velocidade de saída

End-to-End Output Speed

Tempo até o primeiro token da resposta final

Time to First Answer Token

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Mais detalhes

Mais lançamentos de OpenAI

Perguntas frequentes

Quando o GPT-5.2 Codex foi lançado?

Quem criou o GPT-5.2 Codex?

Qual é a latência do GPT-5.2 Codex?

Quanto custa o GPT-5.2 Codex?

Qual é o preço da API do GPT-5.2 Codex?

O GPT-5.2 Codex é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o GPT-5.2 Codex aceita?

Quais modalidades de saída o GPT-5.2 Codex aceita?

O GPT-5.2 Codex consegue processar imagens?

O GPT-5.2 Codex é multimodal?

Qual é a janela de contexto do GPT-5.2 Codex?

O GPT-5.2 Codex é de código aberto?

Quantos parâmetros o GPT-5.2 Codex tem?

Qual é a data-limite do conhecimento do GPT-5.2 Codex?

O GPT-5.2 Codex está disponível por API?

Onde posso usar o GPT-5.2 Codex?