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OpenAI

GPT-5.2-Codex

GPT-5.2-Codex ist OpenAIs Coding-Variante von GPT-5.2 für Agenten. Es eignet sich für Refactors, Migrationen und lange Coding-Aufgaben.

API-Preis In / Out
$1,75 / $14
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,175
Kontextfenster
400kTokens
Maximaler Output: 128.000 Tokens

GPT-5.2-Codex im Überblick

Spezialist für Agentic Coding

GPT-5.2-Codex ist laut OpenAI auf Agentic Coding in Codex und ähnlichen Umgebungen optimiert, mit Context Compaction für lange Aufgaben und besserer Leistung bei Refactors und Migrationen. Auf SWE-bench Pro (Public) erreicht es im Scale-Leaderboard 41,04 %, GPT-5.2 kommt dort auf 29,94 %. Die API kostet $1,75 Input und $14 Output je 1 Mio. Tokens.

  • Agentic Coding
  • Refactoring
  • Code-Migration
  • Lange Coding-Tasks
  • Coding-Produkte

Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.

Was du abwägen solltest

  • Teurer als der Vorgänger. GPT-5.2-Codex kostet $1,75 Input und $14 Output je 1 Mio. Tokens. GPT-5.1-Codex liegt bei $1,25 und $10.
  • Eingeschränkte API. Laut OpenAI-Dokumentation läuft das Modell nur über die Responses API. Chat Completions, Batch und Fine-Tuning sind nicht unterstützt.
  • Eingabelimit unter Kontextfenster. Das Kontextfenster umfasst 400K Tokens, die maximale Eingabe aber nur 272.000 Tokens. Das Output-Limit liegt bei 128.000 Tokens.
  • Bereits abgelöst. Artificial Analysis führt das Modell als veraltet und verweist auf GPT-5.3-Codex, das zum gleichen Preis angeboten wird. Ausgabe ist nur Text.
Ähnliche KI-Modelle ansehen

GPT-5.2-Codex Benchmarks

-2,2Punkte

AA-Omniscience ist ein Benchmark zur Bewertung der Faktentreue von LLMs über 6.000 Fragen hinweg.

Mehr zum Benchmark
AA-OmniscienceMedian aller Modelle: -0,4
  1. Gemini 4 CarbonPlatz 1, Google DeepMind
  2. Claude Opus 5.5Platz 2, Anthropic
  3. Gemini 3 ProGoogle DeepMind
  4. Claude Sonnet 4.6Anthropic
  5. GPT-5.3-CodexOpenAI
  6. GPT-5.4OpenAI
  7. Grok 4SpaceXAI
  8. GPT-5.2OpenAI
  9. GPT-5.2-CodexOpenAI
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Artificial Analysis

GPT-5.2-Codex API-Preise

Input
$1,75/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,175/ 1 Mio. Tokens
Output
$14/ 1 Mio. Tokens

Geschätzte Tokenkosten

$31,50

$0,32 je Anfrage (100 Anfragen)

  • Input inkl. Cache$17,50
  • Output$14,00

Schätzung in USD auf Basis der Preise von OpenAI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.

Cache-Schreiben und Rechenweg

Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $1,75 + Input aus Cache × $0,175 + Output × $14) / 1.000.000

GPT-5.2-Codex Modelldaten

Kontextfenster
400.000 Tokens
Maximaler Output
128.000 Tokens
Eingabe
Text, Bilder, PDF
Ausgabe
Text
Anbieter
OpenAI
Veröffentlicht
18. Dezember 2025
Wissensstand
31. August 2025
Modellgewichte
Geschlossen
400k Tokens Kontext128k maximaler Output

Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.

Standardfähigkeiten & Schnittstellen
  • Prompt-Caching
  • Reasoning
  • Tool-Nutzung
  • Bildverständnis
  • Websuche
  • Strukturierte Ausgaben

Daten aktualisiert am 9. November 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de

GPT-5.2-Codex API-Provider

Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.

Häufige Fragen zu GPT-5.2-Codex

Was kostet GPT-5.2-Codex?

Die API verlangt $1,75 je 1 Mio. Input-Tokens und $14 je 1 Mio. Output-Tokens. Gecachter Input kostet $0,175 je 1 Mio. Tokens.

Wie groß ist das Kontextfenster?

Das Kontextfenster beträgt 400K Tokens, davon sind laut OpenAI maximal 272.000 als Eingabe nutzbar. Die maximale Ausgabe liegt bei 128.000 Tokens.

Ist GPT-5.2-Codex Open Source?

Nein. Das Modell ist proprietär, die Gewichte sind nicht offen. Du nutzt es über die OpenAI-API oder Codex.

Was unterscheidet es von GPT-5.2?

Laut OpenAI ist es eine für Agentic Coding in Codex optimierte Variante mit Context Compaction und besserer Leistung bei Refactors und Migrationen. Auf SWE-bench Pro (Public) steht es bei 41,04 %, GPT-5.2 bei 29,94 % (Scale).

Welche Reasoning-Stufen gibt es?

Das Modell unterstützt die Reasoning-Stufen low, medium, high und xhigh.

Gibt es einen Nachfolger?

Ja. Artificial Analysis stuft das Modell als veraltet ein und verweist auf GPT-5.3-Codex. Laut OpenRouter kostet der Nachfolger ebenfalls $1,75 / $14 je 1 Mio. Input-/Output-Tokens.

Weiterführende Links

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  • Grok 4

    SpaceXAI
    Input / 1 Mio.
    $3
    Output / 1 Mio.
    $15
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