OpenAI
·Released on 14 янв. 2026 г.GPT-5.2 Codex API Benchmarks, Pricing & Provider Data
Compare GPT-5.2 Codex with another model
Choose a model to open its comparison page.
LLM
Тесты, цены API и данные поставщиков GPT-5.2 Codex: поставщиков — 327, цены от $0.0068/request. Бесплатный API GPT-5.2 Codex предлагают поставщики: 2. На странице также приведены измеренная скорость API и задержка первого токена.
OpenAI GPT-5.2 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
Качество
#20of 111
69.0
Оценка LMSpeed
Скорость
54char/s
3.51 s
Стоимость
#140of 186
$0.0068/ 1M · 8:1 in:out
$0.0011 in · $0.0058 out
Производительность по категориям
Оценки наблюдаемой способности; неопределённость независимых семейств бенчмарков показана отдельно.
- Покрытие
- 6 / 8
- Методология
- V3.0
#1Рассуждение58.3Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 47.5–69.0
abstract logicТолько априорное
scientific causal59.1
critpt · critpt / gpqa · gpqa / hle · hle
multistep constraintsТолько априорное
evidence verification57.4
lcr · lcr
#2Программирование56.5Оценка2/4 Измеренные измерения
80% интервал: 44.6–68.3
code generation59.6
scicode · aa_sci_code
repository engineering53.3
vibecode · vibe_code_bench
debugging testingТолько априорное
tooling qualityТолько априорное
#3Следование инструкциям55.5Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 39.5–71.5
constraint followingТолько априорное
structured outputТолько априорное
novel instruction generalization55.5
ifbench · aa_if_bench
long multiturn instructionТолько априорное
#4Знания51.2Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 37.2–65.2
broad knowledge51.2
aa_omniscience · aa_omniscience_index / benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge
professional knowledgeТолько априорное
factualityТолько априорное
retrieval open bookТолько априорное
#5Агенты51Оценка3/4 Измеренные измерения
80% интервал: 41.7–60.3
planning51.4
deep_planning · gert_labs
tool use53.4
tau · tau2_bench
environment executionТолько априорное
recovery reliability48.2
jobbench · job_bench
#6Мультимодальность49.3Предварительная1/4 Измеренные измерения
80% интервал: 32.9–65.7
perception ocrТолько априорное
document spatialТолько априорное
visual reasoning49.3
benchlm_category_multimodal · benchlm_category_multimodal_grounded
video actionТолько априорное
Нет данных:МатематикаМногоязычность
Specifications
Input and output token limits for this model, plus how it ranks on long-context understanding.
INPUT
400Ktokens
≈ 480 pages of text
OUTPUT
128Ktokens
8K128K1M4M
400K
Возможности
Rankings
Excels at
Falls behind in
Подробные оценки
Обновлено: 11 сент. 2026 г.Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Overall score69.0#20 / 111
Общее
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Цена входных данных$1.75/M#140 / 186Цена выходных данных$14.00/M#156 / 186
Цены
undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Цена входных данных
Input price
Рейтинг LMSpeed#140
Оценка$1.75/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Цена выходных данных
Output price
Рейтинг LMSpeed#156
Оценка$14.00/M
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка5180% интервал41.7–60.33/4 Измеренные измеренияΤ²-bench results92.1#31 / 82Gert Labs51.8#19 / 49
Агенты
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Планирование и декомпозиция51.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
deep_planning · gert_labs · z 0.20 · q 1.00
Использование инструментов53.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
tau · tau2_bench · z 0.36 · q 1.00
Среда и длительное выполнениеТолько априорное
Восстановление и надёжность завершения48.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
jobbench · job_bench · z -0.40 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Τ²-bench resultsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка92.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Gert LabsДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#19
Оценка51.8
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
JobBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#16
Оценка26.0
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка56.580% интервал44.6–68.32/4 Измеренные измеренияCoding score67.2#15 / 87Vibe Code Bench37.9#11 / 33
Программирование
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Генерация кода59.6
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
scicode · aa_sci_code · z 1.11 · q 1.00
Работа с репозиториями53.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
vibecode · vibe_code_bench · z 0.47 · q 1.00
Отладка и тестированиеТолько априорное
Инструментальная разработка и качествоТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Vibe Code BenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#11
Оценка37.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
AA-SciCodeДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#19
Оценка54.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено8 сент. 2026 г.
Достоверность2
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Оценка58.380% интервал47.5–69.02/4 Измеренные измеренияGPQA89.9%#35 / 218HLE35.7%#39 / 216
Рассуждение
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Оценка
Измерения и доказательства
Абстрактная логикаТолько априорное
Научное и причинное рассуждение59.1
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
critpt · critpt · z 0.42 · q 1.00
gpqa · gpqa · z 0.87 · q 1.00
hle · hle · z 0.75 · q 1.00
Многошаговые ограниченияТолько априорное
Интеграция и проверка свидетельств57.4
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
lcr · lcr · z 0.64 · q 1.00
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
GPQAДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка89.9%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
HLEДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#39
Оценка35.7%
Источникartificialanalysis.ai
Обновлено11 сент. 2026 г.
Достоверность4
AA-LCRДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#12
Оценка82.3
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
CritPtДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#38
Оценка8.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка51.280% интервал37.2–65.21/4 Измеренные измеренияArtificial Analysis Intelligence Index28.5#52 / 117AA-GPQA Diamond89.9#35 / 113
Знания
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Широкие знания51.2
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
aa_omniscience · aa_omniscience_index · z 0.04 · q 1.00
benchlm_category_knowledge · benchlm_category_knowledge · z -0.15 · q 1.00
Профессиональные знанияТолько априорное
ФактологичностьТолько априорное
Поиск и открытые источникиТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Artificial Analysis Intelligence IndexДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#52
Оценка28.5
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
AA-GPQA Diamond
Рейтинг LMSpeed#35
Оценка89.9
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
AA-Omniscience Accuracy
Рейтинг LMSpeed#31
Оценка41.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
AA-Omniscience Hallucination Rate
Рейтинг LMSpeed#52
Оценка73.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Knowledge scoreДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#46
Оценка67.1
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Математика
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Базовая математикаТолько априорное
Олимпиадная математикаТолько априорное
Продвинутые доказательстваТолько априорное
Прикладная математика и инструментыТолько априорное
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Нет данных80% интервал30.8–69.20/4 Измеренные измерения
Многоязычность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Нет данных
Измерения и доказательства
Межъязыковое пониманиеТолько априорное
Многоязычная генерацияТолько априорное
Перенос рассужденийТолько априорное
Устойчивость для малоресурсных языковТолько априорное
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка49.380% интервал32.9–65.71/4 Измеренные измеренияAA-MMMU-Pro76.3#28 / 68Multimodal Grounded score72.4#23 / 56
Мультимодальность
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Восприятие и OCRТолько априорное
Документы и пространственное пониманиеТолько априорное
Визуальное рассуждение49.3
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
benchlm_category_multimodal · benchlm_category_multimodal_grounded · z 0.19 · q 1.00
Видео и действия в средеТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
Multimodal Grounded scoreДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#23
Оценка72.4
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Оценка55.580% интервал39.5–71.51/4 Измеренные измеренияAA-IFBench77.6#6 / 84Instruction Following score93.7#2 / 52
Следование инструкциям
V3.0undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}} · Предварительная
Измерения и доказательства
Соблюдение ограниченийТолько априорное
Структурированный выводТолько априорное
Обобщение новых инструкций55.5
undefined семейство} few undefined семейства} many undefined семейств} other undefined семейства}} · undefined метрика} few undefined метрики} many undefined метрик} other undefined метрики}}
ifbench · aa_if_bench · z 0.44 · q 1.00
Многоходовые и длинные инструкцииТолько априорное
Бенчмарк
Рейтинг LMSpeed
Оценка
Источник
Обновлено
Достоверность
AA-IFBenchДоказательство V3
Рейтинг LMSpeed#6
Оценка77.6
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Instruction Following score
Рейтинг LMSpeed#2
Оценка93.7
Источникbenchlm.ai
Обновлено10 сент. 2026 г.
Достоверность2
Эндпоинты OpenRouter
1 эндпоинтовСторонние данные эндпоинтов OpenRouter показаны отдельно от измерений LMSpeed. Некоторые 30-минутные live-метрики появляются только после синхронизации с OpenRouter API key.
| Provider endpoint | Вход | Вывод | Доступность 1 день | Задержка 30м | Пропускная способность 30м | Контекст / вывод |
|---|---|---|---|---|---|---|
Azure azure | $1.75/M | $14/M | 100% | — | — | undefined токенов / undefined токенов |
Сравнение цен
Compare GPT-5.2 Codex API pricing across 325 providers. Prices range from $0.0068/request to $495.00/M. KFCV50 offers the lowest rate at $0.0068/request. 2 providers offer free API credits or a free tier.
| Провайдер | Работоспособность | Вариант модели | Группа | Входные данные ($/M) | Выходные данные ($/M) | Скорость (т/с) | Первый токен | Аудит |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -93%$0.120/M Cache read$0.012/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | $0.014/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-high | CodeX_05_token | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-2026-01-14 | default | $0.014/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-medium | CodeX_05_token | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-low | CodeX_05_token | $0.0068/request | - | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-xhigh | CodeX_05_token | -93%$0.120/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -23%$1.34/M | -23%$10.74/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -93%$0.120/M Cache read$0.012/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -96%$0.072/M Cache read$0.0072/M | -96%$0.575/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-2026-01-14 | default | -96%$0.072/M | -96%$0.575/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | Azure | -93%$0.120/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex-2026-01-14 | Azure | -93%$0.120/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | Chat | -93%$0.120/M Cache read$0.012/M | -93%$0.959/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -86%$0.240/M Cache read$0.024/M | -86%$1.92/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | gpt-azure | -73%$0.465/M | -73%$3.72/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | official | $1.75/M Cache read$0.175/M | $14.00/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -88%$0.205/M | -88%$1.64/M | — | — | — | |
L1 100% | openai/gpt-5.2-codex | default | -85%$0.270/M | -85%$2.16/M | — | — | — | |
L1 100% | gpt-5.2-codex | default | -80%$0.342/M Cache read$0.034/M | -80%$2.74/M | — | — | — |
Показано 20 ID моделей из 62.
Альтернативы и похожие модели
GPT-5.4
gpt-5-4
OpenAI GPT-5.4 extends the GPT-5 family with stronger instruction following, deeper tool use, and improved performance on coding, math, and long-document analysis.
202 общих провайдеров
GPT-5.2
gpt-5-2
OpenAI GPT-5.2 is a GPT-5 series model emphasizing advanced reasoning, multimodal understanding, and high-quality outputs for complex enterprise workloads.
202 общих провайдеров
GPT-5.3 Codex
gpt-5-3-codex
OpenAI GPT-5.3 Codex is a code-specialized variant in the GPT-5 series, optimized for code generation, debugging, and software development tasks.
200 общих провайдеров
GPT-5.1
gpt-5-1
OpenAI GPT-5.1 is a GPT-5 series model focused on improved reasoning depth, tool use, and reliable long-form generation for production AI applications.
181 общих провайдеров
GPT-5
gpt-5
OpenAI GPT-5 is OpenAI frontier general-purpose model with improved reasoning depth, coding reliability, and multimodal understanding for production assistants and agent workflows.
180 общих провайдеров
GPT-5.4 Mini
gpt-5-4-mini
OpenAI GPT-5.4 Mini is a compact language model in the GPT-5 series, optimized for quick responses and high throughput.
179 общих провайдеров
Frequently Asked Questions
- What benchmark data does GPT-5.2 Codex include?
- LMSpeed shows GPT-5.2 Codex benchmark context, API price, output speed, first-token latency, and provider data across 327 providers when those signals are available.
- Сколько стоит API GPT-5.2 Codex?
- Цены GPT-5.2 Codex у поставщиков (327): от $0.0068/request до $495.00/M. Самая низкая указанная цена — у KFCV50.
- What does the GPT-5.2 Codex API pricing table include?
- The GPT-5.2 Codex API pricing table compares 327 providers by input price, output price, free tier status, speed, first-token latency, and recent health data when available.
- У какого провайдера самая низкая цена API GPT-5.2 Codex?
- Сейчас самая низкая указанная цена GPT-5.2 Codex — $0.0068/request у KFCV50. Сравниваются поставщики: 327.
- Can I compare GPT-5.2 Codex API price and speed together?
- Yes. LMSpeed shows GPT-5.2 Codex API price, output speed, first-token latency, and provider health on the same page so you can compare cost and performance together.
- Является ли API GPT-5.2 Codex бесплатным?
- Да, GPT-5.2 Codex доступна бесплатно через 2 API-провайдерundefined other undefined} на LMSpeed, включая 兔子API, 兔子API. Эти провайдеры предлагают бесплатные API-кредиты или бесплатный тариф без поперечной тарификации.
- Where can I get GPT-5.2 Codex free API access?
- LMSpeed currently lists 2 free API providerundefined other undefined} for GPT-5.2 Codex: 兔子API, 兔子API. Check each provider row before using it because free tier limits can change.