OpenAI: GPT-5.2-Codex
openai/gpt-5.2-codex
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 úkolů. Model podporuje budování projektů od začátku, vývoj funkcí, ladění, rozsáhlý refaktoring a revize kódu. Ve srovnání s GPT-5.1-Codex je 5.2-Codex lépe řiditelný, úzce se drží pokynů vývojáře a produkuje čistší a kvalitnější výstupy kódu. Úsilí vynaložené na odůvodnění 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 odůvodnění – 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 odůvodňováním 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 speciálně pro agentní kódovací aplikace.
Unikátní charakteristiky
Specializovaná varianta GPT-5.2 optimalizovaná pro programování s unikátní schopností dynamicky upravovat úsilí usuzování (reasoning effort). Model vyniká masivním limitem výstupních tokenů (128k), což umožňuje generování celých softwarových modulů v jednom průchodu.
Silné stránky
Kapacita výstupu
Limit 128 000 výstupních tokenů je výrazně vyšší než u většiny konkurence, což je kritické pro generování rozsáhlého kódu bez přerušení.
Řiditelnost usuzování
Parametr reasoning.effort umožňuje vývojářům programově řídit hloubku analýzy, což optimalizuje latenci a náklady pro různé typy úloh.
Integrace workflow
Model je trénován specificky pro strukturované code reviews a práci v CLI/IDE prostředí, s důrazem na dodržování instrukcí.
Slabé stránky
Velikost kontextu
Kontext 400 000 tokenů je sice robustní, ale zaostává za konkurencí (Gemini 3, Claude Sonnet 4.5), která standardně nabízí 1M+ tokenů pro analýzu celých repozitářů.
Cena
S cenou $1.75/$14.00 za 1M tokenů je model výrazně dražší než efektivní open-weight alternativy (DeepSeek, Mistral) pro běžné kódovací úkony.
Srovnání s konkurencí
Sonnet 4.5 nabízí 2,5x větší kontext (1M), což je lepší pro čtení velkých projektů, ale GPT-5.2-Codex může mít výhodu v generování delších souvislých bloků kódu.
Gemini dominuje ve velikosti kontextu (1M+) a multimodálním zpracování, zatímco Codex se úzce specializuje na kvalitu a strukturu generovaného kódu.
Devstral je ideální pro rychlé, levné doplňování kódu a menší funkce. Codex je nezbytný pro komplexní architekturu a úkoly vyžadující hluboké usuzování.
Doporučení
Cílová skupina
- Seniorní softwaroví inženýři
- Vývojáři automatizačních nástrojů
- Enterprise architekti
Vhodné pro
- Generování kompletních softwarových modulů od nuly
- Hloubkový refactoring a migrace legacy kódu
- Autonomní debugging s vysokou mírou autonomie
Nevhodné pro
- Jednoduché doplňování kódu (autocomplete) kvůli ceně
- Analýza extrémně velkých monorepo nad 400k tokenů
Verdikt
Prémiová volba pro inženýrské týmy, které potřebují spolehlivě generovat dlouhé a komplexní kusy kódu a jsou ochotny zaplatit za vyšší míru dodržování instrukcí a logickou konzistenci.
