gpt-5.2-codex

OpenAI · Responses model

gpt-5.2-codex は OpenAI の Responses モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。

正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。

openai-gpt-5-2-codex

入力

$1.7500 / 1M tokens

出力

$14.0000 / 1M tokens

キャッシュ入力

$0.1750 / 1M tokens

コンテキスト長

128.0K

カタログ生成日: 2026/07/13

このモデルを比較このモデルと近い候補を、現在のカタログで横並び比較します。

要点

向いている確認

自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。

公式側で確認すること

割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。

料金

項目	料金
入力	$1.7500 / 1M tokens
出力	$14.0000 / 1M tokens
キャッシュ入力	$0.1750 / 1M tokens
キャッシュ書き込み	$1.7500 / 1M tokens
埋め込み	$1.7500 / 1M tokens
priority 入力	$3.5000 / 1M tokens
priority 出力	$28.0000 / 1M tokens

上限

コンテキスト長

128.0K

最大入力トークン

272.0K

最大出力トークン

128.0K

最大トークン

128.0K

同じ系列のベンチマークを見る紐づくベースモデル系列の、ソースを確認できるベンチマーク行を確認します。データソースを確認料金データの生成方法と、プロバイダー確認が必要な項目を確認します。 API とサブスク ChatGPT、Claude Code、Cursor、Copilot などのサブスクと比べて、API 料金を見るべき場面を確認します。キャッシュとバッチ料金このページのキャッシュ入力・キャッシュ書き込み・バッチ・優先・フレックス料金の意味を確認します。

機能

機能	対応
Vision	対応
Function calling	対応
Parallel function calling	対応
Tool choice	対応
Prompt caching	対応
Reasoning	対応
Response schema	対応
System messages	-
Audio input	-
Audio output	-
Web search	対応
PDF input	対応
Video input	-

ベンチマーク

多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。ベンチマーク一覧を開く

ベンチマーク	スコア	指標	対象範囲	確認日	ソース
GDPval	70.9%	wins or ties (%)	ベースモデル: gpt-5.2 (GPT-5.2 Thinking)	2026-05-31	リンク
SWE-bench Pro	55.6%	accuracy (%)	ベースモデル: gpt-5.2 (GPT-5.2 Thinking)	2026-05-31	リンク
AIME 2025	100.0%	accuracy (%)	ベースモデル: gpt-5.2 (GPT-5.2 Thinking)	2026-05-31	リンク

近いモデル

下の候補は、確認済みの入出力形式が同じで、トークン料金を比較できるモデルだけです。フィルターで重視する観点を切り替えてから比較できます。

比較元

モデル	料金	入力形状	機能	コンテキスト	近い理由
gpt-5.2-codex OpenAI	入力 $1.7500 / 1M tokens 出力 $14.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	現在のモデル基準行

モデル	料金	入力形状	機能	コンテキスト	近い理由
gpt-5.3-codex OpenAI	入力 $1.7500 / 1M tokens 出力 $14.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	同じプロバイダー総合 76%
gpt-5.2-codex Azure	入力 $1.7500 / 1M tokens 出力 $14.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 71%
gpt-5.3-codex Azure	入力 $1.7500 / 1M tokens 出力 $14.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 71%
gpt-5-codex OpenAI	入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	同じプロバイダー総合 70%
gpt-5.1-codex OpenAI	入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	同じプロバイダー総合 70%
gpt-5.1-codex-max OpenAI	入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	同じプロバイダー総合 70%
gpt-5.1-codex Azure	入力 $1.3800 / 1M tokens 出力 $11.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 69%
gpt-5.1-codex Azure	入力 $1.3800 / 1M tokens 出力 $11.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 69%
gpt-5.1-codex Azure	入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 68%
o4-mini-deep-research OpenAI	入力 $2.0000 / 1M tokens 出力 $8.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	100.0K	同じプロバイダー総合 62%
o4-mini-deep-research-2025-06-26 OpenAI	入力 $2.0000 / 1M tokens 出力 $8.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	100.0K	同じプロバイダー総合 62%
gpt-5.1-codex-mini OpenAI	入力 $0.2500 / 1M tokens 出力 $2.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	同じプロバイダー総合 59%
o3-deep-research Azure	入力 $10.0000 / 1M tokens 出力 $40.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	100.0K	入出力形式が一致総合 56%
gpt-5.2-pro Azure	入力 $21.0000 / 1M tokens 出力 $168.0000 / 1M tokens	pdf 出力: text	VisionFunction callingParallel function callingTool choice	128.0K	入出力形式が一致総合 55%

ソース

料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。

LiteLLM repository LiteLLM model cost map 英語の詳細ページ

カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z