GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد GPT-5.2 Codex من OpenAI وGPT-5.1 Codex Max من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر GPT-5.2 Codex نافذة سياق بحجم 400K رمز بسعر $1.75/$14.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-5.1 Codex Max سياقًا بحجم 400K رمز بسعر $1.75/$14.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
GPT-5.2 Codex
نموذج وكيل مستقل وأدواتنموذج GPT-5.2 Codex من OpenAI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 118 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 66/100 (بتكلفة $1.75/$14 لكل مليون رمز).
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.1%
GPT-5.1 Codex Max
نموذج رائد متقدمنموذج GPT-5.1 Codex Max من OpenAI مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 95 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 62/100 (بتكلفة $1.75/$14 لكل مليون رمز).
$1.75 / 1M
$14.00 / 1M
400K tokens
78.2%
أهم الفروقات في لمحة
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- GPT-5.2 Codex is faster at 118 tok/s vs 95 tok/s.
- GPT-5.1 Codex Max leads on SWE-bench coding (78.2% vs 78.1%).
| Feature | GPT-5.2 Codex | GPT-5.1 Codex Max |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 66 | 62 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.75 / 1M | $1.75 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $14.00 / 1M | $14.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.87 / 1M | $1.87 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 400K tokens~600 A4 pages of text | 400K tokens~600 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 128K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 118 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 78.1% | 78.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 78.2% | 80% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.17 / 1M | $0.17 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
GPT-5.2 Codex · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 78.1% · GPQA Diamond 78.2%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 118 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1280 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.75/$14 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 95 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1700 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.75/$14 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
- نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
- في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | GPT-5.2 Codex | GPT-5.1 Codex Max |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $2.20 | $2.40 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 62K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 34K | 36K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | GPT-5.2 Codex | GPT-5.1 Codex Max |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | gpt-5-2-codex | gpt-5-1-codex-max |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-12 | 2025-11 |
| Knowledge Cutoff | August 2025 | October 2024 |
| Architecture | Code-specialised long-horizon reasoning model | Maximum-capability code-specialised reasoning model |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window | Flat rate ($1.75/1M in) across full 400K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.175/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.2 Codex or GPT-5.1 Codex Max?
GPT-5.2 Codex is more intelligent. It scores 66 compared with 62 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GPT-5.2 Codex is faster, generating 118 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model has lower latency?
GPT-5.2 Codex has lower latency, with a time to first token of 1.28s compared with 1.70s.
الحكم النهائي
يتميز كل من GPT-5.2 Codex (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-5.1 Codex Max (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق GPT-5.2 Codex في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم GPT-5.2 Codex سرعة توليد أعلى، بينما يُعد GPT-5.2 Codex الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-5.2 Codex أم GPT-5.1 Codex Max؟+
يتصدر GPT-5.2 Codex في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.
ما الفرق في تكلفة API بين GPT-5.2 Codex وGPT-5.1 Codex Max؟+
يبلغ سعر GPT-5.2 Codex نحو $1.75 / $14.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-5.1 Codex Max نحو $1.75 / $14.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد GPT-5.2 Codex الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم GPT-5.2 Codex سياقًا بحجم 400K رمز مقابل 400K رمز لنموذج GPT-5.1 Codex Max، بينما يتفوق GPT-5.2 Codex في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- GPT-5.1 Codex Max ضد Claude Opus 5.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex Max ضد Claude Sonnet 5.5: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.1 Codex Max ضد Devstral 2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- GPT-5.2 Codex ضد Devstral 2: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Aion-Mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Aion-3.0 ضد Gemini 3.6 Flash: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من OpenAI وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).