হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা

শেয়ার করুন

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

GPT-5.2 Codexপ্রোফাইল

GPT-5.1 Codex Maxপ্রোফাইল

এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:

৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার

জনপ্রিয় তুলনা:

OpenAI

GPT-5.2 Codex

অটোনোমাস এজেন্টিক মডেল

OpenAI-এর GPT-5.2 Codex হলো অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড এআই মডেল, যা 400K কনটেক্সট উইন্ডো, 118 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.75/$14 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 66/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প্রদান ক

Intelligence Index66 / 100

Input Token:

$1.75 / 1M

Output Token:

$14.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

78.1%

OpenAI

GPT-5.1 Codex Max

ফ্ল্যাগশিপ ফ্রন্টিয়ার মডেল

OpenAI-এর GPT-5.1 Codex Max হলো জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ এআই মডেল, যা 400K কনটেক্সট উইন্ডো, 95 টোকেন/সেকেন্ড স্পিড এবং $1.75/$14 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে 62/100 ইন্টেলিজেন্স স্কোর প

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$1.75 / 1M

Output Token:

$14.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

78.2%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

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%).

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →

বৈশিষ্ট্য	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

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক

কোডিং

GPT-5.1 Codex Max

+0.1% SWE-bench lead

খরচ

Tied

Identical monthly runtime cost

স্পিড

GPT-5.2 Codex

+24% faster generation

কনটেক্সট

Tied

400K tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

GPT-5.2 CodexGPT-5.1 Codex Max

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

78.1%vs78.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

78.2%vs80%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.4%vs87.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1398ptsvs1378pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

13.8%vs13.2%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

53.5%vs54.5%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

48.5%vs48.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

76.5%vs75.5%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

93.8%vs92.6%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

82%vs80%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

118 tok/s vs95 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5.2 Codex1.28s

GPT-5.1 Codex Max1.70s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5.2 Codex5.52s

GPT-5.1 Codex Max6.96s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

দৈনিক ইনপুট টোকেন100K / day

10K500K1M

দৈনিক আউটপুট টোকেন30K / day

5K150K300K

প্রম্পট ক্যাশ হিট অনুপাত50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5.2 Codex মাসিক API বিল

$15.49 / month

$1.75/1M in · $14/1M out

GPT-5.1 Codex Max মাসিক API বিল

$15.49 / month

$1.75/1M in · $14/1M out

These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

GPT-5.2 Codex · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

400K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 78.1% · GPQA Diamond 78.2%)
118 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1280ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
$1.75/$14 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

GPT-5.1 Codex Max · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

400K কনটেক্সট উইন্ডো এবং সর্বোচ্চ 128K আউটপুট টোকেন জেনারেশন সক্ষমতা (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
95 টোকেন/সেকেন্ড জেনারেশন স্পিড এবং মাত্র 1700ms প্রথম টোকেন ল্যাটেন্সি (TTFT)
$1.75/$14 প্রতি 1M টোকেন মূল্যে প্রম্পট ক্যাশিং এবং স্ট্রাকচার্ড JSON টুল-কলিং পাইপলাইন সাপোর্ট

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

প্রোপ্রাইটারি ক্লাউড মডেল — লোকাল অন-প্রিমাইজ GPU-তে ওপেন-ওয়েটস হিসেবে ডাউনলোড করা যায় না
অত্যন্ত জটিল মাল্টি-হপ গবেষণার ক্ষেত্রে ফ্ল্যাগশিপ রিজনিং মডেলের তুলনায় নির্ভুলতা কিছুটা কম হতে পারে

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

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

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.

চূড়ান্ত মতামত

GPT-5.2 Codex (অটোনোমাস এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো, টুল কলিং এবং মাল্টি-স্টেপ অটোমেশনের জন্য অপ্টিমাইজড, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) এবং GPT-5.1 Codex Max (জটিল এন্টারপ্রাইজ রিজনিং, কোডিং এবং প্রোডাকশন এআই ওয়ার্কফ্লোর জন্য নির্মিত ফ্ল্যাগশিপ, RAG নলেজ পাইপলাইন এবং স্কেলেবল প্রোডাকশন API ইন্টিগ্রেশন।) উভয়ই শক্তিশালী মডেল। সার্বিক রিজনিং ও কোডিং বেঞ্চমার্কে GPT-5.2 Codex এগিয়ে, দ্রুত ইনফারেন্স গতির জন্য GPT-5.2 Codex সেরা এবং কম এপিআই খরচে প্রোডাকশন ডিপ্লয়মেন্টের জন্য GPT-5.2 Codex সবচেয়ে সাশ্রয়ী পছন্দ।

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

কোডিং ও জটিল রিজনিংয়ের জন্য GPT-5.2 Codex নাকি GPT-5.1 Codex Max কোনটি ভালো?+

বেঞ্চমার্ক এবং রিজনিং মূল্যায়নে GPT-5.2 Codex এগিয়ে রয়েছে। তবে আপনার নির্দিষ্ট প্রজেক্টের জন্য উভয় মডেলের SWE-bench ও GPQA স্কোর তুলনা করে নেওয়া উত্তম।

GPT-5.2 Codex এবং GPT-5.1 Codex Max-এর এপিআই খরচের পার্থক্য কত?+

GPT-5.2 Codex-এর ইনপুট/আউটপুট মূল্য $1.75 / $14.00 (প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেন) এবং GPT-5.1 Codex Max-এর মূল্য $1.75 / $14.00। সার্বিক ওয়ার্কলোডে GPT-5.2 Codex বেশি সাশ্রয়ী।

কোন মডেলটির কনটেক্সট উইন্ডো ও স্পিড বেশি?+

GPT-5.2 Codex মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 400K টোকেন এবং GPT-5.1 Codex Max মডেলের কনটেক্সট উইন্ডো 400K টোকেন। ইনফারেন্স গতির দিক থেকে GPT-5.2 Codex দ্রুততর আউটপুট প্রদান করে।

এআই পরিভাষা ও গাইড

সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

টোকেন (Token)কনটেক্সট উইন্ডো এআই বেঞ্চমার্ক রিজনিং মডেল টুল কলিং মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল

বৈশিষ্ট্য	GPT-5.2 Codex	GPT-5.1 Codex Max
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)	gpt-5-2-codex	gpt-5-1-codex-max
API প্রোটোকল	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
রিলিজ তারিখ	2025-12	2025-11
নলেজ কাটঅফ	August 2025	October 2024
আর্কিটেকচার	Code-specialised long-horizon reasoning model	Maximum-capability code-specialised reasoning model
প্যারামিটার স্কেল	Confidential	Confidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)	পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.75/1M)	পূর্ণ 400K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.75/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL	স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.175/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)	স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.175/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট	সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)	সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিং	নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা	নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স	নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG	নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)	সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)	সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT)
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং	টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)	টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা	SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটি	text, vision	text, vision
আউটপুট মডালিটি	text	text

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

GPT-5.2 Codex

GPT-5.1 Codex Max

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

GPT-5.2 Codex · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

GPT-5.1 Codex Max · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

চূড়ান্ত মতামত

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

Related reading