Head-to-Head Model Comparison

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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GPT-5.2 CodexProfile

GPT-5.1 Codex MaxProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5.2 Codex

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

OpenAI का GPT-5.2 Codex ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 118 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 66/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

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

फ्लैगशिप फ्रंटियर मॉडल

OpenAI का GPT-5.1 Codex Max जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 62/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

Intelligence Index62 / 100

Input Token:

$1.75 / 1M

Output Token:

$14.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

78.2%

एक नज़र में मुख्य अंतर

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%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5.1 Codex Max

+0.1% SWE-bench lead

Cost

Tied

Identical monthly runtime cost

Speed

GPT-5.2 Codex

+24% faster generation

Context

Tied

400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

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

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

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

GPT-5.2 Codex Monthly API Bill

$15.49 / month

$1.75/1M in · $14/1M out

GPT-5.1 Codex Max Monthly API Bill

$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 · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 78.1% · GPQA Diamond 78.2%)
118 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1280ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages

400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 78.2% · GPQA Diamond 80%)
95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1700ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
$1.75/$14 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन

Considerations & Trade-offs

प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

GPT-5.2 Codex (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और GPT-5.1 Codex Max (जटिल एंटरप्राइज रीजनिंग, कोडिंग और प्रोडक्शन AI वर्कफ़्लो, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: GPT-5.2 Codex जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, GPT-5.2 Codex तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और GPT-5.2 Codex बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए GPT-5.2 Codex या GPT-5.1 Codex Max में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में GPT-5.2 Codex आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

GPT-5.2 Codex और GPT-5.1 Codex Max में किसका API सस्ता है?+

GPT-5.2 Codex की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.75 / $14.00 प्रति 1M टोकन है और GPT-5.1 Codex Max की $1.75 / $14.00 है। समग्र लागत में GPT-5.2 Codex अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

GPT-5.2 Codex में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि GPT-5.1 Codex Max में 400K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5.2 Codex तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

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

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

GPT-5.2 Codex

GPT-5.1 Codex Max

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

GPT-5.2 Codex · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.1 Codex Max · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

GPT-5.2 Codex vs GPT-5.1 Codex Max: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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