GPT-5.2-Codex cobra US$ 14 por milhão de saída — sem benchmark no catálogo

US$ 14 por milhão de tokens de saída

Pega o extrato da API e multiplica: a OpenAI posicionou o GPT-5.2-Codex no topo do seu catálogo de cobrança. O custo de saída é de US$ 14 por milhão de tokens — quase o dobro do o3 (US$ 8) e quase três vezes o Claude Haiku 4.5 (US$ 5). A entrada sai por US$ 1,75 por milhão. Para uma sessão longa de coding ou agente autônomo que cuspa logs e diffs extensos, a conta pesa diferente de uma chamada curta de autocomplete.

O modelo é apresentado como evolução do GPT-5.1-Codex, otimizado para engenharia de software e fluxos de coding. A ficha diz text+image→text, 400 mil tokens de contexto e suporte tanto para sessões interativas quanto para execução independente de tarefas longas. É, no papel, o mesmo nicho do Devstral 2 2512 da Mistral — só que sem o mesmo preço de prateleira.

O detalhe que muda a conta de verdade

O preço de cache é US$ 0,175 por milhão de tokens — dez vezes mais barato que a entrada. Em sessões longas de agentic coding, onde o mesmo trecho de código, instruções e histórico é relido a cada passo, é isso que de fato reduz a fatura. Pense no cache como a memória de curto prazo do modelo: o primeiro acesso custa caro, todo o resto aproveita o que já foi lido. Se o seu fluxo é "carrega repositório uma vez, itera 200x", o cache paga o modelo premium. Se o seu fluxo é "uma chamada curta e descarta", você está pagando caro à toa — a entrada inteira cai no preço cheio.

Onde ele senta no tabuleiro

O catálogo tem hoje mais de 315 modelos — esse número é um piso, só conta o que ainda está listado. O GPT-5.2-Codex chega sem nota de IQ, sem benchmark de coding e sem score agentic publicados na ficha. Comparação direta com outros modelos fica, portanto, impossível sem teste próprio. Enquanto isso, o topo da régua atual mostra o Xiaomi MiMo-V2-Flash com IQ 34,024 a US$ 0,30 por milhão de saída, o o3 da própria OpenAI com IQ 31,096 a US$ 8 e o Claude Haiku 4.5 com IQ 29,892 a US$ 5. Em outras palavras: o Codex entra mais caro que qualquer um deles e sem número que prove ser melhor.

Para quem vale e para quem não muda nada

Vale a pena se:

• Você já roda agentic coding sério contra código proprietário, e o cache a US$ 0,175/M realmente reduz o custo marginal.
• Você precisa processar imagem (text+image→text) e 400k de contexto em uma só chamada, e já testou o o3 e achou insuficiente.
• Você paga a conta como despesa fixa e prefere trocar benchmark por tempo de engenharia economizado.

Não muda nada se:

• Seu uso é completar função curta ou pair-programming leve — o o3 a US$ 8/M sai mais barato e tem inteligência próxima.
• O volume é alto e o orçamento aperta — Xiaomi MiMo-V2-Flash (US$ 0,30/M) e gpt-oss-120b (US$ 0,17/M) ficam na mesa.
• Você já roda Devstral 2 2512 da Mistral para coding e está satisfeito — não há argumento de preço para trocar, o Devstral custa um sétimo do Codex.

O que fazer com isso hoje

Roda um piloto curto com cache habilitado e mede custo efetivo por tarefa, não por token. Se a economia do cache não compensar o prêmio de US$ 14/M de saída frente ao o3 ou ao Haiku 4.5, fica no que já tem. Se compensar, é o caso clássico de pagar caro porque o trabalho de engenharia que o modelo tira do caminho vale mais que a diferença na fatura.