gpt-5.2-codex — 價格、上下文與效能
gpt-5.2-codex 是 OpenAI 的模型,可在 AirAI 上呼叫。輸入 $0.14,輸出 $1.14,皆為每百萬 tokens。
總覽
| 廠商 | OpenAI |
|---|---|
| API 格式 | openai, openai-response, openai-response-compact, anthropic, gemini, openai-alpha-search |
價格
| 方案 | 倍率 | 輸入 | 輸出 | 說明 |
|---|---|---|---|---|
| 基準價 | 1× | $0.14 | $1.14 | |
| default | 0.6× | $0.08 | $0.68 | Standard — standard reasoning, moderate stability. |
| Plus | 1× | $0.14 | $1.14 | High — strong reasoning, stable. |
| Pro | 2× | $0.28 | $2.28 | Enterprise — full reasoning, high stability. |
| Max | 4× | $0.56 | $4.56 | Premium — max reasoning & stability. |
僅列出該模型已開放的套餐。
效能實測
| API 端點 | https://api.airai.cc/v1 |
|---|---|
| OpenAI 相容 | OpenAI-compatible |
常見問題
gpt-5.2-codex 的價格是多少?
輸入 $0.14,輸出 $1.14,皆為每百萬 tokens。
gpt-5.2-codex 的上下文視窗有多大?
gpt-5.2-codex 的上下文視窗為 未標註,即單次請求中輸入與輸出合計的 token 上限。
如何在程式碼中呼叫 gpt-5.2-codex?
把 base_url 指向 https://api.airai.cc/v1,model 填 gpt-5.2-codex 即可,介面與 OpenAI 完全相容。
gpt-5.2-codex 為什麼會回傳 429?
429 是限流回應。降低並發、加上退避重試,或切換到配額更高的方案即可。
模型比較
| Model | 廠商 | 輸入 | 輸出 | 上下文 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-5.2-codex | OpenAI | $0.14 | $1.14 | 未標註 |
| gpt-image-2.5-sunburst | OpenAI | $5.00 | $30.00 | 未標註 |
| o1-preview | OpenAI | $15.00 | $60.00 | 未標註 |
| gpt-5.6-sol-openai-compact | OpenAI | 價格未公開 | — | 未標註 |
| gpt-4o-realtime-preview | OpenAI | $5.00 | $20.00 | 未標註 |
| gpt-4-vision-preview | OpenAI | $10.00 | $20.00 | 未標註 |
| gpt-5.4-mini-2026-03-17 | OpenAI | $0.75 | $4.50 | 未標註 |
| whisper-1 | OpenAI | $30.00 | $30.00 | 未標註 |
| o1-mini-2024-09-12 | OpenAI | $1.10 | $4.40 | 未標註 |
| gpt-5.1-codex-mini-2025-11-13 | OpenAI | $0.25 | $2.00 | 未標註 |
| gpt-6-astra | OpenAI | $10.00 | $50.00 | 1.1M |
| gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17 | OpenAI | $5.00 | $20.00 | 未標註 |
| gpt-image-2.5-sunburst-c | OpenAI | 每次請求 $0.16 | — | 未標註 |
錯誤排查
429 是限流回應。降低並發、加上退避重試,或切換到配額更高的方案即可。
常見原因
- 並發請求過多
- 目前方案配額已用完
- 失敗後立即重試沒有退避
解決辦法
- 限制並發並以指數退避重試
- 切換到配額更高的方案
- 對重複請求做快取
如何接入
curl https://api.airai.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.2-codex",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<YOUR_API_KEY>",
base_url="https://api.airai.cc/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.2-codex",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.2-codex",
messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);const OpenAI = require("openai");
const client = new OpenAI({
apiKey: "<YOUR_API_KEY>",
baseURL: "https://api.airai.cc/v1"
});
client.chat.completions.create({
model: "gpt-5.2-codex",
messages: [{ role: "user", content: "Hello" }]
}).then((r) => console.log(r.choices[0].message.content));將 <YOUR_API_KEY> 替換為令牌設定中的 API Key。
相容端點
openaiopenai-responseopenai-response-compactanthropicgeminiopenai-alpha-search
Gemini SDK · TypeScript
import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";
const genAI = new GoogleGenerativeAI("<YOUR_API_KEY>");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gpt-5.2-codex" });
const result = await model.generateContent(
"Explain quantum entanglement in one paragraph."
);
console.log(result.response.text());身分驗證
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭;Anthropic 格式端點也接受 x-api-key 請求頭。在「令牌」頁面產生 API Key,可依模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
支援的參數
| 參數 | 類型 | 預設值 | 範圍 | 說明 |
|---|---|---|---|---|
temperature | float | 1 | 0–2 | 取樣溫度;越低越穩定 |
top_p | float | 1 | 0–1 | 核取樣累積機率 |
max_tokens | integer | — | — | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | float | 0 | −2–2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | float | 0 | −2–2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | string[] | null | ≤ 4 | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | null | — | 盡量保證可復現的取樣種子 |
n | integer | 1 | — | 產生的候選條數 |
stream | boolean | false | — | 透過 SSE 串流回傳 token |
response_format | object | — | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | — | 模型可呼叫的工具 / 函式宣告 |
tool_choice | string | object | auto | — | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | false | — | 回傳每個 token 的對數機率 |
top_logprobs | integer | null | 0–20 | 每個 token 回傳的 top 機率數量 |
logit_bias | map | — | — | 依 token 的 logit 偏置對應 |
user | string | — | — | 用於風險審計的終端使用者識別 |
速率限制
| 分組 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Eco | 990 | 398K | 20K |
| Test | 980 | 393K | 20K |
資料更新於: 2026-10-10 18:30