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GPT-5.2 Codex AI チャットアシスタント

GPT-5.2 Codex は、アーキテクチャレビュー、長期的なリファクタリング、システム思考、大きなコードベースをまたぐ難しいデバッグに使える Rivya の分析型 AI コーディングアシスタントです。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
アーキテクチャレビューとシステム設計のトレードオフ
出力例

出力例

回帰計画、コンテンツチェック、リリース準備に適しています。

レスポンス

オンライン試用

GPT-5.2 Codex を使う

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 4+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

推論

モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで GPT-5.2 Codex を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、GPT-5.2 Codex にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

GPT-5.2 Codex の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

Codex テスト計画プロンプトのチャットプレビュー。

出力

回帰計画、コンテンツチェック、リリース準備に適しています。

主なサンプル

回帰計画、コンテンツチェック、リリース準備に適しています。

Codex テスト計画プロンプトのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

Codex テスト計画プロンプトのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

複雑なエンジニアリング向けのより強い推論

システム設計とアーキテクチャに最適

包括的なコード生成向けの 12K 出力トークン

最適なタスク

最適なタスク

アーキテクチャレビューとシステム設計のトレードオフ依存関係を意識した大規模リファクタリング複数レイヤーにまたがる難しいデバッグ既存コードからの技術仕様下書き

モデル実例

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

リリースロールバック計画の会話プレビュー。

リリースノートから、切り替え点、データリスク、担当者、検証コマンドを含むロールバック計画を作成します。

リリースロールバック計画の会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

パフォーマンス回帰調査チャットの会話プレビュー。

パフォーマンス症状を、想定原因、測定計画、安全な実験、ロールバック条件に整理します。

パフォーマンス回帰調査チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

アクセシビリティ回帰レビュー用チャットの会話プレビュー。

UI diff について、フォーカス順、ターゲットサイズ、低減モーション、ラベル、モバイルでのテキストはみ出しをレビューします。

アクセシビリティ回帰レビュー用チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

結合テスト設計チャットの会話プレビュー。

ユーザーパス、データ境界、失敗モード、検証対象から結合テストを設計します。

結合テスト設計チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

決済 Webhook 監査チャットの会話プレビュー。

決済 webhook 経路について、冪等性、リプレイ安全性、クレジット書き込み、顧客に見える失敗処理を監査します。

決済 Webhook 監査チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

リリースロールバック計画の会話プレビュー。

リリースノートから、切り替え点、データリスク、担当者、検証コマンドを含むロールバック計画を作成します。

リリースロールバック計画の会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

パフォーマンス回帰調査チャットの会話プレビュー。

パフォーマンス症状を、想定原因、測定計画、安全な実験、ロールバック条件に整理します。

パフォーマンス回帰調査チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

アクセシビリティ回帰レビュー用チャットの会話プレビュー。

UI diff について、フォーカス順、ターゲットサイズ、低減モーション、ラベル、モバイルでのテキストはみ出しをレビューします。

アクセシビリティ回帰レビュー用チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

結合テスト設計チャットの会話プレビュー。

ユーザーパス、データ境界、失敗モード、検証対象から結合テストを設計します。

結合テスト設計チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

計画、プロンプト作成、分析、コーディングについて Rivya に依頼してください。

決済 Webhook 監査チャットの会話プレビュー。

決済 webhook 経路について、冪等性、リプレイ安全性、クレジット書き込み、顧客に見える失敗処理を監査します。

決済 Webhook 監査チャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

複雑なエンジニアリング向けのより強い推論
システム設計とアーキテクチャに最適
包括的なコード生成向けの 12K 出力トークン
技術図向けの画像理解
GPT-5.1 Codex より深い分析

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

アーキテクチャレビューとシステム設計のトレードオフ依存関係を意識した大規模リファクタリング複数レイヤーにまたがる難しいデバッグ既存コードからの技術仕様下書きエージェント型エンジニアリングタスクの計画

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

OpenAI

カテゴリ

チャット

機能

レスポンス

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から GPT-5.2 Codex を呼び出せます。

FAQ

GPT-5.2 Codex FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4

Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い戦略ブリーフと意思決定メモ
チャット

GPT-5.4 Codex

Rivya で使える OpenAI の上位 Codex モデルです。要求の高いリポジトリ規模の開発プロジェクトに向けて、より強いコーディング、構造化推論、ツール志向の協業を備えています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー