채팅OpenAI

GPT-5.2 Codex AI Chat 어시스턴트

GPT-5.2 Codex는 아키텍처 리뷰, 장기 리팩터링, 시스템적 사고, 대규모 코드베이스의 더 어려운 디버깅에 쓰기 좋은 Rivya의 분석형 AI 코딩 어시스턴트입니다.

입력
프롬프트 + 선택적 이미지
출력
AI Chat 어시스턴트
크레딧
사용량 기반 과금 — 사용량에 따라 크레딧 차감
적합한 작업
아키텍처 리뷰와 시스템 설계 트레이드오프
예시 출력

예시 출력

회귀 계획, 콘텐츠 검사, 릴리스 준비 상태 확인에 적합합니다.

Responses

온라인 체험

GPT-5.2 Codex 사용하기

입력 설정

이번 실행 준비

예상 크레딧: 4+

채팅 제어

선택한 모델이 지원하는 경우 Rivya가 웹을 검색할 수 있는지, 어느 정도의 추론을 사용할지, 모델의 생각을 포함할지 선택합니다.

웹 검색

지원되는 모델이 응답 중 실시간 웹 결과를 가져올 수 있도록 허용합니다.

추론

모델 기본값을 사용하거나, 가능한 경우 더 강하거나 가벼운 추론 수준을 요청합니다.

대화를 시작해 계획, 프롬프트, 창작 방향을 하나의 재사용 가능한 스레드로 전환하세요.

프롬프트 시작점

검증된 프롬프트로 GPT-5.2 Codex 시작하기

빈 프롬프트보다 더 나은 첫 실행이 필요할 때 GPT-5.2 Codex에 이미 매핑된 템플릿을 사용하세요.

모델 검증 예시

GPT-5.2 Codex 출력이 어떤 모습인지 확인하세요

위의 온라인 체험을 사용한 뒤, 이 예시 결과를 비교해 완성도, 리듬, 작업 적합도를 판단하고 Studio에서 더 많은 크레딧을 쓰기 전에 확인하세요.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

Codex 테스트 계획 프롬프트의 채팅 미리보기입니다.

출력

회귀 계획, 콘텐츠 검사, 릴리스 준비 상태 확인에 적합합니다.

대표 샘플

회귀 계획, 콘텐츠 검사, 릴리스 준비 상태 확인에 적합합니다.

Codex 테스트 계획 프롬프트의 채팅 미리보기입니다.

입력

프롬프트 + 선택적 이미지

주목할 점

Codex 테스트 계획 프롬프트의 채팅 미리보기입니다.

사용당 크레딧

사용량 기반 과금 — 사용량에 따라 크레딧 차감

이 모델이 잘 맞는 이유

이 모델이 잘 맞는 이유

복잡한 엔지니어링을 위한 더 강한 추론

시스템 설계와 아키텍처에 특히 적합

포괄적인 코드 생성을 위한 12K 출력 토큰

가장 잘 맞는 작업

가장 잘 맞는 작업

아키텍처 리뷰와 시스템 설계 트레이드오프의존성을 고려해야 하는 대형 리팩터링여러 계층을 가로지르는 어려운 디버깅기존 코드에서 기술 사양 초안 작성

모델 검증 예시

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

릴리스 롤백 계획의 대화 미리보기.

릴리스 노트에서 전환 지점, 데이터 리스크, 담당자, 검증 명령이 포함된 롤백 계획을 만듭니다.

릴리스 롤백 계획의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

성능 회귀 추적 채팅의 대화 미리보기.

성능 증상을 가능성 높은 원인, 측정 계획, 안전한 실험, 롤백 트리거로 정리합니다.

성능 회귀 추적 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

접근성 회귀 검토 채팅의 대화 미리보기.

UI diff를 포커스 순서, 타깃 크기, 모션 감소, 라벨, 모바일 텍스트 넘침 관점에서 검토합니다.

접근성 회귀 검토 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

통합 테스트 설계 채팅의 대화 미리보기.

사용자 경로, 데이터 경계, 실패 모드, 검증 목표에서 통합 테스트를 설계합니다.

통합 테스트 설계 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

결제 Webhook 감사 채팅의 대화 미리보기.

결제 webhook 경로의 멱등성, 재전송 안전성, 크레딧 쓰기, 고객에게 보이는 실패 처리를 감사합니다.

결제 Webhook 감사 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

릴리스 롤백 계획의 대화 미리보기.

릴리스 노트에서 전환 지점, 데이터 리스크, 담당자, 검증 명령이 포함된 롤백 계획을 만듭니다.

릴리스 롤백 계획의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

성능 회귀 추적 채팅의 대화 미리보기.

성능 증상을 가능성 높은 원인, 측정 계획, 안전한 실험, 롤백 트리거로 정리합니다.

성능 회귀 추적 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

접근성 회귀 검토 채팅의 대화 미리보기.

UI diff를 포커스 순서, 타깃 크기, 모션 감소, 라벨, 모바일 텍스트 넘침 관점에서 검토합니다.

접근성 회귀 검토 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

통합 테스트 설계 채팅의 대화 미리보기.

사용자 경로, 데이터 경계, 실패 모드, 검증 목표에서 통합 테스트를 설계합니다.

통합 테스트 설계 채팅의 대화 미리보기.

Chat 스레드

계획, 프롬프트 작성, 분석 또는 코딩에 대해 Rivya에 도움을 요청하세요.

결제 Webhook 감사 채팅의 대화 미리보기.

결제 webhook 경로의 멱등성, 재전송 안전성, 크레딧 쓰기, 고객에게 보이는 실패 처리를 감사합니다.

결제 Webhook 감사 채팅의 대화 미리보기.

결정 적합도

이 모델이 알맞은 선택일 때

결정 적합도

적합도 신호

복잡한 엔지니어링을 위한 더 강한 추론
시스템 설계와 아키텍처에 특히 적합
포괄적인 코드 생성을 위한 12K 출력 토큰
기술 다이어그램을 위한 비전 지원
GPT-5.1 Codex보다 더 깊은 분석

가장 잘 맞는 작업

작업이 이런 모습일 때 사용하세요

아키텍처 리뷰와 시스템 설계 트레이드오프의존성을 고려해야 하는 대형 리팩터링여러 계층을 가로지르는 어려운 디버깅기존 코드에서 기술 사양 초안 작성에이전트형 엔지니어링 작업 계획

핵심 사실

확인할 입력, 출력, 크레딧

제공업체

OpenAI

카테고리

채팅

기능

Responses

크레딧 모델

사용량 기반 과금 — 사용량에 따라 크레딧 차감

입력 경로

프롬프트 + 선택적 이미지

프롬프트 설정

최대 20,000자

개발자 접근

API로 사용 가능

모델 필드, 참조 미디어 규칙, 크레딧 동작을 확인한 뒤 Public API v1에서 GPT-5.2 Codex을 호출하세요.

FAQ

GPT-5.2 Codex FAQ

대안 비교

다음에 고려할 다른 모델

채팅

GPT-5.5

Rivya에서 제공되는 OpenAI의 고급 GPT 채팅 모델로, 브리프에 더 많은 여지가 필요할 때 복잡한 추론, 이미지 인식 분석, 연구 종합, 구조화된 글쓰기에 적합합니다.

고려할 이유

크레딧 메모가 다음 실행에 맞을 때 고려하세요: 사용량 기반 과금 - 사용량에 따라 크레딧 차감.

입력프롬프트 + 선택적 이미지
크레딧사용량 기반 과금 - 사용량에 따라 크레딧 차감
적합한 작업길거나 정리되지 않은 출처 묶음을 아우르는 연구 종합
채팅

GPT-5.4

Rivya에서 제공되는 OpenAI의 고급 AI 채팅 모델로, 더 강한 구조화 입력 처리, 추론 제어, 도구 지향 대화 프로젝트를 통해 더 복잡한 분석과 작성 작업을 지원합니다.

고려할 이유

이 작업 적합도에 맞을 때 고려하세요: 긴 전략 브리프와 의사결정 메모.

입력프롬프트 + 선택적 이미지
크레딧사용량 기반 과금 — 사용량에 따라 크레딧 차감
적합한 작업긴 전략 브리프와 의사결정 메모
채팅

GPT-5.4 Codex

Rivya에서 제공되는 OpenAI의 고급 Codex 모델로, 까다로운 저장소 규모 개발 프로젝트를 위해 더 강한 코딩, 구조화된 추론, 도구 지향 협업을 제공합니다.

고려할 이유

이 작업 적합도에 맞을 때 고려하세요: 저장소 규모 디버깅과 아키텍처 리뷰.

입력프롬프트 + 선택적 이미지
크레딧사용량 기반 과금 — 사용량에 따라 크레딧 차감
적합한 작업저장소 규모 디버깅과 아키텍처 리뷰