GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low): Der ultimative Leistungs- und Preisvergleich

Tiefer Einblick in Argumentation, Benchmarks und Latenzeinblicke.

Das endgültige Urteil im GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Showdown

Nach einer umfassenden Analyse erweist sich GPT-5.2 Codex (xhigh) als die überlegene Wahl für Nutzer, die rohe Intelligenz und Argumentation priorisieren. Nova 2.0 Pro Preview (low) bleibt jedoch eine sehr wettbewerbsfähige Option, insbesondere für Szenarien, die schnellere Reaktionszeiten und Kosteneffizienz erfordern. Dieser detaillierte GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low) Vergleich zeigt alle wichtigen Kennzahlen auf, um Ihnen die beste Entscheidung zu erleichtern.

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Modell-Snapshot

Wichtige Entscheidungsmetriken auf einen Blick.

GPT-5.2 Codex (xhigh)

OpenAI

Argumentation: 6
Programmierung: 4
Multimodal: 4
Langer Kontext: 6
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.005
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 102.589Tokens/Sek

Nova 2.0 Pro Preview (low)

Other

Argumentation: 6
Programmierung: 2
Multimodal: 3
Langer Kontext: 4
Gemischter Preis / 1M Tokens: $0.003
P95 Latenz: 1000ms
Token pro Sekunde: 136.73Tokens/Sek

Gesamtfähigkeiten

Das Fähigkeitsradar bietet einen ganzheitlichen Überblick über den GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low) Vergleich. Dieses Diagramm zeigt auf einen Blick die Stärken und Schwächen jedes Modells und bildet eine Grundlage unserer GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Analyse.

Dieses Radardiagramm stellt die Kernfähigkeiten (Schlussfolgerungen, Codierung, Mathe-Proxy, Multimodalität, langer Kontext) von `GPT-5.2 Codex (xhigh)` im Vergleich zu `Nova 2.0 Pro Preview (low)` visuell dar.

Benchmark-Aufschlüsselung

Für eine detaillierte Ansicht vergleicht dieses Diagramm die Ergebnisse direkt über standardisierte Benchmarks hinweg. Im wichtigen MMLU Pro-Test, einem zentralen Teil der GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Debatte, erreicht GPT-5.2 Codex (xhigh) 60 gegenüber Nova 2.0 Pro Preview (low) mit 60. Dieser datengesteuerte Ansatz ist für jeden ernsthaften GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low) Vergleich unerlässlich.

Dieses gruppierte Balkendiagramm bietet einen direkten Vergleich für jede Benchmark-Metrik.

Geschwindigkeit & Latenz

Geschwindigkeit ist ein entscheidender Faktor bei der GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Entscheidung für interaktive Anwendungen. Die untenstehenden Metriken heben die Kompromisse hervor, die Sie vor dem Einsatz in der Produktion abwägen sollten.

Zeit bis zum ersten Token

GPT-5.2 Codex (xhigh)300ms

Nova 2.0 Pro Preview (low)300ms

Tokens pro Sekunde

GPT-5.2 Codex (xhigh)102.589

Nova 2.0 Pro Preview (low)136.73

Gehen Sie zum Playground, um diese Ergebnisse selbst zu überprüfen.

Die Ökonomie von GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)

Leistung ist nur ein Teil der Gleichung. Diese GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low) Preisübersicht vermittelt Ihnen ein echtes Wertgefühl.

Preisaufschlüsselung

Vergleichen Sie Eingabe- und Ausgabepreise auf einen Blick.

Reales Kostenszenario

Um 1M Eingabetoken zu verarbeiten und 250k Ausgabetoken zu generieren, würde GPT-5.2 Codex (xhigh) $0.005 kosten, während Nova 2.0 Pro Preview (low) $0.004 kosten würde. Diese praktische Berechnung ist für jeden Entwickler, der die GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Wahl in Betracht zieht, von entscheidender Bedeutung.

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Welches Modell gewinnt den GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low)-Kampf für Sie?

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Bei Ihrer Entscheidung für GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low) steht Leistung an erster Stelle, die Kosten sind zweitrangig.

Sie benötigen die fortschrittlichsten verfügbaren Fähigkeiten im Bereich des logischen Denkens.

Ihr Anwendungsfall erfordert modernste AI-Leistung.

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Sie benötigen ein hochgradig reaktionsschnelles Modell für anwenderorientierte Anwendungen.

Ihr Budget ist eine wichtige Überlegung bei der Wahl des GPT-5.2 Codex (xhigh) vs Nova 2.0 Pro Preview (low).

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Datenquelle: https://artificialanalysis.ai/