🇺🇸 vs 🇫🇷

GPT-5.2 vs Codestral：价格、上下文和适用场景对比

比较 GPT-5.2 和 Codestral 的输入价格、输出价格、上下文长度、能力范围和适用团队。

一句话结论

Codestral 在价格结构上整体更轻，适合先作为成本基线；GPT-5.2 则更值得从能力边界继续确认。

这组模型的主要分歧在输出成本，长回复、代码解释和报告生成会更快拉开预算差异。

GPT-5.2 支持图像输入，而 Codestral 更偏向纯文本能力。

这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要考虑 SDK、生态工具、区域可用性和团队已有基础设施。

Codestral 的输入价格明显更低，大约只有 GPT-5.2 的 2 成左右，更适合高频请求、长 prompt 或 RAG 场景。

Codestral 的输出价格优势更明显，面对长回复、报告生成、代码解释这类输出占比较高的任务时，长期预算会更友好。

GPT-5.2 的上下文窗口更大，但差距相对温和，更适合把它理解成能力边界上的补充，而不是绝对分层。

GPT-5.2 支持图像输入，而 Codestral 更偏向纯文本能力。

GPT-5.2 更适合偏向长上下文的任务结构。

GPT-5.2 的输入成本不占优，更适合在质量优先、调用量相对可控的场景下评估。

GPT-5.2 在长输出任务里需要更关注预算，尤其是回复偏长的工作流。

Codestral 更适合偏向常规上下文的任务结构。

Codestral 的输出成本更友好，适合长生成、报告、代码解释等结果较长的任务。

Codestral 的输入价格也更低，如果你的任务 prompt 很长，它会更容易打平总预算。

Codestral 的输入价格更低，约为 $0.30/百万 tokens，更适合高频调用或成本敏感的生产场景。

GPT-5.2 提供更大的上下文窗口，达到 400,000 tokens，更适合长文档分析、代码库问答和复杂代理流程。

GPT-5.2 来自 OpenAI，Codestral 来自 Mistral，如果你的选型重点是稳定生态、成本控制或上下文能力，这个对比页可以作为第一轮判断依据。

GPT-5.2 的上下文窗口更大，适合处理更长的文档或更复杂的代理链路；Codestral 则更适合结构更清晰的常规任务。

Codestral 在缓存命中场景下更值得关注，如果你的系统提示和固定上下文重复率高，这一项会直接影响长期成本。

如果你已经确定只看成本，优先保留 Codestral 和 Codestral；如果你还在看综合表现，就继续进入单模型页核对具体参数和价格页做 token 试算。

先看你的任务结构。如果输入内容很长、RAG 上下文很多，优先看 Codestral 的输入价格；如果回复很长、输出占比高，先看 Codestral 的输出价格。

GPT-5.2 的上下文窗口更大，所以更适合长文档、多文件代码库和复杂代理链路。是否值得为这个能力付费，还要结合你的真实任务长度判断。

这组对比跨了两个供应商，除了价格，还要看 SDK、区域可用性、部署限制和团队已有基础设施。

GPT-5.2 支持图像输入，而另一方更偏向纯文本。如果你的任务没有图像需求，就不要为多模态能力额外付费。

下一步应该进入 GPT-5.2 或 Codestral 的单模型页，核对更细的参数、相关模型和供应商信息，再决定是否进入实际测试。

在 mofcloud 查看更多关于 AI 基础设施、模型调用成本和资源优化的内容。