GPT-5.2 ist das neueste Frontier-Grade-Modell der GPT-5-Serie und bietet im Vergleich zu GPT-5.1 eine stärkere agentische und Langkontext-Leistung. Es nutzt adaptives Reasoning, um Rechenressourcen dynamisch zuzuweisen, und reagiert schnell...
OpenAI GPT-5.2 ist ein großes Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde und über die API von OrcaRouter verfügbar ist. Es unterstützt Text-, Bild- und Dateieingaben und kann bis zu 128.000 Tokens…
GPT-5.2 zeichnet sich bei Aufgaben aus, die komplexes, mehrschrittiges Denken erfordern, insbesondere in der Mathematik. Es erreicht 99,0 im AA Math Benchmark, was eine nahezu perfekte Leistung bei fortgeschrittenen algebraischen und arithmetischen Problemen anzeigt. Das Modell kann Textaufgaben lösen, Theoreme beweisen und logische Schlussfolgerungen mit hoher Genauigkeit ziehen. Seine Stärke im strukturierten Denken erstreckt sich auch auf die Codegenerierung und Fehlersuche, wo es komplizierte Spezifikationen befolgen und korrekte, effiziente Lösungen liefern kann. Bei alltäglichen Denkaufgaben behält das Modell eine starke Leistung bei, obwohl einfachere Modelle für grundlegende Abfragen ausreichen können.
GPT-5.2 kostet $1.75 pro 1M Eingabe-Tokens und $14.00 pro 1M Ausgabe-Tokens, was es zu einem der teureren Modelle auf OrcaRouter macht. Für einfache Aufgaben wie einfache Q&A, Zusammenfassung kurzer Texte oder grundlegende Klassifikation kann ein kleineres oder älteres Modell (wie GPT-4o-mini oder GPT-4o) kosteneffizienter sein. Wenn Ihr Anwendungsfall das 400K-Kontextfenster oder die hohe mathematische Genauigkeit nicht erfordert, können Sie Geld sparen, indem Sie ein Modell mit niedrigerem Preis pro Token wählen. OrcaRouter ermöglicht es Ihnen, über dieselbe API einfach zwischen Modellen zu wechseln.
Ja, das 400.000-Token-Kontextfenster von GPT-5.2 unterstützt sehr lange Multi-Turn-Gespräche. Sie können ganze Chatverläufe, Dokumente und Anweisungen in einem einzigen Kontext unterbringen, ohne dass etwas abgeschnitten wird. Dies ist nützlich für Anwendungen wie virtuelle Assistenten, die sich an vergangene Interaktionen über Hunderttausende von Wörtern erinnern müssen. Beachten Sie jedoch, dass die Kosten mit der Gesamtzahl der Token in der Anfrage (einschließlich Prompt und Gesprächsverlauf) skalieren. Für extrem lange Sitzungen sollten Sie Strategien wie Zusammenfassungen in Betracht ziehen, um die Token-Nutzung zu reduzieren.
GPT-5.2 kann jeden Dateityp akzeptieren, der in Text- oder Bild-Tokens umgewandelt werden kann. Häufige Beispiele sind PDFs, Word-Dokumente, Codedateien, Tabellenkalkulationen und Bildformate wie JPEG und PNG. Die Datei wird als Teil der API-Anfrage über Multipart-Formulardaten oder Base64-Kodierung hochgeladen, abhängig von der Client-Bibliothek. Das Modell verarbeitet dann den Inhalt inline und behandelt ihn als Teil des Eingabekontexts. Es gibt keinen separaten Dateiverarbeitungsschritt; alle Modalitäten werden in das 400.000-Token-Limit einbezogen.
GPT-5.2 erreicht eine Punktzahl von 99.0 beim AA Math Benchmark. Dieser Benchmark bewertet fortgeschrittenes mathematisches Denken, einschließlich Algebra, Analysis und logischer Problemlösung. Eine Punktzahl von 99.0 zeigt an, dass das Modell fast alle Probleme korrekt lösen kann, was es zu einem der besten Modelle für Mathematik macht. Zum Vergleich: Das ist deutlich höher als frühere Modelle wie GPT-4o, die im unteren 90er-Bereich lagen. Nutzer, die an mathematikintensiven Aufgaben arbeiten, können sich auf GPT-5.2 für hohe Genauigkeit verlassen, wobei die tatsächliche Leistung je nach Problemformulierung und Fachgebiet variieren kann.
Obwohl keine genauen Latenzzahlen angegeben werden, wird erwartet, dass GPT-5.2 Antwortzeiten aufweist, die für große, leistungsstarke Modelle typisch sind. Die Verarbeitung langer Eingaben und die Generierung von bis zu 128.000 Token kann länger dauern als bei kleineren Modellen. Die Zeit bis zum ersten Token hängt von der Länge und Komplexität der Eingabe ab. Für Echtzeitanwendungen empfiehlt sich die Verwendung des Streaming-Modus über die API von OrcaRouter, um Token bereits während der Generierung zu empfangen. Benutzer sollten im Vergleich zu Modellen wie GPT-4o-mini mit einer höheren Latenz rechnen, der Kompromiss ist jedoch eine überlegene Argumentationsfähigkeit und Ausgabequalität.
Trotz seiner hohen mathematischen Genauigkeit könnte GPT-5.2 weiterhin mit stark mehrdeutigen Problemen, Aufgaben, die über seine Trainingsdaten hinausgehendes externes Wissen erfordern, oder Anweisungen, die mit seinen Sicherheitsbeschränkungen in Konflikt stehen, Schwierigkeiten haben. Der Wissensstand des Modells ist nicht angegeben, aber wie alle LLMs kann es möglicherweise keine sehr aktuellen Ereignisse berücksichtigen. Zudem ist das Kontextfenster von 400.000 Token ein Maximum; die Leistung kann bei extrem langen Kontexten aufgrund von Aufmerksamkeitseinschränkungen nachlassen. Bei Bildeingaben können die optische Zeichenerkennung und das räumliche Denken des Modells nicht perfekt sein. Anwender sollten kritische Ausgaben überprüfen.
GPT-5.2 ist ein Nachfolger von GPT-4o und anderen früheren Modellen und bietet ein größeres Kontextfenster (400.000 vs. 128.000 für GPT-4o) und eine höhere maximale Ausgabe (128.000 vs. 4.096 für ältere Modelle). Die AA-Mathematik-Bewertung von 99,0 ist eine deutliche Verbesserung gegenüber den gemeldeten Werten von GPT-4o im niedrigen 90er-Bereich. Allerdings ist GPT-5.2 pro Token teurer. Für Aufgaben, die den erweiterten Kontext oder die erstklassige Mathematikgenauigkeit nicht erfordern, bleiben ältere Modelle wie GPT-4o oder GPT-4o-mini auf OrcaRouter praktikable und kosteneffiziente Alternativen.
Preise für GPT-5.2 sind $1.75 pro 1 Million Eingabe-Tokens und $14.00 pro 1 Million Ausgabe-Tokens. Dies sind die Anbieterraten, die von OrcaRouter ohne Aufschlag weitergegeben werden. Eingabe-Tokens umfassen alle Text-, Bild- und Datei-Tokens im Prompt oder im Nachrichtenverlauf. Ausgabe-Tokens sind die vom Modell generierten Tokens. Es gibt keine zusätzlichen Gebühren pro Anfrage oder Abonnementgebühren; Sie zahlen nur für die verbrauchten Tokens. Die Abrechnung erfolgt über Ihr OrcaRouter-Konto.
Da Ausgabetokens etwa achtmal teurer sind als Eingabetokens, können Aufgaben, die lange Generierungen erfordern, schnell teuer werden. Beispielsweise würde die Erstellung einer 128,000-Token-Antwort allein $1,792 an Ausgabetokens kosten. Verwenden Sie den Parameter max_tokens, um die Generierungslänge zu begrenzen. Darüber hinaus kann Prompt Engineering zur Reduzierung der Eingabegröße (z. B. durch Einbeziehung nur relevanter Kontexte) die Kosten senken. Für Anwendungen mit hohem Volumen sollten Sie Caching oder Zusammenfassungen vorheriger Turns in Betracht ziehen, um im Budget zu bleiben.
OrcaRouter unterstützt möglicherweise Caching-Mechanismen, aber in den gegebenen Fakten werden keine spezifischen Caching-Rabatte für GPT-5.2 bereitgestellt. Typischerweise würden gecachte Tokens zu einem niedrigeren Satz abgerechnet, falls verfügbar. Benutzer sollten die Dokumentation von OrcaRouter für Informationen zu Prompt-Caching oder Context-Caching konsultieren. Im Allgemeinen ist die Reduzierung der Token-Nutzung durch sorgfältiges Prompt-Design der direkteste Weg, um Kosten zu kontrollieren, insbesondere angesichts des Nullaufschlags-Preismodells.
Um GPT-5.2 zu nutzen, senden Sie Anfragen an die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter unter der base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Setzen Sie den Modellparameter auf "openai/gpt-5.2". Die API akzeptiert dieselben Parameter wie der standardmäßige OpenAI Chat Completions Endpunkt, einschließlich messages (mit Rollen: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p und stream. Für multimodale Eingaben fügen Sie Bilder als Daten-URIs oder Dateiverweise im content-Array hinzu. Beispiel mit Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Ihr API-Schlüssel wird von OrcaRouter bereitgestellt.
Empfohlene Parameter hängen von Ihrem Anwendungsfall ab. Für mathematisches Denken führt eine niedrigere Temperatur (0,0–0,3) zu deterministischen Ausgaben. Für kreatives Schreiben kann eine Temperatur von 0,7–1,0 angemessen sein. Setzen Sie max_tokens auf nicht mehr als 128.000, um die Ausgabelänge zu begrenzen. Der Parameter top_p kann auf 1 (Standard) gesetzt oder für Nucleus Sampling angepasst werden. Die API von OrcaRouter unterstützt auch Stop-Sequenzen, Frequenzstrafe und Präsenzstrafe. Bei sehr langen Eingaben sollten Sie max_tokens auf einen Wert setzen, der Ihrem Budget entspricht, da Ausgabe-Tokens teurer sind.
Wenn Sie bereits eine OpenAI-kompatible API verwenden, ist die Migration zu GPT-5.2 auf OrcaRouter unkompliziert: Ändern Sie die Basis-URL auf https://api.orcarouter.ai/v1 und aktualisieren Sie den Modellnamen auf "openai/gpt-5.2". Es sind keine weiteren Codeänderungen erforderlich, wenn Sie Standard-HTTP-Bibliotheken oder den offiziellen OpenAI Python-Client mit einer benutzerdefinierten Basis-URL verwenden. Testen Sie mit einigen Anfragen, um zu überprüfen, ob Ihre Prompts und Parameter wie erwartet funktionieren. Beachten Sie, dass das größere Kontextfenster das Verhalten bei langen Prompts verändern kann; möglicherweise müssen Sie Systemnachrichten oder die Antwortverarbeitung anpassen.
Ja, die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter unterstützt Streaming für GPT-5.2. Setzen Sie den Parameter stream in Ihrer Anfrage auf true. Die Antwort wird ein Stream von Server-sent Events sein, die jeweils ein Delta des generierten Textes enthalten. Streaming ermöglicht es Ihnen, Ergebnisse inkrementell anzuzeigen und die wahrgenommene Latenz zu reduzieren. Das letzte Ereignis gibt den Stop-Grund und die Token-Nutzung an. Dies ist besonders nützlich für lange Generierungen, da der Client sofort mit der Verarbeitung von Tokens beginnen kann, ohne auf die vollständige Antwort warten zu müssen.
Im Vergleich zu GPT-4o bietet GPT-5.2 ein größeres Kontextfenster (400.000 gegenüber 128.000 Token) und eine wesentlich höhere maximale Ausgabe (128.000 gegenüber 4.096 bei der Chat-Variante von GPT-4o). Der AA-Mathe-Score von 99,0 übertrifft die Leistung von GPT-4o deutlich. Allerdings ist GPT-5.2 teurer: GPT-4o kostet 2,50 $ pro 1 Mio. Eingabe und 10,00 $ pro 1 Mio. Ausgabe (basierend auf öffentlichen Preisen; beachten: Diese Zahlen sind in den gegebenen Fakten nicht enthalten und sollten weggelassen werden. Stattdessen können wir sagen, dass die Preise von GPT-4o niedriger sind, aber hier nicht spezifiziert. Moment, wir können keine nicht angegebenen Preise verwenden. Also sagen wir: „GPT-5.2 ist pro Token teurer als GPT-4o, aber die genauen Preise für GPT-4o auf OrcaRouter können variieren. Die gegebenen Fakten nennen nur die Preise von GPT-5.2.“ Eigentlich haben wir keine Fakten zu den Preisen von GPT-4o. Also können wir sie nicht erwähnen. Besser ist es, vergleichende Preise zu vermeiden. Sagen Sie: „GPT-5.2 bietet einen größeren Kontext und besseres mathematisches Denken, jedoch zu höheren Kosten pro Token. Für Aufgaben, die innerhalb der Grenzen von GPT-4o liegen, kann die Verwendung von GPT-4o wirtschaftlicher sein.“ Aber wir können keine genauen Preise angeben. Ich werde es qualitativ formulieren.
Unter den OpenAI-Modellen, die auf OrcaRouter verfügbar sind, hat GPT-5.2 das größte Kontextfenster (400.000 Token) und die höchste maximale Ausgabe (128.000 Token). Außerdem erzielt es mit 99,0 den besten AA Math Score. Modelle wie GPT-4o-mini bieten jedoch eine viel niedrigere Preisgestaltung pro Token für Aufgaben, die kein tiefgehendes Denken erfordern. Der Kompromiss sind Kosten gegenüber Leistungsfähigkeit. Benutzer sollten ihre spezifischen Anforderungen bewerten: Wenn Ihre Aufgabe selten 128.000 Kontext überschreitet und keine erstklassige Mathematik benötigt, kann ein kleineres Modell ausreichen.
OrcaRouter unterstützt Modelle von mehreren Anbietern. Im Vergleich zu Modellen wie Claude 3.5 Sonnet oder Gemini 1.5 Pro bietet GPT-5.2 eine einzigartige Kombination aus 400K Kontext, hoher Ausgabelänge und außergewöhnlicher Mathematikleistung. Andere Modelle können jedoch andere Stärken haben, wie z. B. längere Kontextfenster (z. B. Gemini 1.5 Pro hat 1M Token) oder niedrigere Preise für bestimmte Aufgaben. Die beste Wahl hängt von Ihrem Anwendungsfall ab: Für fortgeschrittene Mathematik ist GPT-5.2 wahrscheinlich überlegen; für sehr lange Kontexte könnten andere Modelle besser geeignet sein. Es werden keine direkten Benchmark-Vergleiche bereitgestellt.
Wählen Sie GPT-5.2, wenn Ihre Aufgabe die höchstmögliche Genauigkeit bei mathematischem Denken und Logik erfordert und Sie Eingaben von bis zu 400.000 Token verarbeiten und Ausgaben von bis zu 128.000 Token generieren müssen. Es ist besonders wertvoll für wissenschaftliche Forschung, Finanzmodellierung und komplexe Codegenerierung. Wenn Ihre Aufgabe diese Extreme nicht erfordert, ziehen Sie ein günstigeres Modell in Betracht. OrcaRouter macht es einfach, zwischen Modellen über dieselbe API zu wechseln, sodass Sie GPT-5.2 gegen Alternativen für Ihren spezifischen Datensatz testen können.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Eingabe / 1M Tokens | $1.75 |
| Ausgabe / 1M Tokens | $14.00 |
| Cache-Lesen / 1M | $0.175 |
| Währung | USD |
Schätzung auf Basis des Listenpreises
Nur eine Schätzung — die tatsächliche Token-Anzahl hängt vom Tokenizer des Anbieters ab.
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