OpenAIs GPT-5.2 mit 400K Kontext, 128K Ausgabe, 99.0 AA Math, preislich bei $1,75/$14 pro 1M Tokens über OrcaRouter.
OpenAI's GPT-5.2-2025-12-11 ist ein großes Sprachmodell aus der GPT-5-Serie, das im Dezember 2025 veröffentlicht wurde. Es wurde entwickelt, um erweiterte Kontextlängen und multimodale Eingaben zu…
Mit einem Kontextfenster von 400.000 Token kann das Modell ganze Bücher, umfangreiche Forschungsberichte, große Codebasen oder lange Gesprächsverläufe in einer einzigen Anfrage verarbeiten. Dies ermöglicht Aufgaben wie das Zusammenfassen eines ganzen Romans, die Analyse eines vollständigen Rechtsvertrags oder die Aufrechterhaltung eines kohärenten Dialogs über Hunderte von Runden hinweg. Die maximale Ausgabe von 128.000 Token erlaubt es dem Modell, umfangreiche Inhalte zu generieren, etwa das Verfassen eines langen Berichts oder die Erstellung eines großen Codeblocks. Diese erweiterte Kontextfähigkeit reduziert die Notwendigkeit für Chunking oder externen Speicher und vereinfacht so die Entwicklungsabläufe für Anwendungen, die auf die Verarbeitung großer Informationsmengen angewiesen sind.
Das Modell akzeptiert drei Eingabemodalitäten: Datei, Bild und Text. Das bedeutet, dass Sie PDFs, Tabellenkalkulationen oder andere Dateitypen als Eingabe bereitstellen können, sowie Bilder wie Diagramme, Screenshots oder Fotografien. Das Modell verarbeitet diese zusammen mit Text-Prompts und ermöglicht Aufgaben wie das Erläutern eines Diagramms, das Extrahieren von Daten aus einem Bild oder das Zusammenfassen eines gescannten Dokuments. Während die genauen Token-Kosten für Bilder und Dateien davon abhängen, wie der Anbieter sie kodiert, bezieht sich das Preismodell auf die resultierende Token-Nutzung. Die multimodale Fähigkeit ist besonders nützlich für Anwendungen, die visuelle Informationen mit natürlichsprachigem Denken integrieren müssen.
Das Modell zeichnet sich bei Aufgaben aus, die tiefgehendes mathematisches Denken erfordern, was durch seinen 99.0 AA Math Score widergespiegelt wird. Es eignet sich auch gut für die Generierung von Langtexten, multimodale Analyse und komplexe Problemlösung. Zu den besten Anwendungsfällen gehören: akademische Forschung, bei der Arbeiten umfangreiche Gleichungen enthalten; Softwareentwicklung, bei der ganze Bibliotheken verstanden oder generiert werden müssen; rechtliche Analyse, bei der Dokumente Hunderte von Seiten umfassen; und Kundensupport-Chatbots, die sich an vollständige Gesprächsverläufe erinnern müssen. Für einfachere oder kürzere Aufgaben könnte jedoch ein kleineres und günstigeres Modell kosteneffizienter sein. Die Stärken des Modells zeigen sich am deutlichsten, wenn sein großer Kontext und seine Denkfähigkeiten voll ausgeschöpft werden.
Wenn Ihr Anwendungsfall kurze Eingabeaufforderungen, einfache Abfragen oder Aufgaben umfasst, die kein tiefes mathematisches Denken erfordern, ist ein günstigeres Modell möglicherweise angemessener. Für grundlegende Klassifikation, kurze Textgenerierung oder Chat mit geringer Latenz könnte beispielsweise ein Modell wie GPT-4o-mini oder eine kleinere Open-Source-Alternative bei einem Bruchteil der Kosten akzeptable Ergebnisse liefern. Der hohe Ausgabepreis von 14,00 $ pro 1 Million Tokens macht das Modell teuer für Anwendungen, die große Textmengen generieren, ohne dass der erweiterte Kontext oder die mathematische Stärke erforderlich sind. Bewerten Sie, ob Ihre Aufgabe von den 400K Kontext und der 99,0 AA Math-Leistung profitiert, bevor Sie sich für dieses Modell entscheiden.
Der Benchmark des Titels für dieses Modell liegt bei 99,0 in der AA Math-Bewertung. AA Math ist ein Test, der darauf ausgelegt ist, mathematische Denkfähigkeiten auf hohem Niveau zu bewerten, einschließlich Algebra, Arithmetik, Analysis und logischem Problemlösen. Eine Punktzahl von 99,0 zeigt an, dass das Modell fast alle gestellten Matheprobleme korrekt lösen kann, was es zu den leistungsstärksten Modellen in dieser spezifischen Metrik zählt. Obwohl dieser Benchmark ein starker Indikator für mathematische Kompetenz ist, ist er kein umfassendes Maß für allgemeine Intelligenz oder Eignung für alle Aufgaben. Benutzer sollten zusätzliche Bewertungen in ihrem spezifischen Bereich in Betracht ziehen, wenn die Mathematikleistung entscheidend ist.
Die Latenz und der Durchsatz hängen von der Größe der Eingabe, der angeforderten Ausgabelänge und dem aktuellen Datenverkehr auf der API von OrcaRouter ab. Da das Modell groß ist und bis zu 128.000 Ausgabe-Token unterstützt, können sehr lange Generierungen erhebliche Echtzeit in Anspruch nehmen. Bei kurzen Antworten (einige hundert Token) liegt die Latenz typischerweise im Bereich von einigen Sekunden. Der Dienst gibt keine öffentlichen Token-pro-Sekunde-Raten pro Modell bekannt, aber Benutzer mit hohem Durchsatzbedarf möchten möglicherweise mit eigenen Arbeitslasten testen. Streaming-Antworten (unter Verwendung des stream-Parameters) können die wahrgenommene Latenz für interaktive Anwendungen reduzieren. Auf das Modell wird über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt zugegriffen, sodass die Latenzeigenschaften ähnlich wie bei anderen über OrcaRouter bereitgestellten Modellen sind.
Die primäre Stärke des Modells liegt im mathematischen Denken, bestätigt durch seinen AA Math Score von 99,0. Es zeigt auch starke Fähigkeiten bei der Verarbeitung sehr langer Kontexte (bis zu 400K Tokens) und der Erzeugung großer Ausgaben (bis zu 128K Tokens). Die Unterstützung für multimodale Eingaben ermöglicht es, über Bilder und Dateien nachzudenken, was es vielseitig für Datenanalyse und Dokumentenverständnis macht. Für Aufgaben, die das Synthetisieren von Informationen über lange Dokumente oder das Durchführen komplexer analytischer Überlegungen erfordern, ist dieses Modell wahrscheinlich besser geeignet als kleinere Alternativen. Darüber hinaus bedeutet die Nullaufschlag-Preisgestaltung über OrcaRouter, dass Sie den Anbieterpreis ohne zusätzliche Gebühren zahlen.
Trotz seiner Stärken hat das Modell Einschränkungen. Die hohen Kosten pro Ausgabetoken (14,00 $ pro 1 Mio. Token) können sich schnell summieren für Anwendungen, die große Textmengen generieren. Die Leistung bei nicht-mathematischen Denkaufgaben ist möglicherweise nicht proportional besser als bei günstigeren Alternativen. Das Modell kann auch typische LLM-Schwächen aufweisen, wie Halluzinationen, insbesondere bei obskuren oder sehr aktuellen Informationen. Die Verarbeitung multimodaler Eingaben kann zu einem höheren Tokenverbrauch als erwartet führen, abhängig davon, wie Bilder und Dateien tokenisiert werden. Schließlich beträgt das Kontextfenster von 400K Token für die Gesamteingabe; das Modell kann bei extrem langen Abhängigkeiten innerhalb dieses Fensters dennoch Schwierigkeiten haben, obwohl es insgesamt gute Leistungen erbringt.
Die Preisgestaltung basiert auf der Token-Nutzung: 1,75 $ pro 1 Million Eingabe-Tokens und 14,00 $ pro 1 Million Ausgabe-Tokens. Dies sind die von OrcaRouter ohne Aufschlag weitergegebenen Anbieterpreise. Eingabe-Tokens umfassen Text, Bilder und Dateien, wie vom Anbieter kodiert. Ausgabe-Tokens werden vom Modell generiert. Die Kosten werden pro Anfrage berechnet, und die Gesamtrechnung ergibt sich aus der Summe der Kosten für Eingabe- und Ausgabe-Tokens. Beispielsweise würde eine Anfrage mit 10.000 Eingabe-Tokens und 2.000 Ausgabe-Tokens etwa 0,0000175 $ (Eingabe) + 0,000028 $ (Ausgabe) = 0,0000455 $ kosten. Benutzer können die Nutzung über das Logging- und Abrechnungs-Dashboard von OrcaRouter überwachen.
Der Ausgabepreis ($14,00 pro 1 Mio. Tokens) ist achtmal so hoch wie der Eingabepreis ($1,75 pro 1 Mio. Tokens). Dies entspricht der Preisstruktur des Anbieters für große Modelle und spiegelt die Rechenkosten der autoregressiven Generierung wider. Das sequenzielle Generieren von Tokens erfordert erhebliche GPU-Speicher- und Rechenressourcen, insbesondere bei Modellen mit 400K-Kontextfenstern. Bei Anwendungen, die lange Ausgaben erfordern, dominieren die Ausgabekosten. Benutzer sollten Prompts so gestalten, dass die Ausgabelänge wo möglich minimiert wird, oder das Zwischenspeichern wiederholter Antworten in Betracht ziehen. OrcaRouter erhebt keinen Aufschlag auf diese Tarife, daher entsprechen die angezeigten Preise denen des Anbieters.
Ja. Da die Ausgabetokens des Modells teuer sind, lohnt es sich zu bewerten, ob die Aufgabe wirklich die hohe mathematische Genauigkeit oder den langen Kontext benötigt. Für kürzere oder einfachere Ausgaben kann ein günstigeres Modell ausreichen. Darüber hinaus kann die Verwendung multimodaler Eingaben die Kosten für Eingabetokens erhöhen, wenn Bilder in viele Tokens codiert werden. Sie können die Kosten senken, indem Sie Bilder komprimieren oder wann immer möglich reine Textaufforderungen verwenden. OrcaRouter bietet Caching für wiederholte Aufforderungen (falls aktiviert), was die Kosten für Eingabetokens bei identischen oder ähnlichen Anfragen reduzieren kann. Die Preisgestaltung des Modells erfolgt jedoch nach dem Pay-as-you-go-Prinzip, ohne Rabatte für die Nutzung großer Mengen, es sei denn, der Anbieter führt diese ein.
OrcaRouter bietet eine Caching-Funktion, die Kosten für wiederholte Eingabe-Token reduzieren kann. Wenn Caching aktiviert ist, können identische Eingabe-Präfixe gespeichert und über Anfragen hinweg wiederverwendet werden, sodass Ihnen die erneute Verarbeitung derselben Token nicht in Rechnung gestellt wird. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungen, die häufig dieselben Systemaufforderungen, Few-Shot-Beispiele oder große Kontextblöcke senden. Der Cache wird in der Regel für eine begrenzte Zeit (z. B. Minuten bis Stunden) aufbewahrt. Benutzer können die Caching-Parameter über die API konfigurieren. Die genauen Einsparungen hängen von der Wiederholungsrate Ihrer Eingaben ab. Beachten Sie, dass Ausgabe-Token niemals gecacht werden, da sie pro Anfrage generiert werden.
Sie rufen das Modell über die OpenAI-kompatible API von OrcaRouter unter der Basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 auf. Verwenden Sie den standardmäßigen OpenAI-Chat-Completions-Endpunkt mit dem Modellparameter "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Ihr API-Schlüssel (von OrcaRouter erhalten) wird im Authorization-Header als Bearer-Token gesendet. Beispiel mit Python und der OpenAI-Bibliothek: import openai openai.api_base = "https://api.orcarouter.ai/v1" openai.api_key = "your-key" response = openai.ChatCompletion.create( model="openai/gpt-5.2-2025-12-11", messages=[{"role":"user","content":"Solve 2+2"}] ) Das Antwortformat entspricht der OpenAI-ChatCompletion-Struktur. Streaming wird durch Setzen von stream=True unterstützt.
Alle standardmäßigen OpenAI Chat Completion-Parameter werden unterstützt, einschließlich: model (erforderlich), messages (Array von Nachrichtenobjekten), max_tokens (bis zu 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop und stream. Für multimodale Eingaben können Sie Bild- oder Datei-URLs im Nachrichteninhalt unter Verwendung der standardmäßigen OpenAI Content-Parts-Struktur einfügen (z. B. content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Das Modell unterstützt auch den Parameter max_completion_tokens, wenn Sie die Ausgabe begrenzen möchten. Beachten Sie, dass das Kontextfenster sowohl Eingabe- als auch Ausgabetokens umfasst, stellen Sie also sicher, dass die Gesamtzahl der Tokens (Eingabe + Ausgabe) 400.000 nicht überschreitet. Die API gibt Fehler zurück, wenn die Grenzwerte überschritten werden.
Wenn Sie derzeit die OpenAI-API direkt nutzen, erfordert die Migration zu OrcaRouter lediglich die Änderung der Basis-URL und des API-Schlüssels. Ersetzen Sie openai.api_base von "https://api.openai.com/v1" durch "https://api.orcarouter.ai/v1" und verwenden Sie Ihren OrcaRouter-API-Schlüssel. Behalten Sie den gesamten restlichen Code bei, einschließlich Modellnamen (z. B. "openai/gpt-5.2-2025-12-11") und Anfrageformaten. Die Antwortstruktur ist identisch. Testen Sie mit einer einzelnen Anfrage, um die Verbindung zu überprüfen. OrcaRouter fügt keine zusätzliche Latenz hinzu, die über das hinausgeht, was der Anbieter liefert, und die Preisgestaltung ist transparent (keine Aufschläge). Für Benutzer, die Modelle wechseln müssen, funktioniert derselbe Endpunkt für alle auf OrcaRouter verfügbaren Modelle.
Die Authentifizierung erfolgt über einen API-Schlüssel, der im Authorization-Header gesendet wird: "Bearer <your-api-key>". Sie erhalten einen API-Schlüssel, indem Sie ein Konto auf OrcaRouter erstellen und über das Dashboard einen Schlüssel generieren. Es gibt keine separate Client-ID oder Geheimnis; der API-Schlüssel allein ist ausreichend. Der Schlüssel sollte sicher aufbewahrt und nicht im clientseitigen Code offengelegt werden. Bewahren Sie ihn für serverseitige Anwendungen in Umgebungsvariablen auf. Wenn Sie mehrere Schlüssel für verschiedene Teams oder Projekte benötigen, können Sie im Dashboard mehrere Schlüssel erstellen. Alle Anfragen werden dem Konto belastet, das mit dem Schlüssel verknüpft ist. Ratengrenzen und Nutzungskontingente gelten pro Schlüssel; konsultieren Sie die OrcaRouter-Dokumentation für Einzelheiten.
Im Vergleich zu früheren GPT-4.0-Modellen bietet GPT-5.2-2025-12-11 einen deutlich größeren Kontextfenster (400K vs. typischerweise 32K oder 128K für GPT-4 Turbo), ein höheres Ausgabelimit (128K vs. 8K–32K) sowie multimodale Eingabeunterstützung (GPT-4 Turbo unterstützt ebenfalls Bilder, GPT-5.2 fügt jedoch Dateieingaben hinzu). Der AA-Mathe-Score von 99,0 ist wahrscheinlich wesentlich höher als die typische Leistung von GPT-4.0 bei Mathe-Benchmarks, die bei vergleichbaren Tests bei etwa 70–80 lag. Die Preisgestaltung unterscheidet sich: GPT-4 Turbo kostete 10 $/30 $ pro 1 M Token, während dieses Modell günstiger bei der Eingabe (1,75 $), aber teurer bei der Ausgabe (14 $) ist. Für Aufgaben, die weniger Ausgabe erfordern, könnte GPT-5.2 insgesamt kosteneffizienter sein.
Claude-Modelle von Anthropic bieten ebenfalls große Kontextfenster (z. B. Claude 3.5 Sonnet hat 200K). Claude 3.5 Opus hat vergleichbare mathematische Fähigkeiten, aber keinen öffentlich gemeldeten AA Math Score. GPT-5.2s 400K Kontext ist doppelt so groß wie das der meisten Claude-Modelle, und sein 128K Output ist ebenfalls größer als Claudes typischer 4K-8K Output. Preisunterschiede: Claude 3.5 Sonnet kostete $3/$15 pro 1M Tokens, während GPT-5.2 $1.75/$14 kostet. GPT-5.2 ist also günstiger beim Input, aber ähnlich beim Output. Claude-Modelle haben starke Sicherheitsausrichtungen und werden oft für Dialoge bevorzugt. Die Wahl hängt von den spezifischen Aufgabenanforderungen ab, insbesondere wenn Sie eine höhere Ausgabekapazität oder mathematische Leistung benötigen.
Open-Source-Modelle wie Llama 3.1 405B oder Mixtral 8x22B haben kleinere Kontextfenster (typischerweise 128K oder weniger) und niedrigere Mathematik-Benchmark-Ergebnisse. Llama 3.1 405B erreicht beispielsweise etwa 85–90 bei ähnlichen Mathetests. Sie können nicht mit GPT-5.2's 99.0 AA Math oder dessen multimodalem Dateieingang mithalten. Allerdings können Open-Source-Modelle selbst gehostet werden, was bei entsprechendem Hardware-Einsatz zu niedrigeren Kosten pro Token in großem Maßstab führt. GPT-5.2 über OrcaRouter bietet Benutzerfreundlichkeit, keine Infrastruktur und Preise ohne Aufschlag. Für Nutzer, die maximale mathematische Genauigkeit benötigen, ist das Closed-Source-Modell überlegen; für diejenigen, die Kostenkontrolle und Datenschutz durch Selbsthosting priorisieren, kann Open-Source vorzuziehen sein.
OpenAI-kompatibel — behalte dein bisheriges SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11Öffnen @misc{orcarouter_gpt_5_2_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-2025-12-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11