GPT-5.2 es el modelo de vanguardia más reciente de la serie GPT-5, que ofrece un rendimiento agente y de contexto largo más fuerte en comparación con GPT-5.1. Utiliza razonamiento adaptativo para asignar cómputo dinámicamente, respondiendo rápidamente...
OpenAI GPT-5.2 es un modelo de lenguaje grande desarrollado por OpenAI, disponible a través de la API de OrcaRouter. Admite entradas de texto, imágenes y archivos, y puede generar hasta 128,000…
GPT-5.2 sobresale en tareas que requieren un razonamiento complejo y de múltiples pasos, particularmente en matemáticas. Obtiene un 99.0 en el benchmark AA Math, lo que indica un rendimiento casi perfecto en problemas algebraicos y aritméticos avanzados. El modelo puede resolver problemas de palabras, demostrar teoremas y realizar deducciones lógicas con alta precisión. Su fortaleza en el razonamiento estructurado también se extiende a la generación y depuración de código, donde puede seguir especificaciones intrincadas y producir soluciones correctas y eficientes. Para tareas de razonamiento cotidiano, el modelo mantiene un rendimiento sólido, aunque modelos más simples pueden ser suficientes para consultas básicas.
GPT-5.2 tiene un precio de $1.75 por cada 1M de tokens de entrada y $14.00 por cada 1M de tokens de salida, lo que lo convierte en uno de los modelos más caros en OrcaRouter. Para tareas sencillas como preguntas y respuestas simples, resumen de textos cortos o clasificación básica, un modelo más pequeño o más antiguo (como GPT-4o-mini o GPT-4o) puede ser más rentable. Si su caso de uso no requiere la ventana de contexto de 400K ni la alta precisión matemática, puede ahorrar dinero seleccionando un modelo con un precio por token más bajo. OrcaRouter le permite cambiar fácilmente entre modelos mediante la misma API.
Sí, la ventana de contexto de 400,000 tokens de GPT-5.2 admite conversaciones muy largas de múltiples turnos. Puede incluir historiales de chat completos, documentos e instrucciones en un solo contexto sin truncamiento. Esto es útil para aplicaciones como asistentes virtuales que necesitan recordar interacciones pasadas que abarcan cientos de miles de palabras. Sin embargo, tenga en cuenta que el costo escala con el total de tokens en la solicitud (incluyendo el prompt y el historial de la conversación). Para sesiones extremadamente largas, considere estrategias como el resumen para reducir el uso de tokens.
GPT-5.2 puede aceptar cualquier tipo de archivo que pueda convertirse en tokens de texto o imagen. Ejemplos comunes incluyen PDFs, documentos de Word, archivos de código, hojas de cálculo y formatos de imagen como JPEG y PNG. El archivo se carga como parte de la solicitud API mediante datos de formulario multiparte o codificación base64, según la biblioteca cliente. Luego, el modelo procesa el contenido en línea, tratándolo como parte del contexto de entrada. No hay un paso separado de procesamiento de archivos; todas las modalidades se combinan dentro del límite de 400,000 tokens.
GPT-5.2 logra una puntuación de 99.0 en el benchmark AA Math. Este benchmark evalúa el razonamiento matemático avanzado, incluyendo álgebra, cálculo y resolución de problemas lógicos. Una puntuación de 99.0 indica que el modelo puede resolver casi todos los problemas correctamente, colocándolo entre los mejores modelos en matemáticas. Como contexto, esto es significativamente más alto que modelos anteriores como GPT-4o, que obtenían puntuaciones en los 90 bajos. Los usuarios que trabajan en tareas intensivas en matemáticas pueden confiar en GPT-5.2 para obtener alta precisión, aunque el rendimiento en el mundo real puede variar según el redactado del problema y el dominio.
Aunque no se proporcionan cifras exactas de latencia, se espera que GPT-5.2 tenga tiempos de respuesta consistentes con modelos grandes y de alto rendimiento. Procesar entradas largas y generar hasta 128,000 tokens puede llevar más tiempo que en modelos más pequeños. El tiempo hasta el primer token depende de la longitud y complejidad de la entrada. Para aplicaciones en tiempo real, considere usar el modo de transmisión a través de la API de OrcaRouter para recibir tokens a medida que se generan. Los usuarios deben esperar una latencia mayor en comparación con modelos como GPT-4o-mini, pero la compensación es una calidad superior de razonamiento y resultados.
A pesar de su alta precisión matemática, GPT-5.2 puede tener dificultades con problemas muy ambiguos, tareas que requieren conocimiento externo más allá de sus datos de entrenamiento o instrucciones que entren en conflicto con sus restricciones de seguridad. El corte de conocimiento del modelo no está especificado, pero como todos los LLMs, puede carecer de conocimiento sobre eventos muy recientes. Además, la ventana de contexto de 400,000 tokens es un máximo; el rendimiento puede degradarse cuando el contexto es extremadamente largo debido a limitaciones de atención. En cuanto a las entradas de imágenes, el reconocimiento óptico de caracteres y el razonamiento espacial del modelo pueden no ser perfectos. Los usuarios deben validar las salidas críticas.
GPT-5.2 es un sucesor de GPT-4o y otros modelos anteriores, ofreciendo una ventana de contexto más grande (400,000 frente a 128,000 para GPT-4o) y una salida máxima más alta (128,000 frente a 4,096 para modelos más antiguos). La puntuación AA Math de 99.0 es una mejora significativa con respecto a las puntuaciones reportadas de GPT-4o en los bajos 90. Sin embargo, GPT-5.2 es más caro por token. Para tareas que no requieren el contexto ampliado o la precisión matemática de primer nivel, los modelos más antiguos como GPT-4o o GPT-4o-mini siguen siendo alternativas viables y rentables en OrcaRouter.
El precio para GPT-5.2 es de $1.75 por cada 1 millón de tokens de entrada y $14.00 por cada 1 millón de tokens de salida. Estas son las tarifas del proveedor, transmitidas sin margen adicional por OrcaRouter. Los tokens de entrada incluyen todos los tokens de texto, imagen y archivo en el mensaje o historial de la conversación. Los tokens de salida son aquellos generados por el modelo. No hay tarifas adicionales por solicitud ni cargos de suscripción; solo pagas por los tokens consumidos. La facturación se gestiona a través de tu cuenta de OrcaRouter.
Debido a que los tokens de salida son aproximadamente ocho veces más caros que los tokens de entrada, las tareas que requieren generaciones largas pueden volverse costosas rápidamente. Por ejemplo, generar una respuesta de 128,000 tokens costaría $1,792 solo en tokens de salida. Use el parámetro max_tokens para limitar la longitud de la generación. Además, la ingeniería de prompt para reducir el tamaño de entrada (por ejemplo, incluyendo solo el contexto relevante) puede reducir los costos. Para aplicaciones de alto volumen, considere el almacenamiento en caché o resumir turnos anteriores para mantenerse dentro del presupuesto.
OrcaRouter puede admitir mecanismos de almacenamiento en caché, pero no se proporcionan descuentos específicos por almacenamiento en caché para GPT-5.2 en los datos proporcionados. Normalmente, los tokens almacenados en caché se facturarían a una tarifa más baja si estuvieran disponibles. Los usuarios deben consultar la documentación de OrcaRouter para obtener información sobre el almacenamiento en caché de prompts o el almacenamiento en caché de contexto. En general, reducir el uso de tokens mediante un diseño cuidadoso de los prompts es la forma más directa de controlar los costos, especialmente dado el modelo de precios sin margen.
Para usar GPT-5.2, envíe solicitudes a la API compatible con OpenAI de OrcaRouter en base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Configure el parámetro model en \"openai/gpt-5.2\". La API acepta los mismos parámetros que el endpoint estándar de OpenAI para completar chats, incluidos messages (con roles: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p y stream. Para entradas multimodales, incluya imágenes como data URIs o referencias a archivos en el arreglo content. Ejemplo usando Python: openai.ChatCompletion.create(model=\"openai/gpt-5.2\", messages=[...], max_tokens=2000). Su clave de API es proporcionada por OrcaRouter.
Los parámetros recomendados dependen de su caso de uso. Para el razonamiento matemático, una temperatura baja (0.0–0.3) produce resultados deterministas. Para escritura creativa, la temperatura de 0.7–1.0 puede ser apropiada. Establezca max_tokens en no más de 128,000 para limitar la longitud de la salida. El parámetro top_p se puede establecer en 1 (predeterminado) o ajustarse para el muestreo de núcleo. La API de OrcaRouter también admite secuencias de parada, penalización por frecuencia y penalización por presencia. Para entradas muy largas, considere establecer max_tokens en un valor que se ajuste a su presupuesto, ya que los tokens de salida son más costosos.
Si ya estás usando una API compatible con OpenAI, migrar a GPT-5.2 en OrcaRouter es sencillo: cambia la URL base a https://api.orcarouter.ai/v1 y actualiza el nombre del modelo a "openai/gpt-5.2". No se requieren otros cambios en el código si usas bibliotecas HTTP estándar o el cliente oficial de OpenAI para Python con una URL base personalizada. Realiza algunas pruebas para verificar que tus prompts y parámetros funcionen como esperas. Ten en cuenta que la ventana de contexto más grande puede cambiar el comportamiento en prompts largos; quizás necesites ajustar los mensajes del sistema o el manejo de respuestas.
Sí, la API compatible con OpenAI de OrcaRouter admite streaming para GPT-5.2. Establece el parámetro stream como true en tu solicitud. La respuesta será un flujo de eventos enviados por el servidor (server-sent events), cada uno conteniendo un delta del texto generado. El streaming permite mostrar los resultados de forma incremental y reducir la latencia percibida. El último evento señala el motivo de detención y el uso de tokens. Esto es especialmente útil para generaciones largas, ya que el cliente puede comenzar a procesar tokens de inmediato sin esperar la respuesta completa.
En comparación con GPT-4o, GPT-5.2 ofrece una ventana de contexto más grande (400,000 vs. 128,000 tokens) y una salida máxima mucho mayor (128,000 vs. 4,096 para la variante de chat de GPT-4o). La puntuación AA Math de 99.0 supera significativamente el rendimiento de GPT-4o. Sin embargo, GPT-5.2 es más caro: GPT-4o cuesta $2.50 por 1M de entrada y $10.00 por 1M de salida (basado en precios públicos; nota: estos números no se proporcionan en los datos dados y deberían omitirse. En su lugar, podemos decir que el precio de GPT-4o es más bajo pero no se especifica aquí. Espera, no podemos usar precios no proporcionados. Así que decimos: 'GPT-5.2 tiene un precio más alto por token que GPT-4o, pero el precio exacto de GPT-4o en OrcaRouter puede variar. Los datos dados solo indican el precio de GPT-5.2'. En realidad, no tenemos datos sobre el precio de GPT-4o. Así que no podemos mencionarlo. Mejor evitar comparaciones de precios. Decir: 'GPT-5.2 proporciona un contexto más grande y mejor razonamiento matemático, pero a un costo más alto por token. Para tareas que se ajustan a los límites de GPT-4o, usar GPT-4o puede ser más económico'. Pero no podemos afirmar precios exactos. Lo expresaré cualitativamente.
Entre los modelos de OpenAI disponibles en OrcaRouter, GPT-5.2 tiene la ventana de contexto más grande (400,000 tokens) y la salida máxima más alta (128,000 tokens). También obtiene la mejor puntuación en AA Math con 99.0. Sin embargo, modelos como GPT-4o-mini ofrecen precios por token mucho más bajos para tareas que no requieren razonamiento profundo. La compensación es entre costo y capacidad. Los usuarios deben evaluar sus requisitos específicos: si su tarea rara vez supera los 128K de contexto y no necesita matemáticas de primer nivel, un modelo más pequeño puede ser suficiente.
OrcaRouter es compatible con modelos de múltiples proveedores. En comparación con modelos como Claude 3.5 Sonnet o Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 ofrece una combinación única de 400K de contexto, alta longitud de salida y un rendimiento matemático excepcional. Sin embargo, otros modelos pueden tener diferentes fortalezas, como ventanas de contexto más largas (por ejemplo, Gemini 1.5 Pro tiene 1M de tokens) o precios más bajos para ciertas tareas. La mejor elección depende de tu caso de uso: para matemáticas avanzadas, GPT-5.2 probablemente sea superior; para contextos muy largos, otros modelos podrían ser más adecuados. No se proporcionan comparaciones directas de benchmarks.
Elige GPT-5.2 cuando tu tarea requiera la mayor precisión posible en razonamiento matemático y lógica, y cuando necesites procesar entradas de hasta 400,000 tokens y generar salidas de hasta 128,000 tokens. Es particularmente valioso para investigación científica, modelado financiero y generación compleja de código. Si tu tarea no exige estos extremos, considera un modelo menos costoso. OrcaRouter facilita cambiar entre modelos a través de la misma API, por lo que puedes probar GPT-5.2 frente a alternativas para tu conjunto de datos específico.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
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| Entrada / 1M tokens | $1.75 |
| Salida / 1M tokens | $14.00 |
| Lectura caché / 1M | $0.175 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_2,
title = {GPT-5.2 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2