OpenAI's GPT-5.2 con contexto de 400K, salida de 128K, 99.0 AA Math, con un precio de $1.75/$14 por cada 1M tokens a través de OrcaRouter.
OpenAI's GPT-5.2-2025-12-11 es un modelo de lenguaje grande de la serie GPT-5, lanzado en diciembre de 2025. Está diseñado para manejar longitudes de contexto extendidas y entradas multimodales,…
Con una ventana de contexto de 400,000 tokens, el modelo puede procesar libros completos, informes de investigación extensos, bases de código grandes o historiales de conversación largos en una sola solicitud. Esto permite tareas como resumir una novela completa, analizar un contrato legal completo o mantener un diálogo coherente a lo largo de cientos de turnos. La salida máxima de 128,000 tokens permite al modelo generar contenido sustancial, como redactar un informe largo o producir un bloque grande de código. Esta capacidad de contexto extendido reduce la necesidad de fragmentación o memoria externa, simplificando los flujos de trabajo de desarrollo para aplicaciones que dependen del procesamiento de información a gran escala.
El modelo acepta tres modalidades de entrada: archivo, imagen y texto. Esto significa que puede proporcionar PDF, hojas de cálculo u otros tipos de archivo como entrada, así como imágenes como diagramas, capturas de pantalla o fotografías. El modelo procesa estas junto con indicaciones de texto, lo que permite tareas como explicar un gráfico, extraer datos de una imagen o resumir un documento escaneado. Si bien el costo exacto en tokens para imágenes y archivos depende de cómo los codifique el proveedor, el modelo de precios se aplica al uso de tokens resultante. La capacidad multimodal es especialmente útil para aplicaciones que necesitan integrar información visual con razonamiento en lenguaje natural.
El modelo sobresale en tareas que requieren un razonamiento matemático profundo, como lo refleja su puntuación AA Math de 99.0. También es adecuado para la generación de contenido extenso, análisis multimodal y resolución de problemas complejos. Los mejores casos de uso incluyen: investigación académica donde los artículos contienen ecuaciones extensas; ingeniería de software donde se deben entender o generar bibliotecas completas; análisis legal donde los documentos abarcan cientos de páginas; y chatbots de atención al cliente que necesitan recordar historiales completos de conversaciones. Sin embargo, para tareas más simples o cortas, un modelo más pequeño y económico podría ser más rentable. Las fortalezas del modelo son más evidentes cuando se utilizan por completo su gran contexto y capacidades de razonamiento.
Si su caso de uso implica indicaciones cortas, consultas simples o tareas que no requieren razonamiento matemático profundo, un modelo más económico puede ser más apropiado. Por ejemplo, para clasificación básica, generación de texto corto o chat de baja latencia, un modelo como GPT-4o-mini o una alternativa de código abierto más pequeña podría ofrecer resultados aceptables a una fracción del costo. El alto precio de salida de $14.00 por 1M de tokens hace que el modelo sea costoso para aplicaciones que generan grandes cantidades de texto sin necesidad del contexto extendido o la solidez matemática. Evalúe si su tarea se beneficia de los 400K de contexto y el rendimiento de 99.0 AA Math antes de comprometerse con este modelo.
El punto de referencia principal para este modelo es 99.0 en la evaluación de AA Math. AA Math es una prueba diseñada para evaluar habilidades de razonamiento matemático a un alto nivel, incluyendo álgebra, aritmética, cálculo y resolución lógica de problemas. Una puntuación de 99.0 indica que el modelo puede resolver correctamente casi todos los problemas matemáticos presentados, colocándolo entre los modelos de mejor rendimiento en esta métrica específica. Si bien este punto de referencia es un fuerte indicador de competencia matemática, no es una medida integral de inteligencia general o idoneidad para todas las tareas. Los usuarios deben considerar una evaluación adicional en su dominio específico si el rendimiento en matemáticas es crítico.
La latencia y el rendimiento dependen del tamaño de la entrada, la longitud de salida solicitada y el tráfico actual en la API de OrcaRouter. Debido a que el modelo es grande y admite hasta 128,000 tokens de salida, las generaciones muy largas pueden requerir un tiempo de reloj significativo. Para respuestas cortas (unos pocos cientos de tokens), la latencia suele estar en el rango de unos pocos segundos. El servicio no divulga públicamente las tasas de tokens por segundo por modelo, pero los usuarios con necesidades de alto rendimiento pueden querer probar con sus propias cargas de trabajo. Las respuestas en streaming (usando el parámetro stream) pueden reducir la latencia percibida para aplicaciones interactivas. El modelo se accede a través del mismo endpoint compatible con OpenAI, por lo que las características de latencia son similares a las de otros modelos servidos a través de OrcaRouter.
La fortaleza principal del modelo es el razonamiento matemático, como lo confirma su puntuación AA Math de 99.0. También demuestra habilidades sólidas para procesar contextos muy largos (hasta 400K tokens) y generar salidas extensas (hasta 128K tokens). Su soporte de entrada multimodal le permite razonar sobre imágenes y archivos, lo que lo hace versátil para el análisis de datos y la comprensión de documentos. Para tareas que requieren sintetizar información en documentos extensos o realizar razonamiento analítico complejo, este modelo probablemente supere a alternativas más pequeñas. Además, el precio sin margen adicional a través de OrcaRouter significa que pagas la tarifa del proveedor sin cargos adicionales.
A pesar de sus fortalezas, el modelo tiene limitaciones. El alto costo por token de salida ($14.00 por 1M de tokens) puede acumularse rápidamente para aplicaciones que generan grandes volúmenes de texto. Su rendimiento en tareas de razonamiento no matemático puede no ser proporcionalmente mejor que alternativas más económicas. El modelo también puede exhibir debilidades típicas de los LLM, como la alucinación, especialmente con información oscura o muy reciente. El procesamiento de entrada multimodal puede generar un uso de tokens más alto de lo esperado, dependiendo de cómo se tokenizan las imágenes y los archivos. Finalmente, la ventana de contexto de 400K tokens es para el total de entrada; el modelo aún puede tener dificultades con dependencias extremadamente largas dentro de esa ventana, aunque funciona bien en general.
El precio se basa en el uso de tokens: $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 por OrcaRouter con margen cero. Los tokens de entrada incluyen texto, imágenes y archivos según la codificación del proveedor. Los tokens de salida son generados por el modelo. Los costos se calculan por solicitud, y la factura total es la suma de los costos de tokens de entrada y salida. Por ejemplo, una solicitud con 10,000 tokens de entrada y 2,000 tokens de salida costaría aproximadamente $0.0000175 (entrada) + $0.000028 (salida) = $0.0000455. Los usuarios pueden monitorear el uso a través del panel de registro y facturación de OrcaRouter.
El precio de salida ($14.00 por 1M de tokens) es ocho veces el precio de entrada ($1.75 por 1M de tokens). Esto es consistente con la estructura de precios del proveedor para modelos grandes, reflejando el costo computacional de la generación autorregresiva. Generar tokens secuencialmente requiere memoria y cómputo significativos de la GPU, especialmente para modelos con ventanas de contexto de 400K. Para aplicaciones que requieren salidas largas, el costo de salida dominará. Los usuarios deben diseñar prompts para minimizar la longitud de salida cuando sea posible, o considerar el almacenamiento en caché de respuestas repetidas. OrcaRouter no añade ningún margen a estas tarifas, por lo que el precio que ves es el precio del proveedor.
Sí. Debido a que los tokens de salida del modelo son costosos, vale la pena evaluar si la tarea realmente necesita la alta precisión matemática o el contexto largo. Para salidas más cortas o simples, un modelo más barato puede ser suficiente. Además, el uso de entradas multimodales puede aumentar los costos de tokens de entrada si las imágenes se codifican en muchos tokens. Puede mitigar los costos comprimiendo imágenes o usando indicaciones solo de texto cuando sea posible. OrcaRouter ofrece almacenamiento en caché para indicaciones repetidas (si está habilitado), lo que puede reducir los costos de tokens de entrada para solicitudes idénticas o similares. Sin embargo, el precio del modelo es de pago por uso, sin descuentos por uso masivo a menos que el proveedor los introduzca.
OrcaRouter ofrece una función de almacenamiento en caché que puede reducir los costos de los tokens de entrada repetidos. Cuando la caché está habilitada, los prefijos de entrada idénticos pueden almacenarse y reutilizarse entre solicitudes, por lo que no se cobra por volver a procesar los mismos tokens. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones que envían con frecuencia los mismos mensajes del sistema, ejemplos de few-shot o grandes fragmentos de contexto. La caché generalmente se mantiene durante un tiempo limitado (por ejemplo, minutos u horas). Los usuarios pueden configurar los parámetros de caché a través de la API. El ahorro exacto depende de la tasa de repetición de sus entradas. Tenga en cuenta que los tokens de salida nunca se almacenan en caché, ya que se generan por solicitud.
Llamas al modelo a través de la API compatible con OpenAI de OrcaRouter en la URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Usa el endpoint estándar de chat completions de OpenAI con el parámetro de modelo establecido en "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Tu clave de API (obtenida de OrcaRouter) se envía en el encabezado Authorization como token Bearer. Ejemplo usando Python y la librería OpenAI: 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"}] ) El formato de respuesta coincide con la estructura ChatCompletion de OpenAI. La transmisión en streaming es compatible estableciendo stream=True.
Todos los parámetros estándar de OpenAI Chat Completion son compatibles, incluyendo: model (obligatorio), messages (array de objetos de mensaje), max_tokens (hasta 128,000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop y stream. Para entradas multimodales, puede incluir URLs de imágenes o archivos en el contenido del mensaje utilizando la estructura estándar de partes de contenido de OpenAI (por ejemplo, content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). El modelo también admite el parámetro max_completion_tokens si desea limitar la salida. Tenga en cuenta que la ventana de contexto incluye tanto los tokens de entrada como los de salida, por lo que debe asegurarse de que el total de tokens (entrada + salida) no supere los 400,000. La API devolverá errores si se exceden los límites.
Si actualmente usas la API de OpenAI directamente, migrar a OrcaRouter solo requiere cambiar la URL base y la clave API. Reemplaza openai.api_base de "https://api.openai.com/v1" a "https://api.orcarouter.ai/v1" y usa tu clave API de OrcaRouter. Mantén todo el demás código igual, incluidos los nombres de modelos (por ejemplo, "openai/gpt-5.2-2025-12-11") y los formatos de solicitud. La estructura de respuesta es idéntica. Prueba con una sola solicitud para verificar la conectividad. OrcaRouter no agrega latencia más allá de la que brinda el proveedor, y los precios son transparentes (sin recargos). Para los usuarios que necesitan cambiar de modelos, el mismo endpoint funciona para todos los modelos disponibles en OrcaRouter.
La autenticación se realiza mediante una clave API enviada en el encabezado Authorization: "Bearer <your-api-key>". Obtienes una clave API creando una cuenta en OrcaRouter y generando una clave desde el panel de control. No hay un ID de cliente ni secreto separados; la clave API es suficiente. La clave debe mantenerse segura y no exponerse en código del lado del cliente. Para aplicaciones del lado del servidor, guárdala en variables de entorno. Si necesitas múltiples claves para diferentes equipos o proyectos, puedes crear varias claves en el panel de control. Todas las solicitudes se facturan a la cuenta asociada con la clave. Los límites de tasa y las cuotas de uso se aplican por clave; consulta la documentación de OrcaRouter para más detalles.
En comparación con los modelos anteriores de GPT-4.0, GPT-5.2-2025-12-11 ofrece una ventana de contexto significativamente mayor (400K frente a típicamente 32K o 128K para GPT-4 Turbo), un límite de salida más alto (128K frente a 8K-32K) y soporte de entrada multimodal (GPT-4 Turbo también admite imágenes, pero GPT-5.2 añade entrada de archivos). La puntuación AA Math de 99.0 es probablemente mucho más alta que el rendimiento típico de GPT-4.0 en evaluaciones de matemáticas, que rondaba entre 70 y 80 en pruebas similares. El precio es diferente: GPT-4 Turbo costaba $10/$30 por cada 1M de tokens, mientras que este modelo es más barato para la entrada ($1.75) pero más caro para la salida ($14). Para tareas que requieren menos salida, GPT-5.2 puede ser más rentable en general.
Los modelos Claude de Anthropic también ofrecen ventanas de contexto grandes (por ejemplo, Claude 3.5 Sonnet tiene 200K). Claude 3.5 Opus tiene habilidades matemáticas comparables, pero no una puntuación AA Math reportada públicamente. El contexto de 400K de GPT-5.2 duplica al de la mayoría de los modelos Claude, y su salida de 128K también es mayor que la salida típica de 4K-8K de Claude. Diferencias de precios: Claude 3.5 Sonnet costaba $3/$15 por cada 1M de tokens, mientras que GPT-5.2 cuesta $1.75/$14. Por lo tanto, GPT-5.2 es más barato en entrada pero similar en salida. Los modelos Claude tienen fuertes alineamientos de seguridad y a menudo son preferidos para diálogos. La elección depende de los requisitos específicos de la tarea, especialmente si necesitas la mayor capacidad de salida o rendimiento matemático.
Los modelos de código abierto como Llama 3.1 405B o Mixtral 8x22B tienen ventanas de contexto más pequeñas (normalmente 128K o menos) y puntuaciones más bajas en evaluaciones matemáticas. Por ejemplo, Llama 3.1 405B obtiene alrededor de 85-90 en pruebas matemáticas similares. No pueden igualar el 99.0 AA Math de GPT-5.2 ni su capacidad de entrada multimodal de archivos. Sin embargo, los modelos de código abierto pueden alojarse internamente, lo que ofrece costos por token más bajos a escala si se dispone del hardware necesario. GPT-5.2 a través de OrcaRouter ofrece facilidad de uso, infraestructura cero y precios sin margen. Para los usuarios que necesitan la máxima precisión matemática, el modelo de código cerrado es superior; para aquellos que priorizan el control de costos y la privacidad de datos mediante el autoalojamiento, el código abierto puede ser preferible.
Compatible con OpenAI: conserva tu SDK actual
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
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-5.2-2025-12-11Abrir @misc{orcarouter_gpt_5_2_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-2025-12-11 API},
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year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11