GPT-5.2 Pro es el modelo más avanzado de OpenAI, que ofrece importantes mejoras en codificación agente y rendimiento de contexto largo sobre GPT-5 Pro. Está optimizado para tareas complejas que requieren razonamiento paso a paso,...
OpenAI GPT-5.2 Pro es un modelo de lenguaje grande diseñado para tareas que demandan tanto amplitud como profundidad. Con una ventana de contexto de 400,000 tokens y una salida máxima de 128,000…
GPT-5.2 Pro destaca en tareas que requieren comprensión y razonamiento sobre grandes volúmenes de información. Por ejemplo, analizar documentos de investigación completos o documentos legales, depurar y refactorizar grandes bases de código, y generar informes detallados o planes que abarquen muchas páginas. Su entrada multimodal le permite interpretar imágenes y archivos en el mismo contexto que el texto, de modo que puede, por ejemplo, transcribir diagramas de un PDF mientras responde preguntas sobre el texto. La alta capacidad de salida del modelo le permite producir contenido de formato largo sin necesidad de múltiples llamadas a la API, lo que reduce la complejidad. Estas capacidades lo convierten en un candidato ideal para roles de investigación, ingeniería y análisis donde la profundidad y la exhaustividad son críticas.
Debido a que GPT-5.2 Pro tiene un precio de $21.00 por 1M de tokens de entrada y $168.00 por 1M de tokens de salida, resulta costoso para aplicaciones de alto volumen o sensibles a la latencia. Para tareas que encajan en un contexto más pequeño (por ejemplo, de 8k a 32k tokens) y no requieren entrada multimodal, modelos más baratos como GPT-4o o la serie GPT-3.5 de OpenAI pueden ofrecer una calidad adecuada a una fracción del costo. Además, si la longitud de salida necesaria es inferior a unos pocos miles de tokens, un modelo más pequeño será mucho más económico. Se recomienda a los usuarios igualar la capacidad del modelo con la complejidad de la tarea: use GPT-5.2 Pro solo cuando el problema realmente exija su amplio contexto, soporte multimodal o alto límite de salida. El catálogo de OrcaRouter incluye muchos modelos para elegir.
El modelo acepta archivos e imágenes como parte de los mensajes de entrada. Para las imágenes, puede proporcionar una URL o una imagen codificada en base64 en el array de contenido con "type": "image_url". Para archivos, la API de OrcaRouter admite archivos adjuntos; el archivo se procesa y su contenido se agrega al flujo de tokens. Toda la entrada—texto, imágenes, archivos—debe caber dentro de la ventana de contexto de 400,000 tokens. Tenga en cuenta que las imágenes y los archivos consumen tokens según su tamaño; las imágenes detalladas pueden consumir miles de tokens. Esto permite que el modelo lea texto de las imágenes (similar a OCR) y razone a través de múltiples formatos simultáneamente. Sin embargo, debido al consumo de tokens, tenga en cuenta el costo al incluir archivos adjuntos grandes.
En los datos disponibles no se proporcionan puntuaciones específicas de referencia para GPT-5.2 Pro. El rendimiento se puede inferir de la arquitectura del modelo como una oferta de gama alta en la línea GPT-5 de OpenAI, que en general demuestra resultados sólidos en pruebas de razonamiento, codificación y multimodales. Sin embargo, al no haber cifras publicadas, los usuarios deben evaluar el modelo con sus propios conjuntos de prueba. OrcaRouter no altera el rendimiento del modelo; usted llama al mismo modelo alojado por OpenAI. Para aplicaciones críticas, realice experimentos controlados comparando GPT-5.2 Pro con otros modelos. Las fortalezas típicas incluyen una comprensión profunda de contextos largos y una alta precisión en tareas complejas, pero las puntuaciones reales dependen del mensaje y dominio específicos.
La latencia para GPT-5.2 Pro no está especificada en los datos proporcionados. Al ser un modelo grande con un contexto de 400k y una salida de 128k, es probable que sea más lento que modelos más pequeños, especialmente para solicitudes que utilizan toda la ventana de contexto. El tiempo de procesamiento aumenta con el tamaño de la entrada y la longitud de salida solicitada. Bajo la API de OrcaRouter, la latencia de red y la infraestructura de OrcaRouter añaden una sobrecarga mínima, pero el factor dominante es el tiempo de inferencia de OpenAI. Para aplicaciones en tiempo real, considere modelos con características de respuesta más rápidas. Para procesamiento por lotes fuera de línea, la velocidad más lenta puede ser aceptable dadas las ganancias de calidad. Mida siempre la latencia en su entorno, ya que puede variar con la carga y los parámetros de la solicitud.
Fortalezas: Ventana de contexto muy grande (400k tokens) y límite de salida (128k tokens) permiten analizar materiales extensos en una sola pasada. La entrada multimodal (imagen, texto, archivo) permite combinar diversas fuentes de datos. El modelo está diseñado para razonamiento de alta calidad en tareas complejas. Limitaciones: El alto costo por token lo hace antieconómico para consultas simples o cortas. No hay puntuaciones de benchmark listadas públicamente, por lo que se desconoce el rendimiento relativo en tareas estándar. La calidad de la salida puede degradarse cuando el contexto se llena de información irrelevante excesiva. Como con todos los modelos grandes, puede producir respuestas plausibles pero incorrectas. Los usuarios deben validar las salidas, especialmente en dominios críticos. El modelo no admite velocidades de transmisión en tiempo real; está optimizado para profundidad sobre velocidad.
El precio es de $21.00 por cada 1 millón de tokens de entrada y $168.00 por cada 1 millón de tokens de salida. Estas son las tarifas del proveedor sin margen adicional de OrcaRouter. Los tokens de entrada incluyen todo el texto, los tokens de imagen (según la resolución) y los tokens de archivo. Los tokens de salida son el texto de respuesta generado. No hay cargos adicionales por llamadas a la API, autenticación o soporte. Solo se te factura por los tokens consumidos. No se menciona el almacenamiento en caché; se asume que no se aplica ningún almacenamiento en caché de tokens a menos que la documentación de OrcaRouter especifique lo contrario. Para estimar el costo: una entrada de 10,000 tokens y una salida de 5,000 tokens costaría (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05. Para solicitudes más largas, los costos escalan linealmente.
El costo de entrada de $21/1M tokens es moderado entre los modelos de alta gama, pero el costo de salida de $168/1M tokens es significativamente más alto. Esto significa que debes minimizar la longitud de salida cuando sea posible. Para una salida de 128k tokens, solo el costo de generación sería de aproximadamente $21.50. Si tu tarea se puede dividir en partes más pequeñas con un modelo más barato, podrías ahorrar dinero. Sin embargo, para tareas que realmente requieren un contexto grande o capacidad multimodal, el gasto por llamada puede estar justificado. Siempre establece max_tokens al mínimo necesario. Considera usar las funciones de seguimiento de costos de OrcaRouter para monitorear el gasto. No se menciona ningún descuento por uso en lote o ráfaga; las tarifas son por token independientemente del volumen.
No. OrcaRouter cobra GPT-5.2 Pro exactamente a la tarifa del proveedor: $21.00 por 1M de tokens de entrada y $168.00 por 1M de tokens de salida, sin margen de beneficio. No hay tarifas ocultas, cargos por suscripción mensual ni recargos por solicitud. Solo pagas por los tokens consumidos. Este precio transparente te permite comparar costos directamente con los precios de la API de OpenAI si accedieras directamente. El rol de OrcaRouter es el de una puerta de enlace: reenvía tus solicitudes al proveedor upstream y devuelve la respuesta, sin alterar el modelo ni agregar su propia capa de precios. Se aplica la facturación estándar para el uso de la API.
Utilice la URL base https://api.orcarouter.ai/v1 con su clave de API. Establezca el parámetro model en "openai/gpt-5.2-pro". El formato de solicitud es idéntico al de la API de Chat Completions de OpenAI (POST /chat/completions). Incluya un array messages con el historial de su conversación. Para entrada de imágenes, incluya un mensaje cuyo contenido contenga "type": "image_url". Para entrada de archivos, utilice el mecanismo de adjuntar archivos; consulte la documentación de OrcaRouter para conocer la sintaxis exacta. Puede establecer parámetros estándar como temperature, top_p, max_tokens (hasta 128,000) y stop sequences. La respuesta contendrá el texto generado en el mismo formato que la API de OpenAI. Ejemplo (Python): openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...]).
Todos los parámetros estándar de Chat Completions aplican: messages (obligatorio), model (obligatorio, configurado en "openai/gpt-5.2-pro"), max_tokens (¿por defecto ninguno? configurar según sea necesario hasta 128000), temperature (0-2, por defecto 1), top_p (0-1, por defecto 1), n (número de completaciones, por defecto 1), stream (booleano, por defecto false), stop (arreglo de cadenas), presence_penalty y frequency_penalty (-2 a 2). Para multimodal, incluya en el arreglo de contenido del mensaje: objetos text (tipo "text") y objetos image_url (tipo "image_url" con campo url). Los archivos se pasan mediante un parámetro separado; consulte la documentación de OrcaRouter. Los límites de tokens son aplicados por el proveedor. No hay un parámetro personalizado para el tamaño de la ventana de contexto; el modelo utiliza automáticamente hasta 400k tokens en total. La API devuelve la completación en formato estándar, incluyendo estadísticas de uso.
La migración es sencilla: cambie la URL base de api.openai.com a https://api.orcarouter.ai/v1, y reemplace el ID del modelo de cualquier nombre de modelo de OpenAI por "openai/gpt-5.2-pro". Reemplace su clave de API por una clave de OrcaRouter. El formato del mensaje permanece idéntico: no hay cambios en cómo estructura las entradas multimodales, los parámetros o la transmisión en tiempo real. Si estaba usando la biblioteca de Python de OpenAI, cambie el api_base a la URL de OrcaRouter. Tenga en cuenta que OrcaRouter no agrega ninguna sobrecarga de latencia en comparación con el acceso directo. Debido a que los precios son iguales a la tarifa del proveedor, sus costos serán idénticos. Pruebe primero con una solicitud pequeña para confirmar la conectividad y los recuentos de tokens. Todos los códigos de error estándar y los campos de uso se conservan.
GPT-5.2 Pro tiene una ventana de contexto mucho más grande (400k frente a típicamente 128k para GPT-4 Turbo o 128k para GPT-4o) y un límite de salida más alto (128k frente a típicamente 4k–16k para modelos anteriores). También admite entradas de imágenes y archivos, algo que GPT-4o también hace, pero con un contexto más pequeño. En cuanto al costo, GPT-5.2 Pro es significativamente más caro: $21/$168 frente a aproximadamente $2.50/$10 para GPT-4o (por 1M de tokens). La compensación es que GPT-5.2 Pro puede manejar tareas mucho más grandes en una sola pasada, reduciendo la complejidad y la posible fragmentación del contexto. Para tareas cortas, GPT-4o ofrece una calidad comparable a un costo menor. Para el análisis profundo de documentos grandes o tareas con mucho contenido multimodal, GPT-5.2 Pro es la opción más potente.
Sin puntuaciones de referencia específicas, no es posible una comparación directa de rendimiento. Ambos modelos ofrecen ventanas de contexto grandes: Gemini 1.5 Pro admite hasta 2M de tokens, mientras que GPT-5.2 Pro soporta 400k. GPT-5.2 Pro tiene un límite de salida más alto (128k) en comparación con el típico de 8k–32k de Gemini 1.5 Pro. Las modalidades de entrada son similares: ambos aceptan texto, imágenes y archivos. El precio difiere: el de Gemini 1.5 Pro varía según el tamaño de entrada. El precio de GPT-5.2 Pro es fijo por token. La elección depende de la longitud de salida requerida, la tolerancia al costo y las fortalezas específicas del modelo. OrcaRouter proporciona acceso a ambos, por lo que los usuarios pueden evaluar con sus propios datos para determinar cuál ofrece mejores resultados para su caso de uso.
Elige GPT-5.2 Pro cuando tu tarea requiera alguna de las siguientes condiciones: una ventana de contexto mayor a 128k tokens (por ejemplo, procesar libros completos, registros de conversaciones largos, bases de código masivas), una salida generada de más de 16k tokens (por ejemplo, informes completos, generaciones extensas de código), o una alta confiabilidad en razonamiento complejo que exija la capacidad adicional de un modelo de primer nivel. Elígelo también si necesitas entrada multimodal con un contexto muy grande; otros modelos multimodales de OpenAI tienen límites más pequeños. Evítalo para preguntas y respuestas simples, traducciones cortas o extracción de datos a pequeña escala, donde modelos más baratos como GPT-4o mini o GPT-3.5 Turbo ofrecen buenos resultados a una fracción del costo. Usa OrcaRouter para cambiar de modelo fácilmente según los requisitos de cada solicitud.
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-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Entrada / 1M tokens | $21.00 |
| Salida / 1M tokens | $168.00 |
| Moneda | USD |
Estimación según precio de lista
Solo una estimación: el número real de tokens depende del tokenizador del proveedor.
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