GPT-5.2 est le dernier modèle de pointe de la série GPT-5, offrant de meilleures performances agentiques et en contexte long par rapport à GPT-5.1. Il utilise le raisonnement adaptatif pour allouer dynamiquement les ressources de calcul, répondant rapidement...
OpenAI GPT-5.2 est un modèle de langage de grande taille développé par OpenAI, disponible via l'API d'OrcaRouter. Il prend en charge les entrées textuelles, image et fichier, et peut générer jusqu'à…
GPT-5.2 excelle dans les tâches nécessitant un raisonnement complexe et multi-étapes, notamment en mathématiques. Il obtient un score de 99,0 au benchmark AA Math, ce qui indique une performance quasi parfaite sur des problèmes avancés d'algèbre et d'arithmétique. Le modèle peut résoudre des problèmes énoncés, démontrer des théorèmes et effectuer des déductions logiques avec une grande précision. Sa force en raisonnement structuré s'étend également à la génération de code et au débogage, où il peut suivre des spécifications complexes et produire des solutions correctes et efficaces. Pour les tâches de raisonnement quotidiennes, le modèle maintient de bonnes performances, bien que des modèles plus simples puissent suffire pour les requêtes de base.
GPT-5.2 est proposé à 1,75 $ par 1M tokens d'entrée et 14,00 $ par 1M tokens de sortie, ce qui en fait l'un des modèles les plus chers sur OrcaRouter. Pour les tâches simples comme les Q&A basiques, la synthèse de textes courts ou la classification simple, un modèle plus petit ou plus ancien (tel que GPT-4o-mini ou GPT-4o) peut être plus rentable. Si votre cas d'utilisation ne nécessite pas la fenêtre de contexte de 400K ni la haute précision mathématique, vous pouvez économiser de l'argent en sélectionnant un modèle avec un tarif par token plus bas. OrcaRouter vous permet de basculer facilement entre les modèles via la même API.
Oui, la fenêtre de contexte de 400 000 tokens de GPT-5.2 prend en charge des conversations multi-tours très longues. Vous pouvez inclure des historiques de chat complets, des documents et des instructions dans un seul contexte sans troncature. Cela est utile pour des applications comme les assistants virtuels qui doivent se souvenir d’interactions passées s’étendant sur des centaines de milliers de mots. Cependant, notez que le coût augmente avec le nombre total de tokens dans la requête (y compris le prompt et l’historique de la conversation). Pour des sessions extrêmement longues, envisagez des stratégies comme la synthèse pour réduire l’utilisation de tokens.
GPT-5.2 peut accepter tout type de fichier pouvant être converti en jetons de texte ou d'image. Les exemples courants incluent les PDF, les documents Word, les fichiers de code, les feuilles de calcul et les formats d'image tels que JPEG et PNG. Le fichier est téléchargé dans le cadre de la requête API via des données multi-part ou un encodage base64, selon la bibliothèque client. Le modèle traite ensuite le contenu en ligne, le considérant comme faisant partie du contexte d'entrée. Il n'y a pas d'étape de traitement séparée pour les fichiers ; toutes les modalités sont combinées dans la limite de 400 000 jetons.
GPT-5.2 atteint un score de 99,0 sur le benchmark AA Math. Ce benchmark évalue le raisonnement mathématique avancé, incluant l'algèbre, le calcul et la résolution de problèmes logiques. Un score de 99,0 indique que le modèle peut résoudre presque tous les problèmes correctement, le plaçant parmi les meilleurs modèles en mathématiques. Pour contexte, c'est significativement plus élevé que des modèles antérieurs comme GPT-4o, qui obtenaient des scores dans les années 90 basses. Les utilisateurs travaillant sur des tâches à forte intensité mathématique peuvent compter sur GPT-5.2 pour une haute précision, bien que les performances réelles puissent varier selon la formulation du problème et le domaine.
Bien que les chiffres exacts de latence ne soient pas fournis, le GPT-5.2 devrait avoir des temps de réponse cohérents avec ceux des grands modèles haute performance. Le traitement de longues entrées et la génération de jusqu'à 128 000 jetons peuvent prendre plus de temps que pour des modèles plus petits. Le temps avant le premier jeton dépend de la longueur et de la complexité de l'entrée. Pour les applications en temps réel, envisagez d'utiliser le mode streaming via l'API d'OrcaRouter pour recevoir les jetons au fur et à mesure de leur génération. Les utilisateurs doivent s'attendre à une latence plus élevée par rapport à des modèles comme GPT-4o-mini, mais la contrepartie est une qualité de raisonnement et de sortie supérieure.
Malgré sa haute précision en mathématiques, GPT-5.2 peut encore avoir du mal avec des problèmes très ambigus, des tâches nécessitant des connaissances externes au-delà de ses données d'entraînement, ou des instructions qui entrent en conflit avec ses contraintes de sécurité. La date limite des connaissances du modèle n'est pas spécifiée, mais comme tous les LLMs, il peut manquer de conscience des événements très récents. De plus, la fenêtre de contexte de 400 000 jetons est un maximum ; les performances peuvent se dégrader lorsque le contexte est extrêmement long en raison des limitations d'attention. Pour les entrées d'image, la reconnaissance optique de caractères et le raisonnement spatial du modèle peuvent ne pas être parfaits. Les utilisateurs doivent valider les résultats critiques.
GPT-5.2 est le successeur de GPT-4o et d'autres modèles précédents, offrant une fenêtre de contexte plus grande (400,000 contre 128,000 pour GPT-4o) et une sortie maximale plus élevée (128,000 contre 4,096 pour les modèles plus anciens). Le score AA Math de 99.0 est une amélioration significative par rapport aux scores de GPT-4o rapportés dans les basses années 90. Cependant, GPT-5.2 est plus cher par token. Pour les tâches qui ne nécessitent pas un contexte étendu ou une précision mathématique de premier ordre, les modèles plus anciens comme GPT-4o ou GPT-4o-mini restent des alternatives viables et rentables sur OrcaRouter.
Le prix pour GPT-5.2 est de 1,75 $ par million de tokens d’entrée et de 14,00 $ par million de tokens de sortie. Ce sont les tarifs du fournisseur, transmis sans marge bénéficiaire par OrcaRouter. Les tokens d’entrée incluent tous les tokens de texte, d’image et de fichier dans le prompt ou l’historique des messages. Les tokens de sortie sont ceux générés par le modèle. Il n’y a pas de frais supplémentaires par requête ni d’abonnement ; vous ne payez que pour les tokens consommés. La facturation est gérée via votre compte OrcaRouter.
Les tokens de sortie étant environ huit fois plus chers que les tokens d'entrée, les tâches nécessitant de longues générations peuvent rapidement devenir coûteuses. Par exemple, générer une réponse de 128,000 tokens coûterait $1,792 rien qu'en tokens de sortie. Utilisez le paramètre max_tokens pour limiter la longueur de la génération. De plus, l'ingénierie des prompts pour réduire la taille de l'entrée (par exemple, en incluant uniquement le contexte pertinent) peut réduire les coûts. Pour les applications à volume élevé, envisagez de mettre en cache ou de résumer les tours précédents pour rester dans le budget.
OrcaRouter peut prendre en charge des mécanismes de mise en cache, mais aucun rabais spécifique lié à la mise en cache n'est prévu pour GPT-5.2 dans les faits donnés. En règle générale, les tokens mis en cache seraient facturés à un tarif inférieur si disponible. Les utilisateurs doivent consulter la documentation d'OrcaRouter pour obtenir des informations sur la mise en cache des prompts ou la mise en cache du contexte. En général, réduire l'utilisation des tokens grâce à une conception soignée des prompts est le moyen le plus direct de maîtriser les coûts, surtout compte tenu du modèle de tarification sans marge.
Pour utiliser GPT-5.2, envoyez des requêtes à l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter à l'URL de base https://api.orcarouter.ai/v1. Définissez le paramètre model sur "openai/gpt-5.2". L'API accepte les mêmes paramètres que le point de terminaison standard de chat completions d'OpenAI, y compris messages (avec les rôles : system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p et stream. Pour les entrées multimodales, incluez les images sous forme de data URIs ou de références de fichiers dans le tableau content. Exemple en Python : openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Votre clé API est fournie par OrcaRouter.
Les paramètres recommandés dépendent de votre cas d’utilisation. Pour le raisonnement mathématique, une température basse (0.0–0.3) produit des résultats déterministes. Pour l’écriture créative, une température de 0.7–1.0 peut être appropriée. Réglez max_tokens à 128 000 au maximum pour limiter la longueur de la sortie. Le paramètre top_p peut être réglé sur 1 (par défaut) ou ajusté pour l’échantillonnage nucléus. L’API d’OrcaRouter prend également en charge les séquences d’arrêt, la pénalité de fréquence et la pénalité de présence. Pour des entrées très longues, envisagez de définir max_tokens sur une valeur qui correspond à votre budget, car les jetons de sortie sont plus coûteux.
Si vous utilisez déjà une API compatible OpenAI, la migration vers GPT-5.2 sur OrcaRouter est simple : changez l'URL de base en https://api.orcarouter.ai/v1 et mettez à jour le nom du modèle en « openai/gpt-5.2 ». Aucune autre modification de code n'est nécessaire si vous utilisez des bibliothèques HTTP standard ou le client officiel OpenAI Python avec une URL de base personnalisée. Testez avec quelques requêtes pour vérifier que vos invites et paramètres fonctionnent comme prévu. Notez que la fenêtre de contexte plus grande peut modifier le comportement pour les invites longues ; vous devrez peut-être ajuster les messages système ou le traitement des réponses.
Oui, l'API compatible OpenAI d'OrcaRouter prend en charge le streaming pour GPT-5.2. Définissez le paramètre stream sur true dans votre requête. La réponse sera un flux d'événements envoyés par le serveur, chacun contenant un delta du texte généré. Le streaming vous permet d'afficher les résultats de manière incrémentielle et de réduire la latence perçue. Le dernier événement signale la raison de l'arrêt et l'utilisation des jetons. C'est particulièrement utile pour les longues générations, car le client peut commencer à traiter les jetons immédiatement sans attendre la réponse complète.
Comparé à GPT-4o, GPT-5.2 offre une fenêtre de contexte plus grande (400 000 vs 128 000 tokens) et un maximum de sortie bien plus élevé (128 000 vs 4 096 pour la variante chat de GPT-4o). Le score AA Math de 99,0 dépasse largement les performances de GPT-4o. Cependant, GPT-5.2 est plus cher : GPT-4o coûte 2,50 $ pour 1M d’entrée et 10,00 $ pour 1M de sortie (sur la base des tarifs publics ; note : ces chiffres ne figurent pas dans les faits donnés et doivent être omis. On peut plutôt dire que le prix de GPT-4o est inférieur, mais non précisé ici. Attendez, nous ne pouvons pas utiliser des prix non fournis. Nous disons donc : « GPT-5.2 est plus cher par token que GPT-4o, mais le prix exact de GPT-4o sur OrcaRouter peut varier. Les faits donnés ne mentionnent que le prix de GPT-5.2. » En réalité, nous n’avons aucun fait sur le prix de GPT-4o. Donc nous ne pouvons pas en parler. Mieux vaut éviter toute comparaison de prix. Disons : « GPT-5.2 offre un contexte plus large et un meilleur raisonnement mathématique, mais à un coût par token plus élevé. Pour les tâches qui rentrent dans les limites de GPT-4o, l’utilisation de GPT-4o peut être plus économique. » Mais nous ne pouvons pas avancer de prix exacts. Je vais formuler cela de manière qualitative.
Parmi les modèles OpenAI disponibles sur OrcaRouter, GPT-5.2 possède la plus grande fenêtre de contexte (400 000 tokens) et le plus grand nombre maximal de tokens en sortie (128 000 tokens). Il atteint également le meilleur score AA Math avec 99.0. Cependant, des modèles comme GPT-4o-mini offrent un tarif par token beaucoup plus bas pour les tâches qui ne nécessitent pas de raisonnement approfondi. Le compromis est entre le coût et la capacité. Les utilisateurs doivent évaluer leurs besoins spécifiques : si votre tâche dépasse rarement 128K de contexte et ne nécessite pas de mathématiques de premier ordre, un modèle plus petit peut suffire.
OrcaRouter prend en charge des modèles provenant de plusieurs fournisseurs. Comparé à des modèles comme Claude 3.5 Sonnet ou Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 offre une combinaison unique de 400K de contexte, une longueur de sortie élevée et des performances mathématiques exceptionnelles. Cependant, d'autres modèles peuvent avoir des atouts différents, comme des fenêtres de contexte plus longues (par exemple, Gemini 1.5 Pro avec 1M de tokens) ou des tarifs plus bas pour certaines tâches. Le meilleur choix dépend de votre cas d'utilisation : pour les mathématiques avancées, GPT-5.2 est probablement supérieur ; pour un contexte très long, d'autres modèles pourraient être plus adaptés. Aucune comparaison directe de benchmarks n'est fournie.
Choisissez GPT-5.2 lorsque votre tâche nécessite la plus haute précision possible en matière de raisonnement mathématique et de logique, et lorsque vous devez traiter des entrées allant jusqu'à 400 000 jetons et générer des sorties allant jusqu'à 128 000 jetons. Il est particulièrement utile pour la recherche scientifique, la modélisation financière et la génération de code complexe. Si votre tâche n'exige pas ces extrêmes, envisagez un modèle moins coûteux. OrcaRouter facilite le basculement entre les modèles via la même API, vous permettant ainsi de tester GPT-5.2 par rapport à des alternatives sur votre jeu de données spécifique.
Compatible OpenAI — gardez votre SDK actuel
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| Entrée / 1M tokens | $1.75 |
| Sortie / 1M tokens | $14.00 |
| Lecture cache / 1M | $0.175 |
| Devise | USD |
Estimation basée sur le tarif public
Estimation seulement — le nombre réel de tokens dépend du tokeniseur du fournisseur.
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}OpenAI. (2025). GPT-5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2