OpenAI's GPT-5.2 עם קונטקסט של 400K, תפוקה של 128K, 99.0 AA Math, במחיר של $1.75/$14 לכל 1M טוקנים דרך OrcaRouter.
GPT-5.2-2025-12-11 של OpenAI הוא מודל שפה גדול מסדרת GPT-5, ששוחרר בדצמבר 2025. הוא מיועד לטפל באורכי הקשר מורחבים ובקלטים רב-מודליים, הכוללים טקסט, תמונות וקבצים. המודל תומך בחלון הקשר של 400,000…
עם חלון הקשר של 400,000 טוקנים, המודל יכול לעבד ספרים שלמים, דוחות מחקר ארוכים, בסיסי קוד נרחבים, או היסטוריות שיחה ארוכות בבקשה אחת. זה מאפשר משימות כמו סיכום רומן שלם, ניתוח חוזה משפטי מלא, או ניהול דיאלוג קוהרנטי על פני מאות תורות. תפוקת המקסימום של 128,000 טוקנים מאפשרת למודל לייצר תוכן משמעותי, כמו ניסוח דוח ארוך או הפקת בלוק קוד גדול. יכולת ההקשר המורחבת הזו מפחיתה את הצורך בפיצול (chunking) או בזיכרון חיצוני, ומפשטת את זרימות העבודה לפיתוח עבור יישומים שמסתמכים על עיבוד מידע בהיקף נרחב.
המודל מקבל שלוש דרכי קלט: קובץ, תמונה וטקסט. המשמעות היא שניתן לספק קבצים מסוג PDF, גיליונות אלקטרוניים או סוגי קבצים אחרים כקלט, וכן תמונות כגון דיאגרמות, צילומי מסך או תצלומים. המודל מעבד אותם לצד הנחיות טקסט, ומאפשר משימות כמו הסבר תרשים, חילוץ נתונים מתמונה או סיכום מסמך סרוק. בעוד שהעלות המדויקת באסימונים עבור תמונות וקבצים תלויה באופן שבו הספק מקודד אותם, מודל התמחור חל על שימוש האסימונים הנוצר. יכולת רב-מודלית שימושית במיוחד עבור יישומים שצריכים לשלב מידע חזותי עם חשיבה בשפה טבעית.
המודל מצטיין במשימות הדורשות חשיבה מתמטית מעמיקה, כפי שמשתקף בציון 99.0 AA Math שלו. הוא מתאים גם ליצירת תוכן ארוך, ניתוח רב-מודאלי, ופתרון בעיות מורכב. מקרי השימוש הטובים ביותר כוללים: מחקר אקדמי שבו מאמרים מכילים משוואות נרחבות; הנדסת תוכנה שבה יש להבין או ליצור ספריות שלמות; ניתוח משפטי שבו מסמכים משתרעים על פני מאות עמודים; וצ'אטבוטים לתמיכת לקוחות שצריכים לזכור את כל היסטוריית השיחות. עם זאת, למשימות פשוטות או קצרות יותר, מודל קטן וזול יותר עשוי להיות חסכוני יותר. חוזקות המודל בולטות ביותר כאשר ההקשר הרחב ויכולות החשיבה שלו מנוצלות במלואן.
אם מקרה השימוש שלך כולל שאילתות קצרות, שאילתות פשוטות, או משימות שאינן דורשות היגיון מתמטי עמוק, ייתכן שמודל זול יותר יתאים יותר. לדוגמה, עבור סיווג בסיסי, יצירת טקסט קצר, או צ'אט בעל חביון נמוך, מודל כמו GPT-4o-mini או חלופת קוד פתוח קטנה יותר יכול לספק תוצאות מספקות בשבריר מהעלות. המחיר הגבוה של 14.00$ לכל 1M טוקנים הופך את המודל ליקר עבור יישומים שמייצרים כמויות גדולות של טקסט ללא צורך בהקשר המורחב או בעוצמה המתמטית. הערך האם המשימה שלך נהנית מהקשר של 400K וביצועי 99.0 AA Math לפני שמתחייבים למודל זה.
מדד הביצועים הראשי של מודל זה הוא 99.0 בהערכת AA Math. AA Math הוא מבחן שנועד להעריך יכולות חשיבה מתמטית ברמה גבוהה, כולל אלגברה, חשבון, חשבון דיפרנציאלי ואינטגרלי, ופתרון בעיות לוגיות. ציון של 99.0 מצביע על כך שהמודל יכול לפתור כמעט את כל בעיות המתמטיקה המוצגות בצורה נכונה, מה שמציב אותו בין המודלים בעלי הביצועים הטובים ביותר במדד הספציפי הזה. למרות שמדד זה הוא אינדיקטור חזק ליכולת מתמטית, הוא אינו מדד מקיף של אינטליגנציה כללית או התאמה לכל המשימות. על המשתמשים לשקול הערכה נוספת בתחום הספציפי שלהם אם ביצועים מתמטיים הם קריטיים.
השהייה ותפוקה תלויות בגודל הקלט, באורך הפלט המבוקש ובעומס התנועה הנוכחי ב-API של OrcaRouter. מכיוון שהמודל גדול ותומך בעד 128,000 אסימוני פלט, יצירות ארוכות מאוד עשויות לקחת זמן משמעותי בשעון הקיר. לתגובות קצרות (כמה מאות אסימונים), ההשהייה נעה בדרך כלל בין מספר שניות. השירות אינו מפרסם באופן פומבי קצב אסימונים לשנייה לפי מודל, אך משתמשים עם צורכי תפוקה גבוהים עשויים לרצות לבדוק עם עומסי העבודה שלהם. תגובות בזרימה (באמצעות הפרמטר stream) יכולות להפחית את ההשהייה הנתפסת עבור יישומים אינטראקטיביים. הגישה למודל היא דרך אותו endpoint התואם ל-OpenAI, כך שמאפייני ההשהייה דומים לאלו של מודלים אחרים המוגשים דרך OrcaRouter.
החוזק העיקרי של המודל הוא חשיבה מתמטית, כפי שאושר על ידי ציון AA Math שלו של 99.0. הוא גם מפגין יכולות חזקות בעיבוד הקשרים ארוכים מאוד (עד 400K טוקנים) ויצירת פלטים גדולים (עד 128K טוקנים). התמיכה בקלט מולטימודלי מאפשרת לו לחשוב על תמונות וקבצים, מה שהופך אותו למגוון לניתוח נתונים והבנת מסמכים. עבור משימות הדורשות סינתזת מידע על פני מסמכים ארוכים או ביצוע ניתוח אנליטי מורכב, מודל זה צפוי לעלות על חלופות קטנות יותר. בנוסף, התמחור ללא תוספת דרך OrcaRouter אומר שאתה משלם את תעריף הספק ללא עמלות נוספות.
למרות חוזקותיו, המודל כולל מגבלות. העלות הגבוהה לטוקן פלט ($14.00 למיליון טוקנים) עלולה להצטבר במהירות ביישומים שמייצרים כמויות גדולות של טקסט. ביצועיו במשימות חשיבה לא-מתמטיות עשויים לא להיות טובים באופן פרופורציונלי מחלופות זולות יותר. המודל עלול גם להפגין חולשות אופייניות של LLM כגון הזיה, במיוחד עם מידע מעורפל או עדכני מאוד. עיבוד קלט רב-מודלי עלול לגרום לשימוש גבוה יותר בטוקנים מהמצופה, בהתאם לאופן שבו תמונות וקבצים מתומללים לטוקנים. לבסוף, חלון ההקשר של 400K טוקנים הוא עבור סך הקלט; המודל עשוי עדיין להתקשות בתלויות ארוכות ביותר בתוך חלון זה, למרות שהוא מבצע ביצועים טובים באופן כללי.
התמחור מבוסס על שימוש בטוקנים: $1.75 למיליון טוקני קלט ו-$14.00 למיליון טוקני פלט. אלה תעריפי הספק המועברים דרך OrcaRouter ללא תוספת מחיר. טוקני קלט כוללים טקסט, תמונות וקבצים כפי שקודדו על ידי הספק. טוקני פלט נוצרים על ידי המודל. העלויות מחושבות לכל בקשה, והחשבון הכולל הוא סכום עלויות טוקני הקלט והפלט. לדוגמה, בקשה עם 10,000 טוקני קלט ו-2,000 טוקני פלט תעלה בערך $0.0000175 (קלט) + $0.000028 (פלט) = $0.0000455. משתמשים יכולים לנטר את השימוש באמצעות לוח הבקרה של רישום וחיוב של OrcaRouter.
מחיר הפלט ($14.00 ל-1M טוקנים) גבוה פי שמונה ממחיר הקלט ($1.75 ל-1M טוקנים). זה תואם את מבנה התמחור של הספק עבור מודלים גדולים, ומשקף את העלות החישובית של יצירה אוטורגרסיבית. יצירת טוקנים ברצף דורשת זיכרון GPU ועוצמת חישוב משמעותיים, במיוחד עבור מודלים עם חלונות הקשר של 400K. עבור יישומים הדורשים פלטים ארוכים, עלות הפלט תהיה הדומיננטית. משתמשים צריכים לתכנן הנחיות כדי למזער את אורך הפלט היכן שאפשר, או לשקול שמירה במטמון של תגובות חוזרות. OrcaRouter אינה מוסיפה שום תוספת לשיעורים אלה, ולכן התמחור שאתה רואה הוא מחיר הספק.
כן. מכיוון שתפוקת הטוקנים של המודל יקרה, כדאי להעריך האם המשימה אכן זקוקה לדיוק המתמטי הגבוה או להקשר הארוך. עבור פלטים קצרים או פשוטים יותר, מודל זול יותר עשוי להספיק. בנוסף, שימוש בקלטים מולטי-מודליים עלול להעלות את עלויות טוקני הקלט אם תמונות מקודדות להרבה טוקנים. ניתן להפחית עלויות על ידי דחיסת תמונות או שימוש בהנחיות טקסט בלבד כשאפשר. OrcaRouter מציעה מטמון להנחיות חוזרות (אם מופעל), מה שיכול להפחית עלויות טוקני קלט עבור בקשות זהות או דומות. עם זאת, התמחור של המודל הוא תשלום לפי שימוש, ללא הנחות לשימוש בכמות גדולה אלא אם הספק יכניס אותן.
OrcaRouter מספק תכונת מטמון שיכולה להפחית עלויות עבור אסימוני קלט חוזרים. כאשר המטמון מופעל, קידומות קלט זהות עשויות להישמר ולעשות בהן שימוש חוזר בין בקשות, כך שלא תחויב על עיבוד חוזר של אותם אסימונים. זה מועיל במיוחד עבור יישומים ששולחים לעתים קרובות את אותן הנחיות מערכת, דוגמאות של few-shot, או נתחי הקשר גדולים. המטמון נשמר בדרך כלל לזמן מוגבל (למשל, דקות עד שעות). משתמשים יכולים להגדיר פרמטרי מטמון דרך ה-API. החיסכון המדויק תלוי בשיעור החזרה של הקלטים שלך. שים לב שאסימוני פלט לעולם אינם נשמרים במטמון, מכיוון שהם נוצרים לפי בקשה.
אתה קורא למודל דרך ה-API התואם ל-OpenAI של OrcaRouter בכתובת ה-base URL https://api.orcarouter.ai/v1. השתמש בנקודת הקצה הסטנדרטית של OpenAI chat completions כאשר פרמטר המודל מוגדר ל-"openai/gpt-5.2-2025-12-11". מפתח ה-API שלך (שהושג מ-OrcaRouter) נשלח בכותרת Authorization בתור Bearer token. דוגמה באמצעות Python וספריית 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"}] ) פורמט התגובה תואם למבנה ChatCompletion של OpenAI. סטרימינג נתמך על ידי הגדרת stream=True.
כל הפרמטרים הסטנדרטיים של OpenAI Chat Completion נתמכים, כולל: model (חובה), messages (מערך של אובייקטי הודעות), max_tokens (עד 128,000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, ו-stream. עבור קלט מולטי-מודאלי, ניתן לכלול כתובות URL של תמונות או קבצים בתוכן ההודעה באמצעות מבנה חלקי התוכן הסטנדרטי של OpenAI (לדוגמה, content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). המודל תומך גם בפרמטר max_completion_tokens אם ברצונך להגביל את הפלט. שימו לב שחלון ההקשר כולל גם אסימוני קלט וגם אסימוני פלט, לכן יש לוודא שסך האסימונים (קלט + פלט) לא יעלה על 400,000. ה-API יחזיר שגיאות אם חריגים מהמגבלות.
אם אתה משתמש כרגע ב-API של OpenAI ישירות, ההעברה ל-OrcaRouter דורשת שינוי של כתובת ה-URL הבסיסית ומפתח ה-API בלבד. החלף את openai.api_base מ-"https://api.openai.com/v1" ל-"https://api.orcarouter.ai/v1" והשתמש במפתח ה-API של OrcaRouter שלך. השאר את כל הקוד האחר ללא שינוי, כולל שמות המודלים (למשל, "openai/gpt-5.2-2025-12-11") ותבניות הבקשות. מבנה התגובה זהה. בדוק עם בקשה בודדת כדי לאמת את החיבור. OrcaRouter אינו מוסיף עיכוב מעבר למה שהספק מספק, והתמחור שקוף (ללא תוספת מחיר). עבור משתמשים שצריכים להחליף מודלים, אותה נקודת קצה עובדת עבור כל המודלים הזמינים ב-OrcaRouter.
אימות מתבצע באמצעות מפתח API הנשלח בכותרת Authorization: "Bearer <your-api-key>". ניתן להשיג מפתח API על ידי יצירת חשבון ב-OrcaRouter ויצירת מפתח מלוח הבקרה. אין צורך במזהה לקוח או סוד נפרדים; מפתח ה-API לבדו מספיק. יש לשמור את המפתח בצורה מאובטחת ולא לחשוף אותו בקוד בצד הלקוח. עבור יישומי צד שרת, יש לאחסן אותו במשתני סביבה. אם אתה זקוק למספר מפתחות עבור צוותים או פרויקטים שונים, תוכל ליצור מפתחות מרובים בלוח הבקרה. כל הבקשות מחויבות לחשבון המשויך למפתח. מגבלות קצב ומכסות שימוש מוחלות לכל מפתח; עיין בתיעוד של OrcaRouter לפרטים.
בהשוואה לדגמי GPT-4.0 המוקדמים יותר, GPT-5.2-2025-12-11 מציע חלון הקשר גדול משמעותית (400K לעומת 32K או 128K בדרך כלל עבור GPT-4 Turbo), מגבלת פלט גבוהה יותר (128K לעומת 8K-32K), ותמיכה בקלט מולטימודאלי (GPT-4 Turbo תומך גם בתמונות, אך GPT-5.2 מוסיף קלט קבצים). ציון AA Math של 99.0 ככל הנראה גבוה בהרבה מהביצועים האופייניים של GPT-4.0 במבחני מתמטיקה, שהיו סביב 70-80 במבחנים דומים. התמחור שונה: GPT-4 Turbo היה $10/$30 לכל מיליון טוקנים, בעוד שדגם זה זול יותר עבור קלט ($1.75) אך יקר יותר עבור פלט ($14). עבור משימות הדורשות פחות פלט, GPT-5.2 עשוי להיות חסכוני יותר בסך הכל.
מודלי Claude של Anthropic מציעים גם חלונות הקשר גדולים (למשל, ל-Claude 3.5 Sonnet יש 200K). ל-Claude 3.5 Opus יכולות מתמטיות דומות אך אין ציון AA Math שדווח בפומבי. חלון ההקשר של GPT-5.2 (400K) גדול פי שניים מזה של רוב מודלי Claude, ותפוקת ה-128K שלו גדולה גם מתפוקת ה-4K-8K האופיינית של Claude. הבדלי תמחור: Claude 3.5 Sonnet עלה $3/$15 למיליון טוקנים, בעוד ש-GPT-5.2 עולה $1.75/$14. אז GPT-5.2 זול יותר בקלט אך דומה בפלט. למודלי Claude יש יישורי בטיחות חזקים ולעיתים קרובות הם מועדפים לשיחות. הבחירה תלויה בדרישות המשימה הספציפיות, במיוחד אם אתה זקוק לקיבולת הפלט הגבוהה יותר או לביצועים מתמטיים.
מודלים בקוד פתוח כמו Llama 3.1 405B או Mixtral 8x22B בעלי חלונות הקשר קטנים יותר (בדרך כלל 128K או פחות) וציוני מדדי מתמטיקה נמוכים יותר. לדוגמה, Llama 3.1 405B משיג ציון בסביבות 85-90 במבחני מתמטיקה דומים. הם אינם יכולים להשתוות לציון 99.0 AA Math של GPT-5.2 או לקלט הקבצים הרב-מודאלי שלו. עם זאת, ניתן לארח מודלים בקוד פתוח בעצמך, מה שמציע עלויות נמוכות יותר לכל טוקן בקנה מידה אם יש לך חומרה. GPT-5.2 דרך OrcaRouter מספק קלות שימוש, אפס תשתית, ותמחור ללא תוספת. עבור משתמשים הזקוקים לדיוק מתמטי מירבי, המודל הסגור עדיף; עבור אלה שמעדיפים שליטה בעלויות ופרטיות נתונים באמצעות אירוח עצמי, מודל בקוד פתוח עשוי להיות מועדף.
תואם OpenAI — המשיכו להשתמש ב-SDK שכבר יש לכם
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| קלט / 1M טוקנים | $1.75 |
| פלט / 1M tokens | $14.00 |
| קריאת מטמון / 1M | $0.175 |
| מטבע | USD |
הערכה מבוססת מחיר מחירון
הערכה בלבד — ספירת הטוקנים בפועל תלויה בטוקנייזר של הספק.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11פתיחה @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