OpenAI's GPT-5.2 dengan konteks 400K, output 128K, 99.0 AA Math, dengan harga $1.75/$14 per 1M token melalui OrcaRouter.
OpenAI's GPT-5.2-2025-12-11 adalah model bahasa besar dari seri GPT-5, yang dirilis pada Desember 2025. Model ini dirancang untuk menangani panjang konteks yang diperpanjang dan input multimodal,…
Dengan jendela konteks 400.000 token, model ini dapat memproses seluruh buku, laporan penelitian yang panjang, basis kode yang luas, atau riwayat percakapan yang panjang dalam satu permintaan. Hal ini memungkinkan tugas-tugas seperti merangkum novel lengkap, menganalisis kontrak hukum secara menyeluruh, atau mempertahankan dialog yang koheren selama ratusan giliran. Output maksimum 128.000 token memungkinkan model menghasilkan konten yang substansial, seperti menyusun laporan panjang atau menghasilkan blok kode yang besar. Kemampuan konteks yang diperluas ini mengurangi kebutuhan akan pemotongan atau memori eksternal, menyederhanakan alur kerja pengembangan untuk aplikasi yang bergantung pada pemrosesan informasi skala besar.
Model menerima tiga modalitas input: berkas, gambar, dan teks. Artinya, Anda dapat memberikan PDF, spreadsheet, atau jenis berkas lainnya sebagai input, serta gambar seperti diagram, tangkapan layar, atau foto. Model memproses ini bersama dengan perintah teks, memungkinkan tugas seperti menjelaskan bagan, mengekstrak data dari gambar, atau merangkum dokumen yang dipindai. Meskipun biaya token yang tepat untuk gambar dan berkas tergantung pada cara penyedia mengenkodenya, model penetapan harga berlaku untuk penggunaan token yang dihasilkan. Kemampuan multimodal sangat berguna untuk aplikasi yang perlu mengintegrasikan informasi visual dengan penalaran bahasa alami.
Model ini unggul dalam tugas-tugas yang memerlukan penalaran matematis mendalam, sebagaimana tercermin dari skor AA Math 99.0. Model ini juga sangat cocok untuk pembuatan konten panjang, analisis multimodal, dan pemecahan masalah yang kompleks. Kasus penggunaan terbaik meliputi: penelitian akademis di mana makalah berisi persamaan yang ekstensif; rekayasa perangkat lunak di mana seluruh pustaka harus dipahami atau dihasilkan; analisis hukum di mana dokumen mencakup ratusan halaman; dan chatbot dukungan pelanggan yang perlu mengingat seluruh riwayat percakapan. Namun, untuk tugas yang lebih sederhana atau lebih pendek, model yang lebih kecil dan lebih murah mungkin lebih hemat biaya. Keunggulan model ini paling terlihat ketika konteks besarnya dan kemampuan penalarannya digunakan secara penuh.
Jika kasus penggunaan Anda melibatkan prompt pendek, kueri sederhana, atau tugas yang tidak memerlukan penalaran matematis yang mendalam, model yang lebih murah mungkin lebih tepat. Misalnya, untuk klasifikasi dasar, pembuatan teks pendek, atau obrolan dengan latensi rendah, model seperti GPT-4o-mini atau alternatif sumber terbuka yang lebih kecil dapat memberikan hasil yang dapat diterima dengan biaya yang lebih rendah. Harga output yang tinggi sebesar $14.00 per 1M token membuat model ini mahal untuk aplikasi yang menghasilkan teks dalam jumlah besar tanpa memerlukan konteks yang diperluas atau kekuatan matematika. Evaluasi apakah tugas Anda mendapatkan manfaat dari konteks 400K dan performa AA Math 99.0 sebelum memutuskan untuk menggunakan model ini.
Tolok ukur utama untuk model ini adalah 99.0 pada evaluasi AA Math. AA Math adalah sebuah tes yang dirancang untuk menilai kemampuan penalaran matematika pada tingkat tinggi, termasuk aljabar, aritmatika, kalkulus, dan pemecahan masalah logis. Skor 99.0 menunjukkan bahwa model tersebut dapat menyelesaikan hampir semua soal matematika yang disajikan dengan benar, menempatkannya di antara model-model dengan kinerja terbaik pada metrik spesifik ini. Meskipun tolok ukur ini merupakan indikator kuat dari kompetensi matematika, tolok ukur ini bukanlah ukuran menyeluruh dari kecerdasan secara umum atau kesesuaian untuk semua tugas. Pengguna harus mempertimbangkan evaluasi tambahan pada domain spesifik mereka jika kinerja matematika sangat penting.
Latensi dan throughput bergantung pada ukuran input, panjang output yang diminta, dan lalu lintas saat ini di API OrcaRouter. Karena modelnya besar dan mendukung hingga 128.000 token output, generasi yang sangat panjang dapat memakan waktu dinding yang signifikan. Untuk respons pendek (beberapa ratus token), latensi biasanya berkisar beberapa detik. Layanan ini tidak mengungkapkan secara publik tingkat token per detik per model, tetapi pengguna dengan kebutuhan throughput tinggi mungkin ingin menguji dengan beban kerja mereka sendiri. Respons streaming (menggunakan parameter stream) dapat mengurangi latensi yang dirasakan untuk aplikasi interaktif. Model diakses melalui endpoint yang kompatibel dengan OpenAI yang sama, sehingga karakteristik latensi mirip dengan model lain yang dilayani melalui OrcaRouter.
Kekuatan utama model ini adalah penalaran matematis, yang dikonfirmasi oleh skor AA Math-nya sebesar 99.0. Model ini juga menunjukkan kemampuan yang kuat dalam memproses konteks yang sangat panjang (hingga 400K token) dan menghasilkan output yang besar (hingga 128K token). Dukungan input multimodalnya memungkinkan penalaran terhadap gambar dan berkas, membuatnya serbaguna untuk analisis data dan pemahaman dokumen. Untuk tugas-tugas yang memerlukan sintesis informasi di seluruh dokumen panjang atau melakukan penalaran analitis yang kompleks, model ini kemungkinan akan mengungguli alternatif yang lebih kecil. Selain itu, harga tanpa markup melalui OrcaRouter berarti Anda membayar tarif penyedia tanpa biaya tambahan.
Meskipun memiliki kelebihan, model ini memiliki keterbatasan. Biaya tinggi per token keluaran ($14,00 per 1M token) dapat bertambah dengan cepat untuk aplikasi yang menghasilkan volume teks besar. Kinerjanya pada tugas penalaran non-matematis mungkin tidak sebanding lebih baik daripada alternatif yang lebih murah. Model ini juga mungkin menunjukkan kelemahan LLM yang umum seperti halusinasi, terutama dengan informasi yang tidak jelas atau sangat baru. Pemrosesan input multimodal dapat menyebabkan penggunaan token yang lebih tinggi dari yang diharapkan, tergantung pada bagaimana gambar dan file diberi token. Terakhir, jendela konteks 400K token adalah untuk total input; model tersebut mungkin masih kesulitan dengan ketergantungan yang sangat panjang dalam jendela tersebut, meskipun secara keseluruhan berkinerja baik.
Harga didasarkan pada penggunaan token: $1.75 per 1 juta token input dan $14.00 per 1 juta token output. Ini adalah tarif penyedia yang diteruskan oleh OrcaRouter tanpa markup. Token input mencakup teks, gambar, dan file seperti yang dikodekan oleh penyedia. Token output dihasilkan oleh model. Biaya dihitung per permintaan, dan total tagihan adalah jumlah biaya token input dan output. Sebagai contoh, permintaan dengan 10,000 input token dan 2,000 output token akan dikenakan biaya sekitar $0.0000175 (input) + $0.000028 (output) = $0.0000455. Pengguna dapat memantau penggunaan melalui dasbor pencatatan dan penagihan OrcaRouter.
Harga output ($14.00 per 1M token) adalah delapan kali lipat dari harga input ($1.75 per 1M token). Hal ini konsisten dengan struktur harga penyedia untuk model besar, yang mencerminkan biaya komputasi dari generasi autoregresif. Menghasilkan token secara berurutan membutuhkan memori GPU dan komputasi yang signifikan, terutama untuk model dengan jendela konteks 400K. Untuk aplikasi yang membutuhkan output panjang, biaya output akan mendominasi. Pengguna harus merancang prompt untuk meminimalkan panjang output jika memungkinkan, atau mempertimbangkan untuk melakukan caching terhadap respons yang berulang. OrcaRouter tidak menambahkan markup apa pun pada tarif ini, jadi harga yang Anda lihat adalah harga penyedia.
Ya. Karena token output model mahal, ada baiknya mengevaluasi apakah tugas tersebut benar-benar membutuhkan akurasi matematika tinggi atau konteks yang panjang. Untuk output yang lebih pendek atau sederhana, model yang lebih murah mungkin sudah cukup. Selain itu, menggunakan input multimodal dapat meningkatkan biaya token input jika gambar dienkode menjadi banyak token. Anda dapat mengurangi biaya dengan mengompresi gambar atau menggunakan prompt hanya teks jika memungkinkan. OrcaRouter menawarkan caching untuk prompt yang berulang (jika diaktifkan), yang dapat mengurangi biaya token input untuk permintaan yang identik atau serupa. Namun, harga model ini adalah pay-as-you-go, tanpa diskon untuk penggunaan dalam jumlah besar kecuali penyedia memperkenalkannya.
OrcaRouter menyediakan fitur caching yang dapat mengurangi biaya untuk token input yang berulang. Ketika caching diaktifkan, prefiks input yang identik dapat disimpan dan digunakan kembali di berbagai permintaan, sehingga Anda tidak dikenakan biaya untuk memproses ulang token yang sama. Ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang sering mengirimkan prompt sistem yang sama, contoh few-shot, atau potongan konteks besar. Cache biasanya dipertahankan untuk waktu terbatas (misalnya, menit hingga jam). Pengguna dapat mengonfigurasi parameter caching melalui API. Penghematan yang tepat tergantung pada tingkat pengulangan input Anda. Perhatikan bahwa token output tidak pernah di-cache, karena dihasilkan per permintaan.
Anda memanggil model melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari OrcaRouter di URL dasar https://api.orcarouter.ai/v1. Gunakan endpoint chat completions standar OpenAI dengan parameter model diatur ke "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Kunci API Anda (diperoleh dari OrcaRouter) dikirim dalam header Authorization sebagai token Bearer. Contoh menggunakan Python dan pustaka 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"}] ) Format respons sesuai dengan struktur ChatCompletion OpenAI. Streaming didukung dengan mengatur stream=True.
Semua parameter standar OpenAI Chat Completion didukung, termasuk: model (wajib), messages (array dari objek pesan), max_tokens (hingga 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, dan stream. Untuk input multimodal, Anda dapat menyertakan URL gambar atau file dalam konten pesan menggunakan struktur bagian konten OpenAI standar (misalnya, content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Model juga mendukung parameter max_completion_tokens jika Anda ingin membatasi output. Perhatikan bahwa jendela konteks mencakup token input dan output, jadi pastikan total token (input + output) tidak melebihi 400.000. API akan mengembalikan kesalahan jika batas terlampaui.
Jika saat ini Anda menggunakan API OpenAI secara langsung, migrasi ke OrcaRouter hanya memerlukan perubahan pada base URL dan kunci API. Ganti `openai.api_base` dari `"https://api.openai.com/v1"` menjadi `"https://api.orcarouter.ai/v1"` dan gunakan kunci API OrcaRouter Anda. Biarkan semua kode lainnya tetap sama, termasuk nama model (misalnya, `"openai/gpt-5.2-2025-12-11"`) dan format permintaan. Struktur responsnya identik. Uji dengan satu permintaan untuk memverifikasi konektivitas. OrcaRouter tidak menambahkan latensi apa pun di luar yang disediakan oleh penyedia, dan harga bersifat transparan (tanpa markup). Untuk pengguna yang perlu mengganti model, endpoint yang sama berfungsi untuk semua model yang tersedia di OrcaRouter.
Otentikasi dilakukan melalui kunci API yang dikirim dalam header Authorization: "Bearer <your-api-key>". Anda mendapatkan kunci API dengan membuat akun di OrcaRouter dan menghasilkan kunci dari dasbor. Tidak ada ID klien atau rahasia terpisah; kunci API saja sudah cukup. Kunci harus dijaga keamanannya dan tidak diekspos dalam kode sisi klien. Untuk aplikasi sisi server, simpan dalam variabel lingkungan. Jika Anda memerlukan beberapa kunci untuk tim atau proyek yang berbeda, Anda dapat membuat beberapa kunci di dasbor. Semua permintaan ditagih ke akun yang terkait dengan kunci tersebut. Batas laju dan kuota penggunaan diterapkan per kunci; lihat dokumentasi OrcaRouter untuk detailnya.
Dibandingkan dengan model GPT-4.0 sebelumnya, GPT-5.2-2025-12-11 menawarkan jendela konteks yang jauh lebih besar (400K vs biasanya 32K atau 128K untuk GPT-4 Turbo), batas output yang lebih tinggi (128K vs 8K-32K), dan dukungan input multimodal (GPT-4 Turbo juga mendukung gambar, tetapi GPT-5.2 menambahkan input file). Skor AA Math sebesar 99.0 kemungkinan jauh lebih tinggi daripada kinerja khas GPT-4.0 pada tolok ukur matematika, yang berkisar sekitar 70-80 pada tes serupa. Harganya berbeda: GPT-4 Turbo adalah $10/$30 per 1M token, sementara model ini lebih murah untuk input ($1.75) tetapi lebih mahal untuk output ($14). Untuk tugas yang membutuhkan output lebih sedikit, GPT-5.2 mungkin lebih hemat biaya secara keseluruhan.
Model Claude dari Anthropic juga menawarkan jendela konteks besar (misalnya, Claude 3.5 Sonnet memiliki 200K). Claude 3.5 Opus memiliki kemampuan matematika yang sebanding tetapi tidak memiliki skor AA Math yang dipublikasikan secara publik. Konteks 400K GPT-5.2 dua kali lipat dari kebanyakan model Claude, dan keluaran 128K-nya juga lebih besar dari keluaran tipikal Claude yang 4K-8K. Perbedaan harga: Claude 3.5 Sonnet adalah $3/$15 per 1M token, sedangkan GPT-5.2 adalah $1.75/$14. Jadi GPT-5.2 lebih murah pada input tetapi serupa pada output. Model Claude memiliki keselarasan keamanan yang kuat dan sering lebih disukai untuk dialog. Pilihan tergantung pada kebutuhan tugas spesifik, terutama jika Anda membutuhkan kapasitas keluaran yang lebih tinggi atau performa matematika.
Model open-source seperti Llama 3.1 405B atau Mixtral 8x22B memiliki jendela konteks yang lebih kecil (biasanya 128K atau kurang) dan skor tolok ukur matematika yang lebih rendah. Sebagai contoh, Llama 3.1 405B mendapat skor sekitar 85-90 pada tes matematika serupa. Mereka tidak bisa menyaingi skor AA Math 99,0 GPT-5.2 atau input file multimodal miliknya. Namun, model open-source dapat dihosting sendiri, menawarkan biaya per token yang lebih rendah dalam skala besar jika Anda memiliki perangkat keras. GPT-5.2 melalui OrcaRouter memberikan kemudahan penggunaan, tanpa infrastruktur, dan harga tanpa markup. Bagi pengguna yang membutuhkan akurasi matematika maksimal, model sumber tertutup lebih unggul; bagi mereka yang mengutamakan pengendalian biaya dan privasi data melalui hosting sendiri, open-source mungkin lebih disukai.
Kompatibel OpenAI — pakai SDK Anda yang sekarang
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Input / 1M token | $1.75 |
| Output / 1M token | $14.00 |
| Baca cache / 1M | $0.175 |
| Mata uang | USD |
Perkiraan berdasarkan harga daftar
Hanya perkiraan — jumlah token sebenarnya bergantung pada tokenizer penyedia.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11Buka @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