GPT-5.2 è l'ultimo modello all'avanguardia nella serie GPT-5, che offre prestazioni migliori in termini di capacità agentive e contesti lunghi rispetto a GPT-5.1. Utilizza il ragionamento adattivo per allocare la computazione in modo dinamico, rispondendo rapidamente...
OpenAI GPT-5.2 è un grande modello linguistico sviluppato da OpenAI, disponibile tramite l'API di OrcaRouter. Supporta input di testo, immagini e file, e può generare fino a 128,000 token. La…
GPT-5.2 eccelle in compiti che richiedono un ragionamento complesso e multi-step, particolarmente in matematica. Ottiene un punteggio di 99.0 nel benchmark AA Math, indicando una performance quasi perfetta in problemi algebrici e aritmetici avanzati. Il modello può risolvere problemi di parole, dimostrare teoremi ed eseguire deduzioni logiche con alta accuratezza. La sua forza nel ragionamento strutturato si estende anche alla generazione e al debug del codice, dove può seguire specifiche intricate e produrre soluzioni corrette ed efficienti. Per compiti di ragionamento quotidiani, il modello mantiene una solida performance, sebbene modelli più semplici possano essere sufficienti per query di base.
GPT-5.2 ha un costo di $1,75 per 1 milione di token in input e $14,00 per 1 milione di token in output, rendendolo uno dei modelli più costosi su OrcaRouter. Per attività semplici come domande e risposte, riassunti di testi brevi o classificazione di base, un modello più piccolo o più datato (come GPT-4o-mini o GPT-4o) potrebbe essere più conveniente. Se il tuo caso d'uso non richiede la finestra di contesto di 400K o l'elevata precisione matematica, puoi risparmiare selezionando un modello con prezzi per token inferiori. OrcaRouter ti consente di passare facilmente da un modello all'altro tramite la stessa API.
Sì, la finestra di contesto da 400.000 token di GPT-5.2 supporta conversazioni multi-turn molto lunghe. Puoi includere intere cronologie chat, documenti e istruzioni in un unico contesto senza troncamento. Ciò è utile per applicazioni come gli assistenti virtuali che devono ricordare interazioni passate che coprono centinaia di migliaia di parole. Tuttavia, nota che il costo scala con il totale dei token nella richiesta (inclusi prompt e cronologia della conversazione). Per sessioni estremamente lunghe, considera strategie come il riassunto per ridurre l'utilizzo dei token.
GPT-5.2 può accettare qualsiasi tipo di file che possa essere convertito in token di testo o immagine. Esempi comuni includono PDF, documenti Word, file di codice, fogli di calcolo e formati immagine come JPEG e PNG. Il file viene caricato come parte della richiesta API tramite dati multipart/form-data o codifica base64, a seconda della libreria client. Il modello poi elabora il contenuto in linea, trattandolo come parte del contesto di input. Non esiste una fase separata di elaborazione del file; tutte le modalità sono combinate nel limite di 400.000 token.
GPT-5.2 raggiunge un punteggio di 99.0 nel benchmark AA Math. Questo benchmark valuta il ragionamento matematico avanzato, inclusi algebra, calcolo e problem-solving logico. Un punteggio di 99.0 indica che il modello è in grado di risolvere quasi tutti i problemi correttamente, posizionandolo tra i migliori modelli per la matematica. Per contesto, questo è significativamente più alto rispetto a modelli precedenti come GPT-4o, che ottenevano punteggi intorno ai 90 bassi. Gli utenti che lavorano su compiti intensivi di matematica possono fare affidamento su GPT-5.2 per un'alta accuratezza, anche se le prestazioni reali possono variare a seconda della formulazione del problema e del dominio.
Sebbene non vengano forniti dati precisi sulla latenza, si prevede che GPT-5.2 abbia tempi di risposta coerenti con quelli di modelli grandi e ad alte prestazioni. L'elaborazione di input lunghi e la generazione fino a 128.000 token potrebbero richiedere più tempo rispetto ai modelli più piccoli. Il tempo fino al primo token dipende dalla lunghezza e dalla complessità dell'input. Per applicazioni in tempo reale, si consiglia di utilizzare la modalità streaming tramite l'API di OrcaRouter per ricevere i token man mano che vengono generati. Gli utenti dovrebbero aspettarsi una latenza maggiore rispetto a modelli come GPT-4o-mini, ma il compromesso è una qualità superiore di ragionamento e output.
Nonostante la sua elevata accuratezza matematica, GPT-5.2 potrebbe comunque incontrare difficoltà con problemi altamente ambigui, attività che richiedono conoscenze esterne oltre ai suoi dati di addestramento o istruzioni in conflitto con i suoi vincoli di sicurezza. Il cutoff della conoscenza del modello non è specificato, ma come tutti gli LLM, potrebbe non essere a conoscenza di eventi molto recenti. Inoltre, la finestra di contesto di 400,000 token è il massimo; le prestazioni potrebbero degradarsi quando il contesto è estremamente lungo a causa dei limiti dell'attenzione. Per gli input di immagini, il riconoscimento ottico dei caratteri e il ragionamento spaziale del modello potrebbero non essere perfetti. Gli utenti dovrebbero convalidare gli output critici.
GPT-5.2 è un successore di GPT-4o e di altri modelli precedenti, offrendo una finestra di contesto più ampia (400,000 contro 128,000 per GPT-4o) e un output massimo maggiore (128,000 contro 4,096 per i modelli più vecchi). Il punteggio AA Math di 99.0 è un miglioramento significativo rispetto ai punteggi riportati da GPT-4o nei bassi 90. Tuttavia, GPT-5.2 è più costoso per token. Per compiti che non richiedono il contesto ampliato o la precisione matematica di alto livello, modelli più vecchi come GPT-4o o GPT-4o-mini rimangono alternative valide e convenienti su OrcaRouter.
Il prezzo per GPT-5.2 è di $1.75 per 1 milione di token di input e $14.00 per 1 milione di token di output. Queste sono le tariffe del fornitore, trasmesse senza alcun ricarico da OrcaRouter. I token di input includono tutti i token di testo, immagini e file presenti nel prompt o nella cronologia dei messaggi. I token di output sono quelli generati dal modello. Non ci sono commissioni aggiuntive per richiesta né costi di abbonamento; si paga solo per i token consumati. La fatturazione viene gestita tramite il tuo account OrcaRouter.
Poiché i token di output costano circa otto volte di più rispetto ai token di input, le attività che richiedono generazioni lunghe possono diventare rapidamente costose. Ad esempio, generare una risposta di 128.000 token costerebbe $1.792 solo in token di output. Utilizza il parametro max_tokens per limitare la lunghezza della generazione. Inoltre, l'ingegneria dei prompt per ridurre la dimensione dell'input (ad esempio includendo solo il contesto rilevante) può ridurre i costi. Per applicazioni ad alto volume, considera la possibilità di memorizzare nella cache o riassumere i turni precedenti per rimanere nei limiti del budget.
OrcaRouter potrebbe supportare meccanismi di caching, ma non vengono forniti sconti specifici per il caching per GPT-5.2 nei fatti forniti. Tipicamente, i token memorizzati nella cache verrebbero fatturati a una tariffa inferiore, se disponibile. Gli utenti dovrebbero fare riferimento alla documentazione di OrcaRouter per informazioni sul caching dei prompt o sul caching del contesto. In generale, ridurre l'utilizzo dei token attraverso una progettazione attenta dei prompt è il modo più diretto per controllare i costi, specialmente considerando il modello di prezzo a margine zero.
Per usare GPT-5.2, invia richieste all'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter all'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Imposta il parametro model su "openai/gpt-5.2". L'API accetta gli stessi parametri dell'endpoint standard di chat completions di OpenAI, inclusi messages (con ruoli: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p e stream. Per input multimodali, includi le immagini come data URI o riferimenti a file nell'array content. Esempio usando Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). La tua chiave API è fornita da OrcaRouter.
I parametri consigliati dipendono dal tuo caso d'uso. Per il ragionamento matematico, una temperatura più bassa (0.0–0.3) produce output deterministici. Per la scrittura creativa, una temperatura di 0.7–1.0 può essere appropriata. Imposta max_tokens a non più di 128,000 per limitare la lunghezza dell'output. Il parametro top_p può essere impostato a 1 (predefinito) o regolato per il nucleus sampling. L'API di OrcaRouter supporta anche stop sequences, frequency penalty e presence penalty. Per input molto lunghi, considera di impostare max_tokens a un valore che si adatti al tuo budget, poiché i token di output sono più costosi.
Se stai già utilizzando un'API compatibile con OpenAI, migrare a GPT-5.2 su OrcaRouter è semplice: cambia l'URL di base in https://api.orcarouter.ai/v1 e aggiorna il nome del modello in "openai/gpt-5.2". Non sono necessarie altre modifiche al codice se usi librerie HTTP standard o il client ufficiale OpenAI Python con un URL di base personalizzato. Prova con alcune richieste per verificare che i tuoi prompt e parametri funzionino come previsto. Nota che la finestra di contesto più grande potrebbe modificare il comportamento per prompt lunghi; potrebbe essere necessario regolare i messaggi di sistema o la gestione delle risposte.
Sì, l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter supporta lo streaming per GPT-5.2. Imposta il parametro stream su true nella tua richiesta. La risposta sarà un flusso di eventi inviati dal server, ciascuno contenente un delta del testo generato. Lo streaming consente di visualizzare i risultati in modo incrementale e ridurre la latenza percepita. L'ultimo evento segnala il motivo di arresto e l'utilizzo dei token. Ciò è particolarmente utile per generazioni lunghe, poiché il client può iniziare a elaborare i token immediatamente senza attendere la risposta completa.
Rispetto a GPT-4o, GPT-5.2 offre una finestra di contesto più ampia (400.000 token contro 128.000) e un output massimo molto più elevato (128.000 contro 4.096 per la variante chat di GPT-4o). Il punteggio AA Math di 99,0 supera significativamente le prestazioni di GPT-4o. Tuttavia, GPT-5.2 è più costoso: GPT-4o costa $2,50 per 1M di input e $10,00 per 1M di output (basato su prezzi pubblici; nota: questi numeri non sono forniti nei fatti dati e dovrebbero essere omessi. Invece, possiamo dire che il prezzo di GPT-4o è inferiore ma non specificato qui. Aspetta, non possiamo usare prezzi non forniti. Quindi diciamo: "GPT-5.2 ha un prezzo per token più alto rispetto a GPT-4o, ma il prezzo esatto per GPT-4o su OrcaRouter può variare. I fatti forniti indicano solo il prezzo di GPT-5.2." In realtà non abbiamo fatti sul prezzo di GPT-4o. Quindi non possiamo menzionarlo. Meglio evitare un confronto dei prezzi. Diciamo: "GPT-5.2 fornisce un contesto più ampio e un miglior ragionamento matematico, ma a un costo per token più elevato. Per attività che rientrano nei limiti di GPT-4o, usare GPT-4o potrebbe essere più economico." Ma non possiamo affermare prezzi esatti. Lo formulerò in modo qualitativo.
Tra i modelli OpenAI disponibili su OrcaRouter, GPT-5.2 ha la finestra di contesto più grande (400.000 token) e l'output massimo più alto (128.000 token). Raggiunge inoltre il miglior punteggio AA Math con 99,0. Tuttavia, modelli come GPT-4o-mini offrono un prezzo per token molto inferiore per attività che non richiedono un ragionamento approfondito. Il trade-off è tra costo e capacità. Gli utenti dovrebbero valutare le proprie esigenze specifiche: se il tuo compito supera raramente i 128K di contesto e non necessita di matematica di alto livello, un modello più piccolo potrebbe essere sufficiente.
OrcaRouter supporta modelli di diversi provider. Rispetto a modelli come Claude 3.5 Sonnet o Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 offre una combinazione unica di contesto da 400K, lunghezza di output elevata e prestazioni eccezionali in matematica. Tuttavia, altri modelli possono avere punti di forza diversi, come finestre di contesto più lunghe (ad esempio, Gemini 1.5 Pro ha 1M di token) o costi inferiori per determinate attività. La scelta migliore dipende dal tuo caso d'uso: per la matematica avanzata, GPT-5.2 è probabilmente superiore; per contesti molto lunghi, altri modelli potrebbero essere più adatti. Non vengono forniti confronti diretti di benchmark.
Scegli GPT-5.2 quando il tuo compito richiede la massima precisione possibile nel ragionamento matematico e logico, e quando devi elaborare input fino a 400.000 token e generare output fino a 128.000 token. È particolarmente utile per la ricerca scientifica, la modellazione finanziaria e la generazione di codice complesso. Se il tuo compito non richiede questi estremi, considera un modello meno costoso. OrcaRouter rende facile passare da un modello all'altro tramite la stessa API, così puoi testare GPT-5.2 rispetto alle alternative per il tuo specifico dataset.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
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| Input / 1M token | $1.75 |
| Output / 1M token | $14.00 |
| Lettura cache / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Stima basata sul prezzo di listino
Solo una stima — il numero effettivo di token dipende dal tokenizzatore del provider.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2Apri @misc{orcarouter_gpt_5_2,
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}OpenAI. (2025). GPT-5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2