OpenAI GPT-5.2 con contesto di 400K, output di 128K, matematica AA 99.0, al prezzo di $1,75/$14 per 1M token tramite OrcaRouter.
OpenAI's GPT-5.2-2025-12-11 è un modello linguistico di grandi dimensioni della serie GPT-5, rilasciato a dicembre 2025. È progettato per gestire lunghezze di contesto estese e input multimodali,…
Con una finestra di contesto di 400.000 token, il modello può elaborare interi libri, lunghi rapporti di ricerca, ampi codebase o lunghe cronologie di conversazione in un'unica richiesta. Ciò consente attività come riassumere un intero romanzo, analizzare un contratto legale completo o mantenere un dialogo coerente per centinaia di turni. L'output massimo di 128.000 token permette al modello di generare contenuti sostanziali, come redigere un lungo rapporto o produrre un grande blocco di codice. Questa capacità di contesto esteso riduce la necessità di suddivisione o memoria esterna, semplificando i flussi di lavoro di sviluppo per applicazioni che si basano sull'elaborazione di informazioni su larga scala.
Il modello accetta tre modalità di input: file, immagine e testo. Ciò significa che puoi fornire PDF, fogli di calcolo o altri tipi di file come input, oltre a immagini come diagrammi, screenshot o fotografie. Il modello elabora questi input insieme a prompt testuali, consentendo attività come spiegare un grafico, estrarre dati da un'immagine o riassumere un documento scansionato. Sebbene il costo esatto in token per immagini e file dipenda da come il provider li codifica, il modello di prezzo si applica all'utilizzo risultante dei token. La capacità multimodale è particolarmente utile per applicazioni che necessitano di integrare informazioni visive con il ragionamento in linguaggio naturale.
Il modello eccelle in compiti che richiedono un ragionamento matematico profondo, come riflesso dal suo punteggio 99.0 AA Math. È anche adatto per la generazione di contenuti in formato lungo, analisi multimodale e problem-solving complesso. I casi d'uso migliori includono: ricerca accademica in cui gli articoli contengono equazioni estese; ingegneria del software in cui intere librerie devono essere comprese o generate; analisi legale in cui i documenti si estendono per centinaia di pagine; e chatbot di assistenza clienti che devono ricordare intere cronologie di conversazioni. Tuttavia, per compiti più semplici o più brevi, un modello più piccolo ed economico potrebbe essere più conveniente. I punti di forza del modello sono più evidenti quando il suo ampio contesto e le sue capacità di ragionamento sono pienamente sfruttati.
Se il tuo caso d'uso prevede prompt brevi, query semplici o attività che non richiedono un ragionamento matematico approfondito, un modello più economico potrebbe essere più appropriato. Ad esempio, per classificazione di base, generazione di testo breve o chat a bassa latenza, un modello come GPT-4o-mini o un'alternativa open-source più piccola potrebbe fornire risultati accettabili a una frazione del costo. L'elevato prezzo di output di $14,00 per 1 milione di token rende il modello costoso per applicazioni che generano grandi quantità di testo senza necessità del contesto esteso o della potenza matematica. Valuta se il tuo compito trae vantaggio dal contesto di 400K e dalle prestazioni di 99,0 in AA Math prima di impegnarti con questo modello.
Il benchmark principale per questo modello è 99.0 sulla valutazione AA Math. AA Math è un test progettato per valutare le capacità di ragionamento matematico a un livello elevato, inclusi algebra, aritmetica, calcolo e problem-solving logico. Un punteggio di 99.0 indica che il modello può risolvere quasi tutti i problemi matematici presentati correttamente, collocandolo tra i modelli con le migliori prestazioni su questo specifico parametro. Sebbene questo benchmark sia un forte indicatore di competenza matematica, non è una misura completa dell'intelligenza generale o dell'idoneità per tutti i compiti. Gli utenti dovrebbero considerare una valutazione aggiuntiva sul loro dominio specifico se le prestazioni matematiche sono critiche.
Latenza e throughput dipendono dalla dimensione dell'input, dalla lunghezza richiesta dell'output e dal traffico corrente sull'API di OrcaRouter. Poiché il modello è grande e supporta fino a 128.000 token di output, generazioni molto lunghe possono richiedere un notevole tempo reale. Per risposte brevi (poche centinaia di token), la latenza è tipicamente nell'ordine di pochi secondi. Il servizio non divulga pubblicamente le tariffe di token al secondo per modello, ma gli utenti con esigenze di throughput elevato potrebbero voler testare con i propri carichi di lavoro. La risposta in streaming (usando il parametro stream) può ridurre la latenza percepita per applicazioni interattive. Il modello è accessibile tramite lo stesso endpoint compatibile con OpenAI, quindi le caratteristiche di latenza sono simili a quelle di altri modelli serviti tramite OrcaRouter.
Il punto di forza principale del modello è il ragionamento matematico, come confermato dal suo punteggio AA Math di 99,0. Dimostra inoltre forti capacità nell'elaborazione di contesti molto lunghi (fino a 400K token) e nella generazione di output di grandi dimensioni (fino a 128K token). Il supporto per input multimodale gli consente di ragionare su immagini e file, rendendolo versatile per l'analisi dei dati e la comprensione dei documenti. Per attività che richiedono la sintesi di informazioni in documenti lunghi o il ragionamento analitico complesso, questo modello è probabilmente superiore alle alternative più piccole. Inoltre, i prezzi senza markup attraverso OrcaRouter significano che paghi la tariffa del fornitore senza costi aggiuntivi.
Nonostante i suoi punti di forza, il modello presenta dei limiti. Il costo elevato per token di output ($14.00 per 1M di token) può aumentare rapidamente per applicazioni che generano grandi volumi di testo. Le sue prestazioni in compiti di ragionamento non matematico potrebbero non essere proporzionalmente migliori rispetto ad alternative più economiche. Il modello può anche mostrare le tipiche debolezze degli LLM come l'allucinazione, specialmente con informazioni oscure o molto recenti. L'elaborazione di input multimodali può comportare un utilizzo di token più elevato del previsto, a seconda di come vengono tokenizzati immagini e file. Infine, la finestra di contesto di 400K token è per l'input totale; il modello potrebbe comunque avere difficoltà con dipendenze estremamente lunghe all'interno di tale finestra, sebbene nel complesso funzioni bene.
Il prezzo si basa sull'utilizzo dei token: $1,75 per 1 milione di token di input e $14,00 per 1 milione di token di output. Queste sono le tariffe del provider applicate da OrcaRouter senza alcun ricarico. I token di input includono testo, immagini e file come codificati dal provider. I token di output sono generati dal modello. I costi sono calcolati per richiesta e il totale della fattura è la somma dei costi dei token di input e di output. Ad esempio, una richiesta con 10.000 token di input e 2.000 token di output costerebbe approssimativamente $0,0000175 (input) + $0,000028 (output) = $0,0000455. Gli utenti possono monitorare l'utilizzo tramite il dashboard di logging e fatturazione di OrcaRouter.
Il prezzo di output ($14.00 per 1M token) è otto volte il prezzo di input ($1.75 per 1M token). Ciò è coerente con la struttura tariffaria del provider per i modelli di grandi dimensioni, riflettendo il costo computazionale della generazione autoregressiva. Generare token in sequenza richiede una quantità significativa di memoria GPU e potenza di calcolo, specialmente per modelli con finestre di contesto da 400K. Per le applicazioni che richiedono output lunghi, il costo di output sarà predominante. Gli utenti dovrebbero progettare i prompt per ridurre al minimo la lunghezza dell'output quando possibile, oppure considerare il caching delle risposte ripetute. OrcaRouter non aggiunge alcun markup a queste tariffe, quindi il prezzo che vedi è quello del provider.
Sì. Poiché i token di output del modello sono costosi, vale la pena valutare se l'attività richiede effettivamente l'elevata accuratezza matematica o il lungo contesto. Per output più brevi o più semplici, un modello più economico potrebbe essere sufficiente. Inoltre, l'uso di input multimodali può aumentare i costi dei token di input se le immagini vengono codificate in molti token. È possibile mitigare i costi comprimendo le immagini o utilizzando prompt solo testo quando possibile. OrcaRouter offre la memorizzazione nella cache per prompt ripetuti (se abilitata), che può ridurre i costi dei token di input per richieste identiche o simili. Tuttavia, il prezzo del modello è pay-as-you-go, senza sconti per uso in grandi quantità a meno che il fornitore non li introduca.
OrcaRouter offre una funzione di caching in grado di ridurre i costi per i token di input ripetuti. Quando il caching è abilitato, prefissi di input identici possono essere memorizzati e riutilizzati tra diverse richieste, quindi non ti viene addebitato il costo per rielaborare gli stessi token. Questo è particolarmente vantaggioso per le applicazioni che inviano frequentemente gli stessi system prompt, esempi few-shot o grandi blocchi di contesto. La cache viene generalmente mantenuta per un periodo di tempo limitato (ad esempio, da minuti a ore). Gli utenti possono configurare i parametri di caching tramite l'API. Il risparmio esatto dipende dal tasso di ripetizione dei tuoi input. Nota che i token di output non vengono mai memorizzati nella cache, poiché vengono generati per ogni richiesta.
Chiami il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di OrcaRouter all'URL di base https://api.orcarouter.ai/v1. Utilizza l'endpoint standard di chat completions di OpenAI con il parametro model impostato su "openai/gpt-5.2-2025-12-11". La tua chiave API (ottenuta da OrcaRouter) viene inviata nell'header di autorizzazione come Bearer token. Esempio utilizzando Python e la libreria 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"}] ) Il formato della risposta corrisponde alla struttura ChatCompletion di OpenAI. Lo streaming è supportato impostando stream=True.
Tutti i parametri standard di OpenAI Chat Completion sono supportati, tra cui: model (obbligatorio), messages (array di oggetti messaggio), max_tokens (fino a 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop e stream. Per input multimodali, è possibile includere URL di immagini o file nel contenuto del messaggio utilizzando la struttura standard delle parti di contenuto di OpenAI (ad es., content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Il modello supporta anche il parametro max_completion_tokens se si desidera limitare l'output. Nota che la finestra di contesto include sia token di input che di output, quindi assicurati che il totale dei token (input + output) non superi 400.000. L'API restituirà errori se i limiti vengono superati.
Se attualmente utilizzi direttamente l'API di OpenAI, migrare a OrcaRouter richiede solo la modifica dell'URL base e della chiave API. Sostituisci `openai.api_base` da `"https://api.openai.com/v1"` a `"https://api.orcarouter.ai/v1"` e utilizza la tua chiave API di OrcaRouter. Mantieni tutto il resto del codice invariato, inclusi i nomi dei modelli (es. `"openai/gpt-5.2-2025-12-11"`) e i formati delle richieste. La struttura della risposta è identica. Testa con una singola richiesta per verificare la connettività. OrcaRouter non aggiunge alcuna latenza oltre a quella fornita dal provider, e i prezzi sono trasparenti (nessun ricarico). Per gli utenti che necessitano di cambiare modello, lo stesso endpoint funziona per tutti i modelli disponibili su OrcaRouter.
L'autenticazione avviene tramite una chiave API inviata nell'header Authorization: "Bearer <your-api-key>". Ottieni una chiave API creando un account su OrcaRouter e generando una chiave dalla dashboard. Non esiste un ID cliente o secret separato; la sola chiave API è sufficiente. La chiave deve essere mantenuta sicura e non esposta nel codice lato client. Per applicazioni lato server, conservala nelle variabili d'ambiente. Se hai bisogno di più chiavi per diversi team o progetti, puoi creare più chiavi nella dashboard. Tutte le richieste vengono fatturate all'account associato alla chiave. Limiti di velocità e quote di utilizzo sono applicati per chiave; consulta la documentazione di OrcaRouter per i dettagli.
Rispetto ai modelli precedenti GPT-4.0, GPT-5.2-2025-12-11 offre una finestra di contesto significativamente più ampia (400K vs tipicamente 32K o 128K per GPT-4 Turbo), un limite di output più elevato (128K vs 8K-32K) e supporto per input multimodali (GPT-4 Turbo supporta anche le immagini, ma GPT-5.2 aggiunge l'input di file). Il punteggio AA Math di 99.0 è probabilmente molto più alto delle prestazioni tipiche di GPT-4.0 nei benchmark matematici, che erano intorno a 70-80 in test simili. I prezzi sono diversi: GPT-4 Turbo costava $10/$30 per 1M token, mentre questo modello è più economico per l'input ($1.75) ma più costoso per l'output ($14). Per attività che richiedono meno output, GPT-5.2 potrebbe essere complessivamente più conveniente.
I modelli Claude di Anthropic offrono anche ampie finestre di contesto (ad es., Claude 3.5 Sonnet ha 200K). Claude 3.5 Opus ha capacità matematiche comparabili ma non ha un punteggio AA Math riportato pubblicamente. Il contesto di 400K di GPT-5.2 è il doppio di quello della maggior parte dei modelli Claude, e la sua uscita di 128K è anche più grande della tipica uscita di Claude da 4K-8K. Differenze di prezzo: Claude 3.5 Sonnet era $3/$15 per 1M token, mentre GPT-5.2 è $1.75/$14. Quindi GPT-5.2 è più economico in input ma simile in output. I modelli Claude hanno forti allineamenti di sicurezza e sono spesso preferiti per il dialogo. La scelta dipende dai requisiti specifici del compito, specialmente se hai bisogno della maggiore capacità di output o delle prestazioni matematiche.
I modelli open-source come Llama 3.1 405B o Mixtral 8x22B hanno finestre di contesto più piccole (tipicamente 128K o meno) e punteggi inferiori nei benchmark matematici. Ad esempio, Llama 3.1 405B ottiene circa 85-90 in test simili di matematica. Non possono eguagliare il 99.0 AA Math di GPT-5.2 o il suo input di file multimodale. Tuttavia, i modelli open-source possono essere auto-ospitati, offrendo costi per token inferiori su larga scala se si dispone di hardware. GPT-5.2 tramite OrcaRouter offre facilità d'uso, infrastruttura zero e prezzi senza markup. Per gli utenti che necessitano della massima accuratezza matematica, il modello closed-source è superiore; per coloro che danno priorità al controllo dei costi e alla privacy dei dati tramite self-hosting, l'open-source può essere preferibile.
Compatibile con OpenAI: mantieni il tuo SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
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 |
| 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-5.2-2025-12-11Apri @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