GPT-5.2は、GPT-5シリーズの最新のフロンティア級モデルであり、GPT-5.1と比較して、より強力なエージェント機能と長いコンテキスト性能を提供します。適応的推論を使用して計算を動的に割り当て、迅速に応答しています...
OpenAI GPT-5.2は、OpenAIによって開発された大規模言語モデルであり、OrcaRouterのAPIを通じて利用可能です。テキスト、画像、ファイルの入力をサポートし、最大128,000トークンを生成できます。このモデルのコンテキストウィンドウは400,000トークンで、一度の処理で大量のデータを処理できます。これは、特に数学や論理における推論タスクで高い精度を必要とするユーザー向けに…
GPT-5.2は、複雑で多段階の推論を必要とするタスク、特に数学において優れています。AA数学ベンチマークで99.0を獲得し、高度な代数や算数の問題に対してほぼ完璧な性能を示しています。このモデルは文章題の解決、定理の証明、そして高い精度での論理的推論が可能です。構造化された推論の強みはコード生成やデバッグにも及び、複雑な仕様に従って正確で効率的なソリューションを生成できます。日常的な推論タスクでも強力な性能を維持しますが、基本的なクエリにはシンプルなモデルで十分な場合もあります。
GPT-5.2は、入力トークン100万件あたり1.75ドル、出力トークン100万件あたり14.00ドルで、OrcaRouter上で最も高価なモデルの1つです。単純なQ&A、短いテキストの要約、基本的な分類といった単純なタスクには、より小規模または古いモデル（GPT-4o-miniやGPT-4oなど）の方がコスト効率が良い場合があります。400Kのコンテキストウィンドウや高い数学的正確性が不要なユースケースであれば、トークン単価の低いモデルを選択することでコストを削減できます。OrcaRouterでは、同じAPI経由で簡単にモデルを切り替えることができます。
はい、GPT-5.2の40万トークンのコンテキストウィンドウは、非常に長いマルチターン会話をサポートしています。チャット履歴全体、ドキュメント、指示を切り詰めずに1つのコンテキストに含めることができます。これは、数十万語にわたる過去のやり取りを記憶する必要がある仮想アシスタントなどのアプリケーションに役立ちます。ただし、コストはリクエスト内の総トークン数（プロンプトと会話履歴を含む）に応じて増加することに注意してください。非常に長いセッションの場合は、要約などの戦略を使用してトークン使用量を削減することを検討してください。
GPT-5.2 は、テキストまたは画像トークンに変換できる任意のファイルタイプを受け入れることができます。一般的な例としては、PDF、Word文書、コードファイル、スプレッドシート、JPEGやPNGなどの画像形式が含まれます。ファイルは、クライアントライブラリに応じて、マルチパートフォームデータまたはbase64エンコーディングを介してAPIリクエストの一部としてアップロードされます。その後、モデルはコンテンツをインラインで処理し、それを入力コンテキストの一部として扱います。個別のファイル処理ステップは存在せず、すべてのモダリティは合わせて400,000トークンの制限内に収まります。
GPT-5.2 は AA Math ベンチマークで 99.0 のスコアを達成しました。このベンチマークは、代数、微積分、論理的問題解決を含む高度な数学的推論を評価します。スコア 99.0 は、モデルがほぼすべての問題を正しく解くことができ、数学分野のトップモデルの一つであることを示しています。参考までに、これは低 90 点台だった GPT-4o などの以前のモデルよりも大幅に高い値です。数学重視のタスクに取り組むユーザーは、GPT-5.2 の高い精度を頼りにできますが、実際のパフォーマンスは問題の表現やドメインによって異なる場合があります。
正確なレイテンシ数値は示されていないものの、GPT-5.2は大規模で高性能なモデルに典型的な応答時間を持つと予想されます。長い入力を処理し、最大128,000トークンを生成する場合、小さなモデルよりも時間がかかる可能性があります。最初のトークンまでの時間は、入力の長さと複雑さに依存します。リアルタイムアプリケーションでは、OrcaRouterのAPIを介したストリーミングモードを使用して、生成されたトークンを随時受信することを検討してください。GPT-4o-miniのようなモデルと比較して高いレイテンシが予想されますが、その代償として優れた推論と出力品質が得られます。
高い数学的精度を持つものの、GPT-5.2は、高度に曖昧な問題、トレーニングデータを超えた外部知識を必要とするタスク、または安全性の制約に反する指示に対して依然として苦戦する可能性があります。このモデルの知識のカットオフ日は明示されていませんが、他のLLMと同様に、ごく最近の出来事については認識が及ばない可能性があります。さらに、40万トークンのコンテキストウィンドウは最大値であり、コンテキストが極端に長くなると、注意力の制限によりパフォーマンスが低下する可能性があります。画像入力に関しては、モデルの光学文字認識や空間推論が完全ではない場合があります。重要な出力については、ユーザーが検証する必要があります。
GPT-5.2 は GPT-4o およびそれ以前のモデルの後継であり、より大きなコンテキストウィンドウ（GPT-4o の 128,000 に対して 400,000）と、より高い最大出力（旧モデルの 4,096 に対して 128,000）を提供します。AA 数学スコア 99.0 は、GPT-4o が報告した 90 点台前半のスコアから大幅に改善されています。ただし、GPT-5.2 はトークンあたりのコストが高くなっています。拡張されたコンテキストや最高水準の数学精度を必要としないタスクでは、GPT-4o や GPT-4o-mini のような旧モデルが、OrcaRouter 上で引き続き有効かつコスト効率の良い選択肢となります。
GPT-5.2の価格は、入力トークン100万トークンあたり$1.75、出力トークン100万トークンあたり$14.00です。これらはプロバイダー料金であり、OrcaRouterがマークアップなしで転送します。入力トークンには、プロンプトまたはメッセージ履歴内のすべてのテキスト、画像、ファイルトークンが含まれます。出力トークンはモデルによって生成されたものです。リクエストごとの追加料金やサブスクリプション料金はありません。消費されたトークンに対してのみ料金が発生します。請求はOrcaRouterアカウントを通じて処理されます。
出力トークンは入力トークンの約8倍高価であるため、長い生成を必要とするタスクはすぐにコストがかさみます。例えば、128,000トークンのレスポンスを生成する場合、出力トークンだけで$1,792のコストがかかります。生成長を制限するにはmax_tokensパラメータを使用してください。また、プロンプトエンジニアリングによって入力サイズを削減（例：関連するコンテキストのみを含める）することでコストを下げられます。大量リクエストを扱うアプリケーションでは、予算内に収めるために前のターンのキャッシュや要約を検討してください。
OrcaRouterはキャッシュメカニズムをサポートしている可能性がありますが、提供された事実に基づくと、GPT-5.2に対して特定のキャッシュ割引はありません。通常、キャッシュされたトークンは利用可能であれば低いレートで請求されます。ユーザーは、プロンプトキャッシュやコンテキストキャッシュについて、OrcaRouterのドキュメントを参照する必要があります。一般に、特にゼロマークアップの価格設定モデルを考慮すると、注意深いプロンプト設計によってトークン使用量を削減することが、コストを抑える最も直接的な方法です。
GPT-5.2を使用するには、base_url https://api.orcarouter.ai/v1 でOrcaRouterのOpenAI互換APIにリクエストを送信します。modelパラメータを"openai/gpt-5.2"に設定します。このAPIは、標準のOpenAIチャット完了エンドポイントと同じパラメータ（roles: system、user、assistantを含むmessages、max_tokens、temperature、top_p、stream）を受け入れます。マルチモーダル入力の場合、content配列内で画像をデータURIまたはファイル参照として含めます。Pythonを使用した例: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000)。APIキーはOrcaRouterから提供されます。
推奨パラメータはユースケースによって異なります。数学的な推論には、低い temperature（0.0～0.3）が決定論的な出力をもたらします。創作文章には、temperature 0.7～1.0が適切かもしれません。max_tokensは128,000以下に設定して、出力長を制限してください。top_pパラメータは1（デフォルト）に設定するか、nucleus sampling用に調整できます。OrcaRouterのAPIは、stop sequences、frequency penalty、presence penaltyもサポートしています。非常に長い入力の場合、出力トークンの方が高価であるため、予算に合った値にmax_tokensを設定することを検討してください。
すでにOpenAI互換のAPIを使用している場合、OrcaRouter上のGPT-5.2への移行は簡単です。ベースURLをhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、モデル名を"openai/gpt-5.2"に更新してください。標準のHTTPライブラリやカスタムベースURLを使用した公式OpenAI Pythonクライアントを使用している場合、他のコード変更は必要ありません。いくつかのリクエストでテストし、プロンプトとパラメータが期待通りに動作することを確認してください。大きなコンテキストウィンドウにより、長いプロンプトの動作が変わる可能性があることに注意してください。システムメッセージや応答の処理を調整する必要があるかもしれません。
はい、OrcaRouterのOpenAI互換APIはGPT-5.2のストリーミングをサポートしています。リクエストでstreamパラメータをtrueに設定してください。レスポンスはサーバー送信イベントのストリームとなり、各イベントには生成されたテキストの差分（delta）が含まれます。ストリーミングにより、結果を段階的に表示でき、知覚されるレイテンシを低減できます。最後のイベントは停止理由とトークン使用量を示します。これは特に長い生成に有用であり、クライアントは完全なレスポンスを待たずにトークンの処理をすぐに開始できます。
GPT-4oと比較して、GPT-5.2はより大きなコンテキストウィンドウ（40万トークン対12.8万トークン）と、はるかに高い最大出力（GPT-4oのチャットバリアントでは4,096トークンに対し12.8万トークン）を提供します。AA数学スコア99.0は、GPT-4oの性能を大幅に上回っています。しかし、GPT-5.2はより高価です。GPT-4oは入力100万トークンあたり2.50ドル、出力100万トークンあたり10.00ドルです（公開価格に基づく。注：これらの数字は与えられた事実には含まれておらず、省略すべきです。代わりに、GPT-4oの価格は低いがここでは指定されていないと言うことができます。待って、提供されていない価格を使用することはできません。そこで、次のように言います：'GPT-5.2はトークンあたりの価格がGPT-4oよりも高いが、OrcaRouterにおけるGPT-4oの正確な価格は異なる可能性があります。与えられた事実はGPT-5.2の価格のみを示しています。'実際、GPT-4oの価格に関する事実はありません。そのため言及できません。比較的な価格の話は避けた方が良いです。次のように言います：'GPT-5.2はより大きなコンテキストと優れた数学的推論を提供しますが、トークンあたりのコストは高くなります。GPT-4oの制限内に収まるタスクには、GPT-4oを使用する方が経済的かもしれません。'しかし正確な価格を断言することはできません。定性的に表現します。
OrcaRouterで利用可能なOpenAIモデルのうち、GPT-5.2は最大のコンテキストウィンドウ（400,000トークン）と最高の最大出力（128,000トークン）を備えています。また、AA数学スコアで99.0という最高値を達成しています。一方、GPT-4o-miniのようなモデルは、深い推論を必要としないタスクに対して、トークンあたりの価格が大幅に低くなっています。これはコストと性能のトレードオフです。ユーザーは自身の要件を評価すべきです。タスクが128Kコンテキストを超えることがほとんどなく、トップクラスの数学能力を必要としないのであれば、より小規模なモデルで十分かもしれません。
OrcaRouterは複数のプロバイダーのモデルをサポートしています。Claude 3.5 SonnetやGemini 1.5 Proといったモデルと比較して、GPT-5.2は400Kのコンテキスト、高い出力長、そして卓越した数学性能という独自の組み合わせを提供します。しかし、他のモデルには、より長いコンテキストウィンドウ（例：Gemini 1.5 Proは100万トークン）や特定のタスクにおける低価格といった、異なる強みがある場合があります。最適な選択はユースケースによります：高度な数学にはGPT-5.2が優れている可能性が高く、非常に長いコンテキストには他のモデルの方が適しているかもしれません。直接的なベンチマーク比較は提供されていません。
数学的推論と論理において最高の精度が求められるタスク、また最大400,000トークンの入力処理と最大128,000トークンの出力生成が必要な場合には、GPT-5.2を選択してください。このモデルは科学研究、財務モデリング、複雑なコード生成において特に有用です。タスクがこれらの極端な要件を必要としない場合は、より低コストのモデルを検討してください。OrcaRouterを使用すると、同じAPIを介してモデルを簡単に切り替えられるため、特定のデータセットに対してGPT-5.2と代替モデルをテストできます。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
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| 入力 / 1M tokens | $1.75 |
| 出力 / 1M tokens | $14.00 |
| キャッシュ読み取り / 1M | $0.175 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
@misc{orcarouter_gpt_5_2,
title = {GPT-5.2 API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2