GPT-5.2 ProはOpenAIの最も先進的なモデルであり、エージェントコーディングと長文コンテキストのパフォーマンスにおいてGPT-5 Proからの大幅な改善を提供します。段階的推論を必要とする複雑なタスクに最適化されています、...
OpenAI GPT-5.2 Proは、広さと深さの両方を必要とするタスク向けに構築された大規模言語モデルです。コンテキストウィンドウは400,000トークン、最大出力は128,000トークンであり、1回のリクエストで数百ページに相当するコンテンツを取り込み、生成できます。テキスト、画像、ファイル入力を受け付け、マルチモーダル推論を可能にします。このモデルは、長大なソース資料を扱う複雑な問題や、大…
GPT-5.2 Proは、大量の情報の理解と推論を必要とするタスクに優れています。例としては、研究論文や法的文書全体の分析、大規模なコードベースのデバッグやリファクタリング、何ページにもわたる詳細なレポートや計画の生成などがあります。マルチモーダル入力により、テキストと同じコンテキストで画像やファイルを解釈できるため、例えばPDFから図を書き写しながらテキストに関する質問に答えることができます。このモデルの高い出力容量により、複数のAPIコールを必要とせずに長文のコンテンツを生成でき、複雑さを軽減します。これらの機能により、深さと完全性が重要となる研究、エンジニアリング、分析の役割において強力な候補となります。
GPT-5.2 Proの価格は、入力トークン100万あたり21.00ドル、出力トークン100万あたり168.00ドルであるため、高ボリュームやレイテンシに敏感なアプリケーションには高価です。より小さいコンテキストウィンドウ（例：8k～32kトークン）に収まり、マルチモーダル入力を必要としないタスクには、OpenAIのGPT-4oやGPT-3.5シリーズのようなより安価なモデルが、コストを大幅に抑えつつ十分な品質を提供できます。また、必要な出力長が数千トークン未満であれば、より小さなモデルの方がはるかに経済的です。ユーザーはモデルの能力をタスクの複雑さに合わせることを推奨します。GPT-5.2 Proは、その大規模なコンテキスト、マルチモーダルサポート、または高い出力上限が真に必要な問題にのみ使用してください。OrcaRouterのカタログには、選択可能な多くのモデルが含まれています。
モデルは入力メッセージの一部としてファイルや画像を受け入れます。画像の場合、content配列内で"type": "image_url"としてURLまたはbase64エンコードされた画像を指定できます。ファイルの場合、OrcaRouterのAPIはファイル添付をサポートしており、ファイルが処理されてその内容がトークンストリームに追加されます。テキスト、画像、ファイルを含む入力全体は、400,000トークンのコンテキストウィンドウに収まる必要があります。画像やファイルはそのサイズに応じてトークンを消費し、詳細な画像は数千トークンを消費する可能性があることに注意してください。これにより、モデルは画像からテキストを読み取り（OCRのような）、複数の形式を同時に推論できます。ただし、トークン消費のため、大きな添付ファイルを含める際にはコストに注意してください。
利用可能な事実には、GPT-5.2 Proの具体的なベンチマークスコアは記載されていません。パフォーマンスは、OpenAIのGPT-5ラインナップにおけるハイエンド製品としてのモデルのアーキテクチャから推測できます。このラインナップは一般的に、推論、コーディング、マルチモーダルベンチマークで優れた結果を示します。ただし、公表された数値がないため、ユーザーは独自のテストセットでモデルを評価する必要があります。OrcaRouterはモデルのパフォーマンスを変更しません。OpenAIがホストする同じモデルを呼び出します。重要なアプリケーションでは、GPT-5.2 Proを他のモデルと比較する管理された実験を実行してください。典型的な強みには、長いコンテキストの深い理解や複雑なタスクにおける高い精度が含まれますが、実際のスコアは特定のプロンプトとドメインに依存します。
GPT-5.2 Proのレイテンシは、提供された情報には指定されていません。400kのコンテキストと128kの出力を持つ大規模モデルであるため、特にフルコンテキストウィンドウを利用するリクエストでは、小規模モデルよりも遅くなる可能性があります。処理時間は入力サイズと要求される出力長に応じて増加します。OrcaRouterのAPIでは、ネットワークレイテンシやOrcaRouterのインフラストラクチャによるオーバーヘッドは最小限ですが、支配的な要因はOpenAIの推論時間です。リアルタイムアプリケーションには、より高速な応答特性を持つモデルを検討してください。オフラインバッチ処理では、品質の向上を考慮して、低速でも許容できる場合があります。負荷やリクエストパラメータによって変動する可能性があるため、常にご自身の環境でレイテンシを測定してください。
強み: 非常に大きなコンテキストウィンドウ(400kトークン)と出力制限(128kトークン)により、一度の処理で広範な資料を分析できます。マルチモーダル入力(画像、テキスト、ファイル)により、多様なデータソースを組み合わせることが可能です。このモデルは複雑なタスクに対する高品質な推論を行うように設計されています。 制限: トークンあたりのコストが高いため、単純または短いクエリには経済的ではありません。ベンチマークスコアは公開されていないため、標準的なタスクにおける相対的な性能は不明です。コンテキストが過剰な無関係な情報で満たされると、出力品質が低下する可能性があります。他の大規模モデルと同様に、もっともらしいが誤った回答を生成することがあります。特に重要な分野では、ユーザーは出力を検証する必要があります。このモデルはリアルタイムストリーミング速度をサポートしておらず、速度よりも深度に最適化されています。
料金は、入力トークン100万件あたり21.00ドル、出力トークン100万件あたり168.00ドルです。これらはOrcaRouterがマークアップなしで提供するプロバイダー料金です。入力トークンには、すべてのテキスト、画像トークン（解像度に基づく）、ファイルトークンが含まれます。出力トークンは生成された応答テキストです。API呼び出し、認証、サポートに対する追加料金はありません。消費されたトークンに対してのみ課金されます。キャッシングについては言及されていません。OrcaRouterのドキュメントで別途指定がない限り、トークンキャッシュは適用されないものとします。コストの見積もり：入力10,000トークン、出力5,000トークンの場合、コストは (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05 となります。より長いリクエストの場合、コストは線形にスケールします。
入力コストは21ドル/100万トークンで、ハイエンドモデルの中では中程度ですが、出力コストは168ドル/100万トークンと大幅に高くなっています。これは、可能な限り出力長を最小限に抑える必要があることを意味します。128kトークンの出力の場合、生成だけでも約21.50ドルのコストがかかります。タスクをより安価なモデルで小さな部分に分割できる場合は、費用を節約できるかもしれません。しかし、大きなコンテキストやマルチモーダル機能が本当に必要なタスクでは、1回の呼び出しにかかる費用が正当化される場合もあります。必ずmax_tokensは必要な最小値に設定してください。OrcaRouterのコスト追跡機能を使用して支出を監視することを検討してください。バッチやバースト使用時の割引は明記されていません。料金はボリュームに関係なくトークン単位です。
いいえ。OrcaRouterはGPT-5.2 Proを正確にプロバイダー料金で請求します：入力トークン100万トークンあたり$21.00、出力トークン100万トークンあたり$168.00で、マークアップは一切ありません。隠れた手数料、月額サブスクリプション料金、リクエストごとの追加料金もありません。消費したトークンのみに対してお支払いいただきます。この透明な価格設定により、OpenAIのAPIを直接利用した場合の料金と直接比較することができます。OrcaRouterの役割はゲートウェイです。リクエストを上流のプロバイダーに転送し、応答を返します。モデルを変更したり、独自の価格レイヤーを追加したりすることはありません。API使用に関しては、すべての標準的な請求が適用されます。
ベースURLとして `https://api.orcarouter.ai/v1` をAPIキーと共に使用してください。モデルパラメータは `"openai/gpt-5.2-pro"` に設定します。リクエスト形式はOpenAIのChat Completions API（POST /chat/completions）と同一です。会話履歴を含む `messages` 配列を指定してください。画像入力の場合は、`"type": "image_url"` を含むcontentを持つメッセージを追加します。ファイル入力の場合は、ファイル添付メカニズムを使用してください。正確な構文についてはOrcaRouterのドキュメントを参照してください。temperature、top_p、max_tokens（最大128,000）、stop sequencesなどの標準パラメータを設定できます。レスポンスはOpenAIのAPIと同じ形式で生成されたテキストを含みます。例（Python）: `openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...])`
標準のChat Completionsパラメータがすべて適用されます：messages（必須）、model（必須、"openai/gpt-5.2-pro"に設定）、max_tokens（デフォルトはなし？必要に応じて128000まで設定）、temperature（0-2、デフォルト1）、top_p（0-1、デフォルト1）、n（完了数、デフォルト1）、stream（ブール値、デフォルトfalse）、stop（文字列の配列）、presence_penaltyとfrequency_penalty（-2から2）。マルチモーダルの場合、メッセージ content 配列に含めます：テキストオブジェクト（type "text"）とimage_urlオブジェクト（type "image_url"、urlフィールド付き）。ファイルは別のパラメータで渡されます；OrcaRouterのドキュメントを確認してください。トークン制限はプロバイダーによって適用されます。コンテキストウィンドウサイズのカスタムパラメータはありません；モデルは自動的に最大400k総トークンを使用します。APIは使用統計を含む標準形式で完了を返します。
移行は簡単です：ベースURLをapi.openai.comからhttps://api.orcarouter.ai/v1に変更し、モデルIDを任意のOpenAIモデル名から"openai/gpt-5.2-pro"に置き換え、APIキーをOrcaRouterのキーに差し替えます。メッセージ形式は同一のままです——マルチモーダル入力、パラメータ、ストリーミングの構造に変更は一切ありません。OpenAIのPythonライブラリを使用している場合は、api_baseをOrcaRouterのURLに切り替えてください。OrcaRouterは直接アクセスと比較してレイテンシーのオーバーヘッドを追加しない点に注意してください。価格はプロバイダー料金と同じため、コストは変わりません。まず小さなリクエストでテストして、接続性とトークン数を確認してください。すべての標準エラーコードと使用量フィールドは保持されます。
GPT-5.2 Proは、より大きなコンテキストウィンドウ（400k、一般的にGPT-4 Turboは128k、GPT-4oは128k）と、より高い出力制限（128k、従来モデルは4k〜16k程度）を備えています。また、画像やファイルの入力もサポートしており、GPT-4oも同様の機能を持ちますが、コンテキストがより小規模です。コスト面では、GPT-5.2 Proは大幅に高価で、$21/$168（100万トークンあたり）に対し、GPT-4oは約$2.50/$10となります。トレードオフとして、GPT-5.2 Proは1回の処理でより大規模なタスクを処理でき、複雑さやコンテキストの断片化を軽減します。短いタスクでは、GPT-4oが低コストで同等の品質を提供します。大規模なドキュメントの深い分析やマルチモーダルを多用するタスクには、GPT-5.2 Proがより強力な選択肢です。
具体的なベンチマークスコアがないと、直接的な性能比較はできません。両モデルは大きなコンテキストウィンドウを提供しており、Gemini 1.5 Proは最大200万トークン、GPT-5.2 Proは40万トークンをサポートします。GPT-5.2 Proは出力制限が高く（128k）、Gemini 1.5 Proの標準的な8k～32kと比較して優れています。入力モダリティは同様で、両方ともテキスト、画像、ファイルを受け付けます。料金体系は異なります。Gemini 1.5 Proは入力サイズによって料金が変動し、GPT-5.2 Proはトークンあたりの固定料金です。選択は必要な出力長、コスト許容度、および特定のモデルの強みに依存します。OrcaRouterは両方へのアクセスを提供するため、ユーザーは自社データで評価し、どちらがユースケースに適した結果をもたらすかを判断できます。
GPT-5.2 Proを選択するのは、タスクに次のいずれかが必要な場合です：128kトークンより大きいコンテキストウィンドウ（例：書籍全体の処理、長い会話ログ、大規模なコードベース）、16kトークンより長い生成出力（例：完全なレポート、広範なコード生成）、またはトップティアモデルの追加能力を必要とする複雑な推論における高い信頼性。また、非常に大きなコンテキストを持つマルチモーダル入力が必要な場合も選択してください—他のOpenAIマルチモーダルモデルはより小さな制限があります。単純なQ&A、短い翻訳、または小規模なデータ抽出には避けてください。そのような場合、GPT-4o miniやGPT-3.5 Turboのような安価なモデルが低コストで良い結果をもたらします。OrcaRouterを使用して、各リクエストの要件に基づいてモデルを簡単に切り替えてください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 入力 / 1M tokens | $21.00 |
| 出力 / 1M tokens | $168.00 |
| 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_pro,
title = {GPT-5.2 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro