OpenAIのGPT-5.2 Proは、400Kのコンテキストウィンドウ、マルチモーダル（画像/テキスト/ファイル）対応で、OrcaRouter経由でゼロマークアップでアクセス可能です。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 は、OpenAI の GPT-5 世代に属するモデルで、2025 年 12 月にリリースされた Pro 版です。大規模なコンテキストウィンドウとマルチモーダル入力処理を必要とするタスク向けに設計されています。このモデルはテキスト、画像、ファイルを入力として受け付け、応答あたり最大 128,000 トークンを生成できます。400,000…
400,000トークンのコンテキストウィンドウにより、このモデルは単一のプロンプトで非常に大きな入力を処理できます。これには、書籍全体、長文の研究論文、大規模なコードベース、または数時間にわたる会話のトランスクリプトが含まれます。大きなコンテキストにより、モデルは長いパッセージにわたって一貫性を維持し、外部メモリや検索システムに依存せずに入力の前半部分を参照できます。特に、長文書の要約、大規模コーパスに対する質問応答、多数の情報源から情報を統合するレポート生成などのタスクに効果的です。
モデルはテキストに加えて画像やファイルも受け付けます。画像はURLまたはメッセージ配列内のbase64エンコードされたデータとして提供できます。ファイルはファイル入力モダリティを使って添付でき、モデルがその内容を読み取って処理できるようにします。この機能により、画像の説明、スキャン文書からのテキスト抽出、グラフの分析、視覚情報とテキスト情報を組み合わせた推論などのタスクが可能になります。マルチモーダルサポートは標準のチャット完了インターフェースに統合されているため、単一のリクエストにテキスト、画像、ファイルを一緒に含めることができます。
高いコスト（入力トークン$21/百万、出力トークン$168/百万）を考慮すると、このモデルは単純または短いプロンプトには経済的ではありません。基本的な分類、短答問題、簡単な翻訳などのタスクには、GPT-4o miniやGPT-3.5 Turboなどの小型モデルが、わずかなコストで許容可能な結果を提供できます。Proバリアントは、ドキュメント全体の処理、画像分析、品質と一貫性が重要となる長文コンテンツの生成など、その大きなコンテキストウィンドウやマルチモーダル入力を真に活用するアプリケーションに最適です。
最適なユースケースとしては、長文書分析（法的契約書、研究論文、技術マニュアル）、マルチモーダル推論（図表の解釈、請求書からのデータ抽出）、大規模コードベースにわたる複雑なコード生成とレビュー、長い履歴を記憶する必要がある拡張会話エージェントが挙げられます。また、大出力容量（128Kトークン）により、長文のレポート、小説、詳細な分析を1回の応答で生成するのにも適しています。短いタスクには、よりコスト効率の良いモデルが推奨されます。
OpenAIは、GPT-5.2 Pro 2025-12-11バリアント向けに標準化されたベンチマークスコアを公表していません。Proモデルとしての位置づけから、言語理解、推論、生成タスクにおいて最先端の性能を発揮すると期待されています。ユーザーは自社のデータセットでモデルを評価し、特定の用途における有効性を判断すべきです。このモデルの大規模なコンテキストウィンドウとマルチモーダル対応は、長い入力や混合入力を処理するタスクで利点をもたらす可能性がありますが、現時点では比較可能な定量データは入手できません。
レイテンシは、入力サイズ、出力長、およびOpenAIのインフラストラクチャの現在の負荷に依存します。このモデルは大きなコンテキストウィンドウと高い出力容量を持つため、非常に長い入力を処理したり、長い応答を生成する場合、より小さなモデルよりも時間がかかります。短いプロンプトの場合、応答時間は他のトップクラスのモデルと同程度です。OrcaRouterは大きなオーバーヘッドを追加しません。レイテンシは主にプロバイダによって決まります。ストリーミング（streamパラメータで有効化）は、トークンが生成されるたびに配信することで、体感上のレイテンシを低減できます。
長所としては、400Kのコンテキストウィンドウ、128Kの最大出力トークン、マルチモーダル入力（画像、テキスト、ファイル）、高品質な言語生成が挙げられます。制限としては、コストが高い、公表されたベンチマークスコアがない、非常に長いプロンプトに対する潜在的なレイテンシが挙げられます。このモデルは、極めて低レイテンシが要求されるリアルタイムアプリケーションや、予算に制約のあるプロジェクトには適さない可能性があります。また、他の大規模言語モデルと同様に、誤った出力や偏った出力を生成する可能性があり、ユーザーは適切な検証と安全対策を実装する必要があります。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 はより大きなモデルであるため、通常、GPT-4o mini や GPT-3.5 Turbo のような小さなモデルと比較して、トークンあたりのレイテンシが高くなります。短い入出力の場合は、その差は目立つものの許容範囲内かもしれません。長い入力の場合、プロンプト全体（例：40万トークンのコンテキスト）を処理する初期時間が大きくなる可能性があります。速度が最優先されるのであれば、より小さなモデルの方が適しています。ただし、大規模なコンテキストやマルチモーダル機能を必要とするタスクでは、速度のトレードオフが正当化されることもあります。
価格は処理されるトークン数に基づきます。入力トークンは100万トークンあたり21.00ドル、出力トークンは100万トークンあたり168.00ドルです。トークンにはテキスト、画像、ファイルのトークンが含まれます（画像はOpenAIの規定によりテキストよりも高いトークンレートが適用されます）。OrcaRouterからの月額固定料金や追加料金はなく、プロバイダーの料金をそのままマークアップなしでお支払いいただきます。すべての請求はOrcaRouterの使用量ベースのシステムを通じて行われます。
長い文書の場合、入力トークンが10万、要約が1万トークンであれば、入力コストは$2.10、出力コストは$1.68となり、合計で$3.78になります。画像を含むマルチモーダルリクエストの場合（画像はサイズに応じて数百トークンにトークン化されます）、コストはそれに応じてスケールします。出力トークンは入力トークンの8倍高価であるため、長い応答を生成するタスクはよりコストがかかります。ユーザーは入力を基にトークン使用量と希望する出力長を見積もり、コストを管理する必要があります。
隠れた料金はありません。OrcaRouterは、設定料、月額最低料金、またはトークンベースの価格設定以外のリクエストごとの追加費用を請求しません。あなたは、入力トークン100万件あたり正確に$21.00、出力トークン100万件あたり$168.00をお支払いいただきます。マークアップはありません。ただし、画像やファイルの入力はOpenAIによって異なるレートでトークン化される可能性があることに注意してください。これはOrcaRouterの料金ではありません。マルチモーダル入力の実際のトークン数は、APIレスポンスに表示されているものを常に確認し、コストを正確に予測してください。
OrcaRouterはこのモデルのキャッシュメカニズムの詳細を公開していません。キャッシュポリシーが存在する場合、それはOpenAIによって決定され、ゼロマークアップの価格体系には反映されていません。ユーザーは、すべてのリクエストがAPIによって報告された入力と出力の実際のトークン数に基づいて課金されると想定する必要があります。コスト最適化のためには、キャッシュに依存するのではなく、リクエストのバッチ処理、プロンプトの短縮、可能な場合は応答の再利用を検討してください。
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 を使用するには、APIクライアントを https://api.orcarouter.ai/v1 に設定してください。認証には OrcaRouter API キーを使用します。チャット完了リクエストでは、モデルとして "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11" を指定してください。このAPIは OpenAI Python クライアント、JavaScript クライアントなどと互換性があります。例えば Python では、openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-...") と設定し、続けて client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11", messages=[...]) を呼び出します。
すべての標準的なOpenAIチャット補完パラメータがサポートされています。これにはメッセージ（システム、ユーザー、アシスタントの役割）、temperature（0-2）、top_p、n、stream、stop、max_tokens、presence_penalty、frequency_penalty、logit_bias、およびuserが含まれます。マルチモーダル入力の場合、contentフィールドにはtextおよびimage_urlまたはfile_urlオブジェクトを含めることができます。max_tokensパラメータは最大128,000まで設定可能です。ストリーミングは、stream: trueを設定し、受信するトークンチャンクを処理することで有効になります。各パラメータの詳細な説明については、OpenAIのAPIドキュメントを参照してください。
移行には2つの変更が必要です：ベースURLを https://api.orcarouter.ai/v1 に更新し、OpenAI APIキーをOrcaRouter APIキーに置き換えます。モデルIDは元のOpenAI識別子（例："gpt-5.2-pro-2025-12-11"）から、"openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11" に変更され、OrcaRouter経由でルーティングされます。APIは完全に互換性があるため、他のコードの変更は必要ありません。ライブラリが最新であることを確認してください。小さなリクエストでテストし、接続と課金を確認してください。
OrcaRouterのベースURLは https://api.orcarouter.ai/v1 です。リクエストで使用する正確なモデルIDは"openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11"です。このモデルIDは、OrcaRouterがリクエストを正しいプロバイダーとモデルにルーティングするために必要です。間違ったIDを使用すると、リクエストが失敗したり、別のモデルにルーティングされたりする可能性があります。常にOrcaRouterのドキュメントまたはダッシュボードでモデルIDを確認してください。
GPT-4oと比較して、GPT-5.2 Proは大幅に大きなコンテキストウィンドウ（GPT-4oの128Kに対して400K）と、より高い最大出力（GPT-4oの4Kに対して128K）を提供します。また、ファイル入力モダリティが追加されています。料金はかなり高く、GPT-4oは入力トークン100万あたり$10、出力トークン100万あたり$30（公開価格による）ですが、GPT-5.2 Proはそれぞれ$21と$168です。したがって、Proバージョンは、追加のコンテキストとマルチモーダルファイルサポートの恩恵を受ける用途に最適です。
GPT-5ベースモデルおよびGPT-5.2の非Proバリアントについての情報は事実として提供されていません。一般的に、同一世代内のProバージョンは、より高いパフォーマンス、より大きなコンテキストウィンドウ、より大きな出力容量をより高い価格で提供します。このモデルは特に、2025年12月リリースのGPT-5.2のProバージョンです。モデル階層間の違いについては、ユーザーはOpenAIの公式ドキュメントを参照する必要があります。OrcaRouterは他のGPT-5バリアントを提供する可能性があります。利用可能性についてはモデルカタログをご確認ください。
非常に長いコンテキスト（最大400Kトークン）を単一のプロンプトで処理する必要がある場合、長文の出力（最大128Kトークン）を生成する場合、またはテキスト、画像、ファイルを組み合わせたマルチモーダル入力を活用する場合は、GPT-5.2 Proを選択してください。タスクがより短いまたは単純な場合、GPT-4oやGPT-4o miniのような安価なモデルの方が費用対効果が高くなります。フルコンテキストウィンドウを必要としないマルチモーダルタスクの場合、ビジョン対応のGPT-4oで十分な場合があります。コンテキスト長、出力長、モダリティに関する具体的な要件を評価して決定してください。
非OpenAIモデルとの比較には、プロバイダー固有のベンチマークデータが必要ですが、これは提供されていません。一般に、大きなコンテキストウィンドウはAnthropic（Claude 3.5 Sonnet、200K）やGoogle（Gemini 1.5 Pro、1M）のモデルでも提供されています。GPT-5.2 Proの400Kコンテキストはこれらの間に位置します。価格設定と出力容量はOpenAI独自のものです。代替案を評価する際は、コンテキストウィンドウ、トークン価格、OrcaRouterを介した統合の容易さ、特定のタスクにおけるパフォーマンスなどの要素を考慮してください。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11",
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。
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