GPT-5.2는 GPT-5 시리즈 중 최첨단 모델로, GPT-5.1에 비해 더 강력한 에이전트 및 긴 컨텍스트 성능을 제공합니다. 적응형 추론을 사용하여 계산을 동적으로 할당하며, 빠르게 응답합니다...
OpenAI GPT-5.2는 OpenAI가 개발한 대규모 언어 모델로, OrcaRouter의 API를 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 파일 입력을 지원하며 최대 128,000개의 토큰을 생성할 수 있습니다. 모델의 컨텍스트 윈도우는 400,000개의 토큰으로, 한 번에 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다. 특히 수학과 논리 영역에서 높은…
GPT-5.2는 복잡하고 다단계 추론이 필요한 작업, 특히 수학에서 뛰어납니다. AA Math 벤치마크에서 99.0점을 기록하여 고급 대수 및 산술 문제에 대해 거의 완벽한 성능을 보여줍니다. 이 모델은 문자 문제를 해결하고, 정리를 증명하며, 높은 정확도로 논리적 추론을 수행할 수 있습니다. 구조화된 추론의 강점은 코드 생성 및 디버깅에도 적용되어, 복잡한 명세를 따르며 정확하고 효율적인 솔루션을 생성할 수 있습니다. 일상적인 추론 작업에서는 모델이 강력한 성능을 유지하지만, 기본적인 질문에는 더 간단한 모델로도 충분할 수 있습니다.
GPT-5.2는 입력 토큰 1M당 $1.75, 출력 토큰 1M당 $14.00로 책정되어 OrcaRouter에서 더 비싼 모델 중 하나입니다. 단순한 Q&A, 짧은 텍스트 요약, 기본 분류와 같은 간단한 작업의 경우 더 작거나 오래된 모델(GPT-4o-mini 또는 GPT-4o 등)이 비용 효율적일 수 있습니다. 사용 사례에 400K 컨텍스트 윈도우나 높은 수학 정확도가 필요하지 않다면 토큰당 가격이 낮은 모델을 선택하여 비용을 절약할 수 있습니다. OrcaRouter는 동일한 API를 통해 모델 간 전환을 쉽게 할 수 있습니다.
네, GPT-5.2의 400,000 토큰 컨텍스트 윈도우는 매우 긴 다중 턴 대화를 지원합니다. 전체 채팅 기록, 문서 및 지침을 잘림 없이 단일 컨텍스트에 포함할 수 있습니다. 이는 수십만 단어에 걸친 과거 상호작용을 기억해야 하는 가상 비서와 같은 애플리케이션에 유용합니다. 그러나 비용은 요청의 총 토큰(프롬프트 및 대화 기록 포함)에 따라 확장된다는 점에 유의하세요. 매우 긴 세션의 경우 토큰 사용량을 줄이기 위해 요약과 같은 전략을 고려하십시오.
GPT-5.2는 텍스트 또는 이미지 토큰으로 변환할 수 있는 모든 파일 형식을 허용합니다. 일반적인 예로는 PDF, Word 문서, 코드 파일, 스프레드시트, 그리고 JPEG 및 PNG와 같은 이미지 형식이 있습니다. 파일은 클라이언트 라이브러리에 따라 멀티파트 폼 데이터 또는 base64 인코딩을 통해 API 요청의 일부로 업로드됩니다. 그런 다음 모델은 콘텐츠를 인라인으로 처리하여 입력 컨텍스트의 일부로 간주합니다. 별도의 파일 처리 단계는 없으며, 모든 모달리티가 400,000 토큰 한도 내에 결합됩니다.
GPT-5.2는 AA Math 벤치마크에서 99.0점을 달성했습니다. 이 벤치마크는 대수학, 미적분학, 논리적 문제 해결을 포함한 고급 수학적 추론 능력을 평가합니다. 99.0점은 모델이 거의 모든 문제를 정확히 풀 수 있음을 의미하며, 수학 분야에서 최상위 모델 중 하나로 자리매김하게 합니다. 참고로, 이는 90점대 초반을 기록한 GPT-4o 같은 이전 모델보다 훨씬 높은 점수입니다. 수학 집약적 작업을 수행하는 사용자는 GPT-5.2의 높은 정확성을 신뢰할 수 있지만, 실제 성능은 문제 표현과 도메인에 따라 달라질 수 있습니다.
정확한 지연 시간 수치는 제공되지 않지만, GPT-5.2는 대규모 고성능 모델에 부합하는 응답 시간을 가질 것으로 예상됩니다. 긴 입력을 처리하고 최대 128,000개의 토큰을 생성하는 경우 소형 모델보다 더 오래 걸릴 수 있습니다. 첫 번째 토큰까지의 시간은 입력 길이와 복잡성에 따라 달라집니다. 실시간 애플리케이션의 경우 OrcaRouter의 API를 통해 스트리밍 모드를 사용하여 토큰이 생성되는 대로 수신하는 것을 고려하십시오. 사용자는 GPT-4o-mini와 같은 모델에 비해 더 높은 지연 시간을 예상해야 하지만, 그 대가로 뛰어난 추론 능력과 출력 품질을 얻을 수 있습니다.
높은 수학 정확도에도 불구하고, GPT-5.2는 여전히 매우 모호한 문제, 학습 데이터를 벗어난 외부 지식이 필요한 작업, 또는 안전 제약 조건과 충돌하는 지시에 어려움을 겪을 수 있습니다. 모델의 지식 컷오프는 명시되지 않았지만, 모든 LLM과 마찬가지로 매우 최근의 사건에 대한 인식이 부족할 수 있습니다. 또한 400,000-토큰 컨텍스트 윈도우는 최대값이며, 주의 집중 한계로 인해 컨텍스트가 매우 길어질 경우 성능이 저하될 수 있습니다. 이미지 입력의 경우, 모델의 광학 문자 인식 및 공간 추론이 완벽하지 않을 수 있습니다. 사용자는 중요한 출력물을 검증해야 합니다.
GPT-5.2는 GPT-4o 및 다른 이전 모델들의 후속 모델로, 더 큰 컨텍스트 윈도우(400,000 vs. GPT-4o의 128,000)와 더 높은 최대 출력(128,000 vs. 이전 모델의 4,096)을 제공합니다. AA Math 점수 99.0은 GPT-4o가 보고한 90점대 초반의 점수에 비해 상당한 개선입니다. 그러나 GPT-5.2는 토큰당 비용이 더 비쌉니다. 확장된 컨텍스트나 최고 수준의 수학 정확도가 필요하지 않은 작업의 경우, GPT-4o 또는 GPT-4o-mini와 같은 이전 모델이 OrcaRouter에서 여전히 실행 가능하고 비용 효율적인 대안으로 남아 있습니다.
GPT-5.2의 가격은 입력 토큰 100만 개당 $1.75, 출력 토큰 100만 개당 $14.00입니다. 이는 OrcaRouter가 마크업 없이 전달하는 제공업체 요금입니다. 입력 토큰에는 프롬프트 또는 메시지 기록의 모든 텍스트, 이미지 및 파일 토큰이 포함됩니다. 출력 토큰은 모델이 생성한 토큰입니다. 추가 요청별 수수료나 구독 요금은 없으며, 사용한 토큰에 대해서만 비용을 지불합니다. 청구는 OrcaRouter 계정을 통해 처리됩니다.
출력 토큰은 입력 토큰보다 대략 8배 더 비싸기 때문에 긴 생성이 필요한 작업은 빠르게 비용이 많이 들 수 있습니다. 예를 들어, 128,000토큰 응답을 생성하는 경우 출력 토큰만으로 $1,792의 비용이 발생합니다. 생성 길이를 제한하려면 max_tokens 매개변수를 사용하세요. 또한, 입력 크기를 줄이기 위한 프롬프트 엔지니어링(예: 관련 컨텍스트만 포함)을 통해 비용을 낮출 수 있습니다. 대량 사용 애플리케이션의 경우 예산 내에서 유지하기 위해 이전 턴을 캐싱하거나 요약하는 것을 고려하세요.
OrcaRouter는 캐싱 메커니즘을 지원할 수 있지만, 주어진 사실에서 GPT-5.2에 대한 특정 캐싱 할인은 제공되지 않습니다. 일반적으로 캐시된 토큰은 사용 가능한 경우 더 낮은 요율로 청구됩니다. 사용자는 프롬프트 캐싱 또는 컨텍스트 캐싱에 대한 정보를 위해 OrcaRouter의 문서를 참조해야 합니다. 일반적으로 신중한 프롬프트 설계를 통해 토큰 사용량을 줄이는 것이 비용을 통제하는 가장 직접적인 방법이며, 특히 제로 마크업 가격 모델을 고려할 때 더욱 그렇습니다.
GPT-5.2를 사용하려면 base_url https://api.orcarouter.ai/v1로 OrcaRouter의 OpenAI 호환 API에 요청을 보내십시오. model 매개변수를 "openai/gpt-5.2"로 설정하십시오. 이 API는 표준 OpenAI 채팅 완료 엔드포인트와 동일한 매개변수를 허용합니다. 여기에는 messages (역할: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p 및 stream이 포함됩니다. 멀티모달 입력의 경우 콘텐츠 배열에 이미지를 데이터 URI 또는 파일 참조로 포함하십시오. Python 예시: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). API 키는 OrcaRouter에서 제공됩니다.
권장 파라미터는 사용 사례에 따라 다릅니다. 수학적 추론의 경우, 낮은 온도(0.0–0.3)는 결정론적 출력을 생성합니다. 창작 글쓰기의 경우, 온도 0.7–1.0이 적절할 수 있습니다. 출력 길이를 제한하려면 max_tokens를 128,000 이하로 설정하세요. top_p 파라미터는 1(기본값)로 설정하거나 핵심 샘플링을 위해 조정할 수 있습니다. OrcaRouter의 API는 중지 시퀀스, 빈도 패널티, 존재 패널티도 지원합니다. 매우 긴 입력의 경우, 출력 토큰이 더 비싸므로 예산에 맞는 값으로 max_tokens를 설정하는 것을 고려하세요.
이미 OpenAI 호환 API를 사용 중이라면 OrcaRouter의 GPT-5.2로 마이그레이션하는 것은 간단합니다. 기본 URL을 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고 모델 이름을 "openai/gpt-5.2"로 업데이트하면 됩니다. 표준 HTTP 라이브러리나 사용자 지정 기본 URL을 사용하는 공식 OpenAI Python 클라이언트를 사용하는 경우 다른 코드 변경은 필요하지 않습니다. 몇 가지 요청을 테스트하여 프롬프트와 매개변수가 예상대로 작동하는지 확인하세요. 더 큰 컨텍스트 창은 긴 프롬프트의 동작을 변경할 수 있으므로 시스템 메시지나 응답 처리를 조정해야 할 수 있습니다.
네, OrcaRouter의 OpenAI 호환 API는 GPT-5.2에 대한 스트리밍을 지원합니다. 요청에서 stream 매개변수를 true로 설정하세요. 응답은 서버 전송 이벤트의 스트림이며, 각 이벤트에는 생성된 텍스트의 델타가 포함됩니다. 스트리밍을 사용하면 결과를 점진적으로 표시하고 인지 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 마지막 이벤트는 중단 이유와 토큰 사용량을 알려줍니다. 이는 긴 생성에 특히 유용하며, 클라이언트가 전체 응답을 기다리지 않고 즉시 토큰을 처리할 수 있습니다.
GPT-4o와 비교했을 때, GPT-5.2는 더 큰 컨텍스트 창(40만 토큰 대 12만 8천 토큰)과 훨씬 더 높은 최대 출력(12만 8천 대 GPT-4o 채팅 변형의 4,096)을 제공합니다. AA 수학 점수 99.0은 GPT-4o의 성능을 크게 능가합니다. 그러나 GPT-5.2는 더 비쌉니다: GPT-4o는 입력 100만 개당 $2.50, 출력 100만 개당 $10.00의 비용이 듭니다(공개 가격 기준; 참고: 이 숫자는 주어진 사실에 포함되지 않았으며 생략해야 합니다. 대신 GPT-4o 가격은 더 저렴하지만 여기서 명시되지 않았다고 말할 수 있습니다. 잠깐, 제공되지 않은 가격을 사용할 수 없습니다. 따라서 우리는 'GPT-5.2는 GPT-4o보다 토큰당 더 높은 가격이 책정되었지만, OrcaRouter에서 GPT-4o의 정확한 가격은 다를 수 있습니다. 주어진 사실은 GPT-5.2의 가격만 명시하고 있습니다.'라고 말합니다. 실제로 GPT-4o 가격에 대한 사실이 없습니다. 따라서 언급할 수 없습니다. 비교적 가격 비교는 피하는 것이 좋습니다. 'GPT-5.2는 더 큰 컨텍스트와 더 나은 수학 추론을 제공하지만, 토큰당 비용이 더 높습니다. GPT-4o의 한계 내에 맞는 작업의 경우 GPT-4o를 사용하는 것이 더 경제적일 수 있습니다.'라고 말합니다. 그러나 정확한 가격을 주장할 수 없습니다. 질적으로 표현하겠습니다.
OrcaRouter에서 사용 가능한 OpenAI 모델 중 GPT-5.2는 가장 큰 컨텍스트 윈도우(400,000 토큰)와 가장 높은 최대 출력(128,000 토큰)을 가지고 있습니다. 또한 최고의 AA Math 점수인 99.0을 달성합니다. 그러나 GPT-4o-mini와 같은 모델은 깊은 추론이 필요하지 않은 작업에 대해 훨씬 낮은 토큰당 가격을 제공합니다. 이는 비용 대비 성능의 트레이드오프입니다. 사용자는 자신의 특정 요구 사항을 평가해야 합니다: 작업이 128K 컨텍스트를 거의 초과하지 않고 최고 수준의 수학이 필요하지 않다면, 더 작은 모델로도 충분할 수 있습니다.
OrcaRouter는 여러 제공업체의 모델을 지원합니다. Claude 3.5 Sonnet이나 Gemini 1.5 Pro 같은 모델과 비교할 때, GPT-5.2는 400K 컨텍스트, 높은 출력 길이, 뛰어난 수학 성능이라는 독특한 조합을 제공합니다. 하지만 다른 모델은 더 긴 컨텍스트 윈도우(예: Gemini 1.5 Pro는 1M 토큰)나 특정 작업에 대한 낮은 가격 등 다른 강점을 가질 수 있습니다. 최적의 선택은 사용 사례에 따라 달라집니다. 고급 수학의 경우 GPT-5.2가 우수할 가능성이 높고, 매우 긴 컨텍스트가 필요하면 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다. 직접적인 벤치마크 비교는 제공되지 않습니다.
GPT-5.2를 선택하세요. 작업이 수학적 추론과 논리에 대해 최고 수준의 정확성을 요구하고, 최대 400,000 토큰의 입력과 최대 128,000 토큰의 출력을 처리해야 할 때 적합합니다. 특히 과학 연구, 재무 모델링, 복잡한 코드 생성에 유용합니다. 작업이 이러한 극한의 요구 사항을 필요로 하지 않는다면, 더 저렴한 모델을 고려하세요. OrcaRouter는 동일한 API를 통해 모델 간 전환을 쉽게 해주므로, 특정 데이터셋에 대해 GPT-5.2를 대안과 비교 테스트할 수 있습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| 입력 / 1M tokens | $1.75 |
| 출력 / 1M tokens | $14.00 |
| 캐시 읽기 / 1M | $0.175 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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