OpenAI의 GPT-5.2는 400K 컨텍스트, 128K 출력, 99.0 AA Math를 갖추고 있으며, OrcaRouter를 통해 1M 토큰당 $1.75/$14에 가격이 책정되었습니다.
OpenAI의 GPT-5.2-2025-12-11은 GPT-5 시리즈의 대형 언어 모델로, 2025년 12월에 출시되었습니다. 확장된 컨텍스트 길이와 텍스트, 이미지, 파일을 포함한 멀티모달 입력을 처리하도록 설계되었습니다. 이 모델은 400,000 토큰의 컨텍스트 윈도우와 최대 128,000 토큰의 출력을 지원하므로, 대규모 문서나 긴 상호작용이 필요한…
400,000개의 토큰을 처리할 수 있는 컨텍스트 윈도우를 통해, 모델은 단일 요청만으로 전체 책, 방대한 연구 보고서, 광범위한 코드베이스 또는 긴 대화 기록을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 전체 소설 요약, 완전한 법률 계약 분석, 또는 수백 번의 대화에서 일관된 대화 유지 등의 작업이 가능해집니다. 최대 128,000토큰의 출력은 모델이 긴 보고서 초안 작성이나 대규모 코드 블록 생성과 같은 상당한 콘텐츠를 생성할 수 있게 합니다. 이러한 확장된 컨텍스트 기능은 청킹이나 외부 메모리의 필요성을 줄여, 대규모 정보 처리에 의존하는 애플리케이션의 개발 워크플로우를 단순화합니다.
이 모델은 파일, 이미지, 텍스트의 세 가지 입력 모달리티를 지원합니다. 즉, PDF, 스프레드시트 또는 기타 파일 형식을 입력으로 제공할 수 있을 뿐만 아니라 다이어그램, 스크린샷, 사진과 같은 이미지도 입력할 수 있습니다. 모델은 이들을 텍스트 프롬프트와 함께 처리하여 차트 설명, 이미지에서 데이터 추출, 스캔된 문서 요약 등의 작업을 가능하게 합니다. 이미지와 파일의 정확한 토큰 비용은 제공자가 이를 인코딩하는 방식에 따라 달라지지만, 가격 모델은 결과적인 토큰 사용량에 적용됩니다. 멀티모달 기능은 자연어 추론과 시각적 정보를 통합해야 하는 애플리케이션에 특히 유용합니다.
이 모델은 99.0 AA Math 점수에서 드러나듯 심층 수학적 추론이 필요한 작업에 탁월합니다. 또한 장문 콘텐츠 생성, 다중 모드 분석, 복잡한 문제 해결에도 적합합니다. 가장 적합한 사용 사례로는 수식이 많이 포함된 논문을 다루는 학술 연구, 전체 라이브러리를 이해하거나 생성해야 하는 소프트웨어 엔지니어링, 수백 페이지에 달하는 문서를 분석해야 하는 법률 분석, 전체 대화 기록을 기억해야 하는 고객 지원 챗봇이 있습니다. 그러나 더 간단하거나 짧은 작업의 경우 더 작고 저렴한 모델이 비용 효율적일 수 있습니다. 이 모델의 강점은 대규모 컨텍스트와 추론 능력이 완전히 활용될 때 가장 두드러집니다.
만약 사용 사례가 짧은 프롬프트, 간단한 질문, 또는 깊은 수학적 추론이 필요하지 않은 작업을 포함한다면, 더 저렴한 모델이 더 적합할 수 있습니다. 예를 들어, 기본 분류, 짧은 텍스트 생성, 또는 저지연 채팅의 경우 GPT-4o-mini와 같은 모델이나 더 작은 오픈소스 대안이 비용의 극히 일부로 허용 가능한 결과를 제공할 수 있습니다. $14.00 per 1M tokens의 높은 출력 가격은 확장된 컨텍스트나 수학적 강력함이 필요 없는 대량의 텍스트를 생성하는 애플리케이션에는 이 모델을 비싸게 만듭니다. 이 모델을 선택하기 전에 작업이 400K 컨텍스트와 99.0 AA Math 성능의 혜택을 받는지 평가하십시오.
이 모델의 대표 벤치마크 점수는 AA Math 평가에서 99.0입니다. AA Math는 대수학, 산술, 미적분학, 논리적 문제 해결 등을 포함한 높은 수준의 수학적 추론 능력을 평가하기 위해 설계된 테스트입니다. 99.0점은 해당 모델이 제시된 거의 모든 수학 문제를 정확히 풀 수 있음을 의미하며, 이 특정 지표에서 최고 성능 모델 중 하나로 평가됩니다. 이 벤치마크는 수학적 능력을 나타내는 강력한 지표이지만, 전반적인 지능이나 모든 작업에 대한 적합성을 종합적으로 측정하는 것은 아닙니다. 수학 성능이 중요한 경우 사용자는 자신의 특정 도메인에 대한 추가 평가를 고려해야 합니다.
지연 시간과 처리량은 입력 크기, 요청된 출력 길이 및 OrcaRouter API의 현재 트래픽에 따라 달라집니다. 모델이 크고 최대 128,000개의 출력 토큰을 지원하기 때문에 매우 긴 생성은 상당한 실시간 시간이 걸릴 수 있습니다. 짧은 응답(수백 개의 토큰)의 경우 지연 시간은 일반적으로 몇 초 범위입니다. 이 서비스는 모델별 초당 토큰 속도를 공개적으로 공개하지 않지만, 높은 처리량이 필요한 사용자는 자체 워크로드로 테스트하는 것이 좋습니다. 스트리밍 응답(stream 매개변수 사용)은 대화형 애플리케이션에서 인지되는 지연 시간을 줄일 수 있습니다. 모델은 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 액세스되므로 지연 시간 특성은 OrcaRouter를 통해 제공되는 다른 모델과 유사합니다.
모델의 주요 강점은 수학적 추론이며, 이는 AA Math 점수 99.0에서 확인됩니다. 또한 매우 긴 문맥(최대 400K 토큰)을 처리하고 대규모 출력(최대 128K 토큰)을 생성하는 강력한 능력을 보여줍니다. 멀티모달 입력 지원으로 이미지와 파일에 대한 추론이 가능하여 데이터 분석 및 문서 이해에 다용도로 활용될 수 있습니다. 긴 문서 전반에 걸쳐 정보를 종합하거나 복잡한 분석적 추론이 필요한 작업에서는 이 모델이 더 작은 대안보다 뛰어날 가능성이 높습니다. 또한 OrcaRouter를 통한 제로 마크업 가격 책정으로 추가 수수료 없이 제공업체 요율을 지불합니다.
강점에도 불구하고, 이 모델에는 한계가 있습니다. 출력 토큰당 높은 비용($14.00/1M 토큰)은 대량의 텍스트를 생성하는 애플리케이션에서 빠르게 누적될 수 있습니다. 수학적 추론 외의 작업에서의 성능은 더 저렴한 대안에 비해 비례적으로 더 나은 것은 아닙니다. 또한 이 모델은 특히 모호하거나 매우 최신 정보에 대해 환각(hallucination)과 같은 일반적인 LLM 약점을 보일 수 있습니다. 멀티모달 입력 처리는 이미지와 파일이 토큰화되는 방식에 따라 예상보다 더 높은 토큰 사용량을 초래할 수 있습니다. 마지막으로, 400K 토큰의 컨텍스트 윈도우는 입력 총량에 대한 것입니다. 모델은 전반적으로 잘 작동하지만, 해당 윈도우 내에서 매우 긴 의존성에 대해서는 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다.
가격은 토큰 사용량에 따라 결정됩니다: 입력 토큰 100만 개당 $1.75, 출력 토큰 100만 개당 $14.00입니다. 이는 OrcaRouter가 마크업 없이 전달하는 제공업체 요금입니다. 입력 토큰에는 제공업체가 인코딩한 텍스트, 이미지 및 파일이 포함됩니다. 출력 토큰은 모델에 의해 생성됩니다. 비용은 요청별로 계산되며, 총 청구 금액은 입력 및 출력 토큰 비용의 합계입니다. 예를 들어, 입력 토큰 10,000개와 출력 토큰 2,000개가 있는 요청의 비용은 대략 $0.0000175(입력) + $0.000028(출력) = $0.0000455입니다. 사용자는 OrcaRouter의 로깅 및 청구 대시보드를 통해 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
출력 가격(1M 토큰당 $14.00)은 입력 가격(1M 토큰당 $1.75)의 8배입니다. 이는 대규모 모델에 대한 제공업체의 가격 체계와 일치하며, 자동회귀 생성의 계산 비용을 반영합니다. 토큰을 순차적으로 생성하려면 상당한 GPU 메모리와 컴퓨팅이 필요하며, 특히 400K 컨텍스트 창을 가진 모델의 경우 더욱 그렇습니다. 긴 출력이 필요한 애플리케이션의 경우 출력 비용이 주를 이룰 것입니다. 사용자는 가능한 한 출력 길이를 최소화하도록 프롬프트를 설계하거나, 반복되는 응답을 캐싱하는 것을 고려해야 합니다. OrcaRouter는 이러한 요금에 어떤 마크업도 추가하지 않으므로, 보시는 가격은 제공업체의 가격입니다.
네. 모델의 출력 토큰이 비싸기 때문에, 작업이 실제로 높은 수학적 정확성이나 긴 맥락을 필요로 하는지 평가하는 것이 중요합니다. 더 짧거나 간단한 출력의 경우 더 저렴한 모델로도 충분할 수 있습니다. 또한, 멀티모달 입력을 사용하면 이미지가 많은 토큰으로 인코딩되는 경우 입력 토큰 비용이 증가할 수 있습니다. 이미지를 압축하거나 가능한 경우 텍스트 전용 프롬프트를 사용하여 비용을 완화할 수 있습니다. OrcaRouter는 반복되는 프롬프트에 대한 캐싱을 제공하여(활성화된 경우) 동일하거나 유사한 요청의 입력 토큰 비용을 줄일 수 있습니다. 그러나 모델의 가격은 종량제이며, 제공자가 도입하지 않는 한 대량 사용에 대한 할인은 없습니다.
OrcaRouter는 반복되는 입력 토큰에 대한 비용을 절감할 수 있는 캐싱 기능을 제공합니다. 캐싱이 활성화되면 동일한 입력 접두사가 저장되어 여러 요청에서 재사용될 수 있으므로, 동일한 토큰을 재처리하는 데 비용이 청구되지 않습니다. 이는 동일한 시스템 프롬프트, 퓨샷 예제 또는 큰 컨텍스트 청크를 자주 전송하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 캐시는 일반적으로 제한된 시간(예: 몇 분에서 몇 시간) 동안 유지됩니다. 사용자는 API를 통해 캐싱 매개변수를 구성할 수 있습니다. 정확한 절감액은 입력의 반복률에 따라 달라집니다. 출력 토큰은 요청별로 생성되므로 절대 캐시되지 않습니다.
OrcaRouter의 OpenAI 호환 API를 통해 모델을 호출합니다. 기본 URL은 https://api.orcarouter.ai/v1입니다. 표준 OpenAI 채팅 완료 엔드포인트를 사용하며, 모델 파라미터는 "openai/gpt-5.2-2025-12-11"로 설정합니다. API 키(OrcaRouter에서 획득)는 Authorization 헤더에 Bearer 토큰으로 전송됩니다. Python 및 OpenAI 라이브러리를 사용한 예제: 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"}] ) 응답 형식은 OpenAI의 ChatCompletion 구조와 일치합니다. stream=True를 설정하여 스트리밍을 지원합니다.
모든 표준 OpenAI 채팅 완료 파라미터가 지원됩니다: model (필수), messages (메시지 객체 배열), max_tokens (최대 128,000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, stream. 멀티모달 입력의 경우 표준 OpenAI 콘텐츠 부분 구조(예: content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}])를 사용하여 메시지 콘텐츠에 이미지 또는 파일 URL을 포함할 수 있습니다. 또한 출력을 제한하려는 경우 max_completion_tokens 파라미터도 지원됩니다. 컨텍스트 윈도우에는 입력 및 출력 토큰이 모두 포함되므로 총 토큰(입력 + 출력)이 400,000을 초과하지 않도록 해야 합니다. 제한을 초과하면 API에서 오류를 반환합니다.
현재 OpenAI API를 직접 사용하고 계신다면, OrcaRouter로 마이그레이션할 때 base URL과 API 키만 변경하면 됩니다. openai.api_base를 "https://api.openai.com/v1"에서 "https://api.orcarouter.ai/v1"로 변경하고 OrcaRouter API 키를 사용하세요. 모델 이름(예: "openai/gpt-5.2-2025-12-11") 및 요청 형식을 포함한 다른 모든 코드는 그대로 유지하세요. 응답 구조도 동일합니다. 단일 요청으로 연결을 테스트해 보세요. OrcaRouter는 제공업체가 제공하는 지연 시간 외에 추가 지연을 발생시키지 않으며, 가격은 투명하게 공개됩니다(마크업 없음). 모델을 전환해야 하는 사용자의 경우, 동일한 엔드포인트가 OrcaRouter에서 제공하는 모든 모델에서 작동합니다.
인증은 Authorization 헤더로 전송되는 API 키를 통해 이루어집니다: "Bearer <your-api-key>". OrcaRouter에서 계정을 생성하고 대시보드에서 키를 생성하여 API 키를 얻을 수 있습니다. 별도의 클라이언트 ID나 시크릿은 없으며, API 키만으로 충분합니다. 키는 안전하게 보관해야 하며 클라이언트 측 코드에 노출되어서는 안 됩니다. 서버 측 애플리케이션의 경우 환경 변수에 저장하십시오. 여러 팀이나 프로젝트에 대해 여러 키가 필요한 경우 대시보드에서 여러 키를 생성할 수 있습니다. 모든 요청은 키와 연결된 계정에 청구됩니다. 속도 제한과 사용 할당량은 키별로 적용됩니다. 자세한 내용은 OrcaRouter의 문서를 참조하십시오.
이전 GPT-4.0 모델과 비교하여, GPT-5.2-2025-12-11은 훨씬 더 큰 컨텍스트 윈도우(400K 대 GPT-4 Turbo의 일반적인 32K 또는 128K), 더 높은 출력 제한(128K 대 8K-32K), 그리고 멀티모달 입력 지원(GPT-4 Turbo도 이미지를 지원하지만, GPT-5.2는 파일 입력을 추가)을 제공합니다. AA Math 점수 99.0은 유사한 테스트에서 약 70-80이었던 GPT-4.0의 일반적인 수학 벤치마크 성능보다 훨씬 높을 것입니다. 가격은 다릅니다: GPT-4 Turbo는 100만 토큰당 $10/$30이었지만, 이 모델은 입력($1.75)이 더 저렴하고 출력($14)이 더 비쌉니다. 출력이 적은 작업의 경우, GPT-5.2가 전반적으로 더 비용 효율적일 수 있습니다.
Anthropic의 Claude 모델은 큰 컨텍스트 윈도우를 제공합니다(예: Claude 3.5 Sonnet은 200K). Claude 3.5 Opus는 비슷한 수학 능력을 갖추고 있지만 공개적으로 보고된 AA Math 점수는 없습니다. GPT-5.2의 400K 컨텍스트는 대부분의 Claude 모델의 두 배이며, 128K 출력 또한 Claude의 일반적인 4K-8K 출력보다 큽니다. 가격 차이: Claude 3.5 Sonnet은 1M 토큰당 $3/$15였지만, GPT-5.2는 $1.75/$14입니다. 따라서 GPT-5.2는 입력이 더 저렴하지만 출력은 비슷합니다. Claude 모델은 강력한 안전 정렬을 갖추고 있으며 대화에 선호되는 경우가 많습니다. 선택은 특정 작업 요구 사항, 특히 더 높은 출력 용량이나 수학 성능이 필요한지 여부에 따라 달라집니다.
Llama 3.1 405B 또는 Mixtral 8x22B와 같은 오픈소스 모델은 더 작은 컨텍스트 윈도우(일반적으로 128K 이하)와 더 낮은 수학 벤치마크 점수를 가집니다. 예를 들어, Llama 3.1 405B는 유사한 수학 테스트에서 약 85-90점을 기록합니다. 이들은 GPT-5.2의 99.0 AA Math 또는 멀티모달 파일 입력을 따라잡을 수 없습니다. 그러나 오픈소스 모델은 자체 호스팅이 가능하여, 하드웨어가 있다면 대규모에서 토큰당 비용을 낮출 수 있습니다. OrcaRouter를 통한 GPT-5.2는 사용 편의성, 제로 인프라, 제로 마크업 가격을 제공합니다. 최대 수학 정확도가 필요한 사용자에게는 폐쇄형 모델이 우수하며, 자체 호스팅을 통한 비용 관리와 데이터 프라이버시를 우선시하는 사용자에게는 오픈소스가 더 적합할 수 있습니다.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
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.
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}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11