GPT-5.2 Pro는 OpenAI의 가장 진보된 모델로, GPT-5 Pro에 비해 에이전틱 코딩 및 긴 컨텍스트 성능에서 큰 개선을 제공합니다. 단계별 추론이 필요한 복잡한 작업에 최적화되어 있습니다...
OpenAI GPT-5.2 Pro는 폭과 깊이를 모두 요구하는 작업을 위해 설계된 대규모 언어 모델입니다. 400,000개의 토큰 컨텍스트 창과 최대 128,000개의 토큰 출력으로, 단일 요청으로 수백 페이지에 해당하는 콘텐츠를 입력 및 생성할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 파일 입력을 지원하여 다중 모드 추론이 가능합니다. 이 모델은 긴 소스 자료를…
GPT-5.2 Pro는 대량의 정보를 이해하고 추론해야 하는 작업에 탁월합니다. 예를 들어, 전체 연구 논문이나 법률 문서를 분석하거나, 대규모 코드베이스를 디버깅 및 리팩토링하고, 여러 페이지에 걸친 상세한 보고서나 계획을 생성하는 작업이 포함됩니다. 멀티모달 입력을 통해 텍스트와 동일한 맥락에서 이미지와 파일을 해석할 수 있으므로, 예를 들어 PDF에서 다이어그램을 옮겨 적으면서 텍스트에 관한 질문에 답할 수 있습니다. 이 모델의 높은 출력 용량 덕분에 여러 번의 API 호출 없이도 긴 형식의 콘텐츠를 생성할 수 있어 복잡성이 줄어듭니다. 이러한 능력 덕분에 깊이와 완전성이 중요한 연구, 엔지니어링, 분석 분야에서 강력한 후보가 됩니다.
GPT-5.2 Pro는 1M 입력 토큰당 $21.00, 1M 출력 토큰당 $168.00로 책정되어 있어 대용량 또는 지연 시간에 민감한 애플리케이션에는 비용이 많이 듭니다. 더 작은 컨텍스트 윈도우(예: 8k–32k 토큰)에 적합하고 멀티모달 입력이 필요 없는 작업의 경우, OpenAI의 GPT-4o나 GPT-3.5 시리즈 같은 저렴한 모델이 훨씬 낮은 비용으로 적절한 품질을 제공할 수 있습니다. 또한 필요한 출력 길이가 수천 토큰 미만이라면 더 작은 모델이 훨씬 경제적입니다. 사용자는 모델의 기능을 작업 복잡성에 맞추는 것이 좋습니다. GPT-5.2 Pro는 문제가 진정으로 큰 컨텍스트, 멀티모달 지원 또는 높은 출력 상한을 요구할 때만 사용하십시오. OrcaRouter의 카탈로그에는 선택할 수 있는 다양한 모델이 포함되어 있습니다.
이 모델은 입력 메시지의 일부로 파일과 이미지를 허용합니다. 이미지의 경우 `"type": "image_url"`과 함께 콘텐츠 배열에 URL 또는 base64 인코딩된 이미지를 제공할 수 있습니다. 파일의 경우 OrcaRouter의 API가 파일 첨부를 지원합니다. 파일이 처리되고 그 내용이 토큰 스트림에 추가됩니다. 전체 입력(텍스트, 이미지, 파일)은 400,000 토큰 컨텍스트 윈도우에 맞아야 합니다. 이미지와 파일은 크기에 따라 토큰을 소비하며, 상세한 이미지는 수천 개의 토큰을 소비할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 이미지에서 텍스트를 읽고(OCR과 유사하게) 여러 형식을 동시에 추론할 수 있습니다. 그러나 토큰 소비로 인해 대용량 첨부 파일을 포함할 때 비용에 유의하십시오.
GPT-5.2 Pro의 구체적인 벤치마크 점수는 제공된 사실에 포함되어 있지 않습니다. 성능은 OpenAI의 GPT-5 라인업에서 고급 제품으로서의 모델 아키텍처를 통해 추론할 수 있으며, 일반적으로 추론, 코딩 및 멀티모달 벤치마크에서 강력한 결과를 보여줍니다. 그러나 공개된 수치가 없으므로 사용자는 자체 테스트 세트에서 모델을 평가해야 합니다. OrcaRouter는 모델 성능을 변경하지 않습니다. 여러분은 OpenAI가 호스팅하는 동일한 모델을 호출합니다. 중요한 애플리케이션의 경우 GPT-5.2 Pro를 다른 모델과 비교하는 통제된 실험을 실행하십시오. 일반적인 강점에는 긴 컨텍스트의 깊은 이해와 복잡한 작업에서의 높은 정확도가 포함되지만, 실제 점수는 특정 프롬프트와 도메인에 따라 달라집니다.
Latency for GPT-5.2 Pro은 제공된 사실에 명시되어 있지 않습니다. 400k 컨텍스트와 128k 출력을 가진 대형 모델로서, 특히 전체 컨텍스트 창을 활용하는 요청의 경우 소형 모델보다 느릴 가능성이 높습니다. 처리 시간은 입력 크기와 요청된 출력 길이에 따라 증가합니다. OrcaRouter의 API 환경에서 네트워크 지연 시간과 OrcaRouter의 인프라는 최소한의 오버헤드를 추가하지만, 주요 요인은 OpenAI의 추론 시간입니다. 실시간 애플리케이션의 경우 더 빠른 응답 특성을 가진 모델을 고려하십시오. 오프라인 배치 처리의 경우, 품질 향상을 고려하면 느린 속도도 수용 가능할 수 있습니다. 항상 사용 환경에서 지연 시간을 측정하십시오. 이는 부하와 요청 매개변수에 따라 달라질 수 있습니다.
강점: 매우 큰 컨텍스트 윈도우(400k 토큰)와 출력 제한(128k 토큰)을 통해 한 번에 방대한 자료를 분석할 수 있습니다. 다중 모드 입력(이미지, 텍스트, 파일)으로 다양한 데이터 소스를 결합할 수 있습니다. 이 모델은 복잡한 작업에 대한 고품질 추론을 위해 설계되었습니다. 한계: 토큰당 높은 비용으로 인해 단순하거나 짧은 쿼리에 비경제적입니다. 공개된 벤치마크 점수가 없으므로 표준 작업에 대한 상대적 성능을 알 수 없습니다. 컨텍스트에 과도한 관련 없는 정보가 채워지면 출력 품질이 저하될 수 있습니다. 모든 대형 모델과 마찬가지로 그럴듯하지만 부정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 사용자는 특히 중요한 도메인에서 출력을 검증해야 합니다. 이 모델은 실시간 스트리밍 속도를 지원하지 않으며 속도보다 깊이에 최적화되어 있습니다.
가격은 입력 토큰 100만 개당 $21.00, 출력 토큰 100만 개당 $168.00입니다. 이는 OrcaRouter의 마크업이 없는 제공업체 요금입니다. 입력 토큰에는 모든 텍스트, 이미지 토큰(해상도 기반), 파일 토큰이 포함됩니다. 출력 토큰은 생성된 응답 텍스트입니다. API 호출, 인증 또는 지원에 대한 추가 요금은 없습니다. 사용한 토큰에 대해서만 요금이 부과됩니다. 캐싱에 대한 언급은 없습니다. OrcaRouter의 문서에 달리 명시되지 않는 한 토큰 캐싱이 적용되지 않는 것으로 간주합니다. 비용 추정: 10,000개의 입력 토큰과 5,000개의 출력 토큰의 경우 (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05입니다. 더 긴 요청의 경우 비용이 선형적으로 증가합니다.
고급 모델 중에서 입력 비용이 $21/1M 토큰으로 적당한 편이지만, 출력 비용은 $168/1M 토큰으로 상당히 높습니다. 따라서 가능하면 출력 길이를 최소화하는 것이 좋습니다. 128k-토큰 출력의 경우 생성 비용만 약 $21.50입니다. 작업을 더 저렴한 모델로 더 작은 조각으로 나눌 수 있다면 비용을 절약할 수 있습니다. 그러나 큰 컨텍스트나 다중 모달 기능이 실제로 필요한 작업의 경우 호출당 비용이 정당화될 수 있습니다. 항상 max_tokens를 필요한 최소값으로 설정하세요. OrcaRouter의 비용 추적 기능을 사용하여 지출을 모니터링하는 것을 고려하세요. 배치 또는 버스트 사용에 대한 할인은 명시되어 있지 않으며, 요율은 볼륨과 관계없이 토큰당 적용됩니다.
아니요. OrcaRouter는 GPT-5.2 Pro에 대해 정확한 공급업체 요금인 입력 토큰 100만 개당 $21.00, 출력 토큰 100만 개당 $168.00을 마크업 없이 청구합니다. 숨은 수수료, 월 구독료, 요청당 추가 요금이 없습니다. 소비된 토큰에 대해서만 비용을 지불합니다. 이 투명한 가격 정책을 통해 직접 액세스하는 경우 OpenAI 자체 API 가격과 비용을 직접 비교할 수 있습니다. OrcaRouter의 역할은 게이트웨이입니다. 요청을 상위 공급업체로 전달하고 응답을 반환하며, 모델을 변경하거나 자체 가격 책정 계층을 추가하지 않습니다. API 사용에 대한 모든 표준 청구가 적용됩니다.
기본 URL https://api.orcarouter.ai/v1을 API 키와 함께 사용하세요. 모델 파라미터를 "openai/gpt-5.2-pro"로 설정합니다. 요청 형식은 OpenAI의 Chat Completions API(POST /chat/completions)와 동일합니다. 대화 기록이 포함된 messages 배열을 포함하세요. 이미지 입력의 경우, "type": "image_url"이 포함된 content를 가진 메시지를 포함하세요. 파일 입력의 경우 파일 첨부 메커니즘을 사용하세요. 정확한 구문은 OrcaRouter의 문서를 참조하십시오. temperature, top_p, max_tokens(최대 128,000), stop sequences와 같은 표준 파라미터를 설정할 수 있습니다. 응답은 OpenAI API와 동일한 형식으로 생성된 텍스트를 포함합니다. 예시(Python): openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...])
모든 표준 Chat Completions 매개변수가 적용됩니다: messages (필수), model (필수, "openai/gpt-5.2-pro"로 설정), max_tokens (기본값 없음? 필요에 따라 최대 128000까지 설정), temperature (0-2, 기본값 1), top_p (0-1, 기본값 1), n (완성 개수, 기본값 1), stream (불리언, 기본값 false), stop (문자열 배열), presence_penalty 및 frequency_penalty (-2에서 2 사이). 멀티모달의 경우 메시지 내용 배열에 포함: 텍스트 객체 (유형 "text") 및 image_url 객체 (유형 "image_url"에 url 필드 포함). 파일은 별도 매개변수를 통해 전달됩니다. OrcaRouter 문서를 확인하세요. 토큰 제한은 제공자가 적용합니다. 컨텍스트 윈도우 크기에 대한 사용자 정의 매개변수는 없습니다. 모델이 자동으로 최대 400k 총 토큰을 사용합니다. API는 사용 통계를 포함한 표준 형식으로 완성 결과를 반환합니다.
마이그레이션은 간단합니다. 베이스 URL을 api.openai.com에서 https://api.orcarouter.ai/v1로 변경하고, 모델 ID를 모든 OpenAI 모델 이름에서 "openai/gpt-5.2-pro"로 교체하십시오. API 키를 OrcaRouter 키로 교체하십시오. 메시지 형식은 동일하게 유지됩니다. 멀티모달 입력, 파라미터 또는 스트리밍 구성 방식에 변경이 없습니다. OpenAI의 Python 라이브러리를 사용 중이라면 api_base를 OrcaRouter의 URL로 변경하십시오. OrcaRouter는 직접 액세스에 비해 지연 시간 오버헤드를 추가하지 않습니다. 가격이 제공업체 요금과 동일하므로 비용도 동일합니다. 먼저 작은 요청으로 테스트하여 연결 상태와 토큰 수를 확인하십시오. 모든 표준 오류 코드와 사용량 필드는 그대로 유지됩니다.
GPT-5.2 Pro는 훨씬 더 큰 컨텍스트 창(400k, 이전 모델의 경우 일반적으로 GPT-4 Turbo는 128k, GPT-4o는 128k)과 더 높은 출력 제한(128k, 이전 모델의 경우 일반적으로 4k~16k)을 가지고 있습니다. 또한 이미지 및 파일 입력을 지원하며, GPT-4o도 지원하지만 컨텍스트가 더 작습니다. 비용 측면에서 GPT-5.2 Pro는 상당히 비쌉니다: $21/$168 vs. GPT-4o의 약 $2.50/$10 (1M 토큰당). 트레이드오프는 GPT-5.2 Pro가 훨씬 더 큰 작업을 한 번에 처리할 수 있어 복잡성과 잠재적인 컨텍스트 단편화를 줄인다는 점입니다. 짧은 작업의 경우 GPT-4o가 더 저렴한 비용으로 비슷한 품질을 제공합니다. 대규모 문서의 심층 분석이나 멀티모달 작업이 많은 경우 GPT-5.2 Pro가 더 강력한 선택입니다.
특정 벤치마크 점수가 없으면 직접적인 성능 비교는 불가능합니다. 두 모델 모두 큰 컨텍스트 창을 제공합니다. Gemini 1.5 Pro는 최대 200만 토큰을 지원하는 반면, GPT-5.2 Pro는 40만 토큰을 지원합니다. GPT-5.2 Pro는 Gemini 1.5 Pro의 일반적인 8k~32k에 비해 더 높은 출력 제한(128k)을 가지고 있습니다. 입력 방식은 유사합니다. 둘 다 텍스트, 이미지, 파일을 허용합니다. 가격 책정이 다릅니다. Gemini 1.5 Pro는 입력 크기에 따라 가격이 변동되며, GPT-5.2 Pro는 토큰당 고정 가격입니다. 선택은 필요한 출력 길이, 비용 허용 범위, 특정 모델 강점에 따라 달라집니다. OrcaRouter는 두 모델에 대한 액세스를 제공하므로 사용자는 자체 데이터로 평가하여 자신의 사용 사례에 더 나은 결과를 제공하는 모델을 결정할 수 있습니다.
작업에 다음 중 하나가 필요한 경우 GPT-5.2 Pro를 선택하세요: 128,000토큰보다 큰 컨텍스트 윈도우(예: 전체 책, 긴 대화 기록, 대규모 코드베이스 처리), 16,000토큰보다 긴 생성 출력(예: 전체 보고서, 방대한 코드 생성), 또는 최상위 모델의 추가 기능이 필요한 복잡한 추론에 대한 높은 신뢰성. 또한 매우 큰 컨텍스트를 가진 다중 모드 입력이 필요한 경우에도 선택하세요. 다른 OpenAI 다중 모드 모델은 더 작은 제한을 가지고 있습니다. 간단한 Q&A, 짧은 번역 또는 소규모 데이터 추출에는 피하세요. 이러한 경우 GPT-4o mini 또는 GPT-3.5 Turbo와 같은 더 저렴한 모델이 비용의 일부로 좋은 결과를 제공합니다. OrcaRouter를 사용하여 각 요청의 요구사항에 따라 모델을 쉽게 전환하세요.
OpenAI 호환 — 쓰던 SDK 그대로
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| 입력 / 1M tokens | $21.00 |
| 출력 / 1M tokens | $168.00 |
| 통화 | USD |
정가 기준 추정치
추정치일 뿐입니다 — 실제 토큰 수는 제공자의 토크나이저에 따라 달라집니다.
@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