OpenAI's GPT-5.2 met 400K context, 128K output, 99.0 AA Math, geprijsd op $1.75/$14 per 1M tokens via OrcaRouter.
OpenAI's GPT-5.2-2025-12-11 is een groot taalmodel uit de GPT-5-serie, uitgebracht in december 2025. Het is ontworpen om uitgebreide contextlengtes en multimodale invoer te verwerken, waaronder…
Met een contextvenster van 400,000 tokens kan het model hele boeken, uitgebreide onderzoeksrapporten, grote codebases of lange conversatiegeschiedenissen in één enkele aanvraag verwerken. Dit maakt taken mogelijk zoals het samenvatten van een volledige roman, het analyseren van een compleet juridisch contract of het onderhouden van een coherente dialoog over honderden beurten. De maximale uitvoer van 128,000 tokens stelt het model in staat om aanzienlijke inhoud te genereren, zoals het opstellen van een lang rapport of het produceren van een groot blok code. Deze uitgebreide contextmogelijkheid vermindert de noodzaak voor chunking of extern geheugen, wat ontwikkelingsworkflows vereenvoudigt voor toepassingen die afhankelijk zijn van grootschalige informatieverwerking.
Het model accepteert drie invoermodaliteiten: bestand, afbeelding en tekst. Dit betekent dat u PDF's, spreadsheets of andere bestandstypen kunt aanleveren als invoer, evenals afbeeldingen zoals diagrammen, screenshots of foto's. Het model verwerkt deze samen met tekstaanwijzingen, waardoor taken mogelijk worden zoals het uitleggen van een grafiek, het extraheren van gegevens uit een afbeelding, of het samenvatten van een gescand document. Hoewel de exacte tokenkosten voor afbeeldingen en bestanden afhangen van hoe de provider ze codeert, is het prijsmodel van toepassing op het resulterende tokenverbruik. Multimodale mogelijkheid is vooral nuttig voor toepassingen die visuele informatie moeten integreren met redeneren in natuurlijke taal.
Het model blinkt uit in taken die diepgaand wiskundig redeneren vereisen, zoals blijkt uit de score van 99,0 AA Math. Het is ook zeer geschikt voor het genereren van lange inhoud, multimodale analyse en complexe probleemoplossing. De beste gebruiksscenario's zijn: academisch onderzoek waarbij papers uitgebreide vergelijkingen bevatten; software-engineering waarbij hele bibliotheken moeten worden begrepen of gegenereerd; juridische analyse waarbij documenten honderden pagina's beslaan; en chatbots voor klantondersteuning die de volledige gespreksgeschiedenis moeten kunnen terugroepen. Voor eenvoudigere of kortere taken is een kleiner en goedkoper model echter vaak kosteneffectiever. De sterke punten van het model komen het beste tot hun recht wanneer de grote context en redeneermogelijkheden volledig worden benut.
Als uw gebruiksscenario korte prompts, eenvoudige queries of taken omvat die geen diep wiskundig redeneren vereisen, kan een goedkoper model geschikter zijn. Voor basisclassificatie, korte tekstgeneratie of chat met lage latentie kan bijvoorbeeld een model zoals GPT-4o-mini of een kleinere open-source alternatief acceptabele resultaten leveren tegen een fractie van de kosten. De hoge outputprijs van $14.00 per 1M tokens maakt het model duur voor toepassingen die grote hoeveelheden tekst genereren zonder behoefte aan de uitgebreide context of wiskundige sterkte. Evalueer of uw taak profiteert van de 400K context en 99.0 AA Math-prestaties voordat u zich op dit model vastlegt.
De belangrijkste benchmark voor dit model is 99,0 op de AA Math-evaluatie. AA Math is een test die is ontworpen om wiskundige redeneervaardigheden op hoog niveau te beoordelen, waaronder algebra, rekenkunde, calculus en logisch probleemoplossend vermogen. Een score van 99,0 geeft aan dat het model bijna alle gepresenteerde wiskundige problemen correct kan oplossen, wat het plaatst bij de best presterende modellen op deze specifieke metriek. Hoewel deze benchmark een sterke indicatie is van wiskundige competentie, is het geen allesomvattende maatstaf voor algehele intelligentie of geschiktheid voor alle taken. Gebruikers moeten extra evaluatie overwegen op hun specifieke domein als wiskundeprestaties kritiek zijn.
De latentie en doorvoersnelheid zijn afhankelijk van de grootte van de invoer, de gevraagde uitvoerlengte en de huidige belasting van de API van OrcaRouter. Omdat het model groot is en tot 128.000 uitvoertokens ondersteunt, kunnen zeer lange generaties aanzienlijke kloktijd in beslag nemen. Voor korte antwoorden (enkele honderden tokens) ligt de latentie doorgaans in de orde van enkele seconden. De service maakt per-model tokens-per-seconde-snelheden niet openbaar bekend, maar gebruikers met hoge doorvoerbehoeften kunnen het beste testen met hun eigen workloads. Streamingantwoorden (met behulp van de stream parameter) kunnen de waargenomen latentie voor interactieve toepassingen verminderen. Het model wordt benaderd via hetzelfde OpenAI-compatibele eindpunt, waardoor de latentiekenmerken vergelijkbaar zijn met andere modellen die via OrcaRouter worden aangeboden.
De primaire sterkte van het model is wiskundig redeneren, zoals bevestigd door de AA Math-score van 99,0. Het toont ook sterke vaardigheden in het verwerken van zeer lange contexten (tot 400K tokens) en het genereren van grote uitvoer (tot 128K tokens). De ondersteuning voor multimodale invoer stelt het in staat om te redeneren over afbeeldingen en bestanden, waardoor het veelzijdig is voor gegevensanalyse en documentbegrip. Voor taken die het synthetiseren van informatie over lange documenten of het uitvoeren van complex analytisch redeneren vereisen, zal dit model waarschijnlijk beter presteren dan kleinere alternatieven. Bovendien betekent de zero-markup-prijsstelling via OrcaRouter dat u het provider-tarief betaalt zonder extra kosten.
Ondanks zijn sterke punten heeft het model beperkingen. De hoge kosten per outputtoken ($14.00 per 1M tokens) kunnen snel oplopen voor toepassingen die grote hoeveelheden tekst genereren. De prestaties op niet-wiskundige redeneertaken zijn mogelijk niet evenredig beter dan goedkopere alternatieven. Het model kan ook typische LLM-zwakheden vertonen, zoals hallucinatie, vooral met obscure of zeer recente informatie. Multimodale invoerverwerking kan leiden tot een hoger tokenverbruik dan verwacht, afhankelijk van hoe afbeeldingen en bestanden worden getokeniseerd. Tot slot is het contextvenster van 400K tokens voor de totale invoer; het model kan nog steeds moeite hebben met extreem lange afhankelijkheden binnen dat venster, hoewel het over het algemeen goed presteert.
De prijsstelling is gebaseerd op tokenverbruik: $1.75 per 1 miljoen invoertokens en $14.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit zijn de aanbiederstarieven die worden doorgegeven via OrcaRouter zonder winstopslag. Invoertokens bevatten tekst, afbeeldingen en bestanden zoals gecodeerd door de aanbieder. Uitvoertokens worden gegenereerd door het model. Kosten worden per verzoek berekend en de totale factuur is de som van de kosten voor invoer- en uitvoertokens. Bijvoorbeeld: een verzoek met 10.000 invoertokens en 2.000 uitvoertokens kost ongeveer $0.0000175 (invoer) + $0.000028 (uitvoer) = $0.0000455. Gebruikers kunnen het gebruik volgen via het log- en facturatiedashboard van OrcaRouter.
De uitvoerprijs ($14,00 per 1M tokens) is acht keer de invoerprijs ($1,75 per 1M tokens). Dit komt overeen met de prijsstructuur van de provider voor grote modellen, wat de rekenkosten van autoregressieve generatie weerspiegelt. Het sequentieel genereren van tokens vereist aanzienlijk GPU-geheugen en rekenkracht, vooral voor modellen met 400K contextvensters. Voor toepassingen die lange uitvoer vereisen, zullen de uitvoerkosten domineren. Gebruikers moeten prompts ontwerpen om de uitvoerlengte waar mogelijk te minimaliseren, of overwegen om herhaalde reacties in de cache op te slaan. OrcaRouter voegt geen toeslag toe aan deze tarieven, dus de prijs die u ziet is de prijs van de provider.
Ja. Omdat de outputtokens van het model duur zijn, is het de moeite waard om te evalueren of de taak echt de hoge wiskundige nauwkeurigheid of de lange context nodig heeft. Voor kortere of eenvoudigere outputs kan een goedkoper model volstaan. Bovendien kunnen multimodale inputs de kosten voor inputtokens verhogen als afbeeldingen in veel tokens worden gecodeerd. U kunt de kosten beperken door afbeeldingen te comprimeren of, indien mogelijk, alleen tekstprompts te gebruiken. OrcaRouter biedt caching voor herhaalde prompts (indien ingeschakeld), wat de kosten voor inputtokens voor identieke of vergelijkbare verzoeken kan verlagen. De prijsstelling van het model is echter pay-as-you-go, zonder kortingen voor bulkgebruik, tenzij de provider deze invoert.
OrcaRouter biedt een cachingfunctie die kosten kan verlagen voor herhaalde invoertokens. Wanneer caching is ingeschakeld, kunnen identieke invoervoorvoegsels worden opgeslagen en hergebruikt over verzoeken heen, zodat u niet wordt belast voor het opnieuw verwerken van dezelfde tokens. Dit is met name voordelig voor toepassingen die vaak dezelfde systeemprompts, few-shot voorbeelden of grote contextblokken verzenden. De cache wordt meestal gedurende een beperkte tijd bijgehouden (bijv. minuten tot uren). Gebruikers kunnen cachingparameters configureren via de API. De exacte besparingen zijn afhankelijk van de herhalingsfrequentie van uw invoer. Merk op dat uitvoertokens nooit worden gecached, omdat ze per verzoek worden gegenereerd.
U roept het model aan via de OpenAI-compatibele API van OrcaRouter op basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Gebruik het standaard OpenAI chat completions-eindpunt met de modelparameter ingesteld op "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Uw API-sleutel (verkregen van OrcaRouter) wordt verzonden in de Authorization-header als Bearer-token. Voorbeeld met Python en de OpenAI-bibliotheek: 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"}] ) Het responsformaat komt overeen met de OpenAI ChatCompletion-structuur. Streaming wordt ondersteund door stream=True in te stellen.
Alle standaard OpenAI Chat Completion-parameters worden ondersteund, waaronder: model (vereist), messages (array van berichtobjecten), max_tokens (tot 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop en stream. Voor multimodale invoer kunt u afbeeldings- of bestands-URL's opnemen in de berichtinhoud met behulp van de standaard OpenAI content parts-structuur (bijv. content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Het model ondersteunt ook de parameter max_completion_tokens als u de uitvoer wilt beperken. Merk op dat het contextvenster zowel invoer- als uitvoertokens omvat, dus zorg ervoor dat het totale aantal tokens (invoer + uitvoer) niet meer dan 400.000 bedraagt. De API retourneert fouten als de limieten worden overschreden.
Als u momenteel rechtstreeks gebruikmaakt van OpenAI's API, vereist migreren naar OrcaRouter alleen het wijzigen van de basis-URL en API-sleutel. Vervang openai.api_base van "https://api.openai.com/v1" naar "https://api.orcarouter.ai/v1" en gebruik uw OrcaRouter API-sleutel. Houd alle andere code hetzelfde, inclusief modelnamen (bijv. "openai/gpt-5.2-2025-12-11") en verzoekformaten. De responsstructuur is identiek. Test met een enkel verzoek om de connectiviteit te verifiëren. OrcaRouter voegt geen latentie toe boven wat de provider levert, en de prijzen zijn transparant (geen opslag). Voor gebruikers die van model willen wisselen, werkt hetzelfde eindpunt voor alle modellen die beschikbaar zijn op OrcaRouter.
Authenticatie verloopt via een API-sleutel die wordt meegegeven in de Authorization-header: "Bearer <your-api-key>". U verkrijgt een API-sleutel door een account aan te maken op OrcaRouter en een sleutel te genereren vanuit het dashboard. Er is geen aparte client-ID of geheim; alleen de API-sleutel is voldoende. De sleutel moet veilig worden bewaard en niet worden blootgesteld in client-side code. Voor server-side toepassingen kunt u deze opslaan in omgevingsvariabelen. Als u meerdere sleutels nodig heeft voor verschillende teams of projecten, kunt u in het dashboard meerdere sleutels aanmaken. Alle verzoeken worden gefactureerd aan het account dat aan de sleutel is gekoppeld. Snelheidslimieten en gebruiksquota worden per sleutel toegepast; raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor specifieke details.
Vergeleken met eerdere GPT-4.0 modellen biedt GPT-5.2-2025-12-11 een aanzienlijk grotere contextvenster (400K vs. typisch 32K of 128K voor GPT-4 Turbo), een hogere outputlimiet (128K vs. 8K-32K) en multimodale invoerondersteuning (GPT-4 Turbo ondersteunt ook afbeeldingen, maar GPT-5.2 voegt bestandsinvoer toe). De AA Math-score van 99.0 is waarschijnlijk veel hoger dan de typische prestaties van GPT-4.0 op wiskundige benchmarks, die rond de 70-80 lagen op vergelijkbare tests. De prijsstelling is anders: GPT-4 Turbo kostte $10/$30 per 1M tokens, terwijl dit model goedkoper is voor invoer ($1.75) maar duurder voor uitvoer ($14). Voor taken die minder output vereisen, kan GPT-5.2 overall kosteneffectiever zijn.
Claude-modellen van Anthropic bieden ook grote contextvensters (bijv. Claude 3.5 Sonnet heeft 200K). Claude 3.5 Opus heeft vergelijkbare wiskundige vaardigheden, maar geen openbaar gerapporteerde AA Math-score. De 400K context van GPT-5.2 is het dubbele van de meeste Claude-modellen, en de 128K uitvoer is ook groter dan de typische 4K-8K uitvoer van Claude. Prijsverschillen: Claude 3.5 Sonnet kostte $3/$15 per 1M tokens, terwijl GPT-5.2 $1.75/$14 kost. Dus GPT-5.2 is goedkoper voor invoer, maar vergelijkbaar voor uitvoer. Claude-modellen hebben sterke veiligheidsafstemmingen en worden vaak verkozen voor dialoog. De keuze hangt af van de specifieke taakvereisten, vooral of je de hogere uitvoercapaciteit of wiskundeprestaties nodig hebt.
Open-source modellen zoals Llama 3.1 405B of Mixtral 8x22B hebben kleinere contextvensters (meestal 128K of minder) en lagere wiskundige benchmark scores. Zo scoort Llama 3.1 405B rond de 85-90 op vergelijkbare wiskundetests. Ze kunnen niet tippen aan GPT-5.2's 99.0 AA Math of de multimodale bestandsinvoer. Open-source modellen kunnen echter zelf worden gehost, wat lagere kosten per token op schaal biedt als u over hardware beschikt. GPT-5.2 via OrcaRouter biedt gebruiksgemak, geen infrastructuur en prijzen zonder opslag. Voor gebruikers die maximale wiskundige nauwkeurigheid nodig hebben, is het closed-source model superieur; voor degenen die prioriteit geven aan kostenbeheersing en gegevensprivacy via self-hosting, heeft open-source mogelijk de voorkeur.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| Invoer / 1M tokens | $1.75 |
|---|---|
| Uitvoer / 1M tokens | $14.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
Waar ontwikkelaars het deze week over hebben
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11Openen @misc{orcarouter_gpt_5_2_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-2025-12-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11