GPT-5.2 Pro is OpenAI’s meest geavanceerde model, met grote verbeteringen in agentisch coderen en lange contextprestaties ten opzichte van GPT-5 Pro. Het is geoptimaliseerd voor complexe taken die stapsgewijs redeneren vereisen,...
OpenAI GPT-5.2 Pro is een groot taalmodel dat is gebouwd voor taken die zowel breedte als diepgang vereisen. Met een contextvenster van 400.000 tokens en een maximale output van 128.000 tokens kan…
GPT-5.2 Pro blinkt uit in taken die begrip en redenering over grote hoeveelheden informatie vereisen. Voorbeelden hiervan zijn het analyseren van volledige onderzoeksartikelen of juridische documenten, het debuggen en herstructureren van grote codebases, en het genereren van gedetailleerde rapporten of plannen die vele pagina's beslaan. De multimodale invoer stelt het in staat om afbeeldingen en bestanden in dezelfde context als tekst te interpreteren, zodat het bijvoorbeeld diagrammen uit een PDF kan transcriberen terwijl het vragen over de tekst beantwoordt. De hoge uitvoercapaciteit van het model stelt het in staat om lange inhoud te produceren zonder meerdere API-aanroepen, wat de complexiteit vermindert. Deze mogelijkheden maken het een sterke kandidaat voor onderzoek, engineering en analytics-rollen waar diepgang en volledigheid van cruciaal belang zijn.
Omdat GPT-5.2 Pro wordt geprijsd op $21.00 per 1M invoertokens en $168.00 per 1M uitvoertokens, is het duur voor toepassingen met een hoog volume of latentiegevoelige toepassingen. Voor taken die binnen een kleinere contextvenster passen (bijv. 8k–32k tokens) en geen multimodale invoer vereisen, kunnen goedkopere modellen zoals OpenAI's GPT-4o of GPT-3.5-serie voldoende kwaliteit bieden tegen een fractie van de kosten. Ook, als de benodigde uitvoerlengte minder dan een paar duizend tokens is, zal een kleiner model veel economischer zijn. Gebruikers worden geadviseerd om modelmogelijkheden af te stemmen op taakcomplexiteit: gebruik GPT-5.2 Pro alleen wanneer het probleem echt zijn grote context, multimodale ondersteuning of hoge uitvoerlimiet vereist. De catalogus van OrcaRouter bevat veel modellen om uit te kiezen.
Het model accepteert bestanden en afbeeldingen als onderdeel van de invoerberichten. Voor afbeeldingen kunt u een URL of een base64-gecodeerde afbeelding opgeven in de content-array met "type": "image_url". Voor bestanden ondersteunt de API van OrcaRouter bestandsbijlagen; het bestand wordt verwerkt en de inhoud wordt aan de tokenstroom toegevoegd. De volledige invoer—tekst, afbeeldingen, bestanden—moet binnen het contextvenster van 400.000 tokens passen. Houd er rekening mee dat afbeeldingen en bestanden tokens verbruiken op basis van hun grootte; gedetailleerde afbeeldingen kunnen duizenden tokens verbruiken. Hierdoor kan het model tekst uit afbeeldingen lezen (OCR-achtig) en tegelijkertijd over meerdere formaten redeneren. Vanwege het tokenverbruik moet u echter rekening houden met de kosten bij het toevoegen van grote bijlagen.
Specifieke benchmarkscores voor GPT-5.2 Pro worden niet verstrekt in de beschikbare feiten. Prestaties kunnen worden afgeleid uit de architectuur van het model als een high-end aanbod in OpenAI's GPT-5-lijn, die over het algemeen sterke resultaten laat zien op het gebied van redeneren, coderen en multimodale benchmarks. Echter, zonder gepubliceerde cijfers moeten gebruikers het model evalueren op hun eigen testsets. OrcaRouter verandert de modelprestaties niet; u roept hetzelfde model aan dat wordt gehost door OpenAI. Voer voor kritieke toepassingen gecontroleerde experimenten uit waarbij GPT-5.2 Pro met andere modellen wordt vergeleken. Typische sterke punten zijn diep begrip van lange contexten en hoge nauwkeurigheid bij complexe taken, maar de werkelijke scores zijn afhankelijk van de specifieke prompt en het domein.
Latentie voor GPT-5.2 Pro wordt niet gespecificeerd in de verstrekte feiten. Als een groot model met een 400k context en 128k output is het waarschijnlijk langzamer dan kleinere modellen, vooral voor verzoeken die het volledige contextvenster gebruiken. Verwerkingstijd neemt toe met invoergrootte en gevraagde uitvoerlengte. Onder de OrcaRouter API voegen netwerklatentie en de infrastructuur van OrcaRouter minimale overhead toe, maar de dominante factor is de inferentietijd van OpenAI. Voor realtime toepassingen kunt u modellen overwegen met snellere responstijd. Voor offline batchverwerking kan de lagere snelheid acceptabel zijn gezien de kwaliteitswinsten. Meet altijd de latentie in uw omgeving, aangezien deze kan variëren met belasting en verzoekparameters.
Sterke punten: Zeer groot contextvenster (400k tokens) en uitvoerlimiet (128k tokens) maken analyse van uitgebreide materialen in één keer mogelijk. Multimodale input (afbeelding, tekst, bestand) maakt het mogelijk om diverse gegevensbronnen te combineren. Het model is ontworpen voor hoogwaardig redeneren bij complexe taken. Beperkingen: Hoge kosten per token maken het oneconomisch voor eenvoudige of korte queries. Er zijn geen openbaar vermelde benchmarkscores, dus de relatieve prestaties op standaardtaken zijn onbekend. De uitvoerkwaliteit kan afnemen wanneer de context gevuld is met overmatige irrelevante informatie. Zoals bij alle grote modellen kan het plausibele maar onjuiste antwoorden produceren. Gebruikers moeten uitvoer valideren, vooral in kritische domeinen. Het model ondersteunt geen real-time streaming snelheden; het is geoptimaliseerd voor diepte boven snelheid.
De prijzen zijn $21.00 per 1 miljoen invoertokens en $168.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit zijn de aanbiedertarieven zonder opslag van OrcaRouter. Invoertokens omvatten alle tekst, afbeeldingstokens (op basis van resolutie) en bestandstokens. Uitvoertokens zijn de gegenereerde antwoordtekst. Er zijn geen extra kosten voor API-aanroepen, authenticatie of ondersteuning. U betaalt alleen voor de verbruikte tokens. Caching wordt niet genoemd; ga ervan uit dat er geen token-caching wordt toegepast tenzij de documentatie van OrcaRouter anders vermeldt. Om de kosten te schatten: een invoer van 10,000 tokens en een uitvoer van 5,000 tokens zou kosten (10,000/1,000,000)*21 + (5,000/1,000,000)*168 = $0.21 + $0.84 = $1.05. Voor langere verzoeken schalen de kosten lineair.
De invoerkosten van $21/1M tokens zijn gematigd voor high-end modellen, maar de uitvoerkosten van $168/1M tokens zijn aanzienlijk hoger. Dit betekent dat u de uitvoerlengte waar mogelijk moet minimaliseren. Voor een uitvoer van 128k tokens bedragen de kosten alleen al ongeveer $21,50 voor de generatie. Als uw taak kan worden opgesplitst in kleinere stukken met een goedkoper model, kunt u geld besparen. Voor taken die echter echt de grote context of multimodale capaciteit vereisen, kunnen de kosten per aanroep gerechtvaardigd zijn. Stel max_tokens altijd in op het minimum dat nodig is. Overweeg het gebruik van de kostentrackingfuncties van OrcaRouter om de uitgaven te monitoren. Er wordt geen korting vermeld voor batch- of burstgebruik; tarieven zijn per token, ongeacht het volume.
Nee. OrcaRouter factureert GPT-5.2 Pro tegen het exacte tarief van de provider: $21.00 per 1M invoertokens en $168.00 per 1M uitvoertokens, zonder opslag. Er zijn geen verborgen kosten, maandelijkse abonnementskosten of toeslagen per verzoek. U betaalt alleen voor de verbruikte tokens. Deze transparante prijsstelling stelt u in staat om de kosten direct te vergelijken met de eigen API-prijzen van OpenAI als u deze rechtstreeks zou benaderen. De rol van OrcaRouter is die van een gateway: het stuurt uw verzoeken door naar de upstream-provider en retourneert het antwoord, zonder het model te wijzigen of een eigen prijslaag toe te voegen. Alle standaard facturering voor API-gebruik is van toepassing.
Gebruik de basis-URL https://api.orcarouter.ai/v1 met uw API-sleutel. Stel de modelparameter in op "openai/gpt-5.2-pro". Het aanvraagformaat is identiek aan de Chat Completions API van OpenAI (POST /chat/completions). Neem een messages-array op met uw gespreksgeschiedenis. Voor beeldinvoer voegt u een bericht toe met inhoud die "type": "image_url" bevat. Voor bestandsinvoer gebruikt u het bestandsbijlagemechanisme—raadpleeg de documentatie van OrcaRouter voor de exacte syntaxis. U kunt standaardparameters instellen zoals temperature, top_p, max_tokens (tot 128.000) en stop-sequenties. Het antwoord bevat de gegenereerde tekst in hetzelfde formaat als de API van OpenAI. Voorbeeld (Python): openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...]).
Alle standaard Chat Completions parameters zijn van toepassing: messages (vereist), model (vereist, ingesteld op "openai/gpt-5.2-pro"), max_tokens (standaard geen? instellen indien nodig tot 128000), temperature (0-2, standaard 1), top_p (0-1, standaard 1), n (aantal voltooiingen, standaard 1), stream (boolean, standaard false), stop (reeks van strings), presence_penalty en frequency_penalty (-2 tot 2). Voor multimodaal, opnemen in de message content array: text-objecten (type "text") en image_url-objecten (type "image_url" met url-veld). Bestanden worden doorgegeven via een aparte parameter; raadpleeg de OrcaRouter-documentatie. De tokenlimieten worden afgedwongen door de provider. Er is geen aangepaste parameter voor contextvenstergrootte; het model gebruikt automatisch tot 400k totale tokens. De API retourneert de voltooiing in standaardformaat, inclusief gebruiksstatistieken.
Migratie is eenvoudig: verander de basis-URL van api.openai.com naar https://api.orcarouter.ai/v1 en vervang de model-ID van een OpenAI-modelnaam naar "openai/gpt-5.2-pro". Vervang uw API-sleutel door een OrcaRouter-sleutel. Het berichtformaat blijft identiek—geen wijzigingen in hoe u multimodale invoer, parameters of streaming structureert. Als u OpenAI's Python-bibliotheek gebruikte, verander dan de api_base naar de URL van OrcaRouter. Merk op dat OrcaRouter geen latentie-overhead toevoegt vergeleken met directe toegang. Omdat de prijs hetzelfde is als het tarief van de provider, zijn uw kosten identiek. Test eerst met een klein verzoek om connectiviteit en token-aantallen te bevestigen. Alle standaard foutcodes en gebruikersvelden blijven behouden.
GPT-5.2 Pro heeft een veel grotere contextvenster (400k vs. doorgaans 128k voor GPT-4 Turbo of 128k voor GPT-4o) en een hogere uitvoerlimiet (128k vs. doorgaans 4k–16k voor eerdere modellen). Het ondersteunt ook afbeeldings- en bestandsinvoer, wat GPT-4o ook doet, maar met een kleinere context. Qua kosten is GPT-5.2 Pro aanzienlijk duurder: $21/$168 vs. ongeveer $2,50/$10 voor GPT-4o (per 1M tokens). De afweging is dat GPT-5.2 Pro veel grotere taken in één keer kan verwerken, waardoor de complexiteit en mogelijke contextfragmentatie afnemen. Voor korte taken biedt GPT-4o vergelijkbare kwaliteit tegen lagere kosten. Voor diepgaande analyses van grote documenten of multimodale taken is GPT-5.2 Pro de krachtigere keuze.
Zonder specifieke benchmarkscores is een directe prestatievergelijking niet mogelijk. Beide modellen bieden grote contextvensters—Gemini 1.5 Pro ondersteunt tot 2M tokens, terwijl GPT-5.2 Pro 400k ondersteunt. GPT-5.2 Pro heeft een hogere outputlimiet (128k) vergeleken met Gemini 1.5 Pro's typische 8k–32k. Invoermodaliteiten zijn vergelijkbaar: beide accepteren tekst, afbeeldingen en bestanden. De prijsstelling verschilt: Gemini 1.5 Pro's prijs varieert op basis van invoergrootte. GPT-5.2 Pro's prijs is vast per token. De keuze hangt af van de vereiste outputlengte, kostentolerantie en specifieke modelsterktes. OrcaRouter biedt toegang tot beide, zodat gebruikers op hun eigen data kunnen evalueren welke betere resultaten oplevert voor hun gebruikssituatie.
Kies GPT-5.2 Pro wanneer je taak een van de volgende vereist: een contextvenster groter dan 128k tokens (bijv. het verwerken van hele boeken, lange gesprekslogs, enorme codebases), gegenereerde uitvoer langer dan 16k tokens (bijv. volledige rapporten, uitgebreide codegeneraties), of hoge betrouwbaarheid bij complex redeneren die de extra mogelijkheden van een topmodel vereist. Kies het ook als je multimodale invoer nodig hebt met een zeer grote context — andere OpenAI multimodale modellen hebben kleinere limieten. Vermijd het voor eenvoudige Q&A, korte vertalingen of kleinschalige data-extractie, waar goedkopere modellen zoals GPT-4o mini of GPT-3.5 Turbo goede resultaten leveren tegen een fractie van de kosten. Gebruik OrcaRouter om eenvoudig te schakelen tussen modellen op basis van de vereisten van elke aanvraag.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
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| Invoer / 1M tokens | $21.00 |
| Uitvoer / 1M tokens | $168.00 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-proOpenen @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