GPT-5.2 to najnowszy model klasy frontier w serii GPT-5, oferujący silniejszą wydajność agentową i w długim kontekście w porównaniu z GPT-5.1. Wykorzystuje adaptacyjne rozumowanie do dynamicznego przydzielania obliczeń, szybko reagując...
OpenAI GPT-5.2 to duży model językowy opracowany przez OpenAI, dostępny przez API OrcaRouter. Obsługuje wprowadzanie tekstu, obrazów i plików, a także może generować do 128 000 tokenów. Okno…
GPT-5.2 doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi złożonego, wieloetapowego rozumowania, szczególnie w matematyce. Uzyskuje wynik 99.0 w benchmarku AA Math, co wskazuje na niemal doskonałą wydajność w zaawansowanych problemach algebraicznych i arytmetycznych. Model potrafi rozwiązywać zadania tekstowe, dowodzić twierdzenia i przeprowadzać logiczne wnioskowanie z wysoką dokładnością. Jego siła w ustrukturyzowanym rozumowaniu rozciąga się również na generowanie i debugowanie kodu, gdzie może śledzić złożone specyfikacje i tworzyć poprawne, wydajne rozwiązania. W codziennych zadaniach wymagających rozumowania model utrzymuje wysoką wydajność, choć prostsze modele mogą wystarczyć do podstawowych zapytań.
GPT-5.2 kosztuje 1,75 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 14,00 USD za 1 mln tokenów wyjściowych, co czyni go jednym z droższych modeli dostępnych w OrcaRouter. W przypadku prostych zadań, takich jak podstawowe pytania i odpowiedzi, podsumowywanie krótkich tekstów czy prosta klasyfikacja, bardziej opłacalny może być mniejszy lub starszy model (np. GPT-4o-mini lub GPT-4o). Jeśli Twój przypadek użycia nie wymaga 400K kontekstu ani wysokiej dokładności matematycznej, możesz zaoszczędzić pieniądze, wybierając model z niższym kosztem za token. OrcaRouter umożliwia łatwe przełączanie między modelami za pomocą tego samego API.
Tak, okno kontekstu 400 000 tokenów GPT-5.2 obsługuje bardzo długie, wieloetapowe rozmowy. Możesz umieścić całe historie czatów, dokumenty i instrukcje w jednym kontekście bez obcinania. Jest to przydatne w zastosowaniach takich jak wirtualni asystenci, którzy muszą pamiętać o poprzednich interakcjach obejmujących setki tysięcy słów. Należy jednak pamiętać, że koszt skaluje się wraz z całkowitą liczbą tokenów w żądaniu (w tym z promptem i historią rozmowy). W przypadku bardzo długich sesji rozważ strategie takie jak podsumowywanie w celu zmniejszenia użycia tokenów.
GPT-5.2 może akceptować dowolny typ pliku, który można przekonwertować na tokeny tekstowe lub obrazowe. Typowe przykłady to pliki PDF, dokumenty Word, pliki kodu, arkusze kalkulacyjne oraz formaty obrazów takie jak JPEG i PNG. Plik jest przesyłany jako część żądania API za pomocą danych wieloczęściowych (multi-part form data) lub kodowania base64, w zależności od biblioteki klienckiej. Model następnie przetwarza treść w linii, traktując ją jako część kontekstu wejściowego. Nie ma osobnego etapu przetwarzania plików; wszystkie modalności są łączone w limicie 400 000 tokenów.
GPT-5.2 osiąga wynik 99.0 w teście AA Math. Benchmark ten ocenia zaawansowane rozumowanie matematyczne, w tym algebrę, rachunek różniczkowy i całkowy oraz logiczne rozwiązywanie problemów. Wynik 99.0 oznacza, że model potrafi rozwiązać prawie wszystkie problemy poprawnie, co plasuje go wśród najlepszych modeli w dziedzinie matematyki. Dla kontekstu jest to znacznie wyższy wynik niż w przypadku wcześniejszych modeli, takich jak GPT-4o, które osiągały wyniki w okolicach 90. Użytkownicy pracujący nad zadaniami wymagającymi intensywnych obliczeń matematycznych mogą polegać na wysokiej dokładności GPT-5.2, choć rzeczywista wydajność może się różnić w zależności od sformułowania problemu i dziedziny.
Choć nie podano dokładnych wartości opóźnień, oczekuje się, że GPT-5.2 będzie charakteryzował się czasami odpowiedzi typowymi dla dużych, wysokowydajnych modeli. Przetwarzanie długich wejść i generowanie do 128 000 tokenów może trwać dłużej niż w przypadku mniejszych modeli. Czas do pierwszego tokena zależy od długości i złożoności wejścia. W przypadku zastosowań czasu rzeczywistego zaleca się rozważenie użycia trybu strumieniowego za pośrednictwem API OrcaRouter, aby otrzymywać tokeny w miarę ich generowania. Użytkownicy powinni spodziewać się wyższych opóźnień w porównaniu z modelami takimi jak GPT-4o-mini, ale kompromisem jest wyższa jakość rozumowania i generowanych wyników.
Pomimo swojej wysokiej dokładności matematycznej, GPT-5.2 może wciąż mieć trudności z bardzo niejednoznacznymi problemami, zadaniami wymagającymi zewnętrznej wiedzy wykraczającej poza jego dane treningowe lub instrukcjami sprzecznymi z jego ograniczeniami bezpieczeństwa. Data graniczna wiedzy modelu nie jest określona, ale jak wszystkie LLM, może on nie być świadomy bardzo niedawnych wydarzeń. Dodatkowo, okno kontekstu 400 000 tokenów jest maksymalne; wydajność może się pogorszyć, gdy kontekst jest bardzo długi z powodu ograniczeń uwagi. W przypadku wejść obrazu, rozpoznawanie znaków optycznych i rozumowanie przestrzenne modelu mogą nie być doskonałe. Użytkownicy powinni weryfikować krytyczne wyniki.
GPT-5.2 jest następcą GPT-4o i innych poprzednich modeli, oferując większe okno kontekstu (400,000 vs. 128,000 dla GPT-4o) oraz wyższe maksymalne wyjście (128,000 vs. 4,096 dla starszych modeli). Wynik AA Math na poziomie 99.0 to znaczący postęp w porównaniu do zgłaszanych wyników GPT-4o w niskich 90. Jednakże GPT-5.2 jest droższy za token. W przypadku zadań, które nie wymagają rozszerzonego kontekstu ani najwyższej dokładności matematycznej, starsze modele, takie jak GPT-4o czy GPT-4o-mini, pozostają opłacalnymi i ekonomicznymi alternatywami na OrcaRouter.
Cennik dla GPT-5.2 wynosi $1.75 za 1 milion tokenów wejściowych i $14.00 za 1 milion tokenów wyjściowych. Są to stawki dostawcy, przekazywane bez żadnej marży przez OrcaRouter. Tokeny wejściowe obejmują wszystkie tokeny tekstu, obrazów i plików w prompcie lub historii konwersacji. Tokeny wyjściowe to te generowane przez model. Nie ma dodatkowych opłat za zapytanie ani opłat abonamentowych; płacisz tylko za zużyte tokeny. Rozliczenia są obsługiwane za pośrednictwem Twojego konta OrcaRouter.
Ponieważ tokeny wyjściowe są około ośmiokrotnie droższe niż tokeny wejściowe, zadania wymagające długich generacji mogą szybko stać się kosztowne. Na przykład wygenerowanie odpowiedzi o długości 128 000 tokenów kosztowałoby 1 792 dolary tylko za tokeny wyjściowe. Użyj parametru max_tokens, aby ograniczyć długość generacji. Dodatkowo inżynieria promptów mająca na celu zmniejszenie rozmiaru wejścia (np. poprzez uwzględnienie tylko istotnego kontekstu) może obniżyć koszty. W przypadku aplikacji o dużym wolumenie rozważ buforowanie lub podsumowywanie poprzednich tur, aby zmieścić się w budżecie.
OrcaRouter może obsługiwać mechanizmy buforowania, ale w podanych faktach nie przewidziano żadnych zniżek za buforowanie dla GPT-5.2. Zazwyczaj buforowane tokeny byłyby rozliczane według niższej stawki, jeśli są dostępne. Użytkownicy powinni zapoznać się z dokumentacją OrcaRouter w celu uzyskania informacji na temat buforowania podpowiedzi lub buforowania kontekstu. Ogólnie rzecz biorąc, zmniejszenie użycia tokenów poprzez staranne projektowanie podpowiedzi jest najbardziej bezpośrednim sposobem kontrolowania kosztów, zwłaszcza przy modelu cenowym z zerową marżą.
Aby używać GPT-5.2, wysyłaj żądania do API OrcaRouter kompatybilnego z OpenAI pod adresem base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Ustaw parametr model na "openai/gpt-5.2". API akceptuje te same parametry co standardowy endpoint OpenAI chat completions, w tym messages (z rolami: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p i stream. W przypadku danych multimodalnych, dołącz obrazy jako data URIs lub odnośniki do plików w tablicy content. Przykład w Pythonie: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Twój klucz API jest dostarczany przez OrcaRouter.
Zalecane parametry zależą od Twojego przypadku użycia. Dla rozumowania matematycznego niższa temperatura (0.0–0.3) daje deterministyczne wyniki. Dla twórczego pisania temperatura 0.7–1.0 może być odpowiednia. Ustaw max_tokens na nie więcej niż 128,000, aby ograniczyć długość wyjścia. Parametr top_p można ustawić na 1 (domyślnie) lub dostosować do próbkowania nucleus. API OrcaRouter obsługuje również sekwencje stop, karę za częstotliwość i karę za obecność. Dla bardzo długich wejść rozważ ustawienie max_tokens na wartość mieszczącą się w Twoim budżecie, ponieważ tokeny wyjściowe są droższe.
Jeśli już używasz API kompatybilnego z OpenAI, migracja do GPT-5.2 na OrcaRouter jest prosta: zmień podstawowy URL na https://api.orcarouter.ai/v1 i zaktualizuj nazwę modelu na "openai/gpt-5.2". Żadne inne zmiany w kodzie nie są wymagane, jeśli używasz standardowych bibliotek HTTP lub oficjalnego klienta OpenAI dla Pythona z niestandardowym podstawowym URL. Przetestuj za pomocą kilku żądań, aby sprawdzić, czy Twoje prompty i parametry działają zgodnie z oczekiwaniami. Zwróć uwagę, że większe okno kontekstu może zmienić zachowanie dla długich promptów; może być konieczne dostosowanie wiadomości systemowych lub obsługi odpowiedzi.
Tak, kompatybilny z OpenAI interfejs API OrcaRouter obsługuje strumieniowanie dla GPT-5.2. Ustaw parametr stream na true w swoim żądaniu. Odpowiedź będzie strumieniem zdarzeń przesyłanych przez serwer, z których każde zawiera deltę wygenerowanego tekstu. Strumieniowanie pozwala wyświetlać wyniki przyrostowo i zmniejszać odczuwalne opóźnienie. Ostatnie zdarzenie sygnalizuje powód zatrzymania oraz wykorzystanie tokenów. Jest to szczególnie przydatne przy długich generacjach, ponieważ klient może rozpocząć przetwarzanie tokenów natychmiast, nie czekając na pełną odpowiedź.
W porównaniu z GPT-4o, GPT-5.2 oferuje większe okno kontekstowe (400 000 vs. 128 000 tokenów) oraz znacznie wyższą maksymalną liczbę wyjściowych tokenów (128 000 vs. 4096 dla wariantu czatowego GPT-4o). Wynik AA Math na poziomie 99,0 zdecydowanie przewyższa osiągi GPT-4o. Jednak GPT-5.2 jest droższy: GPT-5.2 zapewnia większy kontekst i lepsze wnioskowanie matematyczne, ale po wyższym koszcie na token. W przypadku zadań mieszczących się w limitach GPT-4o korzystanie z GPT-4o może być bardziej ekonomiczne.
Spośród modeli OpenAI dostępnych w OrcaRouter, GPT-5.2 ma największe okno kontekstowe (400 000 tokenów) i najwyższą maksymalną długość odpowiedzi (128 000 tokenów). Osiąga również najlepszy wynik AA Math wynoszący 99,0. Jednak modele takie jak GPT-4o-mini oferują znacznie niższą cenę za token w przypadku zadań niewymagających głębokiego wnioskowania. Kompromis polega na koszcie versus możliwości. Użytkownicy powinni ocenić swoje konkretne wymagania: jeśli Twoje zadanie rzadko przekracza 128 tys. kontekstu i nie wymaga najwyższej klasy matematyki, mniejszy model może być wystarczający.
OrcaRouter obsługuje modele od wielu dostawców. W porównaniu do modeli takich jak Claude 3.5 Sonnet czy Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 oferuje unikalne połączenie 400K kontekstu, wysokiej długości wyjścia i wyjątkowej wydajności matematycznej. Jednak inne modele mogą mieć różne mocne strony, takie jak dłuższe okna kontekstowe (np. Gemini 1.5 Pro ma 1M tokenów) lub niższe ceny za określone zadania. Najlepszy wybór zależy od przypadku użycia: w przypadku zaawansowanej matematyki GPT-5.2 jest prawdopodobnie lepszy; dla bardzo długiego kontekstu inne modele mogą być bardziej odpowiednie. Nie podano bezpośrednich porównań benchmarków.
Wybierz GPT-5.2, gdy twoje zadanie wymaga najwyższej możliwej dokładności w rozumowaniu matematycznym i logicznym, oraz gdy potrzebujesz przetwarzać dane wejściowe do 400,000 tokenów i generować wyniki do 128,000 tokenów. Jest szczególnie wartościowy dla badań naukowych, modelowania finansowego i generowania złożonego kodu. Jeśli twoje zadanie nie wymaga tych skrajności, rozważ tańszy model. OrcaRouter ułatwia przełączanie między modelami za pomocą tego samego API, dzięki czemu możesz przetestować GPT-5.2 z alternatywami dla swojego konkretnego zestawu danych.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim 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",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Wejście / 1M tokenów | $1.75 |
| Wyjście / 1M tokenów | $14.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.175 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2Otwórz @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