GPT-5.2 OpenAI z kontekstem 400K, wyjściem 128K, 99.0 AA Math, w cenie $1.75/$14 za 1M tokenów za pośrednictwem OrcaRouter.
OpenAI GPT-5.2-2025-12-11 to duży model językowy z serii GPT-5, wydany w grudniu 2025 roku. Jest zaprojektowany do obsługi rozszerzonych długości kontekstu i multimodalnych wejść, w tym tekstu,…
Dzięki oknu kontekstu wynoszącemu 400 000 tokenów, model może przetwarzać całe książki, obszerne raporty badawcze, rozbudowane bazy kodu lub długie historie rozmów w jednym żądaniu. Umożliwia to wykonywanie zadań takich jak podsumowanie całej powieści, analiza kompletnej umowy prawnej czy utrzymanie spójnego dialogu przez setki tur. Maksymalny limit wynoszący 128 000 tokenów pozwala modelowi generować znaczące treści, takie jak tworzenie długiego raportu lub produkcję dużego bloku kodu. Ta rozszerzona zdolność kontekstowa zmniejsza potrzebę dzielenia na fragmenty lub korzystania z pamięci zewnętrznej, upraszczając przepływy pracy programistycznej w aplikacjach opartych na przetwarzaniu informacji na dużą skalę.
Model akceptuje trzy modalności wejściowe: plik, obraz i tekst. Oznacza to, że możesz dostarczyć pliki PDF, arkusze kalkulacyjne lub inne typy plików jako dane wejściowe, a także obrazy, takie jak diagramy, zrzuty ekranu czy fotografie. Model przetwarza je wraz z podpowiedziami tekstowymi, umożliwiając zadania takie jak wyjaśnianie wykresu, wyodrębnianie danych z obrazu czy podsumowywanie zeskanowanego dokumentu. Podczas gdy dokładny koszt tokenów dla obrazów i plików zależy od tego, jak dostawca je koduje, model cenowy dotyczy wynikowego użycia tokenów. Zdolność multimodalna jest szczególnie przydatna w aplikacjach, które muszą integrować informacje wizualne z wnioskowaniem w języku naturalnym.
Model osiąga doskonałe wyniki w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania matematycznego, co odzwierciedla wynik 99.0 AA Math. Sprawdza się również doskonale w generowaniu długich treści, analizie multimodalnej i rozwiązywaniu złożonych problemów. Najlepsze zastosowania obejmują: badania akademickie, gdzie artykuły zawierają rozbudowane równania; inżynierię oprogramowania, gdzie konieczne jest zrozumienie lub wygenerowanie całych bibliotek; analizę prawną dokumentów liczących setki stron; oraz chatboty obsługi klienta, które muszą pamiętać całe historie rozmów. Jednak w przypadku prostszych lub krótszych zadań mniejszy i tańszy model może być bardziej opłacalny. Mocne strony modelu są najbardziej widoczne, gdy w pełni wykorzystuje się jego duży kontekst i zdolności wnioskowania.
Jeśli Twój przypadek użycia obejmuje krótkie pytania, proste zapytania lub zadania niewymagające głębokiego rozumowania matematycznego, tańszy model może być bardziej odpowiedni. Na przykład do podstawowej klasyfikacji, krótkiego generowania tekstu lub czatu o niskim opóźnieniu, model taki jak GPT-4o-mini lub mniejsza alternatywa open-source może dostarczyć akceptowalne wyniki przy ułamku kosztów. Wysoka cena wyjściowa wynosząca $14.00 za 1M tokenów sprawia, że model jest drogi w zastosowaniach generujących duże ilości tekstu bez potrzeby rozszerzonego kontekstu lub siły matematycznej. Oceń, czy Twoje zadanie korzysta z kontekstu 400K i wyniku 99.0 AA Math przed podjęciem decyzji o użyciu tego modelu.
Głównym benchmarkiem dla tego modelu jest wynik 99.0 w teście AA Math. AA Math to test zaprojektowany do oceny zdolności rozumowania matematycznego na wysokim poziomie, obejmujący algebrę, arytmetykę, rachunek różniczkowy i całkowy oraz logiczne rozwiązywanie problemów. Wynik 99.0 wskazuje, że model potrafi poprawnie rozwiązać prawie wszystkie przedstawione problemy matematyczne, plasując go wśród najlepiej radzących sobie modeli pod względem tej konkretnej metryki. Choć ten benchmark jest silnym wskaźnikiem kompetencji matematycznych, nie stanowi on kompleksowej miary ogólnej inteligencji ani przydatności do wszystkich zadań. Użytkownicy powinni rozważyć dodatkową ewaluację w swojej specyficznej dziedzinie, jeśli wydajność w zakresie matematyki ma kluczowe znaczenie.
Opóźnienie i przepustowość zależą od rozmiaru danych wejściowych, żądanej długości odpowiedzi oraz bieżącego ruchu w API OrcaRouter. Ponieważ model jest duży i obsługuje do 128 000 tokenów wyjściowych, bardzo długie generacje mogą wymagać znacznego czasu rzeczywistego. W przypadku krótkich odpowiedzi (kilkaset tokenów) opóźnienie wynosi zazwyczaj od kilku sekund. Usługa nie ujawnia publicznie stałych liczby tokenów na sekundę dla poszczególnych modeli, ale użytkownicy o dużych wymaganiach przepustowości mogą chcieć przetestować własne obciążenia. Odpowiedzi strumieniowe (przy użyciu parametru stream) mogą zmniejszyć odczuwalne opóźnienie w aplikacjach interaktywnych. Model jest dostępny przez ten sam zgodny z OpenAI punkt końcowy, więc charakterystyka opóźnienia jest podobna do innych modeli obsługiwanych przez OrcaRouter.
Główną siłą modelu jest rozumowanie matematyczne, co potwierdza jego wynik AA Math wynoszący 99.0. Wykazuje również silne umiejętności w przetwarzaniu bardzo długich kontekstów (do 400K tokenów) i generowaniu dużych wyników (do 128K tokenów). Obsługa multimodalnego wejścia pozwala mu na rozumowanie nad obrazami i plikami, co czyni go wszechstronnym w analizie danych i zrozumieniu dokumentów. W przypadku zadań wymagających syntezy informacji z długich dokumentów lub przeprowadzania złożonego analitycznego rozumowania, ten model prawdopodobnie przewyższy mniejsze alternatywy. Dodatkowo, cennik bez narzutów przez OrcaRouter oznacza, że płacisz stawkę dostawcy bez dodatkowych opłat.
Mimo swoich mocnych stron model ma ograniczenia. Wysoki koszt na token wyjściowy (14,00 USD za 1 milion tokenów) może szybko narastać w przypadku aplikacji generujących duże ilości tekstu. Jego wydajność w zadaniach rozumowania pozamatematycznego może nie być proporcjonalnie lepsza od tańszych alternatyw. Model może również wykazywać typowe słabości dużych modeli językowych, takie jak halucynacje, zwłaszcza w przypadku niejasnych lub bardzo aktualnych informacji. Przetwarzanie multimodalnych danych wejściowych może wiązać się z wyższym niż oczekiwano zużyciem tokenów, w zależności od sposobu tokenizacji obrazów i plików. Wreszcie, okno kontekstowe wynoszące 400 tys. tokenów dotyczy całkowitych danych wejściowych; model może nadal mieć trudności z bardzo długimi zależnościami w tym oknie, choć ogólnie radzi sobie dobrze.
Ceny oparte są na zużyciu tokenów: $1.75 za 1 milion tokenów wejściowych i $14.00 za 1 milion tokenów wyjściowych. Są to stawki dostawcy przekazywane przez OrcaRouter bez żadnej marży. Tokeny wejściowe obejmują tekst, obrazy i pliki zakodowane przez dostawcę. Tokeny wyjściowe są generowane przez model. Koszty są obliczane na żądanie, a całkowity rachunek jest sumą kosztów tokenów wejściowych i wyjściowych. Na przykład żądanie z 10 000 tokenów wejściowych i 2 000 tokenów wyjściowych kosztowałoby około $0.0000175 (wejście) + $0.000028 (wyjście) = $0.0000455. Użytkownicy mogą monitorować zużycie za pomocą panelu logowania i rozliczeń OrcaRouter.
Cena wyjściowa (14,00 USD za 1M tokenów) jest osiem razy wyższa niż cena wejściowa (1,75 USD za 1M tokenów). Jest to zgodne ze strukturą cenową dostawcy dla dużych modeli, odzwierciedlającą koszt obliczeniowy generowania autoregresyjnego. Sekwencyjne generowanie tokenów wymaga znacznej pamięci GPU i mocy obliczeniowej, szczególnie w przypadku modeli z kontekstem 400K. W aplikacjach wymagających długich wyników dominować będzie koszt wyjściowy. Użytkownicy powinni projektować podpowiedzi tak, aby zminimalizować długość wyniku tam, gdzie to możliwe, lub rozważyć buforowanie często powtarzanych odpowiedzi. OrcaRouter nie dodaje żadnej marży do tych stawek, więc ceny, które widzisz, są cenami dostawcy.
Tak. Ponieważ tokeny wyjściowe modelu są kosztowne, warto ocenić, czy zadanie rzeczywiście wymaga wysokiej dokładności matematycznej lub długiego kontekstu. W przypadku krótszych lub prostszych wyników tańszy model może być wystarczający. Dodatkowo korzystanie z danych wejściowych multimodalnych może zwiększyć koszty tokenów wejściowych, jeśli obrazy są kodowane w wiele tokenów. Koszty można ograniczyć, kompresując obrazy lub używając wyłącznie tekstowych promptów, gdy to możliwe. OrcaRouter oferuje buforowanie dla powtarzających się promptów (jeśli włączone), co może zmniejszyć koszty tokenów wejściowych dla identycznych lub podobnych zapytań. Jednak cennik modelu opiera się na płatności za użycie, bez rabatów za korzystanie hurtowe, chyba że dostawca je wprowadzi.
OrcaRouter zapewnia funkcję buforowania, która może obniżyć koszty dla powtarzających się tokenów wejściowych. Gdy buforowanie jest włączone, identyczne prefiksy wejściowe mogą być przechowywane i ponownie wykorzystywane w różnych żądaniach, dzięki czemu nie są naliczane opłaty za ponowne przetwarzanie tych samych tokenów. Jest to szczególnie korzystne dla aplikacji, które często wysyłają te same prompty systemowe, przykłady few-shot lub duże fragmenty kontekstu. Bufor jest zazwyczaj utrzymywany przez ograniczony czas (np. od minut do godzin). Użytkownicy mogą konfigurować parametry buforowania za pomocą API. Dokładne oszczędności zależą od częstotliwości powtarzania się Twoich danych wejściowych. Należy pamiętać, że tokeny wyjściowe nigdy nie są buforowane, ponieważ są generowane dla każdego żądania.
Wywołujesz model za pośrednictwem kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter pod adresem bazowym URL https://api.orcarouter.ai/v1. Użyj standardowego endpointu OpenAI chat completions z parametrem model ustawionym na "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Twój klucz API (uzyskany od OrcaRouter) jest wysyłany w nagłówku Authorization jako token Bearer. Przykład użycia w Pythonie z biblioteką OpenAI: 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"}] ) Format odpowiedzi odpowiada strukturze OpenAI ChatCompletion. Streaming jest obsługiwany przez ustawienie stream=True.
Wszystkie standardowe parametry OpenAI Chat Completion są obsługiwane, w tym: model (wymagany), messages (tablica obiektów wiadomości), max_tokens (do 128 000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop i stream. W przypadku wejść multimodalnych możesz dołączyć adresy URL obrazów lub plików w treści wiadomości za pomocą standardowej struktury części treści OpenAI (np. content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Model obsługuje również parametr max_completion_tokens, jeśli chcesz ograniczyć wynik. Pamiętaj, że okno kontekstu obejmuje zarówno tokeny wejściowe, jak i wyjściowe, więc upewnij się, że łączna liczba tokenów (wejście + wyjście) nie przekracza 400 000. API zwróci błędy, jeśli limity zostaną przekroczone.
Jeśli obecnie korzystasz bezpośrednio z API OpenAI, migracja do OrcaRouter wymaga tylko zmiany podstawowego adresu URL i klucza API. Zastąp openai.api_base z "https://api.openai.com/v1" na "https://api.orcarouter.ai/v1" i użyj swojego klucza API OrcaRouter. Pozostały kod pozostaw bez zmian, włączając nazwy modeli (np. "openai/gpt-5.2-2025-12-11") i formaty zapytań. Struktura odpowiedzi jest identyczna. Przetestuj pojedynczym żądaniem, aby zweryfikować łączność. OrcaRouter nie dodaje żadnego opóźnienia poza tym, co zapewnia dostawca, a ceny są przejrzyste (bez marży). Dla użytkowników, którzy muszą zmieniać modele, ten sam punkt końcowy działa dla wszystkich modeli dostępnych w OrcaRouter.
Uwierzytelnianie odbywa się za pomocą klucza API wysyłanego w nagłówku Authorization: "Bearer <your-api-key>". Klucz API uzyskujesz, zakładając konto na OrcaRouter i generując klucz z panelu administracyjnego. Nie ma osobnego identyfikatora klienta ani sekretu; sam klucz API jest wystarczający. Klucz należy przechowywać bezpiecznie i nie ujawniać go w kodzie po stronie klienta. W przypadku aplikacji serwerowych przechowuj go w zmiennych środowiskowych. Jeśli potrzebujesz wielu kluczy dla różnych zespołów lub projektów, możesz utworzyć wiele kluczy w panelu. Wszystkie żądania są rozliczane na konto powiązane z kluczem. Limity szybkości i limity użycia są stosowane na klucz; szczegóły znajdziesz w dokumentacji OrcaRouter.
W porównaniu do wcześniejszych modeli GPT-4.0, GPT-5.2-2025-12-11 oferuje znacznie większe okno kontekstowe (400K w porównaniu do typowych 32K lub 128K w GPT-4 Turbo), wyższy limit wyjścia (128K wobec 8K-32K) oraz obsługę wejścia multimodalnego (GPT-4 Turbo również obsługuje obrazy, ale GPT-5.2 dodaje wejście plikowe). Wynik AA Math na poziomie 99.0 jest prawdopodobnie znacznie wyższy niż typowa wydajność GPT-4.0 w benchmarkach matematycznych, które wynosiły około 70-80 w podobnych testach. Cennik jest inny: GPT-4 Turbo kosztował $10/$30 za 1M tokenów, podczas gdy ten model jest tańszy dla wejścia ($1.75), ale droższy dla wyjścia ($14). W przypadku zadań wymagających mniejszej ilości danych wyjściowych, GPT-5.2 może być ogólnie bardziej opłacalny.
Modele Claude od Anthropic oferują również duże okna kontekstowe (np. Claude 3.5 Sonnet ma 200K). Claude 3.5 Opus ma porównywalne zdolności matematyczne, ale nie ma publicznie podanego wyniku AA Math. Kontekst 400K w GPT-5.2 jest dwa razy większy niż w większości modeli Claude, a jego 128K output jest również większy niż typowy 4K-8K output Claude'a. Różnice w cenie: Claude 3.5 Sonnet kosztował $3/$15 za 1M tokenów, podczas gdy GPT-5.2 to $1.75/$14. Zatem GPT-5.2 jest tańszy na wejściu, ale podobny na wyjściu. Modele Claude mają silne mechanizmy bezpieczeństwa i są często preferowane w dialogach. Wybór zależy od konkretnych wymagań zadania, zwłaszcza jeśli potrzebujesz większej wydajności wyjściowej lub wydajności matematycznej.
Modele open-source, takie jak Llama 3.1 405B lub Mixtral 8x22B, mają mniejsze okna kontekstowe (zazwyczaj 128K lub mniej) i niższe wyniki w benchmarkach matematycznych. Na przykład Llama 3.1 405B osiąga około 85-90 w podobnych testach matematycznych. Nie mogą dorównać wynikowi GPT-5.2 wynoszącemu 99.0 AA Math ani jego multimodalnemu wprowadzaniu plików. Jednak modele open-source mogą być hostowane lokalnie, oferując niższe koszty na token przy dużej skali, jeśli dysponujesz odpowiednim sprzętem. GPT-5.2 za pośrednictwem OrcaRouter zapewnia łatwość użycia, zerową infrastrukturę i ceny bez marży. Dla użytkowników, którzy potrzebują maksymalnej dokładności matematycznej, model zamknięty jest lepszy; dla tych, którzy priorytetowo traktują kontrolę kosztów i prywatność danych poprzez lokalne hostowanie, open-source może być preferowane.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-2025-12-11",
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-5.2-2025-12-11Otwórz @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