O GPT-5.2 da OpenAI com contexto de 400K, saída de 128K, 99.0 AA Math, com preço de $1.75/$14 por 1M tokens via OrcaRouter.
O GPT-5.2-2025-12-11 da OpenAI é um modelo de linguagem grande da série GPT-5, lançado em dezembro de 2025. Ele foi projetado para lidar com comprimentos de contexto estendidos e entradas…
Com uma janela de contexto de 400.000 tokens, o modelo pode processar livros inteiros, relatórios de pesquisa extensos, bases de código volumosas ou longos históricos de conversa em uma única solicitação. Isso permite tarefas como resumir um romance completo, analisar um contrato jurídico inteiro ou manter um diálogo coerente por centenas de turnos. A saída máxima de 128.000 tokens permite que o modelo gere conteúdo substancial, como redigir um relatório longo ou produzir um grande bloco de código. Essa capacidade de contexto estendido reduz a necessidade de fragmentação ou memória externa, simplificando os fluxos de trabalho de desenvolvimento para aplicações que dependem do processamento de informações em larga escala.
O modelo aceita três modalidades de entrada: arquivo, imagem e texto. Isso significa que você pode fornecer PDFs, planilhas ou outros tipos de arquivo como entrada, bem como imagens como diagramas, capturas de tela ou fotografias. O modelo processa esses dados juntamente com prompts de texto, permitindo tarefas como explicar um gráfico, extrair dados de uma imagem ou resumir um documento digitalizado. Embora o custo exato de tokens para imagens e arquivos dependa de como o provedor os codifica, o modelo de precificação se aplica ao uso resultante de tokens. A capacidade multimodal é especialmente útil para aplicações que precisam integrar informações visuais com raciocínio em linguagem natural.
O modelo se destaca em tarefas que exigem raciocínio matemático profundo, como refletido por sua pontuação 99,0 AA Math. Ele também é adequado para geração de conteúdo de formato longo, análise multimodal e resolução de problemas complexos. Os melhores casos de uso incluem: pesquisa acadêmica onde artigos contêm equações extensas; engenharia de software onde bibliotecas inteiras devem ser compreendidas ou geradas; análise jurídica onde documentos abrangem centenas de páginas; e chatbots de suporte ao cliente que precisam recordar históricos completos de conversas. No entanto, para tarefas mais simples ou curtas, um modelo menor e mais barato pode ser mais econômico. Os pontos fortes do modelo são mais aparentes quando seu grande contexto e capacidades de raciocínio são totalmente utilizados.
Se o seu caso de uso envolve prompts curtos, consultas simples ou tarefas que não exigem raciocínio matemático profundo, um modelo mais barato pode ser mais adequado. Por exemplo, para classificação básica, geração de texto curto ou chat de baixa latência, um modelo como GPT-4o-mini ou uma alternativa open-source menor pode entregar resultados aceitáveis a uma fração do custo. O alto preço de saída de $14,00 por 1M de tokens torna o modelo caro para aplicações que geram grandes quantidades de texto sem necessidade do contexto estendido ou da força matemática. Avalie se sua tarefa se beneficia do contexto de 400K e do desempenho de 99,0 em AA Math antes de se comprometer com este modelo.
O benchmark principal para este modelo é 99.0 na avaliação AA Math. AA Math é um teste projetado para avaliar habilidades de raciocínio matemático em alto nível, incluindo álgebra, aritmética, cálculo e resolução lógica de problemas. Uma pontuação de 99.0 indica que o modelo pode resolver corretamente quase todos os problemas matemáticos apresentados, colocando-o entre os modelos de melhor desempenho nessa métrica específica. Embora esse benchmark seja um forte indicador de competência matemática, não é uma medida abrangente de inteligência geral ou adequação para todas as tarefas. Os usuários devem considerar avaliações adicionais em seu domínio específico se o desempenho em matemática for crítico.
A latência e o rendimento dependem do tamanho da entrada, do comprimento da saída solicitada e do tráfego atual na API do OrcaRouter. Como o modelo é grande e suporta até 128.000 tokens de saída, gerações muito longas podem consumir um tempo real significativo. Para respostas curtas (algumas centenas de tokens), a latência normalmente fica na faixa de alguns segundos. O serviço não divulga publicamente as taxas de tokens por segundo por modelo, mas usuários com necessidades de alto rendimento podem querer testar com suas próprias cargas de trabalho. Respostas em streaming (usando o parâmetro stream) podem reduzir a latência percebida em aplicações interativas. O modelo é acessado através do mesmo endpoint compatível com OpenAI, portanto as características de latência são semelhantes às de outros modelos servidos pelo OrcaRouter.
A principal força do modelo é o raciocínio matemático, conforme confirmado por sua pontuação AA Math de 99,0. Ele também demonstra fortes habilidades no processamento de contextos muito longos (até 400 mil tokens) e na geração de grandes saídas (até 128 mil tokens). Seu suporte de entrada multimodal permite raciocinar sobre imagens e arquivos, tornando-o versátil para análise de dados e compreensão de documentos. Para tarefas que exigem sintetizar informações em documentos longos ou realizar raciocínio analítico complexo, este modelo provavelmente superará alternativas menores. Além disso, o preço sem margem por meio do OrcaRouter significa que você paga a taxa do provedor sem taxas adicionais.
Apesar de seus pontos fortes, o modelo tem limitações. O alto custo por token de saída ($14.00 por 1M de tokens) pode se acumular rapidamente em aplicações que geram grandes volumes de texto. Seu desempenho em tarefas de raciocínio não matemático pode não ser proporcionalmente melhor que alternativas mais baratas. O modelo também pode exibir fraquezas típicas de LLMs, como alucinação, especialmente com informações obscuras ou muito recentes. O processamento de entrada multimodal pode incorrer em maior uso de tokens do que o esperado, dependendo de como imagens e arquivos são tokenizados. Por fim, a janela de contexto de 400K tokens é para a entrada total; o modelo ainda pode ter dificuldades com dependências extremamente longas dentro dessa janela, embora tenha um bom desempenho no geral.
O preço é baseado no uso de tokens: $1.75 por 1 milhão de tokens de entrada e $14.00 por 1 milhão de tokens de saída. Estas são as taxas do provedor repassadas pelo OrcaRouter com margem zero. Os tokens de entrada incluem texto, imagens e arquivos conforme codificados pelo provedor. Os tokens de saída são gerados pelo modelo. Os custos são calculados por solicitação, e a conta total é a soma dos custos de tokens de entrada e saída. Por exemplo, uma solicitação com 10.000 tokens de entrada e 2.000 tokens de saída custaria aproximadamente $0.0000175 (entrada) + $0.000028 (saída) = $0.0000455. Os usuários podem monitorar o uso através do painel de registro e faturamento do OrcaRouter.
O preço de saída ($14,00 por 1M tokens) é oito vezes o preço de entrada ($1,75 por 1M tokens). Isso é consistente com a estrutura de preços do provedor para modelos grandes, refletindo o custo computacional da geração autorregressiva. Gerar tokens sequencialmente requer memória e computação significativas da GPU, especialmente para modelos com janelas de contexto de 400K. Para aplicações que exigem saídas longas, o custo de saída será dominante. Os usuários devem projetar prompts para minimizar o comprimento da saída sempre que possível, ou considerar o cache de respostas repetidas. O OrcaRouter não adiciona nenhum markup a essas taxas, portanto, o preço que você vê é o preço do provedor.
Sim. Como os tokens de saída do modelo são caros, vale a pena avaliar se a tarefa realmente precisa da alta precisão matemática ou do contexto longo. Para saídas mais curtas ou simples, um modelo mais barato pode ser suficiente. Além disso, o uso de entradas multimodais pode aumentar os custos dos tokens de entrada se as imagens forem codificadas em muitos tokens. Você pode mitigar os custos comprimindo imagens ou usando prompts apenas de texto quando possível. O OrcaRouter oferece cache para prompts repetidos (se ativado), o que pode reduzir os custos de tokens de entrada para solicitações idênticas ou similares. No entanto, o preço do modelo é pay-as-you-go, sem descontos para uso em volume, a menos que o provedor os introduza.
O OrcaRouter oferece um recurso de cache que pode reduzir custos para tokens de entrada repetidos. Quando o cache está ativado, prefixos de entrada idênticos podem ser armazenados e reutilizados entre solicitações, de modo que você não é cobrado pelo reprocessamento dos mesmos tokens. Isso é particularmente benéfico para aplicações que enviam frequentemente os mesmos prompts de sistema, exemplos de few-shot ou grandes blocos de contexto. O cache geralmente é mantido por um tempo limitado (por exemplo, minutos a horas). Os usuários podem configurar os parâmetros de cache por meio da API. A economia exata depende da taxa de repetição das suas entradas. Observe que os tokens de saída nunca são armazenados em cache, pois são gerados por solicitação.
Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI do OrcaRouter na URL base https://api.orcarouter.ai/v1. Use o endpoint padrão de chat completions da OpenAI com o parâmetro model definido como "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Sua chave de API (obtida do OrcaRouter) é enviada no cabeçalho Authorization como token Bearer. Exemplo usando Python e a biblioteca 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"}] ) O formato da resposta corresponde à estrutura ChatCompletion da OpenAI. O streaming é suportado definindo stream=True.
Todos os parâmetros padrão do OpenAI Chat Completion são suportados, incluindo: model (obrigatório), messages (array de objetos de mensagem), max_tokens (até 128.000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop e stream. Para entradas multimodais, você pode incluir URLs de imagem ou arquivo no conteúdo da mensagem usando a estrutura padrão de partes de conteúdo do OpenAI (por exemplo, content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). O modelo também suporta o parâmetro max_completion_tokens se desejar limitar a saída. Observe que a janela de contexto inclui tanto tokens de entrada quanto de saída, portanto, garanta que o total de tokens (entrada + saída) não exceda 400.000. A API retornará erros se os limites forem excedidos.
Se você atualmente usa a API da OpenAI diretamente, migrar para o OrcaRouter requer apenas alterar a URL base e a chave de API. Substitua openai.api_base de "https://api.openai.com/v1" para "https://api.orcarouter.ai/v1" e use sua chave de API do OrcaRouter. Mantenha todo o resto do código igual, incluindo nomes de modelos (por exemplo, "openai/gpt-5.2-2025-12-11") e formatos de requisição. A estrutura da resposta é idêntica. Teste com uma única requisição para verificar a conectividade. O OrcaRouter não adiciona latência além da fornecida pelo provedor, e os preços são transparentes (sem margem de lucro). Para usuários que precisam alternar modelos, o mesmo endpoint funciona para todos os modelos disponíveis no OrcaRouter.
A autenticação é feita por meio de uma chave de API enviada no cabeçalho Authorization: "Bearer <your-api-key>". Você obtém uma chave de API criando uma conta no OrcaRouter e gerando uma chave a partir do painel. Não há um ID de cliente ou segredo separado; apenas a chave de API é suficiente. A chave deve ser mantida segura e não exposta no código do lado do cliente. Para aplicações do lado do servidor, armazene-a em variáveis de ambiente. Se precisar de várias chaves para diferentes equipes ou projetos, você pode criar várias chaves no painel. Todas as solicitações são cobradas na conta associada à chave. Limites de taxa e cotas de uso são aplicados por chave; consulte a documentação do OrcaRouter para obter detalhes.
Em comparação com os modelos anteriores GPT-4.0, o GPT-5.2-2025-12-11 oferece uma janela de contexto significativamente maior (400K vs tipicamente 32K ou 128K para GPT-4 Turbo), limite de saída mais alto (128K vs 8K-32K) e suporte a entrada multimodal (GPT-4 Turbo também suporta imagens, mas o GPT-5.2 adiciona entrada de arquivos). A pontuação AA Math de 99.0 é provavelmente muito maior que o desempenho típico do GPT-4.0 em benchmarks de matemática, que eram cerca de 70-80 em testes semelhantes. Os preços são diferentes: GPT-4 Turbo custava $10/$30 por 1M tokens, enquanto este modelo é mais barato para entrada ($1.75) mas mais caro para saída ($14). Para tarefas que exigem menos saída, o GPT-5.2 pode ser mais econômico no geral.
Modelos Claude da Anthropic também oferecem grandes janelas de contexto (por exemplo, Claude 3.5 Sonnet tem 200K). O Claude 3.5 Opus tem habilidades matemáticas comparáveis, mas não possui uma pontuação AA Math divulgada publicamente. O contexto de 400K do GPT-5.2 é o dobro da maioria dos modelos Claude, e sua saída de 128K também é maior que a saída típica de 4K-8K do Claude. Diferenças de preço: Claude 3.5 Sonnet custava $3/$15 por 1M tokens, enquanto GPT-5.2 custa $1.75/$14. Portanto, o GPT-5.2 é mais barato na entrada, mas similar na saída. Os modelos Claude têm fortes alinhamentos de segurança e são frequentemente preferidos para diálogo. A escolha depende dos requisitos específicos da tarefa, especialmente se você precisar de maior capacidade de saída ou desempenho matemático.
Modelos de código aberto como Llama 3.1 405B ou Mixtral 8x22B têm janelas de contexto menores (tipicamente 128K ou menos) e pontuações mais baixas em benchmarks de matemática. Por exemplo, Llama 3.1 405B atinge cerca de 85-90 em testes de matemática similares. Eles não conseguem igualar os 99.0 AA Math do GPT-5.2 nem sua entrada multimodal de arquivos. No entanto, modelos de código aberto podem ser auto-hospedados, oferecendo custos menores por token em escala, se você tiver hardware. O GPT-5.2 via OrcaRouter proporciona facilidade de uso, infraestrutura zero e preços sem margem. Para usuários que precisam de máxima precisão matemática, o modelo de código fechado é superior; para aqueles que priorizam controle de custos e privacidade de dados por meio de auto-hospedagem, o código aberto pode ser preferível.
Compatível com OpenAI — mantenha seu SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Entrada / 1M tokens | $1.75 |
| Saída / 1M tokens | $14.00 |
| Leitura de cache / 1M | $0.175 |
| Moeda | USD |
Estimativa com base no preço de tabela
Apenas uma estimativa — a contagem real de tokens depende do tokenizador do provedor.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11Abrir @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