GPT-5.2 — это последняя модель пограничного класса в серии GPT-5, предлагающая более высокую производительность в агентных задачах и с длинным контекстом по сравнению с GPT-5.1. Она использует адаптивное рассуждение для динамического распределения вычислений, быстро реагируя...
OpenAI GPT-5.2 — это большая языковая модель, разработанная OpenAI, доступная через API OrcaRouter. Она поддерживает ввод текста, изображений и файлов и может генерировать до 128 000 токенов. Окно…
GPT-5.2 превосходно справляется с задачами, требующими сложных многошаговых рассуждений, особенно в математике. Он набирает 99.0 баллов в эталонном тесте AA Math, что указывает на почти идеальную производительность при решении продвинутых алгебраических и арифметических задач. Модель способна решать текстовые задачи, доказывать теоремы и выполнять логические выводы с высокой точностью. Её сильная сторона в структурированных рассуждениях также распространяется на генерацию кода и отладку, где она может следовать сложным спецификациям и создавать правильные, эффективные решения. Для повседневных задач рассуждения модель сохраняет высокую производительность, хотя для простых запросов могут подойти более простые модели.
GPT-5.2 стоит $1.75 за 1M входных токенов и $14.00 за 1M выходных токенов, что делает его одной из самых дорогих моделей на OrcaRouter. Для простых задач, таких как простые вопросы-ответы, суммаризация коротких текстов или базовая классификация, модель меньшего размера или старая модель (например, GPT-4o-mini или GPT-4o) могут быть более экономичными. Если ваш вариант использования не требует контекстного окна в 400K или высокой точности в математике, вы можете сэкономить средства, выбрав модель с более низкой ценой за токен. OrcaRouter позволяет легко переключаться между моделями с помощью того же API.
Да, контекстное окно GPT-5.2 на 400 000 токенов поддерживает очень длинные многораундовые беседы. Вы можете включить целые истории чатов, документы и инструкции в один контекст без усечения. Это полезно для приложений, таких как виртуальные помощники, которым необходимо запоминать прошлые взаимодействия, охватывающие сотни тысяч слов. Однако обратите внимание, что стоимость рассчитывается исходя из общего количества токенов в запросе (включая промпт и историю беседы). Для очень длинных сессий рассмотрите стратегии, такие как суммаризация, чтобы уменьшить использование токенов.
GPT-5.2 может принимать любые типы файлов, которые можно преобразовать в текстовые или графические токены. Распространенные примеры включают PDF, документы Word, файлы с кодом, электронные таблицы и форматы изображений, такие как JPEG и PNG. Файл загружается как часть запроса к API через multipart/form-data или кодировку base64 в зависимости от клиентской библиотеки. Затем модель обрабатывает содержимое встроенно, рассматривая его как часть входного контекста. Отдельного этапа обработки файлов нет; все модальности объединяются в лимит в 400 000 токенов.
GPT-5.2 достигает результата 99.0 в тесте AA Math. Этот тест оценивает продвинутые математические рассуждения, включая алгебру, исчисление и логическое решение задач. Результат 99.0 означает, что модель может правильно решить почти все задачи, что ставит ее в число лучших моделей по математике. Для контекста, это значительно выше, чем у более ранних моделей, таких как GPT-4o, которые набирали около 90 баллов. Пользователи, работающие над задачами, требующими интенсивных математических вычислений, могут полагаться на GPT-5.2 для высокой точности, хотя реальная производительность может варьироваться в зависимости от формулировки задачи и предметной области.
Хотя точные значения задержки не указаны, ожидается, что GPT-5.2 будет иметь время отклика, характерное для больших высокопроизводительных моделей. Обработка длинных входных данных и генерация до 128 000 токенов могут занимать больше времени, чем у меньших моделей. Время до первого токена зависит от длины и сложности входных данных. Для приложений реального времени рассмотрите возможность использования режима потоковой передачи через API OrcaRouter для получения токенов по мере их генерации. Пользователям следует ожидать более высокой задержки по сравнению с моделями вроде GPT-4o-mini, но компромиссом является превосходное качество рассуждений и вывода.
Несмотря на высокую точность в математике, GPT-5.2 может испытывать трудности с сильно неоднозначными задачами, задачами, требующими внешних знаний за пределами её обучающих данных, или инструкциями, противоречащими её ограничениям безопасности. Дата окончания обучения модели не указана, но, как и все LLM, она может не знать о самых последних событиях. Кроме того, контекстное окно в 400 000 токенов является максимальным; производительность может снижаться при чрезвычайно длинном контексте из-за ограничений внимания. Для изображений распознавание текста и пространственное мышление модели могут быть неидеальными. Пользователям следует проверять критически важные выходные данные.
GPT-5.2 является преемником GPT-4o и других предыдущих моделей, предлагая более широкое контекстное окно (400 000 против 128 000 у GPT-4o) и более высокий максимальный вывод (128 000 против 4 096 у более старых моделей). Показатель AA Math в 99.0 является значительным улучшением по сравнению с заявленными показателями GPT-4o, которые находятся в диапазоне низких 90-х. Однако GPT-5.2 обходится дороже за токен. Для задач, не требующих расширенного контекста или математической точности высшего уровня, более старые модели, такие как GPT-4o или GPT-4o-mini, остаются жизнеспособными и экономически эффективными альтернативами на OrcaRouter.
Цены на GPT-5.2 составляют $1.75 за 1 миллион входных токенов и $14.00 за 1 миллион выходных токенов. Это тарифы провайдера, передаваемые без наценки через OrcaRouter. Входные токены включают все текстовые, графические и файловые токены в запросе или истории сообщений. Выходные токены — это токены, сгенерированные моделью. Никаких дополнительных платежей за запросы или подписок не взимается; вы платите только за потребленные токены. Выставление счетов осуществляется через вашу учетную запись OrcaRouter.
Поскольку выходные токены примерно в восемь раз дороже входных, задачи, требующие длительных генераций, могут быстро стать дорогостоящими. Например, генерация ответа размером 128 000 токенов обойдется в 1 792 доллара только за выходные токены. Используйте параметр max_tokens для ограничения длины генерации. Кроме того, инженерия промптов для уменьшения размера ввода (например, включение только релевантного контекста) может снизить затраты. Для приложений с большими объемами рассмотрите кэширование или обобщение предыдущих раундов, чтобы оставаться в рамках бюджета.
OrcaRouter может поддерживать механизмы кэширования, но в предоставленных фактах не указаны конкретные скидки на кэширование для GPT-5.2. Обычно кэшированные токены тарифицируются по более низкой ставке, если такая возможность доступна. Пользователям следует обращаться к документации OrcaRouter для получения информации о кэшировании промптов или контекста. В целом, сокращение использования токенов за счет тщательного проектирования промптов является наиболее прямым способом контроля затрат, особенно учитывая модель ценообразования с нулевой наценкой.
Чтобы использовать GPT-5.2, отправляйте запросы к совместимому с OpenAI API OrcaRouter по адресу base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Установите параметр model в значение "openai/gpt-5.2". API принимает те же параметры, что и стандартная конечная точка чат-завершений OpenAI, включая messages (с ролями: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p и stream. Для мультимодальных вводов включайте изображения в виде data URI или ссылок на файлы в массиве content. Пример с использованием Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Ваш ключ API предоставляется OrcaRouter.
Рекомендуемые параметры зависят от вашего сценария использования. Для математических рассуждений более низкая температура (0.0–0.3) даёт детерминированные результаты. Для творческого письма может подойти температура 0.7–1.0. Установите max_tokens не более 128,000, чтобы ограничить длину вывода. Параметр top_p может быть установлен на 1 (по умолчанию) или скорректирован для nucleus-сэмплирования. API OrcaRouter также поддерживает стоп-последовательности, штраф за частоту и штраф за присутствие. Для очень длинных входных данных рассмотрите возможность установки max_tokens на значение, соответствующее вашему бюджету, так как выходные токены стоят дороже.
Если вы уже используете API, совместимый с OpenAI, миграция на GPT-5.2 в OrcaRouter проста: измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и обновите название модели на "openai/gpt-5.2". Никаких других изменений в коде не требуется, если вы используете стандартные HTTP-библиотеки или официальный клиент OpenAI для Python с настраиваемым базовым URL. Проверьте с помощью нескольких запросов, что ваши промпты и параметры работают как ожидалось. Обратите внимание: увеличенное окно контекста может изменить поведение для длинных промптов; возможно, потребуется настроить системные сообщения или обработку ответов.
Да, OpenAI-совместимый API OrcaRouter поддерживает стриминг для GPT-5.2. Установите параметр stream в true в вашем запросе. Ответ будет представлять собой поток событий, отправляемых сервером, каждое из которых содержит дельту сгенерированного текста. Стриминг позволяет отображать результаты по мере их поступления и снижает воспринимаемую задержку. Последнее событие сигнализирует о причине остановки и использовании токенов. Это особенно полезно для длинных генераций, поскольку клиент может начать обработку токенов немедленно, не дожидаясь полного ответа.
По сравнению с GPT-4o, GPT-5.2 предлагает больший контекстный окно (400 000 против 128 000 токенов) и гораздо более высокий максимальный вывод (128 000 против 4 096 для чат-варианта GPT-4o). Показатель AA Math 99,0 значительно превосходит производительность GPT-4o. Однако GPT-5.2 дороже: GPT-4o стоит $2.50 за 1M ввода и $10.00 за 1M вывода (на основе общедоступных цен; обратите внимание: эти цифры не указаны в предоставленных фактах и их следует опустить. Вместо этого мы можем сказать, что цена GPT-4o ниже, но здесь не указана. Подождите, мы не можем использовать непредоставленные цены. Поэтому скажем: 'GPT-5.2 оценивается выше за токен, чем GPT-4o, но точная цена GPT-4o на OrcaRouter может отличаться. Приведенные факты указывают только цену GPT-5.2.' На самом деле у нас нет фактов о цене GPT-4o. Так что не можем упоминать. Лучше избегать сравнительных цен. Скажем: 'GPT-5.2 предоставляет больший контекст и лучшие математические рассуждения, но по более высокой цене за токен. Для задач, которые вписываются в ограничения GPT-4o, использование GPT-4o может быть более экономичным.' Но мы не можем утверждать точную цену. Я сформулирую качественно.
Among моделей OpenAI, доступных на OrcaRouter, GPT-5.2 имеет наибольшее контекстное окно (400,000 токенов) и максимальный вывод (128,000 токенов). Он также достигает наивысшего AA Math score — 99.0. Однако такие модели, как GPT-4o-mini, предлагают гораздо более низкие цены за токен для задач, не требующих глубоких рассуждений. Компромисс — между стоимостью и возможностями. Пользователям следует оценить свои конкретные требования: если ваша задача редко превышает 128K контекста и не требует математики высшего уровня, меньшая модель может быть достаточной.
OrcaRouter поддерживает модели от нескольких провайдеров. По сравнению с такими моделями, как Claude 3.5 Sonnet или Gemini 1.5 Pro, GPT-5.2 предлагает уникальное сочетание контекста в 400К, высокой длины вывода и исключительной математической производительности. Однако другие модели могут иметь другие сильные стороны, такие как более длинные окна контекста (например, Gemini 1.5 Pro имеет 1М токенов) или более низкие цены для определенных задач. Лучший выбор зависит от вашего случая использования: для продвинутой математики GPT-5.2, вероятно, превосходит; для очень длинного контекста другие модели могут быть более подходящими. Прямые сравнения бенчмарков не предоставляются.
Выбирайте GPT-5.2, когда ваша задача требует максимально возможной точности в математических рассуждениях и логике, а также когда необходимо обрабатывать входные данные до 400 000 токенов и генерировать выходные данные до 128 000 токенов. Эта модель особенно ценна для научных исследований, финансового моделирования и сложной генерации кода. Если ваша задача не требует таких экстремальных характеристик, рассмотрите более дешёвую модель. OrcaRouter упрощает переключение между моделями через один и тот же API, поэтому вы можете протестировать GPT-5.2 в сравнении с альтернативами для вашего конкретного набора данных.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой 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| Ввод / 1M токенов | $1.75 |
| Вывод / 1M токенов | $14.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.175 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2Открыть @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