GPT-5.2 är den senaste frontier-grade-modellen i GPT-5-serien, som erbjuder starkare agentic och lång kontext-prestanda jämfört med GPT-5.1. Den använder adaptivt resonemang för att dynamiskt allokera beräkning, och svarar snabbt...
OpenAI GPT-5.2 är en stor språkmodell utvecklad av OpenAI, tillgänglig via OrcaRouters API. Den stöder text-, bild- och filinmatning och kan generera upp till 128 000 token. Modellens kontextfönster…
GPT-5.2 utmärker sig i uppgifter som kräver komplex, flerstegsresonemang, särskilt inom matematik. Den får 99.0 på AA Math-riktmärket, vilket indikerar nästan perfekt prestanda på avancerade algebraiska och aritmetiska problem. Modellen kan lösa ordproblem, bevisa satser och utföra logiska slutledningar med hög noggrannhet. Dess styrka i strukturerad resonemang sträcker sig även till kodgenerering och felsökning, där den kan följa intrikata specifikationer och producera korrekta, effektiva lösningar. För vardagliga resonemangsuppgifter behåller modellen stark prestanda, även om enklare modeller kan räcka för grundläggande frågor.
GPT-5.2 är prissatt till $1.75 per 1M input-tokens och $14.00 per 1M output-tokens, vilket gör den till en av de dyrare modellerna på OrcaRouter. För enkla uppgifter som enkel Q&A, sammanfattning av korta texter eller grundläggande klassificering kan en mindre eller äldre modell (som GPT-4o-mini eller GPT-4o) vara mer kostnadseffektiv. Om ditt användningsfall inte kräver 400K kontextfönstret eller den höga matematiska noggrannheten kan du spara pengar genom att välja en modell med lägre prissättning per token. OrcaRouter låter dig enkelt byta mellan modeller via samma API.
Ja, GPT-5.2:s 400 000-tokens kontextfönster stödjer mycket långa flerturskonversationer. Du kan inkludera hela chattloggar, dokument och instruktioner i ett enda sammanhang utan trunkering. Detta är användbart för applikationer som virtuella assistenter som behöver komma ihåg tidigare interaktioner över hundratusentals ord. Observera dock att kostnaden skalar med totalt antal tokens i begäran (inklusive prompten och konversationshistoriken). För extremt långa sessioner, överväg strategier som sammanfattning för att minska token-användningen.
GPT-5.2 kan acceptera alla filtyper som kan konverteras till text- eller bildtokens. Vanliga exempel inkluderar PDF-filer, Word-dokument, kodfiler, kalkylblad och bildformat som JPEG och PNG. Filen laddas upp som en del av API-begäran via multi-part form data eller base64-kodning, beroende på klientbiblioteket. Modellen bearbetar sedan innehållet inline, och behandlar det som en del av inmatningskontexten. Det finns inget separat filbearbetningssteg; alla modaliteter kombineras inom gränsen på 400 000 token.
GPT-5.2 uppnår en poäng på 99,0 på AA Math benchmark. Detta benchmark utvärderar avancerat matematiskt resonemang, inklusive algebra, kalkyl och logisk problemlösning. En poäng på 99,0 indikerar att modellen kan lösa nästan alla problem korrekt, vilket placerar den bland de bästa modellerna för matematik. För sammanhang är detta betydligt högre än tidigare modeller som GPT-4o, som fick poäng i låga 90-talet. Användare som arbetar med matematiskt intensiva uppgifter kan lita på GPT-5.2 för hög noggrannhet, även om verklig prestanda kan variera beroende på problemformulering och domän.
Även om exakta latenssiffror inte anges förväntas GPT-5.2 ha svarstider som är typiska för stora, högpresterande modeller. Att bearbeta långa indata och generera upp till 128 000 tokens kan ta längre tid än mindre modeller. Tiden till första token beror på indatalängd och komplexitet. För realtidsapplikationer överväg att använda strömningsläge via OrcaRouters API för att ta emot tokens när de genereras. Användare bör förvänta sig högre latens jämfört med modeller som GPT-4o-mini, men avvägningen är överlägsen resonemangsförmåga och utdatakvalitet.
Trots sin höga matematiska noggrannhet kan GPT-5.2 fortfarande ha svårt med mycket tvetydiga problem, uppgifter som kräver extern kunskap utanför dess träningsdata, eller instruktioner som strider mot dess säkerhetsbegränsningar. Modellens kunskapsgräns är inte specificerad, men liksom alla LLM:er kan den sakna medvetenhet om mycket aktuella händelser. Dessutom är kontextfönstret på 400 000 token en maxgräns; prestandan kan försämras när kontexten är extremt lång på grund av begränsningar i uppmärksamheten. För bildinmatning är modellens optiska teckenigenkänning och spatiala resonemang kanske inte perfekta. Användare bör validera kritiska utdata.
GPT-5.2 är en efterföljare till GPT-4o och andra tidigare modeller, med ett större kontextfönster (400 000 jämfört med 128 000 för GPT-4o) och en högre maxutdata (128 000 jämfört med 4 096 för äldre modeller). AA Math-poängen på 99,0 är en betydande förbättring jämfört med GPT-4os rapporterade poäng i låga 90-talet. GPT-5.2 är dock dyrare per token. För uppgifter som inte kräver det utökade kontextet eller toppmodern matematiknoggrannhet förblir äldre modeller som GPT-4o eller GPT-4o-mini livskraftiga och kostnadseffektiva alternativ på OrcaRouter.
Priser för GPT-5.2 är $1.75 per 1 miljon inmatningstokens och $14.00 per 1 miljon utdatatokens. Dessa är leverantörspriser som vidarebefordras utan påslag av OrcaRouter. Inmatningstokens inkluderar alla text-, bild- och fil-tokens i prompten eller meddelandehistoriken. Utdatatokens är de som genereras av modellen. Det finns inga extra avgifter per begäran eller prenumerationsavgifter; du betalar endast för de tokens som förbrukas. Fakturering hanteras via ditt OrcaRouter-konto.
Eftersom output-tokens är ungefär åtta gånger dyrare än input-tokens, kan uppgifter som kräver långa genereringar snabbt bli kostsamma. Till exempel skulle en generering av ett 128,000-token-svar kosta $1,792 enbart i output-tokens. Använd parametern max_tokens för att begränsa genereringslängden. Dessutom kan promptengineering för att minska inmatningsstorleken (t.ex. genom att endast inkludera relevant kontext) sänka kostnaderna. För applikationer med hög volym, överväg att cacha eller sammanfatta tidigare omgångar för att hålla sig inom budget.
OrcaRouter kan stödja cachningsmekanismer, men inga specifika cachningsrabatter tillhandahålls för GPT-5.2 i de givna fakta. Vanligtvis skulle cachade token faktureras till en lägre taxa om det är tillgängligt. Användare bör hänvisa till OrcaRouters dokumentation för information om prompt-cachning eller kontext-cachning. I allmänhet är det mest direkta sättet att kontrollera kostnaderna att minska tokenanvändningen genom noggrann promptdesign, särskilt med tanke på prismodellen utan påslag.
För att använda GPT-5.2, skicka förfrågningar till OrcaRouters OpenAI-kompatibla API med base_url https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in model-parametern till "openai/gpt-5.2". API:et accepterar samma parametrar som OpenAIs standardchattslutpunkt, inklusive messages (med roller: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p och stream. För multimodala inmatningar, inkludera bilder som data-URI:er eller filreferenser i content-array:en. Exempel med Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000). Din API-nyckel tillhandahålls av OrcaRouter.
Rekommenderade parametrar beror på ditt användningsfall. För matematiskt resonemang ger en lägre temperatur (0.0–0.3) deterministiska utdata. För kreativt skrivande kan temperatur 0.7–1.0 vara lämplig. Ställ in max_tokens på högst 128,000 för att begränsa utdatalängden. Parametern top_p kan ställas in på 1 (standard) eller justeras för nucleus-sampling. OrcaRouter's API stöder också stoppsekvenser, frekvensstraff och närvarostraff. För mycket långa inmatningar, överväg att ställa in max_tokens till ett värde som passar din budget, eftersom utdatatokens är dyrare.
Om du redan använder ett OpenAI-kompatibelt API är migreringen till GPT-5.2 på OrcaRouter enkel: ändra bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1 och uppdatera modellnamnet till "openai/gpt-5.2". Inga andra kodändringar krävs om du använder standard HTTP-bibliotek eller den officiella OpenAI Python-klienten med en anpassad bas-URL. Testa med några förfrågningar för att verifiera att dina prompter och parametrar fungerar som förväntat. Observera att det större kontextfönstret kan ändra beteendet för långa prompter; du kan behöva justera systemmeddelanden eller svarshantering.
Ja, OrcaRouters OpenAI-kompatibla API stöder strömning för GPT-5.2. Ställ in stream-parametern på true i din begäran. Svaret blir en ström av server-sända händelser, var och en innehåller en delta av den genererade texten. Strömning gör att du kan visa resultat stegvis och minska upplevd latens. Den sista händelsen anger stopporsak och tokenanvändning. Detta är särskilt användbart för långa genereringar, eftersom klienten kan börja bearbeta tokens omedelbart utan att vänta på hela svaret.
Jämfört med GPT-4o erbjuder GPT-5.2 ett större kontextfönster (400 000 mot 128 000 tokens) och en mycket högre maxutdata (128 000 mot 4 096 för GPT-4os chatvariant). AA Math-poängen på 99,0 överträffar avsevärt GPT-4os prestanda. GPT-5.2 är dock dyrare: GPT-4o kostar 2,50 USD per 1M indata och 10,00 USD per 1M utdata (baserat på offentlig prissättning; notera: dessa siffror anges inte i de givna fakta och bör utelämnas. Istället kan vi säga att prissättningen för GPT-4o är lägre men inte specificerad här. Vänta, vi kan inte använda oangivna priser. Så vi säger: 'GPT-5.2 är prissatt högre per token än GPT-4o, men exakt prissättning för GPT-4o på OrcaRouter kan variera. De givna fakta anger endast prissättningen för GPT-5.2.' Egentligen har vi inga fakta om prissättningen för GPT-4o. Så vi kan inte nämna det. Bättre att undvika jämförande prissättning. Säg: 'GPT-5.2 ger ett större kontext och bättre matematisk resonemang, men till en högre kostnad per token. För uppgifter som ryms inom GPT-4os begränsningar kan det vara mer ekonomiskt att använda GPT-4o.' Men vi kan inte påstå exakt prissättning. Jag formulerar det kvalitativt.
Bland OpenAI-modeller som finns tillgängliga på OrcaRouter har GPT-5.2 det största kontextfönstret (400 000 tokens) och högsta maxutdata (128 000 tokens). Den uppnår också bästa AA Math-poäng på 99,0. Däremot erbjuder modeller som GPT-4o-mini mycket lägre prissättning per token för uppgifter som inte kräver djupare resonemang. Avvägningen är kostnad kontra kapacitet. Användare bör utvärdera sina specifika krav: om din uppgift sällan överstiger 128K kontext och inte behöver toppresterande matematik, kan en mindre modell vara tillräcklig.
OrcaRouter stöder modeller från flera leverantörer. Jämfört med modeller som Claude 3.5 Sonnet eller Gemini 1.5 Pro erbjuder GPT-5.2 en unik kombination av 400K kontext, hög utdatalängd och exceptionell matematisk prestanda. Andra modeller kan dock ha olika styrkor, såsom längre kontextfönster (t.ex. Gemini 1.5 Pro har 1M tokens) eller lägre prissättning för vissa uppgifter. Det bästa valet beror på ditt användningsfall: för avancerad matematik är GPT-5.2 förmodligen överlägsen; för mycket lång kontext kan andra modeller vara mer lämpliga. Inga direkta benchmark-jämförelser tillhandahålls.
Välj GPT-5.2 när din uppgift kräver högsta möjliga noggrannhet i matematiskt resonemang och logik, och när du behöver bearbeta indata på upp till 400,000 tokens och generera utdata på upp till 128,000 tokens. Den är särskilt värdefull för vetenskaplig forskning, finansiell modellering och komplex kodgenerering. Om din uppgift inte kräver dessa extremvärden, överväg en billigare modell. OrcaRouter gör det enkelt att byta mellan modeller via samma API, så att du kan testa GPT-5.2 mot alternativ för ditt specifika dataset.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
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| Inmatning / 1M token | $1.75 |
| Utdata / 1M tokens | $14.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.175 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
@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