OpenAI:s GPT-5.2 med 400K kontext, 128K utdata, 99.0 AA Math, prissatt till $1.75/$14 per 1M tokens via OrcaRouter.
OpenAI:s GPT-5.2-2025-12-11 är en stor språkmodell från GPT-5-serien, utgiven i december 2025. Den är utformad för att hantera utökade kontextlängder och multimodala indata, inklusive text, bilder…
Med ett kontextfönster på 400 000 token kan modellen bearbeta hela böcker, långa forskningsrapporter, omfattande kodbaser eller långa samtalshistoriker i en enda begäran. Detta möjliggör uppgifter som att sammanfatta en hel roman, analysera ett komplett juridiskt avtal eller upprätthålla sammanhängande dialog över hundratals turer. Den maximala utmatningen på 128 000 token gör att modellen kan generera omfattande innehåll, som att utarbeta en lång rapport eller producera ett stort kodblock. Denna utökade kontextkapacitet minskar behovet av chunking eller externt minne, vilket förenklar utvecklingsarbetsflöden för applikationer som förlitar sig på storskalig informationsbearbetning.
Modellen accepterar tre inmatningsmodaliteter: fil, bild och text. Det innebär att du kan tillhandahålla PDF-filer, kalkylblad eller andra filtyper som indata, samt bilder som diagram, skärmdumpar eller fotografier. Modellen bearbetar dessa tillsammans med textprompter, vilket möjliggör uppgifter som att förklara ett diagram, extrahera data från en bild eller sammanfatta ett skannat dokument. Medan den exakta token-kostnaden för bilder och filer beror på hur leverantören kodar dem, tillämpas prismodellen på den resulterande tokenanvändningen. Multimodal förmåga är särskilt användbar för applikationer som behöver integrera visuell information med naturligt språkresonemang.
Modellen utmärker sig i uppgifter som kräver djup matematisk resonemang, vilket återspeglas av dess 99,0 AA Math-poäng. Den är också väl lämpad för generering av långt innehåll, multimodal analys och komplex problemlösning. Bästa användningsområden inkluderar: akademisk forskning där artiklar innehåller omfattande ekvationer; mjukvaruutveckling där hela bibliotek måste förstås eller genereras; juridisk analys där dokument sträcker sig över hundratals sidor; och kundsupportchattbottar som behöver komma ihåg hela samtalshistoriker. Men för enklare eller kortare uppgifter kan en mindre och billigare modell vara mer kostnadseffektiv. Modellens styrkor är mest märkbara när dess stora sammanhang och resonemangsförmåga utnyttjas fullt ut.
Om ditt användningsfall innebär korta prompter, enkla frågor eller uppgifter som inte kräver djup matematisk resonemangsförmåga, kan en billigare modell vara mer lämplig. Till exempel, för grundläggande klassificering, kort textgenerering eller chatt med låg latens, kan en modell som GPT-4o-mini eller ett mindre alternativ med öppen källkod leverera acceptabla resultat till en bråkdel av kostnaden. Det höga utmatningspriset på $14.00 per 1M tokens gör modellen dyr för applikationer som genererar stora mängder text utan behov av den utökade kontexten eller matematiska styrkan. Utvärdera om din uppgift drar nytta av 400K kontext och 99.0 AA Math-prestanda innan du bestämmer dig för denna modell.
Toppresultatet för denna modell är 99.0 på AA Math-utvärderingen. AA Math är ett test utformat för att bedöma matematiska resonemangsförmågor på hög nivå, inklusive algebra, aritmetik, kalkyl och logisk problemlösning. En poäng på 99.0 indikerar att modellen kan lösa nästan alla presenterade matematiska problem korrekt, vilket placerar den bland de bäst presterande modellerna på denna specifika mätning. Även om detta riktmärke är en stark indikator på matematisk kompetens, är det inte ett heltäckande mått på övergripande intelligens eller lämplighet för alla uppgifter. Användare bör överväga ytterligare utvärdering inom sitt specifika område om matematisk prestanda är avgörande.
Latens och genomströmning beror på indatans storlek, den begärda utdatalängden och den aktuella trafiken på OrcaRouters API. Eftersom modellen är stor och stöder upp till 128 000 utdatatokens kan mycket långa genereringar ta betydande verklig tid. För korta svar (några hundra tokens) ligger latensen vanligtvis på några sekunder. Tjänsten offentliggör inte tokens-per-sekund-hastigheter per modell, men användare med höga genomströmningsbehov kan vilja testa med sina egna arbetsbelastningar. Strömmande svar (med stream-parametern) kan minska upplevd latens för interaktiva applikationer. Modellen nås via samma OpenAI-kompatibla slutpunkt, så latensegenskaperna liknar andra modeller som betjänas genom OrcaRouter.
Modellens främsta styrka är matematiskt resonemang, vilket bekräftas av dess AA Math-poäng på 99.0. Den uppvisar också starka förmågor att bearbeta mycket långa sammanhang (upp till 400K tokens) och generera stora utdata (upp till 128K tokens). Dess stöd för multimodal indata gör att den kan resonera över bilder och filer, vilket gör den mångsidig för dataanalys och dokumentförståelse. För uppgifter som kräver att syntetisera information över långa dokument eller utföra komplex analytisk resonemang är denna modell sannolikt bättre än mindre alternativ. Dessutom innebär nollpåslagsprissättningen via OrcaRouter att du betalar leverantörens taxa utan extra avgifter.
Trots sina styrkor har modellen begränsningar. Den höga kostnaden per utmatningstoken ($14.00 per 1M tokens) kan snabbt ackumuleras för applikationer som genererar stora textvolymer. Dess prestanda på icke-matematiska resonemangsuppgifter kanske inte är proportionellt bättre än billigare alternativ. Modellen kan också uppvisa typiska LLM-svagheter som hallucination, särskilt med obskyr eller mycket ny information. Bearbetning av multimodal indata kan medföra högre tokenanvändning än förväntat, beroende på hur bilder och filer tokeniseras. Slutligen är kontextfönstret på 400K tokens avsett för total indata; modellen kan fortfarande ha svårt med extremt långa beroenden inom detta fönster, även om den presterar väl överlag.
Prissättningen baseras på tokenanvändning: $1.75 per 1 miljon inmatningstoken och $14.00 per 1 miljon utmatningstoken. Detta är leverantörspriserna som förmedlas av OrcaRouter utan påslag. Inmatningstoken inkluderar text, bilder och filer som kodats av leverantören. Utmatningstoken genereras av modellen. Kostnaderna beräknas per begäran, och den totala räkningen är summan av kostnaderna för inmatnings- och utmatningstoken. Till exempel, en begäran med 10,000 inmatningstoken och 2,000 utmatningstoken skulle kosta ungefär $0.0000175 (inmatning) + $0.000028 (utmatning) = $0.0000455. Användare kan övervaka användningen via OrcaRouters loggnings- och faktureringsinstrumentpanel.
Utmatningspriset ($14.00 per 1M tokens) är åtta gånger högre än inmatningspriset ($1.75 per 1M tokens). Detta stämmer överens med leverantörens prissättningsstruktur för stora modeller och speglar beräkningskostnaden för autoregressiv generering. Att generera tokens sekventiellt kräver betydande GPU-minne och beräkningskraft, särskilt för modeller med 400K kontextfönster. För applikationer som kräver långa utdata kommer utdatakostnaden att dominera. Användare bör utforma promptar för att minimera utdatalängden där det är möjligt, eller överväga att cachelagra upprepade svar. OrcaRouter lägger inte till något påslag på dessa priser, så priset du ser är leverantörens pris.
Ja. Eftersom modellens utdatatokener är dyra är det värt att utvärdera om uppgiften verkligen behöver den höga matematiska noggrannheten eller den långa kontexten. För kortare eller enklare utdata kan en billigare modell vara tillräcklig. Dessutom kan användning av multimodala indata öka kostnaderna för indatatokener om bilder kodas till många tokens. Du kan minska kostnaderna genom att komprimera bilder eller använda textbaserade uppmaningar när det är möjligt. OrcaRouter erbjuder cachning för upprepade uppmaningar (om aktiverat), vilket kan minska kostnaderna för indatatokener för identiska eller liknande förfrågningar. Modellens prissättning är dock pay-as-you-go, utan rabatter för bulkförbrukning om inte leverantören inför dem.
OrcaRouter tillhandahåller en cachelagringsfunktion som kan minska kostnaderna för upprepade indatatokenar. När cachelagring är aktiverat kan identiska indataprefix lagras och återanvändas mellan förfrågningar, så du debiteras inte för att behandla samma tokenar igen. Detta är särskilt fördelaktigt för applikationer som ofta skickar samma systemprompter, few-shot-exempel eller stora kontextblock. Cacheminnet underhålls vanligtvis under en begränsad tid (t.ex. minuter till timmar). Användare kan konfigurera cachningsparametrar via API:et. De exakta besparingarna beror på upprepningsfrekvensen för dina indata. Observera att utdatatokenar aldrig cachas, eftersom de genereras per förfrågan.
Du anropar modellen via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API på bas-URL https://api.orcarouter.ai/v1. Använd standard OpenAI chatt-slutförseländpunkten med modellparametern inställd på "openai/gpt-5.2-2025-12-11". Din API-nyckel (erhållen från OrcaRouter) skickas i Authorization-huvudet som Bearer-token. Exempel med Python och OpenAI-biblioteket: 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"}] ) Svarsformatet matchar OpenAIs ChatCompletion-struktur. Streaming stöds genom att ställa in stream=True.
Alla standard OpenAI Chat Completion-parametrar stöds, inklusive: model (obligatorisk), messages (array av meddelandeobjekt), max_tokens (upp till 128 000), temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop och stream. För multimodala indata kan du inkludera bild- eller fil-URL:er i meddelandeinnehållet med den vanliga OpenAI content parts-strukturen (t.ex. content: [{"type":"image_url","image_url":{"url":"..."}}]). Modellen stöder även parametern max_completion_tokens om du vill begränsa utdata. Observera att kontextfönstret inkluderar både indata- och utdatatokens, så se till att totalt antal tokens (indata + utdata) inte överstiger 400 000. API:et returnerar fel om gränserna överskrids.
Om du för närvarande använder OpenAIs API direkt, kräver migrering till OrcaRouter endast att du ändrar bas-URL och API-nyckel. Ersätt openai.api_base från "https://api.openai.com/v1" till "https://api.orcarouter.ai/v1" och använd din OrcaRouter API-nyckel. Behåll all annan kod oförändrad, inklusive modellnamn (t.ex. "openai/gpt-5.2-2025-12-11") och förfrågningsformat. Svarsstrukturen är identisk. Testa med en enskild begäran för att verifiera anslutningen. OrcaRouter lägger inte till någon latens utöver vad leverantören levererar, och prissättningen är transparent (ingen påslag). För användare som behöver byta modell fungerar samma slutpunkt för alla modeller som finns tillgängliga på OrcaRouter.
Autentisering sker via API-nyckel som skickas i Authorization-huvudet: "Bearer <your-api-key>". Du får en API-nyckel genom att skapa ett konto på OrcaRouter och generera en nyckel från instrumentpanelen. Det finns ingen separat klient-ID eller hemlighet; enbart API-nyckeln räcker. Nyckeln bör förvaras säkert och inte exponeras i klientsidans kod. För serverapplikationer lagrar du den i miljövariabler. Om du behöver flera nycklar för olika team eller projekt kan du skapa flera nycklar i instrumentpanelen. Alla förfrågningar debiteras kontot som är kopplat till nyckeln. Hastighetsbegränsningar och användningskvoter tillämpas per nyckel; se OrcaRouters dokumentation för detaljer.
Jämfört med tidigare GPT-4.0-modeller erbjuder GPT-5.2-2025-12-11 ett betydligt större kontextfönster (400K jämfört med typiskt 32K eller 128K för GPT-4 Turbo), högre utdatagräns (128K jämfört med 8K-32K) samt stöd för multimodal inmatning (GPT-4 Turbo stöder även bilder, men GPT-5.2 lägger till filinmatning). AA Math-poängen på 99,0 är sannolikt mycket högre än GPT-4.0:s typiska prestanda på matematikbenchmarks, som låg omkring 70–80 på liknande tester. Prissättningen är annorlunda: GPT-4 Turbo kostade $10/$30 per 1M tokens, medan denna modell är billigare för inmatning ($1,75) men dyrare för utdata ($14). För uppgifter som kräver mindre utdata kan GPT-5.2 vara mer kostnadseffektiv totalt sett.
Claude-modeller från Anthropic erbjuder också stora kontextfönster (t.ex. Claude 3.5 Sonnet har 200K). Claude 3.5 Opus har jämförbara matematiska förmågor men ingen offentligt rapporterad AA Math-poäng. GPT-5.2:s 400K-kontext är dubbelt så stor som de flesta Claude-modellers, och dess 128K-utdata är också större än Claudes typiska 4K-8K-utdata. Prisskillnader: Claude 3.5 Sonnet kostade $3/$15 per 1M tokens, medan GPT-5.2 är $1.75/$14. Så GPT-5.2 är billigare på input men liknande på output. Claude-modeller har starka säkerhetsanpassningar och föredras ofta för dialog. Valet beror på specifika uppgiftskrav, särskilt om du behöver den högre utdatakapaciteten eller matematikprestandan.
Modeller med öppen källkod som Llama 3.1 405B eller Mixtral 8x22B har mindre kontextfönster (vanligtvis 128K eller mindre) och lägre poäng på matematiska riktmärken. Till exempel får Llama 3.1 405B runt 85–90 på liknande matteprov. De kan inte matcha GPT-5.2:s 99,0 AA Math eller dess multimodala filinmatning. Däremot kan modeller med öppen källkod självhostas, vilket ger lägre kostnad per token i stor skala om du har egen hårdvara. GPT-5.2 via OrcaRouter erbjuder användarvänlighet, noll infrastruktur och prissättning utan påslag. För användare som behöver maximal matematisk noggrannhet är den slutna modellen överlägsen; för dem som prioriterar kostnadskontroll och dataintegritet via självhostning kan öppen källkod vara att föredra.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key=os.environ["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| 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.
Vad utvecklare säger den här veckan
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-2025-12-11Öppna @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