OpenAI GPT-5.2 chattmodell för avancerat resonemang, text & bildinmatning, 99,0 AA mattepoäng, åtkomlig via OrcaRouter.
openai/gpt-5.2-chat-latest är en version av OpenAIs GPT-modellserie som fokuserar på chattoptimerad prestanda med utökad utdatakapacitet. Den tar emot text- och bildinmatningar, vilket möjliggör…
Modellens framstående förmåga är dess starka prestanda inom matematiskt resonemang, vilket indikeras av dess AA Math benchmark-poäng på 99,0. Den kan förstå och generera komplexa matematiska härledningar, lösa ekvationer och resonera kring abstrakta problem. Dessutom bearbetar den både text- och bildinmatningar, vilket gör att den kan analysera diagram, grafer och fotografier tillsammans med text. Den stora utdatagränsen på 16 384 tokens gör det möjligt för modellen att producera omfattande förklaringar, flerstegslösningar eller utökade dialoger. Den behåller konversationskontext över långa interaktioner, även om den exakta kontextrutan inte specificeras i den angivna informationen.
Du bör välja openai/gpt-5.2-chat-latest när din uppgift kräver hög noggrannhet i resonemang, särskilt för matematik eller logiskt tunga domäner. Om ditt arbetsflöde innefattar tolkning av bilder som innehåller numerisk data eller diagram, tillför denna modells multimodala kapacitet värde. Det är också att föredra när svaret kräver en lång utdata (nära 16 384 tokens) eller när du behöver minimera fel i komplexa flerstegsprocesser. För enkla uppgifter som sammanfattning, översättning eller avslappnad konversation kan en billigare modell (t.ex. GPT-4o mini eller Claude Haiku) vara tillräcklig och mer kostnadseffektiv.
openai/gpt-5.2-chat-latest kan acceptera bilder som indata tillsammans med text. Vanliga användningsfall inkluderar: extrahera information från skannade dokument, lösa geometriproblem från diagram, tolka grafer och plotter, beskriva bilder och utföra visuell frågebesvarande. Modellen integrerar bildförståelse med textuell resonemang, vilket gör att den till exempel kan läsa ett diagram och beräkna trender. Men för uppgifter som kräver extremt högupplöst bildanalys (t.ex. medicinsk bildbehandling) kan specialiserade visionsmodeller vara mer lämpliga. Exakta gränser för bildfilstorlek eller upplösning anges inte här.
Medan openai/gpt-5.2-chat-latest utmärker sig i matematiskt resonemang, är dess prestanda på andra riktmärken (t.ex., allmän kunskap, kodning, resonemang) inte specificerad i de angivna fakta. Användare bör utvärdera det mot sina specifika behov. Modellen stöder inte ljud- eller videoinmatningar. Utmatningen är begränsad till 16,384 tokens, vilket kan vara begränsande för generering av extremt långa dokument. Dessutom, eftersom kontextfönstret inte är känt, kan den vara olämplig för uppgifter som kräver mycket lång kontextbehållning. Liksom alla språkmodeller kan den producera troliga men felaktiga uppgifter, så verifiering rekommenderas.
AA Math benchmark (Advanced Arithmetic and Algebra) bedömer en modells förmåga att lösa matematiska problem på gymnasienivå till tidig högskolenivå. En poäng på 99.0 indikerar att openai/gpt-5.2-chat-latest löste 99% av problemen korrekt, vilket placerar den bland de bäst presterande modellerna för matematiskt resonemang. Detta är relevant för tillämpningar där noggrannhet i matematik är avgörande, såsom automatisk rättning, handledning eller vetenskaplig beräkning. Denna enskilda benchmark speglar dock inte prestanda inom andra områden som kreativt skrivande, kodgenerering eller sunt förnuft.
Latency för openai/gpt-5.2-chat-latest anges inte explicit i tillgängliga fakta. I allmänhet beror latenstiden på inmatningslängden, utmatningslängden och den aktuella belastningen på OpenAIs infrastruktur. På OrcaRouter dirigeras förfrågningar till leverantören och svarstiderna liknar dem vid direkt användning av OpenAI. Användare bör förvänta sig längre latens för större utdata (upp till 16 384 tokens) och bildinmatningar, eftersom bearbetning av bilder innebär extra beräkningskostnad. För realtidsapplikationer, överväg att använda mindre modeller eller kortare utdatabegränsningar för att minska väntetiderna.
Modellens styrka är dess enastående matematiska resonemangsförmåga (99.0 AA Math). Den hanterar även multimodala indata och producerar långa utdata. Dock, utan ytterligare benchmarkpoäng, kan vi inte jämföra dess prestanda inom områden som kodning (t.ex. HumanEval), språkförståelse (t.ex. MMLU) eller översättning. Den kan vara mindre kapabel än specialiserade modeller inom dessa områden. Dessutom dokumenteras inte modellens beteende vid adversariella eller tvetydiga frågor här. Användare bör testa modellen noggrant på sina egna dataset före driftsättning.
De angivna fakta innehåller endast AA Math-poängen 99,0. För sammanhang har toppmodeller som o1 och GPT-4o också visat höga poäng på matematikprestandatest, men direkta jämförelser är inte möjliga utan deras AA Math-poäng. Modellen är sannolikt i toppskiktet för matematiskt resonemang. Men modeller som Claude Opus kan utmärka sig inom kreativt skrivande, och Gemini kan erbjuda bättre multimodalt integration. Avsaknaden av en siffra för kontextfönster gör det svårt att jämföra vid långa kontextuppgifter. Användare bör konsultera tredjeparts topplistor för en bredare jämförelse.
Prissättningen baseras på tokenanvändning, debiteras till OpenAIs leverantörspris utan påslag på OrcaRouter. Inmatningstokens kostar $1,75 per 1 miljon tokens. Utmatningstokens kostar $14,00 per 1 miljon tokens. Både inmatning och utmatning räknas separat. Bildinmatningstokens beräknas vanligtvis baserat på bildupplösning; se OpenAIs dokumentation för exakt tokenisering. Det tillkommer inga extra avgifter för att använda OrcaRouter – du betalar leverantörens pris direkt. Betalningar kan göras via OrcaRouter-plattformen.
Med $1,75/1M indata och $14/1M utdata är denna modell dyrare än lättviktsmodeller som GPT-4o mini ($0,15/$0,60 per 1M) men billigare än vissa premiummodeller som o1 ($15/$60). Avvägningen i kostnad beror på användningsvolym. För högprecision matematikuppgifter kan den högre kostnaden motiveras av minskade fel och omarbetning. För enkla uppgifter sparar en billigare modell pengar. Observera också att utdatatokens är 8 gånger dyrare än indatatokens, så att optimera utdatalängden (t.ex. med max_tokens) kan minska kostnaderna avsevärt.
De angivna fakta nämner inga cachningsfunktioner för openai/gpt-5.2-chat-latest på OrcaRouter. Däremot kan OrcaRouters plattform stödja andra kostnadsbesparande mekanismer, såsom användningsövervakning och budgetvarningar. Användare kan även implementera cachning på klientsidan av ofta återkommande svar. Eftersom OrcaRouter förmedlar leverantörens prissättning utan påslag, kommer de enda kostnadsbesparingarna från att välja rätt modell för varje förfrågan och begränsa tokenförbrukningen. För anpassad prissättning eller avtal, kontakta OrcaRouter direkt.
Bildinmatningar omvandlas till tokens av OpenAIs API. Kostnaden beror på bildupplösningen och detaljnivån. Standarddetaljer: en 512x512-bild kostar 85 tokens per bild (plus 170 tokens för text om låg upplösning används). Högupplösta bilder skalas först till 2048x2048 och delas sedan upp i 512x512-brickor, varje brickor kostar 170 tokens. Faktiska kostnader varierar. På OrcaRouter faktureras dessa tokens med samma inmatningsavgift på $1,75 per 1M tokens. Se alltid OpenAIs dokumentation för den exakta tokenberäkningsformeln för att uppskatta kostnader korrekt.
Använd det OpenAI-kompatibla klientbiblioteket (t.ex. Python openai-paketet) och ställ in bas-URL till https://api.orcarouter.ai/v1. Ställ in modellparametern till "openai/gpt-5.2-chat-latest". Autentisera med din OrcaRouter API-nyckel. Exempel i Python: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY") response = client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-chat-latest", messages=[{"role": "user", "content": "What is the derivative of x^2?"}]) Svarsformatet matchar OpenAI:s standard – ett completion-objekt med choices. Du kan även inkludera bildinnehåll i messages-arrayen med OpenAI:s format för multimodalt innehåll.
Alla standardparametrar för OpenAI-chattkomplettering stöds: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop, etc. För denna modell kan max_tokens vara upp till 16384. temperature rekommenderas mellan 0 och 2 för kreativa uppgifter; lägre värden (0–0.3) för deterministisk matematik. För bilindata, inkludera ett meddelande med "role": "user" och content som en array av text- och bilddelar. Se OpenAIs dokumentation för detaljerade parameterbeskrivningar. OrcaRouter skickar dessa parametrar oförändrade till OpenAI.
Migration innebär att ändra bas-URL och API-nyckel. Istället för https://api.openai.com/v1, använd https://api.orcarouter.ai/v1. Ersätt din OpenAI API-nyckel med en OrcaRouter API-nyckel. Behåll modell-ID som "openai/gpt-5.2-chat-latest" (notera leverantörsprefixet). Inga kodändringar krävs för förfrågningskroppen eller svarhanteringen, eftersom OrcaRouter använder identiskt format. Testa först med en liten förfrågan. OrcaRouter kan också erbjuda ytterligare funktioner som användningsanalys och kostnadsspårning i sin instrumentpanel.
Anropsgränserna för openai/gpt-5.2-chat-latest på OrcaRouter anges inte i de tillhandahållna faktauppgifterna. De beror sannolikt på din OrcaRouter-plan och OpenAIs kapacitet. Vanliga HTTP-statuskoder: 200 (lyckad), 400 (felaktig begäran), 401 (autentiseringsfel), 429 (för många anrop), 500 (serverfel). För felhantering, implementera omförsök med exponentiell backoff för övergående fel (429, 500). Övervaka tokenanvändning för att undvika oväntade kostnader. OrcaRouters API kan returnera detaljerade felmeddelanden i svarstexten för felsökning.
GPT-4o är en stark multimodal modell med breda kapabiliteter, men de angivna fakta inkluderar inte dess AA Math-poäng för direkt jämförelse. GPT-4o:s prissättning är $5.00/1M input och $15.00/1M output, vilket gör openai/gpt-5.2-chat-latest billigare för input ($1.75) och liknande för output ($14 vs $15). GPT-4o stöder upp till 128K kontext, medan denna modells kontextfönster inte specificeras. För mattespecifika uppgifter antyder AA Math-poängen 99.0 bättre prestanda än GPT-4o:s typiska matematikresultat, men en bredare utvärdering behövs.
o1 är en resonemangsfokuserad modell med medvetet steg-för-steg-tänkande. Dess prissättning är mycket högre: $15/1M input och $60/1M output. o1 presterar också högt på matematik (t.ex. AIME 2024 på 74% för o1-preview, men inget AA Math-resultat angivet). openai/gpt-5.2-chat-latest är troligtvis snabbare och billigare, men o1 kan erbjuda bättre prestanda på extremt svåra resonemangsproblem tack vare sin interna tankekedja. För typiska matematikproblem kan denna modell vara tillräcklig till en bråkdel av kostnaden.
Claude 3.5 Sonnet är en stark allroundare med priser $3.00/1M input och $15.00/1M output. Den har en 200K kontextfönster. Claudes matematikprestanda är bra men inte benchmarkad här. openai/gpt-5.2-chat-latest har en högre output-token-gräns (16 384 vs 8 192 för Sonnet? Sonnet producerar faktiskt upp till 8 192). För multimodalt resonemang accepterar båda bilder. Valet kan bero på specifik testprestanda och ekosystempreferenser. Claude är känd för säkerhet och kreativt skrivande, medan denna modell betonar matematisk noggrannhet.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-chat-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensparallel_tool_callspresence_penaltypredictionresponse_formatseedservice_tierstopstreamstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_logprobstop_p| 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.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-chat-latestÖppna @misc{orcarouter_gpt_5_2_chat_latest,
title = {openai/gpt-5.2-chat-latest API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-chat-latest}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-chat-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-chat-latest