GPT-5.2 Pro är OpenAI:s mest avancerade modell, med stora förbättringar inom agentisk kodning och lång kontextprestanda jämfört med GPT-5 Pro. Den är optimerad för komplexa uppgifter som kräver steg-för-steg resonemang,...
OpenAI GPT-5.2 Pro är en stor språkmodell byggd för uppgifter som kräver både bredd och djup. Med ett kontextfönster på 400 000 tokens och en maximal utdata på 128 000 tokens kan den ta in och…
GPT-5.2 Pro utmärker sig vid uppgifter som kräver förståelse och resonemang över stora mängder information. Exempel inkluderar att analysera hela forskningsartiklar eller juridiska dokument, felsöka och omstrukturera stora kodbaser, samt generera detaljerade rapporter eller planer som sträcker sig över många sidor. Dess multimodala inmatning gör att den kan tolka bilder och filer i samma sammanhang som text, så att den till exempel kan transkribera diagram från en PDF samtidigt som den svarar på frågor om texten. Modellens höga utdatakapacitet gör att den kan producera långt innehåll utan att behöva flera API-anrop, vilket minskar komplexiteten. Dessa egenskaper gör den till en stark kandidat för forsknings-, ingenjörs- och analysroller där djup och fullständighet är avgörande.
Eftersom GPT-5.2 Pro kostar $21.00 per 1M inmatningstokens och $168.00 per 1M utmatningstokens, är den dyr för applikationer med hög volym eller känslighet för latens. För uppgifter som ryms inom ett mindre kontextfönster (t.ex. 8k–32k tokens) och inte kräver multimodal indata, kan billigare modeller som OpenAIs GPT-4o eller GPT-3.5-serie ge tillräcklig kvalitet till en bråkdel av kostnaden. Även om den nödvändiga utmatningslängden är under några tusen tokens, kommer en mindre modell att vara mycket mer ekonomisk. Användare rekommenderas att matcha modellkapacitet med uppgiftens komplexitet: använd GPT-5.2 Pro endast när problemet verkligen kräver dess stora kontext, multimodala stöd eller höga utmatningstak. OrcaRouters katalog innehåller många modeller att välja mellan.
Modellen accepterar filer och bilder som en del av indatameddelandena. För bilder kan du tillhandahålla en URL eller base64-kodad bild i innehållsmatrisen med "type": "image_url". För filer stöder OrcaRouters API bilagor; filen bearbetas och dess innehåll läggs till i tokenströmmen. Hela indatan—text, bilder, filer—måste rymmas inom kontextfönstret på 400 000 tokens. Observera att bilder och filer förbrukar tokens baserat på deras storlek; detaljerade bilder kan förbruka tusentals tokens. Detta gör att modellen kan läsa text från bilder (OCR-liknande) och resonera över flera format samtidigt. Men på grund av tokenförbrukningen, var medveten om kostnaden när du inkluderar stora bilagor.
Specifika benchmark-resultat för GPT-5.2 Pro anges inte i de tillgängliga uppgifterna. Prestanda kan utläsas från modellens arkitektur som en avancerad modell i OpenAIs GPT-5-serie, som generellt uppvisar starka resultat på benchmark inom resonemang, kodning och multimodalitet. Utan publicerade siffror bör användare utvärdera modellen på sina egna testset. OrcaRouter förändrar inte modellens prestanda; du anropar samma modell som finns hos OpenAI. För kritiska applikationer, utför kontrollerade experiment där GPT-5.2 Pro jämförs med andra modeller. Typiska styrkor inkluderar djup förståelse av långa kontexter och hög noggrannhet på komplexa uppgifter, men de faktiska resultaten beror på den specifika prompten och domänen.
Latens för GPT-5.2 Pro anges inte i de tillhandahållna fakta. Som en stor modell med en 400k kontext och 128k utdata är den troligen långsammare än mindre modeller, särskilt för förfrågningar som utnyttjar hela kontextfönstret. Bearbetningstiden ökar med indatastorlek och begärd utdatalängd. Under OrcaRouters API tillför nätverkslatens och OrcaRouters infrastruktur minimal överhead, men den dominerande faktorn är OpenAIs inferenstid. För realtidsapplikationer, överväg modeller med snabbare svarskaraktäristik. För offline batchbearbetning kan den långsammare hastigheten vara acceptabel med tanke på kvalitetsvinsterna. Mät alltid latens i din miljö, eftersom den kan variera med belastning och förfrågningsparametrar.
Styrkor: Mycket stort kontextfönster (400k tokens) och utmatningsgräns (128k tokens) möjliggör analys av omfattande material i en enda genomgång. Multimodal inmatning (bild, text, fil) gör att olika datakällor kan kombineras. Modellen är utformad för högkvalitativt resonemang vid komplexa uppgifter. Begränsningar: Hög kostnad per token gör den oekonomisk för enkla eller korta frågor. Inga benchmark-poäng är offentligt listade, så relativ prestanda på standarduppgifter är okänd. Utmatningskvaliteten kan försämras när kontexten fylls med alltför mycket irrelevant information. Liksom alla stora modeller kan den producera trovärdiga men felaktiga svar. Användare bör validera utdata, särskilt inom kritiska områden. Modellen stöder inte realtidsströmningshastigheter; den är optimerad för djup framför hastighet.
Priset är $21,00 per 1 miljon inmatningstoken och $168,00 per 1 miljon utmatningstoken. Dessa är leverantörspriserna utan påslag från OrcaRouter. Inmatningstoken inkluderar all text, bildtokens (baserat på upplösning) och filtokens. Utmatningstoken är den genererade svarstexten. Det tillkommer inga extra avgifter för API-anrop, autentisering eller support. Du faktureras endast för de tokens som förbrukas. Cachelagring nämns inte; antag att ingen tokencache används om inte OrcaRouters dokumentation anger något annat. För att uppskatta kostnad: en inmatning på 10 000 token och utmatning på 5 000 token skulle kosta (10 000/1 000 000)*21 + (5 000/1 000 000)*168 = $0,21 + $0,84 = $1,05. För längre förfrågningar skalar kostnaderna linjärt.
Inmatningskostnaden på $21/1M tokens är måttlig bland högpresterande modeller, men utmatningskostnaden på $168/1M tokens är betydligt högre. Det innebär att du vill minimera utmatningslängden när det är möjligt. För en utmatning på 128k tokens skulle enbart kostnaden vara cirka $21.50 för genereringen. Om din uppgift kan delas upp i mindre delar med en billigare modell kan du spara pengar. För uppgifter som verkligen kräver den stora kontexten eller multimodal förmåga kan dock kostnaden per anrop vara motiverad. Ställ alltid in max_tokens till det minimum som behövs. Överväg att använda OrcaRouters kostnadsspårningsfunktioner för att övervaka utgifterna. Ingen rabatt för batch- eller burstanvändning anges; priserna är per token oavsett volym.
Nej. OrcaRouter fakturerar GPT-5.2 Pro till exakt leverantörspris: $21.00 per 1M inmatningstokens och $168.00 per 1M utmatningstokens, med noll påslag. Det finns inga dolda avgifter, månadsabonnemangsavgifter eller extra avgifter per förfrågan. Du betalar endast för de tokens som förbrukas. Denna transparenta prissättning gör att du kan jämföra kostnaderna direkt med OpenAIs egen API-prissättning om du skulle få åtkomst direkt. OrcaRouters roll är som en gateway: den vidarebefordrar dina förfrågningar till den uppströms leverantören och returnerar svaret, utan att ändra modellen eller lägga till ett eget prissättningslager. All standardfakturering för API-användning gäller.
Använd bas-URL:en https://api.orcarouter.ai/v1 med din API-nyckel. Ställ in model-parametern till "openai/gpt-5.2-pro". Förfrågningsformatet är identiskt med OpenAIs Chat Completions API (POST /chat/completions). Inkludera en messages-array med din konversationshistorik. För bildinmatning, inkludera ett meddelande med innehåll som innehåller "type": "image_url". För filinmatning, använd filbilagans mekanism—konsultera OrcaRouters dokumentation för exakt syntax. Du kan ställa in standardparametrar som temperature, top_p, max_tokens (upp till 128 000) och stop-sekvenser. Svaret kommer att innehålla den genererade texten i samma format som OpenAIs API. Exempel (Python): openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2-pro", messages=[...]).
Alla standardparametrar för Chat Completions gäller: messages (obligatorisk), model (obligatorisk, sätt till "openai/gpt-5.2-pro"), max_tokens (standard ingen? ställ in efter behov upp till 128000), temperature (0-2, standard 1), top_p (0-1, standard 1), n (antal fullständiga svar, standard 1), stream (boolesk, standard false), stop (array av strängar), presence_penalty och frequency_penalty (-2 till 2). För multimodal, inkludera i meddelandets innehållsarray: textobjekt (typ "text") och image_url-objekt (typ "image_url" med url-fält). Filer skickas via en separat parameter; kontrollera OrcaRouter-dokumentationen. Token-gränserna tillämpas av leverantören. Det finns ingen anpassad parameter för kontextfönstrets storlek; modellen använder automatiskt upp till 400k totala tokens. API:et returnerar svaret i standardformat, inklusive användningsstatistik.
Migration är enkelt: ändra bas-URL från api.openai.com till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt modell-ID:t från valfritt OpenAI-modellnamn till "openai/gpt-5.2-pro". Byt ut din API-nyckel mot en OrcaRouter-nyckel. Meddelandeformatet förblir identiskt – inga ändringar i hur du strukturerar multimodal inmatning, parametrar eller strömning. Om du använde OpenAIs Python-bibliotek, byt api_base till OrcaRouters URL. Observera att OrcaRouter inte tillför någon latens jämfört med direkt åtkomst. Eftersom prissättningen är samma som leverantörens taxa blir dina kostnader identiska. Testa först med en liten förfrågan för att bekräfta anslutning och tokenantal. Alla standardfelkoder och användningsfält bevaras.
GPT-5.2 Pro har ett mycket större kontextfönster (400k jämfört med typiskt 128k för GPT-4 Turbo eller 128k för GPT-4o) och en högre utmatningsgräns (128k jämfört med typiskt 4k–16k för tidigare modeller). Det stöder även bild- och filinmatning, vilket GPT-4o också gör, men med mindre kontext. Kostnadsmässigt är GPT-5.2 Pro betydligt dyrare: $21/$168 jämfört med cirka $2.50/$10 för GPT-4o (per 1M tokens). Avvägningen är att GPT-5.2 Pro kan hantera mycket större uppgifter i ett enda steg, vilket minskar komplexitet och potentiell kontextfragmentering. För korta uppgifter erbjuder GPT-4o jämförbar kvalitet till lägre kostnad. För djupanalys av stora dokument eller multimodaltunga uppgifter är GPT-5.2 Pro det kraftfullare valet.
Utan specifika benchmark-poäng är en direkt prestandajämförelse inte möjlig. Båda modellerna erbjuder stora kontextfönster—Gemini 1.5 Pro stöder upp till 2 miljoner token, medan GPT-5.2 Pro stöder 400k. GPT-5.2 Pro har en högre utdatagräns (128k) jämfört med Gemini 1.5 Pros typiska 8k–32k. Inmatningsmodaliteterna är liknande: båda accepterar text, bild och filer. Prissättningen skiljer sig: Gemini 1.5 Pros prissättning varierar med inmatningsstorleken. GPT-5.2 Pros prissättning är fast per token. Valet beror på erforderlig utdatalängd, kostnadstolerans och specifika modellstyrkor. OrcaRouter ger tillgång till båda, så att användare kan utvärdera på sina egna data för att avgöra vilken som ger bättre resultat för deras användningsfall.
Välj GPT-5.2 Pro när din uppgift kräver något av: ett kontextfönster större än 128k tokens (t.ex. bearbetning av hela böcker, långa konversationsloggar, massiva kodbaser), genererad utdata längre än 16k tokens (t.ex. fullständiga rapporter, omfattande kodgenereringar), eller hög tillförlitlighet för komplexa resonemang som kräver den extra kapaciteten hos en toppmodern modell. Välj den också om du behöver multimodal indata med mycket stor kontext—andra OpenAI multimodala modeller har mindre gränser. Undvik den för enkla frågor och svar, korta översättningar eller småskalig dataextraktion, där billigare modeller som GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo levererar bra resultat till en bråkdel av kostnaden. Använd OrcaRouter för att enkelt byta modell baserat på varje förfrågans krav.
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-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningresponse_formatseedstreamstructured_outputstool_choicetools| Inmatning / 1M token | $21.00 |
| Utdata / 1M tokens | $168.00 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2-proÖppna @misc{orcarouter_gpt_5_2_pro,
title = {GPT-5.2 Pro API},
author = {OpenAI},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro}
}OpenAI. (2025). GPT-5.2 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro