OpenAI:s GPT-5.2 Pro med 400K kontextfönster, multimodal (bild/text/fil), åtkomlig via OrcaRouter utan påslag.
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 är en modell från OpenAI:s GPT-5-generation, specifikt en Pro-variant som släpptes i december 2025. Den är utformad för uppgifter som kräver stora kontextfönster och…
Med ett 400 000-tokens kontextfönster kan modellen bearbeta extremt stora indata i en enda prompt. Detta inkluderar hela böcker, långa forskningsartiklar, omfattande kodbaser eller transkript av flera timmars samtal. Det stora kontextet gör att modellen kan behålla koherens över långa passager och referera till tidigare delar av indatan utan att förlita sig på externt minne eller söksystem. Den är särskilt effektiv för uppgifter som sammanfattning av långa dokument, frågebesvarande över stora korpusar och att generera rapporter som kräver syntes av information från många källor.
Modellen accepterar bilder och filer utöver text. Bilder kan tillhandahållas som URL:er eller base64-kodad data inom meddelandematrisen. Filer kan bifogas med hjälp av filinmatningsmodaliteten, vilket gör att modellen kan läsa och bearbeta innehållet. Denna förmåga möjliggör uppgifter som att beskriva bilder, extrahera text från skannade dokument, analysera diagram och kombinera visuell och textuell information för resonemang. Det multimodala stödet är integrerat i det vanliga chattavslutningsgränssnittet, så att en enda begäran kan innehålla text, bilder och filer tillsammans.
Med tanke på den höga kostnaden ($21 per miljon inmatningstokens, $168 per miljon utmatningstokens) är denna modell inte ekonomisk för enkla eller korta uppmaningar. För uppgifter som grundläggande klassificering, kortsvarsfrågor eller enkla översättningar kan mindre modeller som GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo ge acceptabla resultat till en bråkdel av kostnaden. Pro-varianten är bäst reserverad för applikationer som verkligen utnyttjar dess stora kontextfönster eller multimodala inmatning – såsom att bearbeta hela dokument, analysera bilder eller generera långformigt innehåll där kvalitet och koherens är avgörande.
Optimala användningsfall inkluderar analys av långa dokument (juridiska avtal, forskningsartiklar, tekniska manualer), multimodalt resonemang (tolkning av diagram, extrahering av data från fakturor), komplex kodgenerering och granskning över stora kodbaser, samt utökade samtalsagenter som behöver komma ihåg långa historiker. Den stora utmatningskapaciteten (128K tokens) gör den också lämplig för att generera långa rapporter, romaner eller detaljerade analyser i ett enda svar. För kortare uppgifter rekommenderas en mer kostnadseffektiv modell.
OpenAI har inte offentligt släppt standardiserade benchmarkpoäng specifikt för GPT-5.2 Pro 2025-12-11-varianten. Baserat på dess positionering som en Pro-modell förväntas den prestera i framkant inom språkförståelse, resonemang och genereringsuppgifter. Användare bör utvärdera modellen på sina egna dataset för att avgöra dess effektivitet för specifika tillämpningar. Modellens stora kontextfönster och multimodala stöd kan ge fördelar i uppgifter som kräver bearbetning av långa eller blandade indata, men jämförande kvantitativa data är inte tillgängliga för närvarande.
Latens beror på indatastorlek, utdatalängd och nuvarande belastning på OpenAIs infrastruktur. Eftersom modellen har ett stort kontextfönster och hög utdatakapacitet, tar det längre tid att bearbeta mycket långa indata eller generera långa svar än med mindre modeller. För korta prompts är svarstiderna liknande andra toppmodeller. OrcaRouter tillför ingen betydande överhead; latensen bestäms främst av leverantören. Streaming (aktiverat via stream-parametern) kan minska upplevd latens genom att leverera tokens när de genereras.
Styrkor inkluderar ett 400K kontextfönster, 128K max utmatningstokens, multimodal indata (bild, text, fil) och högkvalitativ språkgenerering. Begränsningar inkluderar hög kostnad, brist på offentliggjorda benchmarkresultat och potentiell fördröjning för mycket långa uppmaningar. Modellen är kanske inte lämplig för realtidsapplikationer som kräver extremt låg latens eller för budgetbegränsade projekt. Dessutom, som med alla stora språkmodeller, kan den producera felaktiga eller partiska utdata, och användare bör implementera lämpliga validerings- och säkerhetsåtgärder.
openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 är en större modell, så den har vanligtvis högre latens per token jämfört med mindre modeller som GPT-4o mini eller GPT-3.5 Turbo. För korta indata och utdata kan skillnaden vara märkbar men acceptabel. För långa indata kan den initiala tiden för att behandla hela prompten (t.ex. 400K tokens kontext) vara betydande. Om hastighet är det primära bekymret är en mindre modell ett bättre val. För uppgifter som kräver den stora kontexten eller multimodala förmågor kan dock avvägningen i hastighet vara motiverad.
Prissättningen baseras på antalet bearbetade tokens. Indatatokens kostar $21.00 per 1 miljon tokens. Utdatatokens kostar $168.00 per 1 miljon tokens. Tokens inkluderar både text och eventuella bild- eller filtoken (bilder debiteras med en högre tokensats än text, enligt OpenAI:s bestämmelser). Det finns inga fasta månadsavgifter eller extra avgifter från OrcaRouter; du betalar exakt leverantörspriset utan påslag. All fakturering sker via OrcaRouters användningsbaserade system.
För ett långt dokument på 100 000 indatatokens och en sammanfattning på 10 000 tokens skulle indatakostnaden vara $2.10 och utdatakostnaden $1.68, totalt $3.78. För en multimodal begäran med en bild (som kan tokeniseras till flera hundra tokens beroende på storlek) skalar kostnaderna därefter. Eftersom utdatatokens är åtta gånger dyrare än indatatokens är uppgifter som genererar långa svar dyrare. Användare bör uppskatta tokenanvändning baserat på sina indata och önskad utdatalängd för att hantera kostnader.
Inga dolda avgifter. OrcaRouter tar inte ut installationsavgifter, månadsminimibelopp eller extra kostnader per begäran utöver token-baserad prissättning. Du betalar exakt $21.00 per miljon inmatningstokens och $168.00 per miljon utmatningstokens. Det finns ingen påslag. Observera dock att bild- och filinmatningar kan tokeniseras med en annan taxa av OpenAI; detta är inte en OrcaRouter-avgift. Kontrollera alltid det faktiska tokenantalet för multimodal inmatning som visas i API-svaret för att korrekt förutsäga kostnader.
OrcaRouter offentliggör inte detaljerna om några cachningsmekanismer för denna modell. Cachningspolicyer, om sådana finns, skulle bestämmas av OpenAI och återspeglas inte i prissättningen med noll påslag. Användare bör anta att varje förfrågan faktureras baserat på det faktiska tokenantalet för indata och utdata som rapporteras av API:et. För kostnadsoptimering, överväg att batcha förfrågningar, använda kortare uppmaningar och återanvända svar där det är möjligt istället för att förlita sig på cachning.
För att använda openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11, konfigurera din API-klient så att den pekar på https://api.orcarouter.ai/v1. Använd din OrcaRouter API-nyckel för autentisering. I chat completion-förfrågan, specificera modellen som "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11". API:t är kompatibelt med OpenAI Python-klienten, JavaScript-klienten och andra. Till exempel, i Python: openai.OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="sk-..."). Anropa sedan client.chat.completions.create(model="openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11", messages=[...]).
Alla standardparametrar för OpenAI-chattkomplettering stöds, inklusive meddelanden (system, användare, assistentroller), temperatur (0-2), top_p, n, stream, stop, max_tokens, presence_penalty, frequency_penalty, logit_bias och user. För multimodala inmatningar kan innehållsfältet innehålla text och image_url- eller file_url-objekt. Parametern max_tokens kan ställas in upp till 128,000. Strömning aktiveras genom att ställa in stream: true och hantera de inkommande tokenbitarna. Se OpenAI:s API-dokumentation för detaljerade beskrivningar av varje parameter.
Migrationen innebär två förändringar: uppdatera bas-URL:en till https://api.orcarouter.ai/v1 och ersätt din OpenAI API-nyckel med en OrcaRouter API-nyckel. Modell-ID ändras från den ursprungliga OpenAI-identifieraren (t.ex., "gpt-5.2-pro-2025-12-11") till "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11" för att dirigera via OrcaRouter. Inga andra kodändringar krävs eftersom API:et är fullt kompatibelt. Se till att ditt bibliotek är uppdaterat. Testa med en liten begäran för att bekräfta anslutning och fakturering.
Bas-URL:en för OrcaRouter är https://api.orcarouter.ai/v1. Den exakta modell-ID:n som ska användas i begäran är "openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11". Detta modell-ID krävs för att OrcaRouter ska kunna dirigera begäran till rätt leverantör och modell. Om du använder fel ID kan begäran misslyckas eller dirigeras till en annan modell. Kontrollera alltid modell-ID:n i OrcaRouter-dokumentationen eller instrumentpanelen.
Jämfört med GPT-4o erbjuder GPT-5.2 Pro ett avsevärt större kontextfönster (400K jämfört med 128K för GPT-4o) och högre maxutdata (128K jämfört med 4K för GPT-4o). Den lägger också till filinmatningsmodalitet. Priserna är betydligt högre: GPT-4o kostar $10 per miljon inmatningstoken och $30 per miljon utmatningstoken (enligt känd offentlig prissättning), medan GPT-5.2 Pro kostar $21 respektive $168. Pro-varianten är därför bäst för applikationer som drar nytta av den extra kontexten och det multimodala filstödet.
Information om GPT-5 basmodellen och GPT-5.2 icke-Pro-varianter finns inte i fakta. Generellt sett erbjuder Pro-versioner inom en generation högre prestanda, större kontextfönster och större utdatakapacitet till ett högre pris. Denna modell är specifikt Pro-versionen av GPT-5.2-utgåvan från december 2025. Användare bör konsultera OpenAIs officiella dokumentation för skillnader mellan modellnivåer. OrcaRouter kan erbjuda andra GPT-5-varianter; kontrollera modellkatalogen för tillgänglighet.
Välj GPT-5.2 Pro när du behöver bearbeta mycket långa kontexter (upp till 400K tokens) i en enda prompt, generera långa utdata (upp till 128K tokens) eller använda multimodala indata som kombinerar text, bilder och filer. Om din uppgift är kortare eller enklare blir en billigare modell som GPT-4o eller GPT-4o mini mer kostnadseffektiv. För multimodala uppgifter som inte kräver hela kontextfönstret kan GPT-4o med vision räcka. Utvärdera dina specifika krav på kontextlängd, utdatalängd och modalitet för att avgöra.
Jämförelser med icke-OpenAI-modeller kräver leverantörsspecifik benchmarkdata, vilket inte tillhandahålls. Generellt erbjuds stora kontextfönster även av modeller från Anthropic (Claude 3.5 Sonnet med 200K) och Google (Gemini 1.5 Pro med 1M). GPT-5.2 Pros 400K-kontext ligger mellan dessa. Prissättningen och utdatakapaciteten är unik för OpenAI. När du utvärderar alternativ, överväg faktorer som kontextfönster, tokenprissättning, enkel integrering via OrcaRouter och prestanda för dina specifika uppgifter.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-pro-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 | $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-pro-2025-12-11Öppna @misc{orcarouter_gpt_5_2_pro_2025_12_11,
title = {openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-5.2-pro-2025-12-11