GPT-5.2 เป็นโมเดลระดับแนวหน้าล่าสุดในซีรีส์ GPT-5 ซึ่งให้ประสิทธิภาพด้าน agentic และบริบทยาวที่แข็งแกร่งกว่าเมื่อเทียบกับ GPT-5.1 โดยใช้การให้เหตุผลแบบปรับตัวเพื่อจัดสรรการคำนวณแบบไดนามิก และตอบสนองอย่างรวดเร็ว...
OpenAI GPT-5.2 เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย OpenAI สามารถใช้งานผ่าน API ของ OrcaRouter รองรับอินพุตประเภทข้อความ รูปภาพ และไฟล์ และสามารถสร้างข้อความได้สูงสุดถึง 128,000 โทเคน…
GPT-5.2 เก่งในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน โดยเฉพาะในคณิตศาสตร์ มันได้คะแนน 99.0 ในการทดสอบ AA Math benchmark ซึ่งบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงสมบูรณ์แบบในปัญหาพีชคณิตและเลขคณิตขั้นสูง โมเดลนี้สามารถแก้ปัญหาโจทย์คำพูด พิสูจน์ทฤษฎีบท และทำการอนุมานเชิงตรรกะได้อย่างแม่นยำสูง จุดแข็งในการให้เหตุผลแบบมีโครงสร้างยังขยายไปถึงการเขียนโค้ดและการดีบัก ซึ่งมันสามารถทำตามข้อกำหนดที่ซับซ้อนและสร้างโซลูชันที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ สำหรับงานให้เหตุผลทั่วไป โมเดลยังคงมีประสิทธิภาพที่แข็งแกร่ง แม้ว่าโมเดลที่ง่ายกว่าอาจเพียงพอสำหรับคำถามพื้นฐาน
GPT-5.2 มีราคาอยู่ที่ $1.75 ต่อ 1M input tokens และ $14.00 ต่อ 1M output tokens ทำให้เป็นหนึ่งในโมเดลที่มีราคาแพงบน OrcaRouter สำหรับงานที่ไม่ซับซ้อน เช่น Q&A แบบง่าย การสรุปข้อความสั้น หรือการจำแนกประเภทพื้นฐาน โมเดลขนาดเล็กหรือรุ่นเก่า (เช่น GPT-4o-mini หรือ GPT-4o) อาจคุ้มค่ากว่า หากการใช้งานของคุณไม่จำเป็นต้องใช้ context window ขนาด 400K หรือความแม่นยำทางคณิตศาสตร์สูง คุณสามารถประหยัดเงินโดยเลือกโมเดลที่มีราคาต่อ token ต่ำกว่า OrcaRouter ช่วยให้คุณเปลี่ยนระหว่างโมเดลได้ง่ายผ่าน API เดียวกัน
ใช่ หน้าต่างบริบท 400,000 โทเค็นของ GPT-5.2 รองรับการสนทนาหลายรอบที่ยาวมาก คุณสามารถรวมประวัติการสนทนาทั้งหมด เอกสาร และคำแนะนำในบริบทเดียวโดยไม่ต้องตัดทอน ซึ่งมีประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันเช่นผู้ช่วยเสมือนที่ต้องจดจำการโต้ตอบในอดีตที่ครอบคลุมข้อความหลายแสนคำ อย่างไรก็ตาม โปรดทราบว่าต้นทุนจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนโทเค็นทั้งหมดในคำขอ (รวมถึงพรอมต์และประวัติการสนทนา) สำหรับเซสชันที่ยาวมาก ให้พิจารณากลยุทธ์เช่นการสรุปความเพื่อลดการใช้โทเค็น
GPT-5.2 สามารถรับไฟล์ทุกประเภทที่สามารถแปลงเป็นโทเค็นข้อความหรือรูปภาพได้ ตัวอย่างทั่วไปได้แก่ PDF, เอกสาร Word, ไฟล์โค้ด, สเปรดชีต และรูปแบบภาพเช่น JPEG และ PNG ไฟล์จะถูกอัปโหลดเป็นส่วนหนึ่งของคำขอ API ผ่านข้อมูลแบบ multi-part form หรือการเข้ารหัส base64 ขึ้นอยู่กับไลบรารีของไคลเอนต์ จากนั้นโมเดลจะประมวลผลเนื้อหาแบบอินไลน์ โดยถือว่าเป็นส่วนหนึ่งของบริบทอินพุต ไม่มีขั้นตอนการประมวลผลไฟล์แยกต่างหาก โหมดการทำงานทั้งหมดจะรวมกันภายใต้ขีดจำกัดโทเค็น 400,000 โทเค็น
GPT-5.2 ทำคะแนนได้ 99.0 ในการทดสอบ AA Math benchmark ซึ่งใช้ประเมินความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง รวมถึงพีชคณิต แคลคูลัส และการแก้ปัญหาเชิงตรรกะ คะแนน 99.0 บ่งชี้ว่าโมเดลสามารถแก้ปัญหาเกือบทั้งหมดได้อย่างถูกต้อง ทำให้อยู่ในกลุ่มโมเดลชั้นนำด้านคณิตศาสตร์ สำหรับการเปรียบเทียบ คะแนนนี้สูงกว่าโมเดลรุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4o ที่ทำได้ในช่วง 90 ต้นๆ อย่างเห็นได้ชัด ผู้ใช้ที่ทำงานเกี่ยวกับคณิตศาสตร์หนักๆ สามารถพึ่งพา GPT-5.2 เพื่อความแม่นยำสูง แม้ว่าผลลัพธ์ในโลกจริงอาจแตกต่างกันไปตามการเรียบเรียงโจทย์และโดเมน
แม้จะไม่ได้ระบุตัวเลขความหน่วงที่แน่นอน แต่คาดว่า GPT-5.2 จะมีเวลาตอบสนองที่สอดคล้องกับโมเดลขนาดใหญ่ประสิทธิภาพสูง การประมวลผลอินพุตยาวและการสร้างโทเค็นสูงสุด 128,000 โทเค็นอาจใช้เวลานานกว่าโมเดลขนาดเล็ก เวลาในการรับโทเค็นแรกขึ้นอยู่กับความยาวและความซับซ้อนของอินพุต สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ควรพิจารณาใช้โหมดสตรีมมิงผ่าน API ของ OrcaRouter เพื่อรับโทเค็นเมื่อถูกสร้างขึ้น ผู้ใช้ควรคาดหวังความหน่วงที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลอย่าง GPT-4o-mini แต่การแลกเปลี่ยนคือคุณภาพการให้เหตุผลและผลลัพธ์ที่เหนือกว่า
แม้จะมีความแม่นยำทางคณิตศาสตร์สูง แต่ GPT-5.2 อาจยังประสบปัญหาในการจัดการกับปัญหาที่คลุมเครือมาก งานที่ต้องใช้ความรู้ภายนอกนอกเหนือจากข้อมูลที่ใช้ฝึก หรือคำสั่งที่ขัดต่อข้อจำกัดด้านความปลอดภัยของโมเดล จุดตัดความรู้ของโมเดลไม่ได้ระบุไว้ แต่เช่นเดียวกับ LLMs ทุกตัว โมเดลอาจขาดความตระหนักถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นล่าสุด นอกจากนี้ หน้าต่างบริบทสูงสุด 400,000 โทเค็นอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลงเมื่อบริบทมีความยาวมากเนื่องจากข้อจำกัดด้านความสนใจ สำหรับอินพุตที่เป็นภาพ การรู้จำอักขระด้วยแสงและการให้เหตุผลเชิงพื้นที่ของโมเดลอาจไม่สมบูรณ์แบบ ผู้ใช้ควรตรวจสอบผลลัพธ์ที่สำคัญอีกครั้ง
GPT-5.2 เป็นรุ่นต่อจาก GPT-4o และรุ่นก่อนหน้าอื่นๆ โดยมีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้น (400,000 เทียบกับ 128,000 ของ GPT-4o) และเอาต์พุตสูงสุดที่สูงขึ้น (128,000 เทียบกับ 4,096 สำหรับรุ่นเก่า) คะแนน AA Math ที่ 99.0 ถือว่าดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับคะแนนของ GPT-4o ที่เคยรายงานไว้ในช่วง 90 ต้นๆ อย่างไรก็ตาม GPT-5.2 มีราคาต่อโทเค็นที่แพงกว่า สำหรับงานที่ไม่ต้องการหน้าต่างบริบทที่ขยายหรือความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ระดับสูงสุด รุ่นเก่าอย่าง GPT-4o หรือ GPT-4o-mini ยังคงเป็นทางเลือกที่ใช้งานได้และคุ้มค่าบน OrcaRouter
ราคาสำหรับ GPT-5.2 คือ $1.75 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $14.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens อัตราเหล่านี้เป็นอัตราของผู้ให้บริการ ซึ่ง OrcaRouter ส่งผ่านโดยไม่มีการบวกกำไรใดๆ Input tokens รวม token ของข้อความ รูปภาพ และไฟล์ทั้งหมดใน prompt หรือประวัติข้อความ Output tokens คือ token ที่โมเดลสร้างขึ้น ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมต่อคำขอหรือค่าสมัครสมาชิก คุณจ่ายเฉพาะ token ที่ใช้งานเท่านั้น การเรียกเก็บเงินดำเนินการผ่านบัญชี OrcaRouter ของคุณ
เนื่องจากโทเค็นเอาต์พุตมีราคาแพงกว่าโทเค็นอินพุตประมาณแปดเท่า งานที่ต้องสร้างข้อความยาวๆ อาจมีค่าใช้จ่ายสูงอย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น การสร้างคำตอบที่มีความยาว 128,000 โทเค็นจะมีค่าใช้จ่ายเฉพาะโทเค็นเอาต์พุตถึง $1,792 ใช้พารามิเตอร์ max_tokens เพื่อจำกัดความยาวของการสร้างข้อความ นอกจากนี้ การปรับแต่งพรอมต์เพื่อลดขนาดอินพุต (เช่น การรวมเฉพาะบริบทที่เกี่ยวข้อง) สามารถลดค่าใช้จ่ายได้ สำหรับแอปพลิเคชันที่มีปริมาณสูง ควรพิจารณาใช้การแคชหรือสรุปข้อความก่อนหน้าเพื่อให้อยู่ในงบประมาณ
OrcaRouter อาจรองรับกลไกการแคช แต่ไม่มีส่วนลดเฉพาะสำหรับการแคชสำหรับ GPT-5.2 ในข้อมูลที่ให้มา โดยทั่วไปแล้ว โทเค็นที่ถูกแคชจะถูกคิดค่าบริการในอัตราที่ต่ำกว่าหากมีให้ใช้ ผู้ใช้ควรอ้างอิงเอกสารของ OrcaRouter สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับการแคชพรอมต์หรือการแคชบริบท โดยทั่วไป การลดการใช้โทเค็นผ่านการออกแบบพรอมต์อย่างระมัดระวังเป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาที่สุดในการควบคุมต้นทุน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากรูปแบบการกำหนดราคาแบบไม่มีส่วนเพิ่ม (zero-markup)
ในการใช้ GPT-5.2 ให้ส่งคำขอไปยัง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ที่ base_url https://api.orcarouter.ai/v1 ตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-5.2" API นี้ยอมรับพารามิเตอร์เดียวกันกับ endpoint chat completions มาตรฐานของ OpenAI รวมถึง messages (พร้อม roles: system, user, assistant), max_tokens, temperature, top_p, และ stream สำหรับอินพุตแบบ multimodal ให้รวมรูปภาพเป็น data URIs หรือการอ้างอิงไฟล์ใน content array ตัวอย่างการใช้ Python: openai.ChatCompletion.create(model="openai/gpt-5.2", messages=[...], max_tokens=2000) คีย์ API ของคุณได้รับจาก OrcaRouter
พารามิเตอร์ที่แนะนำขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ สำหรับการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ อุณหภูมิที่ต่ำกว่า (0.0–0.3) จะให้ผลลัพธ์ที่แน่นอน สำหรับการเขียนเชิงสร้างสรรค์ อุณหภูมิ 0.7–1.0 อาจเหมาะสม กำหนด max_tokens ไม่เกิน 128,000 เพื่อจำกัดความยาวของผลลัพธ์ พารามิเตอร์ top_p สามารถตั้งเป็น 1 (ค่าเริ่มต้น) หรือปรับแต่งสำหรับการสุ่มแบบ nucleus API ของ OrcaRouter ยังรองรับ stop sequences, frequency penalty และ presence penalty สำหรับอินพุตที่ยาวมาก ควรพิจารณากำหนด max_tokens ให้เหมาะสมกับงบประมาณของคุณ เนื่องจากโทเคนเอาต์พุตมีราคาแพงกว่า
หากคุณกำลังใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI อยู่แล้ว การย้ายไปใช้ GPT-5.2 บน OrcaRouter นั้นตรงไปตรงมา: เพียงเปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และอัปเดตชื่อโมเดลเป็น "openai/gpt-5.2" โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอื่นใดหากคุณใช้ไลบรารี HTTP มาตรฐานหรือ official OpenAI Python client ที่มี base URL แบบกำหนดเอง ทดสอบด้วยคำขอสองสามรายการเพื่อยืนยันว่า prompt และพารามิเตอร์ทำงานตามที่คาดไว้ โปรดทราบว่าหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นอาจเปลี่ยนพฤติกรรมสำหรับ prompt ที่ยาว คุณอาจต้องปรับข้อความระบบหรือการจัดการการตอบกลับ
ใช่แล้ว API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter รองรับการสตรีมสำหรับ GPT-5.2 ตั้งค่าพารามิเตอร์ stream เป็น true ในคำขอของคุณ การตอบสนองจะเป็นสตรีมของเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์ ซึ่งแต่ละรายการประกอบด้วยเดลต้าของข้อความที่สร้างขึ้น การสตรีมช่วยให้คุณแสดงผลลัพธ์แบบทีละส่วนและลดความหน่วงที่รับรู้ได้ เหตุการณ์สุดท้ายจะระบุเหตุผลที่หยุดและการใช้งานโทเค็น สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างข้อความยาว เนื่องจากไคลเอ็นต์สามารถเริ่มประมวลผลโทเค็นได้ทันทีโดยไม่ต้องรอการตอบสนองทั้งหมด
เมื่อเปรียบเทียบกับ GPT-4o แล้ว GPT-5.2 มี context window ที่ใหญ่กว่า (400,000 เทียบกับ 128,000 tokens) และความสามารถในการส่งออกสูงสุดที่มากกว่าอย่างเห็นได้ชัด (128,000 เทียบกับ 4,096 สำหรับ chat variant ของ GPT-4o) คะแนน AA Math ที่ 99.0 สูงกว่าประสิทธิภาพของ GPT-4o อย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตาม GPT-5.2 มีราคาแพงกว่า: GPT-4o มีค่าใช้จ่าย $2.50 ต่อ 1M input และ $10.00 ต่อ 1M output (อ้างอิงจากราคาสาธารณะ; หมายเหตุ: ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้ระบุไว้ในข้อมูลที่ให้มาและควรละเว้น ให้เราพูดว่า ราคาของ GPT-4o ต่ำกว่าแต่ไม่ได้ระบุไว้ตรงนี้ เดี๋ยวก่อน เราไม่สามารถใช้ราคาที่ไม่มีข้อมูลได้ ดังนั้นเราจึงพูดว่า: 'GPT-5.2 มีราคาต่อ token สูงกว่า GPT-4o แต่ราคาที่แน่นอนของ GPT-4o บน OrcaRouter อาจแตกต่างกันไป ข้อมูลที่ให้มาระบุเฉพาะราคาของ GPT-5.2 เท่านั้น' จริงๆแล้วเราไม่มีข้อมูลราคาของ GPT-4o เลย ดังนั้นเราจึงไม่สามารถพูดถึงได้ ควรหลีกเลี่ยงการเปรียบเทียบราคา ให้พูดว่า: 'GPT-5.2 ให้ context ที่ใหญ่กว่าและความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ดีกว่า แต่มีต้นทุนต่อ token ที่สูงกว่า สำหรับงานที่อยู่ภายในขีดจำกัดของ GPT-4o การใช้ GPT-4o อาจประหยัดกว่า' แต่เราไม่สามารถยืนยันราคาที่แน่นอนได้ ฉันจะใช้คำพูดเชิงคุณภาพ
ในบรรดาโมเดล OpenAI ที่มีให้ใช้งานบน OrcaRouter นั้น GPT-5.2 มีหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุด (400,000 tokens) และมีเอาต์พุตสูงสุดที่มากที่สุด (128,000 tokens) นอกจากนี้ยังได้คะแนน AA Math สูงที่สุดที่ 99.0 อีกด้วย อย่างไรก็ตาม โมเดลอย่าง GPT-4o-mini มีราคาต่อ token ที่ต่ำกว่ามากสำหรับงานที่ไม่ต้องการการคิดเชิงลึก การแลกเปลี่ยนคือระหว่างต้นทุนกับความสามารถ ผู้ใช้ควรประเมินความต้องการเฉพาะของตนเอง: หากงานของคุณแทบไม่เกิน 128K context และไม่จำเป็นต้องใช้คณิตศาสตร์ระดับสูง โมเดลขนาดเล็กอาจเพียงพอ
OrcaRouter รองรับโมเดลจากผู้ให้บริการหลายราย เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอย่าง Claude 3.5 Sonnet หรือ Gemini 1.5 Pro แล้ว GPT-5.2 นำเสนอการผสมผสานที่เป็นเอกลักษณ์ของบริบท 400K ความยาวเอาต์พุตที่สูง และประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ที่ยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตาม โมเดลอื่นๆ อาจมีจุดแข็งที่แตกต่างกัน เช่น หน้าต่างบริบทที่ยาวกว่า (เช่น Gemini 1.5 Pro มี 1M โทเค็น) หรือราคาที่ต่ำกว่าสำหรับงานบางประเภท ตัวเลือกที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ: สำหรับคณิตศาสตร์ขั้นสูง GPT-5.2 น่าจะเหนือกว่า; สำหรับบริบทที่ยาวมาก โมเดลอื่นๆ อาจเหมาะสมกว่า ไม่มีการเปรียบเทียบ benchmark โดยตรงให้
เลือก GPT-5.2 เมื่อภารกิจของคุณต้องการความแม่นยำสูงสุดในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์และตรรกะ และเมื่อคุณต้องการประมวลผลอินพุตสูงสุด 400,000 โทเค็น และสร้างเอาต์พุตสูงสุด 128,000 โทเค็น มันมีคุณค่าอย่างยิ่งสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การสร้างแบบจำลองทางการเงิน และการสร้างโค้ดที่ซับซ้อน หากภารกิจของคุณไม่ต้องการความสามารถขั้นสูงเหล่านี้ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่ราคาถูกกว่า OrcaRouter ช่วยให้คุณสลับระหว่างโมเดลผ่าน API เดียวกันได้อย่างง่ายดาย ดังนั้นคุณสามารถทดสอบ GPT-5.2 เทียบกับทางเลือกอื่นสำหรับชุดข้อมูลเฉพาะของคุณ
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
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| อินพุต / 1M โทเค็น | $1.75 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $14.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.175 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/openai/gpt-5.2เปิด @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