OpenAI GPT-5.2 chat model สำหรับการให้เหตุผลขั้นสูง การป้อนข้อความและรูปภาพ 99.0 AA Math score เข้าถึงผ่าน OrcaRouter
openai/gpt-5.2-chat-latest เป็นรุ่นหนึ่งของชุดโมเดล GPT ของ OpenAI ที่เน้นประสิทธิภาพการสนทนาที่ปรับให้เหมาะสมพร้อมความสามารถในการสร้างเอาต์พุตที่ขยายมากขึ้น รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและรูปภาพ…
ความสามารถที่โดดเด่นของโมเดลคือประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ดังที่แสดงโดยคะแนน AA Math benchmark ที่ 99.0 มันสามารถเข้าใจและสร้างการอนุมานทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน แก้สมการ และให้เหตุผลเกี่ยวกับปัญหานามธรรม นอกจากนี้ยังประมวลผลทั้งอินพุตข้อความและรูปภาพ ทำให้สามารถวิเคราะห์ไดอะแกรม แผนภูมิ และภาพถ่ายควบคู่ไปกับข้อความ ขีดจำกัดเอาต์พุตขนาดใหญ่ที่ 16,384 โทเคนทำให้โมเดลสามารถสร้างคำอธิบายที่ครอบคลุม โซลูชันหลายขั้นตอน หรือบทสนทนาที่ยาวขึ้น มันรักษาบริบทการสนทนาในการโต้ตอบระยะยาว แม้ว่าหน้าต่างบริบทที่แน่นอนจะไม่ได้ระบุในข้อมูลที่ให้มา
คุณควรเลือก openai/gpt-5.2-chat-latest เมื่องานของคุณต้องการความแม่นยำสูงในการใช้เหตุผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนที่เกี่ยวกับคณิตศาสตร์หรือตรรกะ หากขั้นตอนการทำงานของคุณเกี่ยวข้องกับการตีความภาพที่มีข้อมูลตัวเลขหรือแผนภาพ ความสามารถหลายรูปแบบของโมเดลนี้จะเพิ่มมูลค่า นอกจากนี้ยังควรเลือกใช้เมื่อคำตอบต้องการผลลัพธ์ที่ยาว (ใกล้ 16,384 โทเคน) หรือเมื่อคุณต้องการลดข้อผิดพลาดในกระบวนการที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน สำหรับงานง่ายๆ เช่น การสรุปความ การแปล หรือการสนทนาทั่วไป โมเดลที่มีราคาถูกกว่า (เช่น GPT-4o mini หรือ Claude Haiku) อาจเพียงพอและคุ้มค่ากว่า
openai/gpt-5.2-chat-latest สามารถรับภาพเป็นอินพุตพร้อมกับข้อความได้ กรณีการใช้งานทั่วไปได้แก่: การดึงข้อมูลจากเอกสารที่สแกน, การแก้ปัญหาทางเรขาคณิตจากแผนภาพ, การตีความกราฟและพล็อต, การอธิบายภาพ, และการตอบคำถามเชิงภาพ (visual question answering) โมเดลนี้ผสานความเข้าใจภาพเข้ากับการใช้เหตุผลเชิงข้อความ ทำให้สามารถอ่านแผนภูมิและคำนวณแนวโน้มได้ อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องการการวิเคราะห์ภาพที่มีความละเอียดสูงมาก (เช่น การถ่ายภาพทางการแพทย์) โมเดลวิทัศน์เฉพาะทางอาจเหมาะสมกว่า ข้อจำกัดที่แน่นอนเกี่ยวกับขนาดไฟล์ภาพหรือความละเอียดไม่ได้ระบุไว้ในที่นี้
ในขณะที่ openai/gpt-5.2-chat-latest มีความสามารถโดดเด่นในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ แต่ประสิทธิภาพในการวัดอื่นๆ (เช่น ความรู้ทั่วไป การเขียนโค้ด การให้เหตุผล) ไม่ได้ถูกระบุในข้อเท็จจริงที่ให้มา ผู้ใช้ควรประเมินโมเดลเทียบกับความต้องการเฉพาะของตน โมเดลไม่รองรับการป้อนข้อมูลเสียงหรือวิดีโอ ผลลัพธ์ถูกจำกัดที่ 16,384 โทเค็น ซึ่งอาจเป็นข้อจำกัดสำหรับการสร้างเอกสารที่ยาวมาก นอกจากนี้ เนื่องจากไม่มีการเปิดเผยหน้าต่างบริบท (context window) โมเดลอาจไม่เหมาะสำหรับงานที่ต้องการการจดจำบริบทที่ยาวมาก เช่นเดียวกับโมเดลภาษาอื่นๆ โมเดลสามารถสร้างข้อมูลที่ฟังดูถูกต้องแต่ไม่ถูกต้องได้ ดังนั้นจึงแนะนำให้ตรวจสอบความถูกต้อง
เกณฑ์วัด AA Math benchmark (Advanced Arithmetic and Algebra) ประเมินความสามารถของโมเดลในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ในระดับมัธยมปลายถึงมหาวิทยาลัยปีต้นๆ คะแนน 99.0 บ่งชี้ว่า openai/gpt-5.2-chat-latest สามารถแก้ปัญหาได้ถูกต้อง 99% ซึ่งจัดให้อยู่ในกลุ่มโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดด้านการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ข้อมูลนี้มีความสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการความแม่นยำทางคณิตศาสตร์ เช่น การให้คะแนนอัตโนมัติ การสอนพิเศษ หรือการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ อย่างไรก็ตาม เกณฑ์วัดเดี่ยวนี้ไม่ได้สะท้อนถึงประสิทธิภาพในด้านอื่นๆ เช่น การเขียนเชิงสร้างสรรค์ การสร้างโค้ด หรือการใช้เหตุผลเชิงสามัญสำนึก
ความหน่วงสำหรับ openai/gpt-5.2-chat-latest ไม่ได้ระบุไว้อย่างชัดเจนในข้อมูลที่มีอยู่ โดยทั่วไปแล้ว ความหน่วงขึ้นอยู่กับความยาวของอินพุต ความยาวของเอาต์พุต และโหลดปัจจุบันบนโครงสร้างพื้นฐานของ OpenAI บน OrcaRouter คำขอจะถูกส่งต่อไปยังผู้ให้บริการ และเวลาในการตอบสนองจะคล้ายกับการใช้ OpenAI โดยตรง ผู้ใช้ควรคาดหวังว่าความหน่วงจะนานขึ้นสำหรับเอาต์พุตที่ใหญ่ขึ้น (สูงสุด 16,384 โทเค็น) และอินพุตรูปภาพ เนื่องจากการประมวลผลรูปภาพเพิ่มภาระการคำนวณ สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่เล็กกว่าหรือจำกัดความยาวเอาต์พุตให้สั้นลงเพื่อลดระยะเวลารอ
จุดแข็งของโมเดลคือความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ยอดเยี่ยม (99.0 AA Math) นอกจากนี้ยังรองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบ (multimodal) และสร้างเอาต์พุตที่ยาว อย่างไรก็ตาม หากไม่มีคะแนน benchmark เพิ่มเติม เราไม่สามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพในด้านต่างๆ เช่น การเขียนโค้ด (e.g., HumanEval), ความเข้าใจภาษา (e.g., MMLU) หรือการแปลภาษา โมเดลนี้อาจมีความสามารถน้อยกว่าโมเดลเฉพาะทางในโดเมนเหล่านั้น นอกจากนี้ พฤติกรรมของโมเดลต่อ prompt ที่เป็น adversarial หรือคลุมเครือไม่ได้ถูกบันทึกไว้ที่นี่ ผู้ใช้ควรทดสอบโมเดลอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลของตนเองก่อนนำไปใช้งาน
ข้อเท็จจริงที่ให้มามีเพียงคะแนน AA Math ที่ 99.0 เท่านั้น สำหรับบริบท โมเดลชั้นนำอย่าง o1 และ GPT-4o ก็แสดงคะแนนสูงในการวัดมาตรฐานคณิตศาสตร์ แต่ไม่สามารถเปรียบเทียบโดยตรงได้หากไม่มีคะแนน AA Math ของพวกเขา โมเดลนี้มีแนวโน้มอยู่ในระดับแนวหน้าสำหรับการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ อย่างไรก็ตาม โมเดลอย่าง Claude Opus อาจมีความโดดเด่นในการเขียนเชิงสร้างสรรค์ และ Gemini อาจมีการบูรณาการแบบหลายรูปแบบที่ดีกว่า การไม่มีตัวเลขหน้าต่างบริบททำให้ยากต่อการเปรียบเทียบในงานที่ต้องใช้บริบทยาว ผู้ใช้ควรปรึกษาตารางอันดับจากบุคคลที่สามเพื่อการเปรียบเทียบที่กว้างขึ้น
ราคาคำนวณจากการใช้งานโทเคน โดยคิดตามอัตราของผู้ให้บริการของ OpenAI โดยไม่มีส่วนเพิ่มใดๆ บน OrcaRouter โทเคนนำเข้าคิดราคา $1.75 ต่อ 1 ล้านโทเคน โทเคนเอาต์พุตคิดราคา $14.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน ทั้งการนำเข้าและการส่งออกจะนับแยกกัน โดยทั่วไปโทเคนนำเข้าของรูปภาพจะคำนวณตามความละเอียดของรูปภาพ โปรดดูเอกสารของ OpenAI สำหรับการทำโทเคนที่แม่นยำ ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมสำหรับการใช้ OrcaRouter – คุณชำระตามอัตราผู้ให้บริการโดยตรง การชำระเงินสามารถทำได้ผ่านแพลตฟอร์ม OrcaRouter
ที่ราคา $1.75 ต่อ 1M อินพุต และ $14 ต่อ 1M เอาต์พุต โมเดลนี้มีราคาแพงกว่าโมเดลน้ำหนักเบาเช่น GPT-4o mini ($0.15/$0.60 ต่อ 1M) แต่ถูกกว่าโมเดลพรีเมียมบางรุ่นเช่น o1 ($15/$60) การแลกเปลี่ยนด้านต้นทุนขึ้นอยู่กับปริมาณการใช้งาน สำหรับงานคณิตศาสตร์ที่ต้องการความแม่นยำสูง ค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นอาจจะสมเหตุสมผลด้วยการลดข้อผิดพลาดและการทำงานซ้ำ สำหรับงานที่เรียบง่าย โมเดลที่ถูกกว่าจะช่วยประหยัดเงิน นอกจากนี้ โปรดทราบว่าโทเค็นเอาต์พุตมีราคาแพงกว่าโทเค็นอินพุตถึง 8 เท่า ดังนั้นการปรับความยาวเอาต์พุตให้เหมาะสม (เช่น การใช้ max_tokens) สามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก
ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่ได้กล่าวถึงคุณสมบัติการแคชใด ๆ สำหรับ openai/gpt-5.2-chat-latest บน OrcaRouter อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มของ OrcaRouter อาจรองรับกลไกการประหยัดต้นทุนอื่น ๆ เช่น การตรวจสอบการใช้งานและการแจ้งเตือนงบประมาณ ผู้ใช้ยังสามารถใช้การแคชฝั่งไคลเอ็นต์สำหรับการตอบกลับที่พบบ่อย เนื่องจาก OrcaRouter ส่งต่อราคาจากผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม การประหยัดต้นทุนเพียงอย่างเดียวมาจากการเลือกโมเดลที่เหมาะสมสำหรับแต่ละคำขอและการจำกัดการใช้โทเค็น สำหรับราคาหรือสัญญาที่กำหนดเอง ให้ติดต่อ OrcaRouter โดยตรง
อินพุตรูปภาพจะถูกแปลงเป็นโทเค็นโดย API ของ OpenAI ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับความละเอียดและระดับรายละเอียดของรูปภาพ รายละเอียดมาตรฐาน: รูปภาพขนาด 512x512 จะใช้ 85 โทเค็นต่อรูปภาพ (บวก 170 โทเค็นสำหรับข้อความหากใช้ความละเอียดต่ำ) รูปภาพความละเอียดสูงจะถูกปรับขนาดเป็น 2048x2048 ก่อน แล้วจึงแบ่งเป็นไทล์ขนาด 512x512 แต่ละไทล์มีค่าใช้จ่าย 170 โทเค็น ค่าใช้จ่ายจริงอาจแตกต่างกันไป บน OrcaRouter โทเค็นเหล่านี้จะถูกคิดค่าบริการในอัตราอินพุตเดียวกันคือ $1.75 ต่อ 1 ล้านโทเค็น ควรอ้างอิงเอกสารของ OpenAI เสมอสำหรับสูตรการคำนวณโทเค็นที่แน่นอนเพื่อประมาณค่าใช้จ่ายอย่างแม่นยำ
ใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI (เช่นแพ็กเกจ openai ของ Python) และตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 ตั้งค่าพารามิเตอร์ model เป็น "openai/gpt-5.2-chat-latest" ตรวจสอบสิทธิ์ด้วยคีย์ API OrcaRouter ของคุณ ตัวอย่างในภาษา 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?"}]) รูปแบบการตอบสนองตรงตามมาตรฐานของ OpenAI – ออบเจ็กต์ completion ที่มี choices คุณยังสามารถรวมเนื้อหารูปภาพในอาร์เรย์ messages โดยใช้รูปแบบของ OpenAI สำหรับเนื้อหา multimodal
รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์มาตรฐานของ OpenAI ทั้งหมด: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop ฯลฯ สำหรับโมเดลนี้ max_tokens สามารถสูงสุดได้ถึง 16384 ค่า temperature ที่แนะนำสำหรับงานสร้างสรรค์คือระหว่าง 0 ถึง 2 ส่วนค่าต่ำ (0-0.3) สำหรับงานคณิตศาสตร์ที่ต้องการความแน่นอน สำหรับอินพุตที่เป็นรูปภาพ ให้รวมข้อความที่มี "role": "user" และ content เป็นอาร์เรย์ของส่วนข้อความและรูปภาพ ดูเอกสารของ OpenAI สำหรับคำอธิบายพารามิเตอร์โดยละเอียด OrcaRouter ส่งผ่านพารามิเตอร์เหล่านี้ไปยัง OpenAI โดยไม่เปลี่ยนแปลง
การย้ายถิ่นเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยน URL ฐานและคีย์ API แทนที่จะใช้ https://api.openai.com/v1 ให้ใช้ https://api.orcarouter.ai/v1 เปลี่ยนคีย์ API ของ OpenAI ของคุณเป็นคีย์ API ของ OrcaRouter คงรหัสโมเดลเป็น "openai/gpt-5.2-chat-latest" (สังเกตคำนำหน้าผู้ให้บริการ) ไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดสำหรับเนื้อหาคำขอหรือการประมวลผลการตอบกลับ เนื่องจาก OrcaRouter ใช้รูปแบบที่เหมือนกัน ทดสอบด้วยคำขอเล็กๆ ก่อน OrcaRouter อาจมีฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น การวิเคราะห์การใช้งานและการติดตามค่าใช้จ่ายในแดชบอร์ด
อัตราจำกัดสำหรับ openai/gpt-5.2-chat-latest บน OrcaRouter ไม่ได้ระบุไว้ในข้อมูลที่ให้มา โดยอัตราจำกัดนี้น่าจะขึ้นอยู่กับแผน OrcaRouter ของคุณและความจุของ OpenAI รหัสสถานะ HTTP ทั่วไป: 200 (สำเร็จ), 400 (คำขอไม่ถูกต้อง), 401 (ข้อผิดพลาดการตรวจสอบสิทธิ์), 429 (เกินอัตราจำกัด), 500 (ข้อผิดพลาดเซิร์ฟเวอร์) สำหรับการจัดการข้อผิดพลาด ให้ดำเนินการลองซ้ำแบบ backoff แบบเอกซ์โพเนนเชียลสำหรับข้อผิดพลาดชั่วคราว (429, 500) ติดตามการใช้โทเค็นเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด API ของ OrcaRouter อาจส่งคืนข้อความข้อผิดพลาดโดยละเอียดในเนื้อหาการตอบสนองเพื่อการดีบัก
GPT-4o เป็นโมเดล multimodal ที่ทรงพลังและมีความสามารถกว้างขวาง แต่ข้อเท็จจริงที่ให้มาไม่รวมคะแนน AA Math ของมันเพื่อการเปรียบเทียบโดยตรง ราคาของ GPT-4o อยู่ที่ $5.00 ต่อ 1M input และ $15.00 ต่อ 1M output ทำให้ openai/gpt-5.2-chat-latest ถูกกว่าสำหรับ input ($1.75) และใกล้เคียงสำหรับ output ($14 เทียบกับ $15) GPT-4o รองรับบริบทสูงสุด 128K ในขณะที่โมเดลนี้ไม่ได้ระบุหน้าต่างบริบท สำหรับงานที่เน้นคณิตศาสตร์ คะแนน AA Math 99.0 บ่งชี้ถึงประสิทธิภาพที่ดีกว่าผลลัพธ์ทางคณิตศาสตร์ทั่วไปของ GPT-4o แต่จำเป็นต้องมีการประเมินในวงกว้างมากขึ้น
o1 เป็นโมเดลที่เน้นการให้เหตุผลด้วยการคิดทีละขั้นตอนอย่างรอบคอบ ราคาของมันสูงกว่ามาก: $15/1M สำหรับอินพุตและ $60/1M สำหรับเอาต์พุต o1 ยังทำคะแนนสูงในด้านคณิตศาสตร์ (เช่น AIME 2024 ที่ 74% สำหรับ o1-preview แต่ไม่มีคะแนน AA Math ให้) openai/gpt-5.2-chat-latest น่าจะเร็วกว่าและถูกกว่า แต่ o1 อาจให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าในปัญหาการให้เหตุผลที่ยากมากเนื่องจาก chain-of-thought ภายใน สำหรับปัญหาคณิตศาสตร์ทั่วไป โมเดลนี้อาจเพียงพอในราคาที่ต่ำกว่ามาก
Claude 3.5 Sonnet เป็นโมเดลเอนกประสงค์ที่แข็งแกร่ง โดยมีราคา $3.00/1M input และ $15.00/1M output มีหน้าต่างบริบท 200K ประสิทธิภาพด้านคณิตศาสตร์ของ Claude ถือว่าดีแต่ไม่ได้ถูกวัดที่นี่ openai/gpt-5.2-chat-latest มีขีดจำกัด token เอาต์พุตที่สูงกว่า (16,384 เทียบกับ 8,192 สำหรับ Sonnet? จริงๆ แล้ว Sonnet เอาต์พุตสูงสุด 8,192) สำหรับการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล ทั้งคู่รองรับรูปภาพ ตัวเลือกอาจขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพในการทดสอบเฉพาะและความชอบในระบบนิเวศ Claude ขึ้นชื่อเรื่องความปลอดภัยและการเขียนเชิงสร้างสรรค์ ในขณะที่โมเดลนี้เน้นความแม่นยำทางคณิตศาสตร์
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.2-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| 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-5.2-chat-latestเปิด @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